IA para Pequenas e Médias Empresas: Um Desafio Real e Uma Solução Concreta!
Em um mundo onde as grandes empresas correm para adotar a inteligência artificial, o que acontece com as pequenas e médias empresas? Cláudio Franco, co-fundador da Tivita, revela os desafios e oportunidades únicas desse segmento, especialmente no setor de saúde.
Descubra como as PMEs, muitas vezes esquecidas pelas soluções de ponta, podem alavancar a IA para otimizar processos manuais e reduzir custos operacionais. A Tivita surge como uma pioneira, focando em automação e eficiência para clínicas e consultórios.
Entenda os três grandes pilares para o sucesso da IA em PMEs: talento, dados e orçamento. Cláudio Franco detalha como a falta desses elementos pode ser um obstáculo, mas como soluções adaptadas podem transformar essa realidade.
No setor de saúde, a IA promete revolucionar o agendamento de pacientes e o faturamento. Com um volume massivo de atendimentos e uma complexidade de fontes pagadoras, as clínicas encontram na inteligência artificial uma aliada poderosa para melhorar a experiência do cliente e a saúde financeira.
Explore como a Tivita está impulsionando a competitividade do Brasil através da tecnologia, mostrando que a inteligência artificial é acessível e transformadora para empresas de todos os portes.
#InteligenciaArtificial #PequenasEMediasEmpresas #SaudeTech revolutioniar #IAnoBrasil
Em um mundo onde as grandes empresas correm para adotar a inteligência artificial, o que acontece com as pequenas e médias empresas? Cláudio Franco, co-fundador da Tivita, revela os desafios e oportunidades únicas desse segmento, especialmente no setor de saúde.
Descubra como as PMEs, muitas vezes esquecidas pelas soluções de ponta, podem alavancar a IA para otimizar processos manuais e reduzir custos operacionais. A Tivita surge como uma pioneira, focando em automação e eficiência para clínicas e consultórios.
Entenda os três grandes pilares para o sucesso da IA em PMEs: talento, dados e orçamento. Cláudio Franco detalha como a falta desses elementos pode ser um obstáculo, mas como soluções adaptadas podem transformar essa realidade.
No setor de saúde, a IA promete revolucionar o agendamento de pacientes e o faturamento. Com um volume massivo de atendimentos e uma complexidade de fontes pagadoras, as clínicas encontram na inteligência artificial uma aliada poderosa para melhorar a experiência do cliente e a saúde financeira.
Explore como a Tivita está impulsionando a competitividade do Brasil através da tecnologia, mostrando que a inteligência artificial é acessível e transformadora para empresas de todos os portes.
#InteligenciaArtificial #PequenasEMediasEmpresas #SaudeTech revolutioniar #IAnoBrasil
Categoria
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NotíciasTranscrição
00:08Magalu Cloud, impulsionando a competitividade do Brasil através da tecnologia.
00:15Bem-vindo, bem-vinda a mais um Revolução IA,
00:17programa do NeoFeed que aborda o impacto da inteligência artificial no mundo dos negócios.
00:23Eu sou Letícia Cardoso e hoje eu converso com Cláudio Franco, co-fundador da Tivita.
00:29Vamos conhecer um pouquinho mais sobre ele.
00:31Cláudio Franco é co-fundador da Tivita, health tech que automatiza 90% das rotinas administrativas e financeiras
00:39de clínicas e consultórios com agentes de IA.
00:42Ex-CMO do WellHub, do Isaac, ele é formado em engenharia elétrica e da computação pela Unicamp.
00:50Bem-vindo, Cláudio. Obrigada por ter topado aí o nosso convite.
00:53Muito obrigado a vocês, é um prazer estar aqui dividindo um pouco de saberes e aprendendo também contigo.
01:00Cláudio, no nosso podcast, aqui no nosso programa, a gente fala bastante sobre a ânsia das grandes empresas
01:09de terem inteligência artificial no seu dia a dia.
01:11Existe um fear of missing out de preciso adotar inteligência artificial, não posso perder essa corrida.
01:20Mas é quando a gente olha para pequenas e médias empresas, como é que está esse estágio de adoção?
01:27Existe essa consciência de urgência ou não?
01:31Ótima pergunta.
01:32Hoje a gente vê dois extremos que são muito antagônicos.
01:38Você tem a corrida pelas grandes empresas, com times enormes, com orçamentos de tecnologia muito grandes.
01:45E tem a outra corrida que é pelo consumidor.
01:47Então, chat EPT, todos esses assistentes pessoais.
01:52Mas no meio, a gente tem grande parte da economia, seja do Brasil, seja dos Estados Unidos, seja da Europa.
01:59Ela está muito concentrada em pequenas e médias empresas.
02:02E essas empresas, geralmente, elas estão esquecidas.
02:05As primeiras soluções ou saem para os consumidores ou saem para as grandes empresas.
02:11E elas também não têm grandes orçamentos.
02:13Elas também não têm times de especialistas em tecnologia.
02:18Então, naturalmente, ela fica como uma segunda, uma terceira prioridade,
02:24quando a gente fala de desenvolvimento de tecnologia de ponta.
