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Inteligência artificial pode aprimorar o trabalho humano, mas não o substituirá

Uso da IA generativa impulsiona circulação dos dados e estimula eficiência nas empresas

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Por Salesforce e Estadão Blue Studio
3 min de leitura

A adoção de ferramentas de inteligência artificial generativa (IA generativa) é uma tendência crescente no mercado corporativo. Trata-se do uso de aprendizagem de máquina em sistemas capazes de gerar textos e imagens a partir de diretrizes transmitidas por linguagem comum. O gerente executivo de Tecnologia e Telecomunicações da Petrobras, Carlos Barreto, falou sobre os desafios e os ganhos resultantes da adoção de IA generativa pela empresa, numa conversa mediada pelo jornalista Pedro Doria e que contou também com a participação do general manager da Salesforce, Fabio Costa.

Carlos Barreto (Petrobras) e Fabio Costa (Salesforce) analisam os desafios da implantação de ferramentas de IA generativa Foto: Divulgação: Petrobras/Salesforce


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De que formas a Petrobras já está usando inteligência artificial generativa?

Carlos Barreto – Nossa força de trabalho queria muito usar o ChatGPT, mas percebemos que haveria riscos de colocarmos nossas informações nesse modelo. Partimos então para uma implantação in-house, o Chat Petrobras, sem risco de vazamento de informações confidenciais, pois os dados necessários são buscados na internet e integrados às informações internas. Há outras formas de utilização de IA generativa na companhia, como um projeto na área tributária que faz cálculos automáticos de ICMS [Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços]. Esse projeto resultou em grande redução no número de horas de trabalho e dos riscos de multa por erros de cálculo. Estamos sempre avaliando novas possibilidades de utilização de IA generativa a partir de dois critérios: se trará valor real à companhia e se é seguro.


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Fabio, o Carlos citou os problemas de segurança que podem vir com a implantação de ferramentas de IA generativa. Como evitar esses problemas?

Fabio Costa – O principal risco é o que ele mencionou, relacionado a informações privadas, estratégicas e críticas que não podem se tornar públicas, mas que precisam ser usadas para tornar a operação mais eficiente. Essa é uma preocupação que temos na Salesforce em relação aos nossos clientes. Quando montamos um modelo com LLMs (Large Language Models, Modelos Grandes de Linguagem), há informações que são usadas para gerar respostas da IA generativa sem que sejam disponibilizadas para o meio público, assim como descrito no exemplo do Chat Petrobras.

Além das questões de segurança, quais são as outras preocupações iniciais de quem está pensando em adotar IA generativa na empresa? Há um roteiro a seguir?

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Fabio Costa – Certamente não há um único caminho, mas precisamos ter em mente que a principal proposta de valor da tecnologia é o ganho de eficiência operacional. Não é substituir o humano, mas torná-lo mais eficiente e mais preciso. Temos visto que os processos prioritários são os que dizem respeito à relação com os clientes, tanto no atendimento (a resposta a quem procura espontaneamente a empresa) quanto na ativação (quando a empresa desenha estratégias para ir até o cliente). Há também as ações voltadas ao cliente que está ativo no ambiente de e-commerce da empresa – como aprimorar a experiência e, assim, ampliar as chances de venda.

Mais importante do que ter um grande número de dados é processá-los adequadamente. Como lidar com esse desafio?

Carlos Barreto – Olhar para a qualidade dos dados é uma regra primordial para participar do jogo da IA generativa. Gosto de usar uma analogia: imagine que o Chat Petrobras é um superestagiário, que consegue entrar na internet, buscar informação, juntar informações e apresentar ao gestor. A responsabilidade final continua sendo do gestor, que precisa analisar as informações e checar se fazem sentido. Por isso eu concordo que a inteligência artificial não representa a substituição do ser humano. Ao contrário, irá valorizar ainda mais a capacidade e o talento das pessoas.

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Fabio Costa – A organização da gestão de dados é fundamental, pois a qualidade da IA generativa depende diretamente disso. É muito importante, também, trazer essa tecnologia para plataformas já estabilizadas. Vou exemplificar com a Salesforce, que faz automatização de vendas. Um “copiloto” de IA generativa pode ajudar muito na eficiência em ações do cotidiano, como o envio de um e-mail para determinado cliente sugerindo um caminho para a negociação. Como a IA generativa reúne todas as informações sobre aquele cliente e sobre as regras de negociação e de comercialização da Salesforce, poderá produzir um e-mail sensacional, com uma proposta perfeitamente adaptada àquele cliente, incluindo dados que anteriormente estavam “perdidos” pela organização, separados em silos. Isso é produtividade na veia, pois significa reduzir muitas horas de trabalho.

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