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00:07A inteligência artificial já está ajudando uma mineradora que tem capital aberto a aumentar
00:14sua produção de ouro. Como que isso está acontecendo? A gente descobre na conversa do
00:20Revolução IA. Hoje eu recebo Richard Massari, diretor de excelência operacional, inovação e
00:27tecnologia na Aura Minerals. Bem-vindo. Tudo bem, Richard? Oi, Letícia, tudo ótimo. É um prazer estar aqui para botar
00:36esse papo.
00:37Richard, de cara eu já quero te perguntar como que vocês estão utilizando a IA para aumentar essa produção de
00:45ouro no dia a dia.
00:47Você pode me contar como que a tecnologia está sendo efetiva ali no campo mesmo?
00:52Tá legal. Hoje a Aura já está numa jornada de dados IA desde 2022.
01:02Preparamos aí todo o nosso ambiente de tecnologia e nosso ambiente de dados para poder, nesse momento, estar surfando aí
01:10na onda da IA.
01:11Então, é uma jornada bastante longa, mas que tem trazido, como você comentou, resultados bastante expressivos.
01:19Não somente na produção de ouro, mas também na eficiência operacional como um todo.
01:25Então, em se tratando de produção de ouro, existem vários projetos, várias aplicações que somadas aí contribuem
01:35para o nosso aumento de eficiência e, em consequência disso, o aumento de produção.
01:41Tivemos aí almas como uma das pioneiras, trazendo aí uma abordagem de alimentação da moagem,
01:52acoplada a um modelo de ar que aprende como o minério entra e quais são, digamos, as configurações
02:01que a gente tem que estar fazendo em toda a planta para ter um ótimo processo em todas as etapas.
02:08Então, essas coisas trazem um ganho de eficiência operacional, um aumento de throughput, ou seja, de entrega,
02:16bastante expressivo.
02:17Richard, eu sou muito curiosa e eu aposto que quem está ouvindo a gente também.
02:22Esse setor de mineração não é um setor que a gente tem uma visão muito clara de como funcionam as
02:29coisas no dia a dia.
02:30Diferente do varejo, por exemplo, que está muito ali na nossa rotina.
02:35Você pode explicar na prática como que funciona esse processo de descobrir o ouro
02:41e como que a inteligência artificial vem mudando?
02:45Bacana.
02:46Enfim, existem várias etapas.
02:50A primeira é a etapa de exploração.
02:53Ela pode ser uma exploração em um local totalmente novo.
02:57Aí isso se forma ou se transforma num projeto de mineração
03:01ou ao redor ali das operações que a gente já possui.
03:09Tanto em um caminho como em outro,
03:15uma das coisas que a gente tem investido bastante
03:18é em como dar mais velocidade e precisão a esse processo de exploração.
03:25Estamos aí com alguns parceiros fazendo já no momento de implantação de uma plataforma
03:33que nos ajuda a melhorar essa qualidade, essa velocidade e precisão.
03:41Então isso para o nosso negócio traz uma vantagem competitiva até.
03:47É como se você detectasse que ali é um lugar bom para ser explorado,
03:52que vocês vão achar alguma coisa e não fazer um trabalho em vão.
03:55Escavar, escavar e não achar nada.
03:58É isso.
04:01Enfim, nas nossas áreas de concessão, que a gente tem já no entorno ali da mina,
04:07a gente tem informações geológicas, geofísicas, etc.
04:11Mas a gente precisa da interpretação de um geólogo, de um profissional.
04:15Quando a gente une esse conhecimento de geologia e do conhecimento humano
04:22a todo o potencial que é ir atrás de correlações e análises, etc.
04:28Então você melhora muito, como eu comentei, precisão, velocidade e assertividade aqui.
04:34Então isso é um ganho de tempo, muitas vezes de custo também.
04:38Você pode reduzir o número de furos, de sondagens para comprovar alguma coisa.
04:45Então isso é bastante disruptivo aí.
04:49Isso impacta também, por exemplo, vocês fizeram um M&A recente, né?
04:55A área de Serra Grande, se eu não me engano.
04:57Isso, nós adquirimos uma unidade operacional, né?
05:03E ela entrou no nosso portfólio agora em, enfim, faz um ano.
05:09Isso, a inteligência artificial já está impactando também essa procura de possíveis áreas, né?
05:16Que vocês possam adquirir?
05:19Ainda não, mas esse é o caminho.
05:22O que ela tem feito, e feito de uma forma muito legal já há dois anos,
05:27ela tem nos ajudado a estudar e conhecer todo o material, né?
05:34Que uma, digamos, que uma mineradora que está ofertando algo para a gente, né?
05:39No processo aí de fusões e aquisições.
05:42E o material é extenso demais, né?
05:44São mais de centenas de gigas aí de informações.
05:47Nos ajuda a encontrar a informação certa de uma forma rápida
05:51e dá para, principalmente para quem é da área de negócio e não da área técnica,
05:56responder perguntas bem específicas.
06:00Então, isso ajuda até no processo de análise de um determinado prospect aí,
06:06de um determinado negócio.
06:07Pela sua explicação, eu estou entendendo que o geólogo não deixa de ser importante no negócio.
06:13Mas o que esses profissionais que já atuavam nesse setor,
06:17hoje são capazes de fazer com a área que antes eles não teriam capacidade
06:22ou então fariam de forma muito mais demorada?