02:27Mas, por outro lado, essas empresas, elas têm, geralmente, um grande intensivo na utilização de capital humano
02:35e em processos manuais, em ferramentas que não são integradas entre elas.
02:41E esses três componentes, eles tornam, assim, um terreno muito fértil para a gente desenvolver automações
02:49que usam inteligência artificial como uma alavanca de aumento de eficiência operacional
02:55e, consequentemente, de redução do custo operacional.
02:59Então, eu acho que o desejo, ele é igualmente comparável com as grandes empresas.
03:06Mas o desafio é, elas não conseguem utilizar qualquer solução.
03:11A solução para o consumidor final não atende e a do grande talvez não caiba no bolso.
03:17Então, eu trabalho já há mais de 16 anos com esse segmento
03:20e está sendo uma joanada muito gratificante desenvolver tecnologia exatamente para esse segmento de empresas.
03:28Mas você acha, então, que o maior desafio é a escolha de fornecedores
03:32ou passa também ali pela governança dos dados, né?
03:35Uma falta de conhecimento, né? De como utilizar essa tecnologia.
03:41São três grandes desafios que, se a gente não superar, vai ser muito difícil a gente conectar
03:48essa nova tecnologia com a realidade dessas empresas.
03:52O primeiro deles é talento.
03:54São empresas que não têm, tipicamente, um departamento de tecnologia,
03:59um arquiteto-chefe que organiza os dados.
04:02Então, qualquer desenvolvedor de tecnologia para esse segmento,
04:06ele tem que complementar essa habilidade e tem que fornecer, de fato, esse talento como parte da solução.
04:13O segundo, você falou muito bem, é dados.
04:15Os dados existem, mas eles não estão necessariamente organizados
04:20ou no formato que a gente precisa para trabalhar com as agentes autônomas.
04:26E o terceiro é orçamento.
04:29São empresas que têm, sim, capacidade de investir,
04:33mas esse orçamento precisa ser muito bem mensurado com o retorno desse capital investido.
04:40Então, capital, talento e dados são os três grandes desafios para equacionar
04:47o desejo com a realidade de implantar IA em pequenas e médias empresas.
04:52E a Ativita olha, principalmente, para o setor de saúde,
04:56para consultórios, clínicas, médicos.
05:00O que você enxerga no setor de saúde?
05:03Qual é a maior demanda?
05:05Qual é o ganho de eficiência que a inteligência artificial pode trazer?
05:10Ótimo.
05:12Quando a gente pensa numa clínica médica ou um centro de terapias,
05:18a gente vê um grande volume de atendimentos sendo realizados todos os dias.
05:23Alguma casa de mil até dez mil atendimentos no mesmo dia, numa unidade.
05:28E são dois fluxos que são muito importantes para a experiência do paciente
05:34e para o financeiro dessa clínica.
05:36Então, o primeiro deles é o atendimento ao paciente e o agendamento.
05:40Você conhecer mais sobre a disponibilidade de horários,
05:45poder escolher um profissional que você gostaria que te atendesse,
05:48você responder algumas dúvidas sobre um procedimento.
05:52São dúvidas que permeiam qualquer tipo de agendamento em saúde.
05:58Então, isso demanda pessoas para fazer esse atendimento,
06:03consultas que muitas vezes demoram muito ali nos sistemas legado.
06:06Então, a inteligência artificial, principalmente com agentes autônomos de agendamento,
06:11ela cria muita eficiência e melhora a experiência do paciente.
06:15Você poder, num sábado, às nove da noite,
06:18agendar um ultrassom de abdômen para segunda-feira de manhã cedo,
06:21pelo WhatsApp.
06:23E o outro é o faturamento.
06:24A área da saúde é bem específica comparada com outros setores,
06:29porque as fontes pagadoras são muito diferentes.
06:32Você tem o próprio Estado, por meio do SUS, que pode fazer alguns repasses,
06:38mesmo para unidades particulares que fazem atendimentos ao SUS.
06:42Você tem 700 operadores de saúde no Brasil, aproximadamente.
06:47Então, os planos de saúde, que pagam grande parte das contas médicas do nosso setor.
06:55E você tem o próprio paciente, que ele pode pagar diretamente.
06:58Então, essa multiplicidade de pagadores e as regras que cada um coloca ali para que um prestador de serviço receba
07:08o pagamento de serviço prestado, é uma das grandes particularidades do setor da saúde.
07:14A segunda delas é que nem todas as operadoras, elas estão no mesmo patamar de tecnologia.
07:22E cada uma tem o seu sistema, cada uma tem as suas regras, cada uma tem as suas datas,
07:29onde os dados precisam trafegar.
07:32Então, o nosso grande desafio hoje é equalizar e tornar isso muito simples para quem está usando.
07:38Então, diferente de alguns setores que já têm pagamentos digitais,
07:42já têm muitas APIs desenvolvidas e públicas,
07:46a saúde vive essa multiplicidade de meios de pagamento e alguns deles até mesmo fora do sistema financeiro
07:54em grande parte da sua jornada.
07:56Então, você acredita que, por exemplo, utilizando a inteligência artificial
08:00é possível que um consultório dermatológico de uma médica,
08:05ele consiga crescer sem aumentar a equipe, por exemplo?
08:09Exatamente.
08:11E principalmente quando a gente fala de grandes volumes de atendimento,
08:14sejam eles de agendar, sejam eles de faturar,
08:18são duas jornadas dentro de uma clínica médica que são muito intensivas ali
08:23em planilhas, em sistemas legados que precisam conversar um com o outro
08:29e pessoas para executar essas atividades rotineiramente todos os dias.
08:35Então, seja um consultório médico, seja uma rede de diagnóstico, por exemplo,
08:41a gente consegue gerar impacto para todo esse espectro de prestadores e serviços da área da saúde.
08:49Antes da gente continuar falando sobre a aplicação prática da inteligência artificial na saúde,
08:54eu queria chamar a mensagem do nosso patrocinador.
08:57Olá, boa tarde.
08:58Eu me chamo Natália Castanço, sou CEO do Grupo Unite.
09:01O Grupo Unite é um call center que está no mercado há 24 anos.
09:04Essa estrutura, tanto de call center quanto tecnológica, até então, ela estava num provedor externo.
09:11Quando a gente ficou sabendo da solução Magalu Cloud, nos chamou a atenção a precificação em real.
09:15É a questão da previsibilidade, super importante para o nosso negócio.
09:22Você está acompanhando o Revolução IA, programa do Nelfeed que aborda o impacto da inteligência artificial no mundo dos negócios.
09:29Um recado, se você ainda não segue a gente no YouTube, aproveite e se inscreva para mais conteúdos como esse.
09:37Claudio, como a gente estava conversando sobre a aplicação da IA na saúde, principalmente nas clínicas,
09:44que é um ambiente que vocês trabalham, né?
09:46Queria que você me trouxesse exemplos práticos de clientes que vocês têm, né?
09:54E queria entender também como que você percebeu esse gargalo.
09:58Legal.
09:58Vamos começar pelo fim da pergunta.
10:01A ideia da ativita surgiu quando eu estava passando por um momento muito específico.
10:06Eu tinha acabado de ter meu segundo filho.
10:09E eu estava muito presente no momento pré-parto, durante o parto, depois os cuidados nos primeiros dias.
10:18E diferente da minha primeira filha que nasceu durante a pandemia,
10:23ele a gente pôde ir muito nas clínicas, nas farmácias, nos centros de terapia.
10:30E me chamou a atenção quanto que eu tinha que repetir e compartilhar as mesmas informações todas as vezes,
10:38não importa onde eu fosse.
10:40E eu tinha que estar presencialmente.
10:42E outra, a questão do reembolso, da prévia de faturamento,
10:48eram muitas conversas que eu tinha que ter via WhatsApp com essas diversas instituições
10:52que estavam nos amparando ali nesse momento.
10:56E eu comecei a comparar com outras indústrias que a gente tem aqui no Brasil,
11:01que são muito avançadas.
11:02O nosso agro, ele exporta tecnologia.
11:06Você vê lavouras hoje totalmente mecanizadas aqui no nosso país,
11:11monitoramento via satélite, visão computacional em drones, etc.
11:15Quando a gente olha para serviços financeiros, a gente tem excelência em bancos digitais,
11:20muitos deles até indo para o exterior para mostrar um pouco dessa tecnologia, expandir.
11:27E na área da saúde, a gente via muito papel, trocas de mensagens por WhatsApp e muitas planilhas.
11:35Quando eu conversava com os primeiros médicos, os primeiros fisioterapeutas e tal,
11:42eles me contavam muito que a vida deles era olhar para planilhas.
11:45Quando eles tinham boas planilhas?
11:47Isso foi em que ano?
11:482023.
11:50E eu comecei a perceber que, seja um consultório pequeno de uma pessoa,
11:57seja uma clínica que tem 50 pessoas no administrativo dela,
12:01essa carência por uma solução que combinasse todos os dados,
12:06que conseguisse executar tarefas autonomamente,
12:09era praticamente inexistente.
12:11Então, foi uma primeira achada, um primeiro insight para começar a investigar o porquê que isso acontecia.
12:21E a gente encontrou três respostas.
12:24Meu sócio e eu, nós fomos ser voluntários, cada um foi trabalhar numa clínica,
12:28e a gente encontrou três respostas para o porquê que existia uma carência de produção e de adoção de tecnologia,
12:39principalmente no segmento de pequenas e médias empresas.
12:41O primeiro fator, ele tem a ver com a alocação de capital.
12:47Tinham poucas empresas de software e de automação capitalizadas para reimaginar como é que um software poderia trabalhar com clientes
12:58desse porte
12:59e com novas tecnologias que estão disponíveis agora e não estavam dez anos atrás.
13:03Então, primeiro, a alocação de capital, ela estava muito concentrada em empresas muito grandes.
13:10As operadoras de saúde, as grandes redes assistenciais e algumas poucas empresas que decidiram ali investir em tecnologia.
13:18O segundo fator é que o cliente PME, ele precisa de uma assistência na adoção do software.
13:26Não adianta só eu desenvolver e falar, olha, está aqui um treinamento, está aqui um canal de atendimento,
13:33se vira para implementar o software.