06:25Então, acho que é exatamente esse o ponto, né?
06:28Antigamente a gente precisava de um geólogo para fazer uma análise de um testemunho.
06:32Testemunho é, por exemplo, quando você faz essa perfuração para tirar uma amostra ali do minério,
06:39da rocha, que contém ou não ouro, tudo isso era feito muito manualmente.
06:45Então, à medida que a gente tem tecnologia e hardware e equipamentos para isso,
06:52você acelera demais, aumenta a precisão.
06:55Então, quer dizer, isso tudo hoje é feito de uma forma muito mais robusta,
06:59com maior qualidade e com maior velocidade e precisão.
07:02Então, isso é uma ajuda enorme para o geólogo.
07:08Existe uma troca muito grande entre o que a IA traz,
07:13e traz insights e interpretações do ponto de vista da sua base de conhecimento,
07:18com o que o geólogo também conhece.
07:20Então, passa a ser um membro do time,
07:22um membro que traz produtividade, acelera,
07:25mas que ao mesmo tempo troca muito esse conhecimento.
07:28Eu queria dar um recado para você que está assistindo a gente.
07:31O Nelfeed está no YouTube.
07:33Se você ainda não está inscrito, aproveite e se inscreva
07:36para mais conteúdos sobre tecnologia e economia.
07:41Richard, como a gente estava falando,
07:43eu queria que você me ajudasse a mensurar o impacto disso
07:47na produtividade da empresa.
07:49Já é possível pensar em economia de tempo
07:52ou em ganho financeiro com esse uso da inteligência artificial ali
07:57na operação, na escavação, ou ainda um projeto piloto?
08:03Bacana a sua pergunta.
08:04Como eu comentei, isso é uma jornada.
08:07Então, hoje, a expectativa é que, de fato, a IA esteja presente
08:13em todos os processos,
08:14sejam de back-office, seja um processo produtivo,
08:19dentro da operação e até dentro das máquinas e equipamentos.
08:26Assim como até na manutenção.
08:28Então, a expectativa é que ela mude o jogo.
08:33Não só para a gente, mas acho que para o setor como um todo.
08:36E quando você fala sobre a perfuração,
08:40tem como a gente mensurar os números
08:44sobre a quantidade de ouro que hoje vocês são capazes
08:48de descobrir que antes não era?
08:53O processo sempre foi um processo bastante artesanal, entre aspas.
09:01Então, o que tem debaixo da terra, a gente precisa estimar e depois modelar.
09:08Ou seja, existe aí um conhecimento que essa área possui uma reserva,
09:16um recurso, e a gente precisa entender quanto de ouro tem ali,
09:21como é que ele está distribuído,
09:23depois modelar todo esse recurso para entender como é que a gente vai lavrar,
09:27vai extrair esse recurso que está ali debaixo da terra
09:29e tornar esse recurso valor para a empresa.
09:31O produto final, que são as barras de ouro.
09:34São os bulions de ouro.
09:36Não é bem aquela barra que a gente conhece,
09:38que vê aí no cinema, tudo bonitinho.
09:41Isso depois é enviado para uma refinadora que faz esse trabalho final.
09:47Mas o processo todo,
09:49ele agora traz uma inteligência e uma velocidade de processamento muito grande.
09:58Então, as modelagens que a gente faz ali do minério,
10:08elas são bem complexas.
10:10Depende de muita interpretação geológica e de muito conhecimento.
10:15Esse conhecimento, ele é um conhecimento que está embutido em várias camadas.
10:20em uma camada de geofísica,
10:22quando é feita uma interpretação ali da superfície do que pode ter ali,
10:27de dados históricos até, de região, etc.
10:30Do tipo de mineralização que tem ali.
10:33Então, isso tudo é trazido para dentro de softwares,
10:36que hoje já existem.
10:39E essa interpretação toda é feita.
10:41Com os DAIA, a gente consegue, mais uma vez,
10:46fazer, digamos, uma modelagem,
10:48talvez com maior precisão, maior velocidade.
10:52E com isso, a gente evita, eventualmente,
10:56erros ou incertezas que antes,
10:58somente ali com as ferramentas, digamos, analógicas,
11:03nós não conseguiríamos.
11:05Em uma tonelada, por exemplo, de terra,
11:09de uma área, se é assim que eu posso chamar,
11:12qual é a quantidade estimada ali
11:15que é possível encontrar de ouro?
11:18Olha, na maioria das nossas minas,
11:20nós operamos minas bem desafiadoras.
11:23Essa é uma das características da aula.
11:26Tornar negócios que, para algumas,
11:29enfim, não é tão viável,
11:35e eu acho que esse é o nosso diferencial.
11:38Enfim, em uma tonelada de rocha ou de minério,
11:42a gente encontra aí meia grama,
11:46duas, três gramas,
11:47então é bastante pouco, né?
11:49Isso é uma coisa que, quando a gente fala,
11:50surpreende bastante, né?
11:52Poxa, você tem que tirar uma tonelada de rocha
11:53para encontrar alguns gramas de minério,
11:56e é isso aí.
11:57E aí, depois que vocês fazem esse processo,
12:00qual é a próxima etapa?
12:01A próxima etapa, esse é o processo de extração
12:06do minério ali da área,
12:10digamos, da terra, como você comentou.
12:12Aí ele vai por um processo físico de cominuição,
12:15que é, na verdade, você vai triturando
12:18e depois moendo para ele se tornar quase que um pó,
12:21uma polpa, porque se usa água para isso.
12:23E aí, enfim, esse é um, enfim,
12:26é a parte física de uma planta de beneficiamento,
12:29e depois vai para uma parte química.
12:31E aí você consegue separar o ouro
12:34de outras associações aí de sulfeto,
12:36ou o que quer que seja,
12:38que esteja ligado a esse ouro.
12:39Então tem uma parte física e uma química.
12:42Depois disso, você separa todo o ouro,
12:45e vai para uma fundição,
12:47onde você funde o bullion,
12:49que a gente chama,
12:50que é aquele ouro ainda que não está
12:51no formato de barrinha.
12:52E ele é vendido para uma trader,
12:57que envia para uma refinadora,
12:58e aí, dali para frente,
13:00é para a tecnologia que se usa,
13:03para equipamentos,
13:04ou até para reservas.
13:04E nessa parte física e química,
13:07o que era feito por pessoas,
13:09e que hoje já é possível fazer com tecnologia,
13:13seja com a substituição do funcionário,
13:16que talvez estivesse ali
13:17numa área mais de risco,
13:19ou com uma redução de time?
13:22Ah, legal.
13:23Por exemplo,
13:24aí está nos ajudando, né,
13:26a entender exatamente qual o minério que entra,
13:29porque ele não é homogêneo, né.
13:32Então, quando ele é,
13:34quando ele tem uma análise, né,
13:36de uma forma, digamos,
13:38mais criteriosa,
13:40e com uma velocidade enorme,
13:42que é o poder que aí atrasa, né,
13:43de entender o que está entrando,
13:45eu consigo configurar a minha planta,
13:48né, para esse minério exato.
13:49É como uma fábrica de camisa, né.
13:52Enfim, cada hora tem um tecido diferente
13:54que está entrando, né,
13:56e para que as máquinas de costura, etc.,
14:01não rasguem o tecido,
14:02eu preciso, né,
14:03ajustar velocidades,
14:05ponto, linha, etc.
14:06Enfim, é a mesma coisa,
14:08a matéria-prima nossa,
14:09né,
14:09ela não é homogênea,
14:10não é sempre homogênea,
14:12então eu preciso fazer essa regulagem.
14:14Essa regulagem, né,
14:15hoje,
14:16da planta,
14:17ela,
14:18ela tem um apoio muito legal,
14:21né,
14:21da IA,
14:22que te dá uma velocidade enorme.
14:23Antes era feita por operador,
14:25experiente,
14:25que observava ali,
14:27né,
14:29com alguns indicadores,
14:30sensores, etc.,
14:31mas também com a experiência dele
14:32para fazer essa regulagem.
14:33Hoje ela é feita,
14:35ou ela é sugerida,
14:37ou recomendada,
14:38numa velocidade incrível,
14:39né,
14:39e com uma precisão incrível.
14:41Então,
14:41isso aumenta a eficiência
14:42e aumenta o ganho lá na frente também.
14:44E, Richard,
14:46quanto dessas tecnologias
14:48que vocês têm utilizado
14:49nas áreas que vocês exploram,
14:53nesse processo,
14:54ou seja,
14:54no processo prático mesmo,
14:56não no,
14:57dentro da empresa,
14:58no back office,
14:59que é uma tecnologia desenvolvida
15:02por vocês,
15:03ou é uma tecnologia
15:05que outras mineradoras
15:06também já estão utilizando?
15:08Tá,
15:09a maioria, né,
15:10das coisas
15:11que tem a ver com a produção
15:13estão sendo desenvolvidas
15:14internamente,
15:16né,
15:16e eu tenho certeza
15:17que outras mineradoras
15:18estão fazendo o mesmo,
15:19né,
15:20talvez por caminhos diferentes.
15:22Por que é estratégico?
15:23Não,
15:23porque,
15:24porque está,
15:25está ao alcance das mãos agora,
15:27né,
15:27então,
15:28por exemplo,
15:28dosagem de reagentes,
15:30né,
15:30então,
15:31falei lá da,
15:32né,
15:33da questão de entender
15:33o minério que entra
15:34para fazer toda a regulagem,
15:36então,
15:36você tem todos os reagentes
15:37que vai para essa parte química
15:39do processo,
15:40né,
15:40então,
15:41enfim,
15:41a dosagem também
15:42é uma coisa muito bacana,
15:43então,
15:43se você tiver precisão
15:45na dosagem,
15:46você consegue extrair
15:47o máximo de ouro daquilo.
15:49Então,
15:49um dos nossos indicadores
15:51é a recuperação de ouro,
15:52então,
15:52então,
15:53entra lá
15:53uma grama por tonelada,
15:55mas não necessariamente
15:56sai uma grama de tonelada
15:58no bulho,
16:00né,
16:00na função.
16:01Por quê?
16:01Porque existem perdas
16:02ao longo do processo,
16:04então,
16:04quanto menor for essa perda,
16:05maior é o nosso ganho,
16:07né,
16:07então,
16:08além de toda,
16:08toda a tecnologia
16:10tradicional,
16:12etc.,
16:12a IA nos ajuda
16:14a entender
16:15e fazer ajustes
16:16quase que a cada segundo,
16:19né,
16:19por exemplo,
16:20desses reagentes químicos
16:21que vão ajudar
16:22a extrair o ouro
16:23no processo químico.