13:36Ele precisa de um diagnóstico de processo, ele precisa de um deparo sobre como ele trabalha hoje
13:41e como é possível trabalhar no futuro e ter alguém que de fato realize essa migração.
13:48Então, o atendimento personalizado para o cliente PME era uma outra carência que a gente via
13:54e uma das razões de baixa adoção de software no mundo da saúde.
13:58E o terceiro é simples, mas muito complexo de executar, que são as integrações.
14:04Integração com o sistema do PIX, integração com 1.400 prefeituras e para emissão de nota fiscal de serviço.
14:13A integração com quase 700 operadores de saúde, cada uma com seu sistema próprio.
14:20Então, dando exemplos práticos aqui de como a gente faz isso, vou dar um pequeno exemplo de agendamento.
14:27Quando você vai procurar um profissional, você encontra um site, você encontra um Instagram
14:33e geralmente tem um número de WhatsApp ele divulgado.
14:36E a primeira coisa que você vai fazer é conhecer, você presta esse tipo de serviço?
14:40Quem são os profissionais que prestam esse tipo de serviço?
14:43Tem horário na próxima segunda-feira?
14:47E essas são perguntas muito repetitivas e que geralmente elas acontecem fora do horário de atendimento
14:54ou quando não tem alguém disponível ali para realizar esse agendamento.
14:59Então, ou você perde muitos pacientes que estão interessados em agendar naquele momento
15:04porque a resposta não é tão rápida, ela não é tão efetiva com a intenção que ele tem.
15:11Ou ele é muito caro, né?
15:13Imagina que você tem um exame que o repasse dele da operadora de saúde vai ser R$8,00.
15:18Se você gasta R$13,00 de um atendente para agendar um exame de R$8,00 de repasse, essa
15:25conta não fecha.
15:27Então, hoje, a gente Júlia, que a gente desenvolveu, ela consegue verificar a agenda de múltiplos profissionais,
15:37salas, equipamentos e retornar em algo em torno de dois a três segundos
15:40a melhor opção baseada no que o paciente tem a intenção de agendar.
15:47E, além disso, ela responde praticamente como é que um procedimento funciona,
15:52qual que é o preparo que eu preciso ter,
15:55o que eu preciso lembrar antes de chegar no dia do atendimento.
15:59Então, essa é uma aplicação prática, universal, isso existe em qualquer lugar do mundo.
16:03E a outra, uma operadora de saúde, ela precisa seguir algumas regras da INS, que é o regulador,
16:12para que seja feito todo o faturamento de uma assistência que vai ser paga por uma operadora de saúde.
16:20Então, existem vários códigos, existem várias regras.
16:23Essas regras podem mudar de um ano para o outro e elas são muito complexas.
16:29Imagina que uma unidade de diagnóstico, que realiza exames laboratoriais e de imagem,
16:36ela chega a ter 30 mil tipos de serviço diferente que ela presta naquela unidade.
16:42Então, para você ter uma autorização de faturamento, você precisa preencher um grande formulário.
16:49E, geralmente, esse formulário você precisa fazer no site da operadora,
16:52ou em algum sistema que vai enviar um arquivo para essa operadora.
16:58Então, isso acaba demandando muito tempo e muitas atividades repetitivas que poderiam ser evitadas.
17:04E, no final do mês, você precisa juntar tudo isso que foi autorizado, foi realizado,
17:10e você precisa solicitar um pagamento para a operadora de saúde.
17:14Então, acho que esses são exemplos práticos de como a gente automatiza 100%
17:17dessas três atividades no dia a dia das clínicas.
17:21Então, em resumo, o impacto financeiro para o seu cliente,
17:25ele vem mais da margem, porque ele tem um custo menor do agendamento, como você mesmo explicou,
17:32ou vem da quantidade de pacientes atendidos, por exemplo?
17:36Já que você não perde esse paciente que desiste no meio do caminho pelo excesso de fricções.
17:42São três ganhos principais.
17:44O primeiro deles é você ter mais capacidade e mais velocidade para atender pacientes
17:50e não perder nesse contato inicial.
17:53O segundo é a redução do custo operacional.
17:56Então, você consegue atender mais pacientes com a mesma equipe que você tem,
18:00ou até com uma equipe reduzida.
18:02E o terceiro é na redução de erros no faturamento.
18:06Então, quando eu deixo de cobrar algo que eu tenho a receber,
18:11geralmente esse faturamento, esse erro, se não identificado a tempo,
18:16é simplesmente uma perda de receita.
18:17Então, com a automação e a redução drástica de erros a quase zero,
18:23é a terceira alavanca de ganhos de margem para o nosso cliente.
18:28E você me contou aí que a empresa surgiu ali,
18:33a ideia da empresa pelo menos em 2023,
18:35quando o seu filho nasceu.
18:36Muito em paralelo com a ascensão da DNAI, né?
18:41E você tem duas agentes atualmente.
18:45Me explica um pouquinho melhor como é que foi a formação desses agentes, né?
18:49Que tipo de tecnologia?
18:51Vocês usam parceiros para fazer esses agentes e desenvolver os produtos?
18:56Claro.
18:57Na época, só para lembrar, né?