16:24Então,
16:24tudo isso,
16:25quando você soma
16:26as pequenas coisas,
16:28né,
16:28em toda,
16:28né,
16:29em toda,
16:29digamos,
16:30a cadeia de valor,
16:31aí,
16:31ou, né,
16:32você,
16:33você,
16:33você tem grandes preceos.
16:35E o setor
16:36vem de uma fase
16:38de eventos
16:38muito favoráveis,
16:39né,
16:40o preço do ouro
16:41é acima de 4 mil dólares,
16:43teve um crescimento
16:44ali de torno
16:45de 15%
16:46em um ano,
16:48vocês produziram
16:49280 mil onças
16:51em 2025,
16:54tem uma perspectiva
16:55de um aumento expressivo
16:56esse ano,
16:58é,
16:58queria entender
16:59quanto desse ganho
17:01pode vir
17:02da inteligência artificial
17:04e quanto vem
17:06de operações
17:07ou,
17:08né,
17:09o preço do ouro
17:09subindo
17:10ou aquisições
17:12como vocês fizeram
17:12em Serra Grande,
17:14dá pra mensurar?
17:15Mas,
17:16dá.
17:17É,
17:19é,
17:19quando a gente fala,
17:20na verdade,
17:21o que que a IA pode trazer
17:22no processo produtivo,
17:25é,
17:26os ganhos,
17:28né,
17:28enfim,
17:29podem chegar
17:31à ordem aí
17:31de 5,
17:3210%,
17:33dependendo,
17:34né,
17:34da nossa unidade operacional,
17:36ah,
17:38ela,
17:38enfim,
17:3910%,
17:39você imagina
17:40que é,
17:40enfim,
17:42que é um aumento,
17:43enfim,
17:44proporcional
17:45na receita,
17:46é,
17:47ah,
17:48mas,
17:49o que a gente
17:50entende,
17:51de fato,
17:52é que existe,
17:54é,
17:55é,
17:56um foco nosso
17:57muito grande
17:58de eficiência
17:58em custos,
17:59é,
18:00hoje,
18:00hoje a gente tem,
18:01como você comentou,
18:02o preço do ouro a 4 mil,
18:034 mil e 500,
18:04já chegou a 5 mil e pouco,
18:06né,
18:06mas isso é,
18:07enfim,
18:08é,
18:09independe da aura
18:10ou de qualquer mineradora,
18:11né,
18:12então,
18:12nós temos,
18:13né,
18:13nós sabemos que,
18:15enfim,
18:15que essa situação pode mudar,
18:17né,
18:17então,
18:18isso é muito cíclico,
18:19é só olhar para o passado,
18:20para a história,
18:21então,
18:21hoje o nosso foco muito grande
18:23é sermos eficientes
18:24também em custos,
18:26né,
18:26porque a margem está aí,
18:28né,
18:28custo baixo,
18:29preço do ouro alto,
18:29bacana,
18:30quando o preço do ouro baixar,
18:32né,
18:32ainda assim,
18:33a gente terá uma margem
18:34bastante atrativa,
18:35então,
18:36a maioria das iniciativas
18:37que a gente tem de melhoria,
18:39tem um impacto,
18:40né,
18:40em reduzir custo,
18:42né,
18:42ou controlar custo,
18:43ou gerenciar custo,
18:44e isso é,
18:45é algo que a gente,
18:47é,
18:47tem feito sistematicamente
18:48há muitos anos,
18:50e aí,
18:50ela tem nos ajudado agora muito,
18:52é nisso também.
18:53E vocês hoje,
18:55qual é o tamanho do time?
18:56O que vocês desenvolvem internamente,
18:59o que vem através de parcerias,
19:01de essas gigantes de tecnologia?
19:05Ah,
19:05essa é uma pergunta muito boa,
19:07né,
19:07quando a gente começou a nossa jornada de dados lá atrás,
19:10em 24,
19:13né,
19:17uma das,
19:18né,
19:18das nossas preocupações era como,
19:20né,
19:20realmente a gente poderia surfar essa onda da IA,
19:25é,
19:25sozinhos,
19:26né,
19:26ou se,
19:27ou se seria necessário,
19:30enfim,
19:30ter parceiros fortes.
19:33E o que a gente percebeu,
19:35Letícia,
19:36muito rapidamente,
19:38é que quando você tem alguém interno,
19:40que conhece muito do negócio,
19:42muito do negócio,
19:44né,
19:44da operação,
19:45etc,
19:47né,
19:47e que tem uma habilidade técnica,
19:49né,
19:50principalmente hoje,
19:51né,
19:52hoje o poder do desenvolvimento das coisas está na ponta dos dedos de qualquer um,
19:55né,
19:55é só você ter curiosidade,
19:57né,
19:57um pouco de habilidade aí,
19:59que você consegue desenvolver coisas incríveis.
20:03Enfim,
20:03foi nessa hora que nós,
20:05que nós,
20:07é,
20:08entendemos que não seria uma boa estratégia contratar gente,
20:12ou empresas específicas com essa habilidade de A,
20:15ou de engenharia,
20:16ou o que que seja,
20:17né,
20:17de A,
20:18e que seria mais,
20:20enfim,
20:21vantajoso, né,
20:22ou que traria mais valor,
20:24revelar esses talentos internos,
20:26que conheciam bem do negócio,
20:28né,
20:28e que tem essa habilidade.
20:30Então,
20:31o nosso processo todo revelou gente,
20:34né,
20:34de áreas até,
20:35é,
20:36bastante incomum de você imaginar que,
20:38né,
20:38que fariam uso,
20:39né,
20:39digamos,
20:40de tecnologia de uma forma tão bacana como o RH,
20:43como a área financeira,
20:45né,
20:45não só as áreas técnicas.
20:47E nós montamos times internos multidisciplinares
20:51para resolver problemas reais,
20:53né,
20:53que a companhia tem.
20:54Como se fosse um hackathon?
20:55O hackathon é um dos modelos,
20:59né,
20:59é um ciclo rápido de inovação,
21:01mas existem desenvolvimentos bem específicos
21:04que a gente faz com o time interno.
21:07Há consultorias que suportam a gente,
21:09né,
21:11muito mais,
21:12é,
21:12nos orientando,
21:14né,
21:14para que a gente evite erros,
21:16erros já conhecidos e comuns,
21:18né,
21:18e garantindo que na esteira do desenvolvimento,
21:21aí,
21:22das coisas,
21:23né,
21:23a gente siga aí os passos,
21:24né,
21:24das boas práticas,
21:26para que ao final a gente tenha um produto
21:27que é bem construído também,
21:30né.
21:30Então,
21:31é uma parceria,
21:32mas não é a consultoria
21:34ou não é as empresas de tech
21:36que estão liderando a transformação digital
21:38dentro da Aura,
21:39somos nós.
21:40E desde quando surgiu essa ideia
21:42de transformar a Aura
21:44numa empresa AI First?
21:47Ah,
21:47legal isso também.
21:49Eu acho que,
21:50eu acho que a,
21:51enfim,
21:51ela não veio de uma estratégia,
21:54ela veio,
21:54na verdade,
21:55de uma percepção
21:56de que nós somos capazes,
21:58né,
22:01às vezes a gente acha,
22:02acha até que a gente vai liderar aí,
22:04né,
22:05para as,
22:06para as empresas médias,
22:08enfim,
22:09do segmento,
22:11isso,
22:12é,
22:12porque a gente tem
22:13uma forma muito simples de pensar,
22:16né,
22:16então você já deve ter,
22:18se você,
22:19enfim,
22:20já acessou o nosso site,
22:21você percebe o quanto nós damos importância
22:23para a nossa cultura,
22:26né,
22:27e para as pessoas,
22:28e,
22:31enfim,
22:32e com esse foco
22:33e com esse viés,
22:34a gente está,
22:35de fato,
22:36fazendo coisas incríveis.
22:38Nós já éramos reconhecidos,
22:39e somos,
22:40né,
22:41por entregar projetos,
22:43né,
22:43num tempo recorde,
22:44fazer ramp-ups
22:45num tempo recorde,
22:47isso tem chamado muito
22:48a atenção do mercado
22:50de como a gente faz isso.
22:52Então,
22:52a cultura tem,
22:53né,
22:53tem tudo a ver com isso,
22:54né,
22:54simplicidade,
22:57colaboração,
22:59enfim,
23:00integração,
23:01então isso tudo,
23:02enfim,
23:03é uma forma
23:04muito natural
23:05e muito eficiente
23:07de fazer bem as coisas,
23:09bem da primeira vez,
23:10né,
23:10como a gente diz que
23:11qualidade é estar fazendo certo,
23:13né,
23:13da forma certa
23:14da primeira vez,
23:15é isso que a gente faz.
23:17E, Richard,
23:18o,
23:19a sua,
23:20a estrutura da empresa,
23:21né,
23:21a sua área,
23:22você lidera tanto a parte
23:24de tecnologia
23:24quanto a excelência operacional,
23:26diferente de outras empresas
23:27que têm um setor
23:28muito específico ali
23:30para a tecnologia.
23:31Eu queria entender
23:32como que é a escolha
23:33dos processos,
23:35dos projetos
23:37em que vale a pena
23:38atacar,
23:39investir,
23:40colocar recursos,
23:41porque a gente sabe
23:42que inteligência artificial
23:44pode trazer muitos ganhos,
23:46mas também exige
23:47recurso financeiro,
23:49né,
23:49são tokens.
23:50É isso.
23:52Então,
23:52é,
23:53nós montamos aí
23:54a nossa estratégia digital,
23:56né,
23:56que a gente chama
23:57de aura digital,
23:58e ela está baseada
23:59em alguns pilares,
24:00né,
24:00o primeiro pilar
24:01é o da democratização
24:02da IA,
24:02ou seja,
24:03eu preciso levar a IA
24:04para todos os colaboradores,
24:05para eles experimentarem
24:07e à medida que eles experimentam,
24:09né,
24:10e, enfim,
24:10e desenvolvem vários produtos,
24:11agentes e prontos e tal
24:13para o seu dia a dia,
24:14eles também se tornam,
24:15né,
24:15mais capazes,
24:17né,
24:17e habilidosos aí,
24:18na,
24:18enfim,
24:19em contribuir com projetos mais,
24:21digamos,
24:22mais robustos.