18:59O chat GPT, ele estava ainda em fase muito inicial
19:03e foi quando começou a ter uma popularização maior da utilização,
19:08principalmente por consumidores finais.
19:10Mas a qualidade dos modelos,
19:13a acessibilidade, né, de custo mesmo,
19:16ela ainda era proibitiva para algumas aplicações.
19:19Então, a primeira fase da empresa, de 2023 até 2024,
19:24a gente se utilizou muito de inteligência artificial para dentro, né?
19:29Então, ajudando no desenvolvimento,
19:32ajudando em atividades internas,
19:34nós, para o nosso custo não ser tão alto,
19:36mas a gente ainda estava muito investigando
19:38como que a gente poderia viabilizar algo
19:41que se encaixasse na realidade dos nossos clientes
19:43e que tivesse uma característica acessível para eles.
19:49Foi depois do GPT 4,5
19:53e das primeiras versões do Gemini
19:56que a gente começou a entender
19:58que estava ficando muito mais acessível
20:00e a integração disso com os meios de comunicação como o WhatsApp
20:05ela estava funcionando de uma forma muito natural.
20:08Então, qualquer consumidor final de qualquer idade
20:11utilizando o áudio ou utilizando o texto
20:15ele poderia se comunicar com uma agente autônoma.
20:19Então, esse foi um momento que a gente viu
20:21que a tecnologia já era muito mais avançada
20:23e o custo dela permitia uma escala comercial
20:28para pequenas e médias empresas.
20:31Já na parte do faturamento,
20:33a gente primeiro fez na mão
20:34porque eram tantas regras,
20:37eram tantas mudanças de um mês para o outro
20:41que a gente ainda não se sentia
20:43e ainda não se sente totalmente confortável
20:46de delegar isso totalmente para uma inteligência artificial.
20:50Então, a gente tem uma aplicação muito mais controlada
20:54e o termo técnico é muito mais determinística
20:57para as questões de faturamento
21:00e a inteligência artificial é um impulsionador
21:04dessa automação determinística.
21:06Por exemplo, a leitura de documentos
21:08ela faz muito bem
21:10e a gente confia muito na leitura de documentos dela.
21:14Verificar um documento vencido
21:17é algo que ela já consegue identificar.
21:20Tem um motor de regras que ela alerta
21:22quando uma das regras é quebrada.
21:24Então, é uma combinação de aplicação determinística
21:28e aplicação probabilística dentro de uma mesma agente.
21:32No ano passado, vocês tiveram um resultado interessante,
21:35um crescimento relevante, expressivo da startup.
21:38O objetivo é atender clientes cada vez maiores
21:41ou o objetivo é ficar focado nesse nicho?
21:44A gente quer universalizar esse acesso,
21:49mas como uma startup de dois anos e meio,
21:52a gente precisa priorizar bastante.
21:54Então, hoje é menos sobre o tamanho do cliente
21:58e é mais sobre o volume que ele processa
22:01de transações, de pagamentos, de atendimentos por mês.
22:05Então, é um público que tem um encaixe muito forte,
22:09um product market fit muito urgente.
22:13Então, a gente tem priorizado clínicas,
22:16redes e grandes redes de saúde.
22:20São aqueles que têm mais senso de urgência
22:23para aplicar nesse momento.
22:25Onde que vocês mais atuam atualmente no Brasil?
22:29Hoje, a gente segue muito a distribuição mesmo
22:32do setor de saúde.
22:3435% dos beneficiários de plano de saúde
22:37estão no estado de São Paulo.
22:39Então, a gente tem uma concentração aqui
22:41no estado de São Paulo,
22:42mas é seguido do Rio de Janeiro,
22:45de Minas e do Paraná,
22:47que completam mais de 60% do mercado
22:51de beneficiários de plano de saúde.
22:54E para 2026, qual que é o plano?
22:56O plano é continuar evoluindo as agentes.
22:59A gente tem muita coisa para expandir.
23:03A gente precisa dar conta
23:06de tantos clientes novos que estão entrando.
23:08Então, a gente está reforçando o nosso time
23:10tanto comercial quanto de operações
23:13de atendimento aos clientes.
23:15E tem novidades.
23:16A gente escolheu um novo fluxo
23:19para automatizar com agentes.
23:22É um fluxo muito importante em qualquer empresa
23:25e principalmente na saúde,
23:27que é o Contas a Pagar.
23:29Então, a gente já faz muito bem o Contas a Receber
23:31do PIX, cartão de crédito,
23:35dos operadores de saúde.
23:36E agora a gente avança para Contas a Pagar
23:39e toda a comunicação com uma rede muito grande
23:44de profissionais que prestam serviço
23:47para as clínicas do Brasil.
23:49Isso já está em funcionamento
23:51ou vai ser inaugurado?
23:52Vai ser lançado no próximo trimestre.
23:55Está em fase de testes.
23:58E vai ser surpreendente também.
24:00É algo que a inteligência artificial
24:02junto com o WhatsApp,
24:05ele fica muito poderoso
24:06e é uma dor muito grande.
24:09Tanto de quem precisa receber
24:11de hospitais, de clínicas,
24:13de consultórios parceiros,
24:15como de quem tem que pagar
24:17às vezes mil profissionais no mesmo mês.