24:23Então,
24:23essa é a democratização da IA,
24:25com ferramentas como
24:26Cloud,
24:27Copilot,
24:29o notebook LM,
24:30que hoje acho que é o
24:31Jimmy Nye LM,
24:32né,
24:32da Google e etc.
24:34Então,
24:34enfim,
24:35esse time,
24:35né,
24:36está muito mais focado
24:37nessa vertical,
24:39né,
24:39em todos os colaboradores.
24:40Aí a gente tem
24:41um outro pilar
24:43que se chama
24:44eficiência e inteligência
24:45operacional.
24:47Esses caras são os caras
24:48que pagam a conta
24:49no sentido de
24:49as melhorias
24:50são transformadas de fato,
24:52né,
24:52em,
24:53digamos,
24:53em um resultado financeiro,
24:56né,
24:56que paga todas as outras
24:57contas.
24:58Então,
24:58é aquele meio por cento
24:59que eu,
25:00né,
25:00que eu recupero a mais de ouro,
25:02é,
25:02de fato,
25:03muito expressivo.
25:04Então,
25:04e aí a gente tem,
25:05enfim,
25:05aí os projetos são escolhidos,
25:08né,
25:08são escolhidos,
25:09mas eles não são escolhidos
25:11pelo,
25:11pelo,
25:12né,
25:12pelo,
25:12pelo senior management,
25:14né,
25:14mas eles são escolhidos,
25:16né,
25:16pelas pessoas que estão ali
25:17no dia a dia.
25:18Então,
25:19as sugestões vêm muito dali.
25:20Olha,
25:21gente,
25:21a gente precisaria disso aqui,
25:22isso aqui seria bacana e tal.
25:23Poxa,
25:23é muito bacana,
25:24montamos aí um business case,
25:26um canvas ali,
25:27simples,
25:28né,
25:29para entender o impacto,
25:31né,
25:31o que a gente precisa de recursos
25:32e como isso,
25:33né,
25:34deve ser desenvolvido.
25:36Montamos os times,
25:37né,
25:37isso é feito.
25:38Então,
25:39esses projetos escolhidos,
25:40né,
25:40são mais robustos,
25:41né,
25:42de mais longa duração
25:43e alguns contam com parceiros,
25:47outros não,
25:48né,
25:48são desenvolvidos cem por cento interno.
25:50Você consegue abrir quanto que é investido em tecnologia?
25:54Então,
25:54olha que interessante,
25:56a maioria dos projetos se paga no primeiro ano,
25:58ou até muito antes disso.
26:00Então,
26:01eu não preciso ter um budget.
26:03O nosso forçamento está muito mais na construção das fundações tecnológicas
26:08para suportar isso tudo.
26:09Então,
26:09eu estou falando de cyber,
26:11né,
26:11eu estou falando de governança,
26:14né,
26:14eu estou falando de compliance aí com regras,
26:16né,
26:17de LGPD,
26:18SOX,
26:18etc,
26:19né,
26:20então,
26:20o investimento está aqui,
26:22mas ele é irrisório perto dos ganhos que a gente tem,
26:25né,
26:25do dia a dia.
26:26Então,
26:26por exemplo,
26:28muita gente está deixando,
26:29né,
26:31de comprar consultoria específica,
26:34ele está desenvolvendo,
26:36né,
26:37enfim,
26:38soluções,
26:38né,
26:39junto com a IA,
26:40de uma forma muito mais rápida,
26:41barata,
26:42e às vezes até bem confiável,
26:45né,
26:45super confiável.
26:46Então,
26:47isso vai no,
26:48né,
26:49digamos,
26:50na camada de redução de custo.
26:52Então,
26:52muitas dessas coisas se misturam.
26:54Então,
26:54hoje eu não tenho orçamento,
26:55mas se for preciso de um orçamento para alguma coisa que vai trazer um resultado bacana
27:01e o orçamento é expressivo,
27:03nós não temos problema nenhum de analisar e de investir, né,
27:07e isso é muito rápido na aula.
27:09Ou seja,
27:10em dois, três dias a gente tem aí a liberação de recursos para fazer alguma coisa que realmente
27:14vai trazer impacto.
27:15E em se tratando de inovação,
27:16você sabe,
27:17inovação é uma coisa que nem sempre dá certo,
27:19enfim,
27:19da primeira vez, né,
27:21então esses loops às vezes acontecem e faz parte da nossa cultura aprender com os erros.
27:27Falando em erro,
27:28quando que você sabe que é a hora de desistir de um projeto?
27:31Você pode contar algum caso que vocês adotaram,
27:36investiram ali na inteligência artificial,
27:38falaram,
27:38acho que isso aqui vai gerar resultado,
27:40falaram,
27:41hum,
27:41não é bem por aí,
27:42vamos voltar atrás.
27:44Ainda não aconteceu,
27:46né,
27:46ainda não aconteceu,
27:47porque a gente está escolhendo,
27:49enfim,
27:49com muito cuidado.
27:53O que tem acontecido é que os loops,
27:55né,
27:56tem demorado mais,
27:57e às vezes a gente,
27:58né,
28:00ajusta,
28:00né,
28:01a ambição,
28:02ou ajusta,
28:04digamos o que é possível
28:05em um determinado período de tempo.
28:07E esses ajustes são totalmente naturais
28:10quando se trata de uma inovação.
28:11Então,
28:12às vezes você gasta seis,
28:14oito meses tentando encontrar o melhor caminho,
28:16né,
28:16e depois que você encontra,
28:18você ajusta a sua estratégia,
28:21de como,
28:21enfim,
28:22faz parte, né.
28:23O Elon Musk não posou o foguê de ré da primeira vez,
28:27né,
28:27ele fez vários,
28:28então é assim que funciona.
28:30Mas como que você consegue mensurar o que dá certo
28:34e o que que gera retorno?
28:36Qual é a sua métrica?
28:38Business case.
28:40Tão simples quanto isso.
28:41Quanto eu vou investir
28:42e quanto isso vai me trazer de retorno.
28:45Não no pilar de democratização da IA.
28:48Esse ainda a gente está investindo,
28:49e é muito pouco,
28:50né,
28:51para que todo mundo possa experimentar,
28:54etc.
28:54Mas nos projetos específicos,
28:56né,
28:56ele é tão simples assim.
28:58E mais uma vez,
28:59é muito barato,
29:01né,
29:02se a gente comparar com outras tecnologias.
29:04A automação, sim,
29:05é caro.
29:05Por exemplo,
29:06eletrificação de frota,
29:08né,
29:08quando você tiver robôs juntos com IA,
29:11né,
29:11enfim,
29:12e aí começam os investimentos mais pesados.
29:14Porque a gente está falando de máquina,
29:16de hardware,
29:16máquina,
29:16equipamento,
29:18etc.,
29:18enfim,
29:19de sensorização de toda uma planta,
29:20etc.
29:21Então,
29:22essas coisas,
29:23né,
29:23que são físicas,
29:24né,
29:25e que dependem aí,
29:26são os devices,
29:27aí são os,
29:27são os,
29:28né,
29:29os humanoides.
29:30Exato.
29:31Isso,
29:31isso,
29:32isso,
29:32acho que é uma outra,
29:34vale uma outra conversa.
29:36Você acha,
29:37eu vou entrar nesse assunto,
29:38porque eu fiquei curiosa.
29:39você acha que é possível num curto,
29:42médio prazo,
29:44né,
29:44ali,
29:44por uns 5,
29:4510 anos,
29:47a gente enxergar o uso desses devices,
29:53assim,
29:53como a gente vê na indústria,
29:54também na mineração?
29:55Eu acho,
29:56eu acho,
29:57eu acho que tá muito próximo até.
29:59Então,
30:00você sabe que a mineração é,
30:01enfim,
30:02é uma atividade,
30:03né,
30:03que muitas vezes põe pessoas ao risco,
30:05né,
30:07então,
30:08quanto,
30:08quanto mais automação a gente tiver
30:11pra retirar essas pessoas,
30:13né,
30:13de locais de risco,
30:14né,
30:14e não é só mineração,
30:15né,
30:15outras indústrias de petróleo,
30:17gás,
30:17energia,
30:17etc,
30:18né,
30:19então,
30:20quanto,
30:20né,
30:20quanto mais você puder automatizar processos
30:23e ter equipamentos que fazem isso sozinhos,
30:25melhor,
30:26né,
30:26então,
30:27nós temos,
30:27né,
30:28enfim,
30:28como eu acho que toda mineradora tem,
30:30equipamentos que são operados ou da superfície,
30:32né,
30:32ou próximos,
30:34então,
30:34você tira,
30:35enfim,
30:35as pessoas daquela área de exposição ao risco.
30:38Então,
30:39eu acho que isso é o primeiro passo,
30:41vai se ganhar muito com isso.
30:42E o que que é possível,
30:44imaginar,
30:45eu sei que futurologia é meio complicado,
30:47mas o que que é possível imaginar
30:49que a inteligência artificial vá fazer na aura,
30:54daqui a cinco,
30:55dez anos,
30:56que hoje ainda não faz?
30:59Cinco,
31:00dez anos é bastante tempo,
31:02mas eu posso te dizer que nos próximos anos,
31:08quem não souber usar IA,
31:10não só na aura,
31:11mas em qualquer lugar,
31:13enfim,
31:14não vai estar mais no mercado.
31:16Então,
31:17enfim,
31:17a IA não será algo para você usar,
31:20fará parte dos times,
31:22como já faz às vezes,
31:23né,
31:23então a gente tem a IA em todos os lugares,
31:26tem IA facilitando reuniões,
31:28traduzindo reuniões,
31:29IA ajudando você com modelos matemáticos,
31:33IA ajudando você a tomar melhores decisões,
31:36enfim,
31:37existe aí a IA fazendo parte do seu time.
31:41Então,
31:41isso é muito real,
31:42e quanto mais a gente enxerga as ferramentas evoluindo,
31:48mais a gente enxerga elas tomando decisões também.