24:20Dez mil profissionais no mesmo mês.
24:22Então vai ser bom para os dois lados.
24:24Quando a gente olha, Cláudio,
24:26o setor de saúde,
24:28como que você enxerga
24:29qual é o principal problema
24:31que a IA pode solucionar?
24:34Pensando de uma forma mais ampla.
24:36E não só nas clínicas.
24:39Olha, eu acho que
24:40ele é dividido em duas partes.
24:42Uma delas é de
24:44você poder
24:46ter mais acesso
24:47a conhecimento
24:48e aplicação desse conhecimento
24:50em tempo real.
24:52Por exemplo,
24:53acabou de chegar um paciente
24:55no pronto-socorro,
24:57você tem ali
24:58uma hipótese de diagnóstico
25:00e você precisa analisar
25:02uma imagem
25:03que precisa ser laudada
25:04super rápido.
25:05então hoje
25:06a inteligência artificial
25:07consegue
25:09ser assistida ali,
25:11consegue assistir
25:12o profissional
25:13que está tomando
25:13essa decisão
25:14e ser um copiloto
25:16desse médico
25:17que precisa tomar
25:17uma decisão
25:18no ponto-socorro
25:19com urgência.
25:20então acho que tem
25:21um acesso rápido
25:22a conhecimento
25:24e uma assistência
25:26a tomar
25:26de decisão
25:27que ela é muito poderosa
25:28na medicina.
25:30Por outro lado,
25:32você tem todas
25:32as
25:33a retaguarda
25:34de uma
25:35clínica que não tem a ver
25:36com assistência,
25:38mas que tem ainda
25:39uma intensidade muito grande
25:40de tarefas repetitivas
25:42e erros.
25:43Então acho que
25:44esses são os dois
25:45grandes vetores
25:46que a gente consegue
25:47transformar
25:48na área da saúde
25:49assistencial.
25:51A pesquisa e desenvolvimento
25:53é muito mais poderosa.
25:54Você consegue
25:55encurtar
25:56o tempo de desenvolvimento
25:57de novos medicamentos.
25:59Você consegue
26:00aprovar mais rápido
26:01uma molécula
26:03que foi descoberta
26:04e precisa passar
26:05por todo
26:05um ciclo de aprovação
26:07da Anvisa
26:08ou da FDA
26:09nos Estados Unidos.
26:10Então tem muitas
26:11aplicações
26:12no campo clínico.
26:14Eu não sou especialista
26:15nessa.
26:15Sou especialista
26:16na automação
26:17de atividades
26:19de retaguarda
26:20e de atendimento
26:21ao paciente.
26:23Você trouxe até
26:24a sua dor
26:24na hora
26:25de criar a empresa,
26:26de que você foi
26:27com seu filho
26:28para vários consultórios
26:29e tinha que repetir
26:31a mesma informação,
26:32a mesma história.
26:33A gente tem
26:34hoje em dia
26:35o Open Banking.
26:37Você acredita
26:38que vai chegar
26:39a um ponto
26:39que a gente vai
26:40ter uma espécie
26:41de Open Health
26:43com as nossas
26:46informações compartilhadas
26:47e que...
26:49Esse é um projeto
26:50já em andamento.
26:52Tem diversos atores
26:54do setor da saúde
26:55que se reúnem
26:56com frequência
26:57para discutir.
26:59Ele já é realidade
27:00em alguns países
27:01onde o direito
27:02do registro médico
27:05é do próprio paciente.
27:07Mas a gente tem
27:08uma longa jornada
27:09pela frente.
27:10A gente precisa
27:11de uma coordenação
27:14melhor
27:14dessas discussões
27:16e a gente precisa
27:17de padrão.
27:18O primeiro passo
27:19é padronizar
27:21como que esses registros
27:22são realizados
27:23e depois
27:24uma discussão
27:25no âmbito
27:26até do direito
27:27de quem
27:29tem posse
27:30desses dados,
27:31quem pode autorizar
27:31esse compartilhamento,
27:33quem deve apagar
27:35esses dados
27:36quando solicitados
27:37pelo paciente
27:39ou pelo médico,
27:40enfim.
27:41Então,
27:41acho que a gente tem
27:41um caminho longo
27:42pela frente,
27:43mas que ele é muito potente,
27:45principalmente na área
27:46de pesquisa,
27:47na área de desenho
27:48de políticas públicas.
27:50Os dados
27:51dos pacientes
27:52de uma determinada
27:54região,
27:55eles são muito ricos,
27:57mas pouco acessíveis
27:58hoje.
27:59Então,
28:00eu acredito,
28:01quero estar vivo
28:02para ver
28:03e sou um grande
28:04apoiador
28:05dessa iniciativa também.
28:06Você acha que o Brasil
28:07está atrasado
28:07nesse sentido?
28:08Porque aqui a gente
28:09tem uma oferta
28:11imensa de dados,
28:12e a gente tem
28:12o SUS,
28:14o Sistema de Saúde,
28:15que centraliza
28:16bastante
28:17informação.
28:19Olha,
28:20eu acho que
28:20para o Open Health
28:23ser possível,
28:25você antes
28:25precisa digitalizar.
28:27E o Brasil
28:28levou
28:28mais de 10 anos
28:30para concluir
28:31uma grande etapa
28:32de adoção
28:33do registro
28:34digital.
28:36Tem uma segunda
28:37etapa
28:38que é de harmonização
28:39de como
28:41que um hospital
28:42enxerga um paciente
28:43e como que um
28:45laboratório de diagnóstico
28:46enxerga esse mesmo paciente.
28:47A gente está nessa fase
28:49de discutir
28:50os padrões.
28:51Eu acho que
28:51a terceira,
28:52que é a criação
28:53de um protocolo
28:54de troca de informações,
28:56ela é até mais rápida.
28:57Então,
28:58no Open Finance,
29:00a gente teve
29:01uma aceleração
29:02muito grande
29:02porque
29:03não tinha...
29:05Os dados
29:06eram muito próximos
29:08já.
29:08Você tinha
29:09bancos que foram
29:10consolidados.
29:11Você tem
29:12um banco central
29:12que ele é muito
29:13atuante
29:14na regulamentação.
29:16Então,
29:16acho que
29:16a gente está
29:17no bom caminho,
29:19mas tem
29:20uma segunda
29:20etapa
29:21muito importante
29:22e essencial
29:24para a gente
29:24chegar na fase
29:25de compartilhamento
29:26aberto
29:27dos dados.
29:28e saindo
29:29do foco
29:29do paciente
29:30e olhando
29:31agora para o negócio
29:32que é a área
29:33que a sua
29:34startup atua,
29:35principalmente
29:36convênio
29:37e os consultórios.
29:39Como que isso,
29:40como que você
29:41enxerga
29:41essa relação
29:43entre convênios,
29:44consultórios
29:45daqui a cinco anos?
29:48Legal.
29:49E o...
29:50É uma relação
29:51que ela é tensa
29:52em qualquer sistema
29:53de saúde privada.
29:54o pagador
29:56tem uma grande
29:57pressão
29:58por entregar
29:59qualidade
29:59e acesso
30:00e ele tem
30:02um orçamento
30:02finito,
30:03que é o que ele
30:04recebe
30:04de quem
30:05contribui
30:06com as apólices.
30:08E do outro lado,
30:09do prestador
30:09de serviço,
30:10ele quer atender
30:10mais pacientes.
30:12Mas essa tensão
30:13ela exprime
30:15muito o que está
30:16no meio,
30:17que é a criação
30:18de valor,
30:19que é a diferença
30:19entre o que eu recebo
30:21e o que eu tenho
30:22de custos
30:23ali.
30:24Então,
30:25eu acho que a adoção
30:26ampla de tecnologia
30:27em geral,
30:29pelo lado dos prestadores,
30:30vai aliviar
30:31essa pressão.
30:32Então,
30:33ele vai conseguir
30:33ter um pouco
30:34de espaço
30:35para conseguir
30:36atender mais,
30:37sem necessariamente
30:38pressionar
30:39o pagador
30:39por uma remuneração
30:41maior.
30:42E do outro lado,
30:44o operador,
30:45ele vai conseguir
30:45expandir a rede dele,
30:47porque
30:47vai gerar mais capacidade
30:49do lado da rede
30:50credenciada.
30:52Então,
30:52eu acho que é favorável
30:53para os dois lados.
30:55Tem uma terceira
30:56componente,
30:57que aí tem uma outra
30:59startup focando,
31:00muito boa,
31:01por sinal,
31:02que é na detecção
31:03de fraude,
31:04detecção de abuso
31:05do sistema
31:06de saúde privada,
31:07que hoje
31:08chega em torno
31:10de 10 a 11%
31:11de todo
31:12orçamento
31:13da saúde privada.
31:14Então,
31:15o combate
31:16ao abuso
31:17do sistema
31:17também vai aliviar
31:19essa pressão
31:21do setor
31:21por eficiência,
31:23por rentabilidade
31:24e até mesmo
31:25por sair
31:25da zona
31:26de queima
31:28de caixa
31:28que muitas
31:29operadoras
31:31e muitos prestadores
31:32vivem hoje.
31:33E um pequeno
31:34prestador,
31:35se a gente pensar
31:36talvez no médico
31:37ou num consultório,
31:39se ele tivesse
31:40que tomar a decisão
31:41de investir
31:42em inteligência artificial
31:43a partir de amanhã,
31:45qual seria
31:46o primeiro passo
31:47qual gargalo
31:49resolver primeiro?
31:52Cadastro.
31:53Então,
31:54o cadastro
31:55tem que estar
31:55muito bem
31:56estruturado,
31:57o cadastro
31:58dos pacientes,
31:59o cadastro
32:00dos profissionais
32:01que trabalham
32:01ali naquele
32:02consultório.
32:03E o segundo
32:04é digitalizar,
32:05porque tudo
32:06que está
32:07na cabeça
32:07de alguém,
32:08tudo que está
32:09num papel,
32:10tudo que está
32:10num arquivo,
32:11ele não vai poder
32:12ser acessado
32:13pela inteligência,
32:14pelos agentes.
32:15então,
32:16se tudo estiver
32:17digitalizado
32:18e organizado,
32:20é o primeiro
32:21grande passo
32:22para ser possível.