31:52Então,
31:53é aquela história,
31:53hoje os agentes são comandados por humanos,
31:57daqui a pouco os agentes serão comandados,
31:59sei lá,
32:00por regras,
32:01daqui a pouco,
32:02enfim,
32:03coisas simples que a gente vê em qualquer lugar,
32:05o meu departamento de compras envia a ordem de compras para o robô,
32:10para um agente,
32:11o fornecedor tem um agente que recebe,
32:14eles negociam,
32:15e a transação é feita,
32:17ou seja,
32:18então,
32:18isso está,
32:20enfim,
32:20é bastante plausível de que nos próximos anos isso seja,
32:25então a área,
32:26por exemplo,
32:26de compras vai ter uma automação enorme,
32:28a área de recursos humanos,
32:31ainda não,
32:32nós temos alguns agentes que nos ajudam a tomar melhores decisões,
32:35então hoje você tem o RP,
32:37todo mundo tem o RP como um SAP,
32:38etc,
32:39o nosso,
32:39é o IFS,
32:41e o RP é o sistema central de todas as transações da empresa,
32:48o que a gente tem feito muito com a IA,
32:50enfim,
32:51a gente traz as informações que estão ali nas bases de dados,
32:54gera relatórios e insights super bacanas e muito rápidos,
32:57para tomar melhores decisões,
32:59então isso é feito com todos os sistemas,
33:01então se um sistema está implementado,
33:04e eu tenho dados o suficiente ali,
33:07eu plugo uma camada de IA,
33:08para trazer mais informações,
33:11insights, etc,
33:12para me ajudar a tomar melhores decisões,
33:13então quando eu cruzo isso tudo,
33:15eu tenho um sistema,
33:16né,
33:16que é operado por humanos,
33:17mas que é potencializado,
33:19né,
33:19por IA,
33:20e com sistemas que já existem,
33:22então isso é muito legal,
33:23isso está aumentando muito a nossa capacidade de análise,
33:27a nossa capacidade de tomada de decisão.
33:28A gente falou muito sobre como a inteligência artificial pode trazer ganhos,
33:35produtividade,
33:36benefícios para a mineração,
33:38e os riscos,
33:39você enxerga algum risco do uso da IA no seu segmento?
33:45Existem riscos,
33:46não só para o nosso,
33:47mas como todos os outros,
33:50é importante que todos conheçam bem e apliquem algumas regrinhas básicas,
34:00então quando se fala de segurança,
34:03quando se fala de governança, etc,
34:07então o que a gente tem hoje e desenvolve na verdade é toda essa plataforma para que o colaborador possa
34:15usar IA com tranquilidade,
34:17mas ele também pode cometer,
34:20né,
34:20enfim,
34:21alguns deslizes aí no uso da IA que pode trazer alguma consequência.
34:25Nesse momento,
34:26todas essas consequências são medidas,
34:28né,
34:29e são gerenciáveis.
34:31Por exemplo?
34:32Por exemplo,
34:33alguém que pede para um agente,
34:35enfim,
34:36tomar conta da sua caixa de e-mails,
34:38etc,
34:38e tal,
34:39e a IA resolve apagar um monte de e-mails importantes,
34:42né,
34:42porque o agente,
34:43né,
34:44foi configurado no momento inicial,
34:46não,
34:47né,
34:47da forma correta,
34:49mas isso é uma jornada de aprendizado.
34:51Então,
34:51quando acontece isso e o colaborador percebe isso,
34:54ele entra na área de TI,
34:55então a gente tem sistemas de recuperação rápidas,
34:58né,
34:58de dados,
35:00etc,
35:00arquivos,
35:00e retorna a caixa e orienta,
35:02né,
35:03ele a fazer da forma correta.
35:05Então,
35:05isso,
35:06isso sempre vai existir,
35:07é um membro do time,
35:08ele pode errar,
35:09né,
35:10hoje ele está acertando e está ajudando muito mais do que errando,
35:13mas ele erra também,
35:13né,
35:14e pode cometer esses erros,
35:16que são,
35:17né,
35:17como eu comentei,
35:18algo muito gerenciável,
35:20hoje,
35:20enfim,
35:20hoje nós não enxergamos,
35:22né,
35:23algo que possa trazer,
35:26enfim,
35:27um risco ao negócio.
35:28Um risco ao negócio.
35:29E,
35:30Richard,
35:30para a gente finalizar o nosso papo,
35:32eu queria saber qual conselho você daria para um CEO que quer começar a implementar inteligência artificial na sua empresa.
35:42Qual que é o primeiro passo?
35:47Eu cuidaria muito dos dados,
35:49né,
35:50dos dados da empresa.
35:51Então,
35:52a gente sabe que toda empresa tem,
35:54enfim,
35:55tem uma infinidade de dados e ali é onde a gente começa a conectar modelos de ar e inteligências de
36:05ar,
36:05para gerar melhores,
36:07digamos,
36:08insights,
36:09né,
36:09e nos ajudar na tomada de decisão.
36:12Então,
36:12para mim,
36:13não existe a IA pura sem você ter,
36:15né,
36:15uma fundação tecnológica também,
36:18né,
36:18e um cuidado aí com,
36:21né,
36:22com a sua,
36:23com os seus dados,
36:23não só do ponto de vista do que você tem,
36:25mas da qualidade de como você gera aqueles dados,
36:27etc.
36:28Eu começaria por aí.
36:30Richard,
36:31muito obrigada pela entrevista.
36:32Eu que agradeço,
36:33foi ótimo,
36:34obrigada.
36:35E a você que nos acompanhou,
36:37obrigada pela sua audiência.
36:38O Revolução IA volta em breve.
36:41Até lá.
36:41O Revolução IA volta em breve.
36:43O Revolução IA volta em breve.
36:47O Revolução IA volta em breve.
36:49O Revolução IA volta em breve.
36:50O Revolução IA volta em breve.
36:50O Revolução IA volta em breve.
36:51Obrigado.