32:25Essa semana,
32:26por exemplo,
32:27a gente atendeu
32:27um cliente que
32:28não tinha nenhum
32:29sistema,
32:30ele controlava
32:31nenhum sistema de gestão,
32:33ele tinha
32:33um drive,
32:35que ele armazenava
32:36alguns documentos,
32:38ele tinha uma planilha,
32:39e ele tinha
32:41um gestor
32:41que gravava
32:43ali
32:43algumas regras
32:44de negócio.
32:46Então,
32:46ele vai sentir
32:47um impacto
32:47imediato
32:48muito significativo,
32:51mas o ponto positivo,
32:53os dados
32:53estavam todos
32:54organizados.
32:55Então,
32:55não é desculpa,
32:56mesmo que você não use
32:57um bom sistema
32:58de gestão,
33:00ainda dá
33:00para se organizar
33:01muito bem
33:02e dentro
33:03de quatro semanas,
33:04por exemplo,
33:04ter esses dados
33:05digitalizados
33:06e organizados
33:07prontos
33:08prontos
33:09para as agentes
33:09atuarem.
33:11E você consegue
33:12estimar
33:12quanto que isso,
33:14essa adoção de A,
33:15nesse primeiro momento,
33:16consegue destravar
33:17de valor ali
33:18no resultado final
33:20no caixa?
33:21Quando a gente
33:22fala de faturamento,
33:23é algo em torno
33:24de 25%
33:25a 60%
33:26de redução
33:27do custo operacional.
33:30Gradualmente,
33:31do ponto de vista
33:33de um ano,
33:34a gente consegue
33:34chegar nos limites
33:35superiores de 60%
33:37de ganho
33:38de produtividade
33:39ali nessa área.
33:41Já na área
33:42de atendimento,
33:43a gente olha muito
33:43para o que
33:44a IA consegue resolver
33:46sozinha,
33:47sem interferência
33:49de um agente humano.
33:50Hoje,
33:51ela gira em torno
33:51de 40% a 50%
33:53dos agendamentos.
33:55Então,
33:55a ordem de grandeza
33:56é nessa faixa
33:58de 40% a 50%.
33:59E agora,
34:00para a gente
34:01fechar o nosso papo
34:02aqui,
34:03como que você
34:04enxerga
34:05o impacto
34:06da inteligência
34:07artificial
34:07na saúde
34:08num futuro próximo,
34:10nos 5 ou 10 anos?
34:12O que vai mudar?
34:13Em 5 anos,
34:15a gente
34:16vai considerar
34:17já natural
34:18times mistos.
34:20Então,
34:21se eu sou
34:21gestor financeiro
34:22de um hospital,
34:24eu vou ter pessoas
34:25trabalhando comigo
34:26e eu vou ter
34:27agentes digitais
34:28trabalhando comigo.
34:29Isso já é uma realidade
34:31para quem
34:31adotou rápido,
34:33mas em 5 anos
34:34vai ser
34:34um imperativo
34:36para quem
34:36quiser se manter
34:38competitivo.
34:39Segundo,
34:41eu acho que
34:41a qualidade
34:41do atendimento
34:43assistencial
34:43vai subir muito.
34:46Seja com os copilotos,
34:48sejam também
34:48pelas assistentes
34:51reguladas
34:52e que podem
34:53dar algum tipo
34:54de
34:57de aconselhamento
34:58médico.
35:00Eu acho que
35:01em 5 anos
35:01a gente vai ver
35:02isso muito natural.
35:03A gente vai olhar
35:04para trás
35:04e eu falo assim,
35:05nossa,
35:06nem parece que fazem
35:07só 5 anos.
35:09Vai ser tipo
35:10a internet,
35:11o surgimento da internet
35:12que a gente nem lembra
35:13do tempo que...
35:14Vai ser com a internet,
35:16a gente
35:17pedir
35:19comida
35:19e chegar em casa,
35:21a gente poder
35:21se deslocar
35:22e não ter que ligar
35:23para a radiotáxi.
35:25para nos pegar
35:26e nos levar
35:26ao aeroporto.
35:27Vai ser tão natural
35:28quanto.
35:28Nem faz tanto tempo,
35:29foi em 2008, 2009
35:31que as primeiras soluções
35:33de aplicativos móveis
35:35surgiram.
35:36Já faz
35:37um pouquinho mais
35:37de 15 anos.
35:40Mas vai ser
35:41mais rápida
35:41essa adoção,
35:42com certeza.
35:43E se você pudesse
35:44resumir
35:45em uma frase,
35:46como essa tecnologia
35:49destrava valor
35:50na saúde
35:51já hoje?
35:52Qual seria
35:53essa frase?
35:55Acho que
35:55inteligência artificial
35:56é sinônimo
35:58de mais eficiência
35:59em operações
36:00de saúde.
36:03Claudio,
36:03obrigada
36:04pela sua entrevista.
36:05Imagina,
36:06eu que agradeço.
36:07E a você
36:08que nos acompanhou,
36:09obrigada
36:09pela sua audiência.
36:10Revolução IA
36:11volta em breve.
36:12Até lá.
36:25Transcrição IA
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