quarta-feira, 10 de julho de 2024

Melhor pergunta melhor resposta

O tema inteligência artificial (IA) está sendo debatido neste exato momento em diversos eventos, congressos, podcasts, artigos, livros, jornais, treinamentos etc.

 

É a primeira vez que vejo uma tecnologia sendo discutida ao mesmo tempo no meio político, empresarial, acadêmico etc.

 

É fato que a inteligência artificial já está presente no dia a dia das pessoas e deixou de ser um assunto restrito para ser um tema de amplo espectro na sociedade brasileira.

 

Mas afinal, o que a tecnologia de inteligência artificial tem de tão diferente das outras tecnologias existentes que também estão presentes no dia a dia das pessoas?

 

O valor agregado e vantagem competitiva são a grande diferença da inteligência artificial em relação as tecnologias anteriores.

 

No começo da introdução do microcomputador nas empresas, os sistemas eram desenvolvidos internamente e geravam vantagens competitivas para as empresas. Sistemas melhores aumentavam a produtividade, reduziam custos e geravam maiores lucros.

 

No começo do século XXI, os sistemas internos foram substituídos por sistemas padronizados como o ERP, BI etc. e com o advento do “as a service” todas as empresas passaram a ter acesso aos mesmos sistemas.

 

Por maior que fosse o esforço de customização dos sistemas, eles não eram mais capazes de gerar vantagens competitivas para as empresas, pois todos os concorrentes tinham acesso aos mesmos sistemas.

 

Neste momento, a vantagem competitiva que estava em ter um sistema digital passou para a qualidade da mão de obra que usava o sistema digital.

 

Ou seja, a vantagem competitiva estava relacionada com a capacidade e habilidade do funcionário em usar o sistema digital, com a qualidade da central de serviços em esclarecer as dúvidas e restaurar o funcionamento do sistema em caso de falhas, com a previsibilidade da disponibilidade da infraestrutura do sistema digital (foi o auge do Cobit, Itil etc.) e com a capacidade da alta administração de perceber o valor da TI no negócio.

 

A padronização dos sistemas digitais gerou vários benefícios para as corporações. A contrapartida dos benefícios foi a criação de limitações de uso pelos funcionários. 

 

Os usuários só tinham a alternativa de seguir o fluxo de trabalho definido e programado no sistema e por isto as vantagens competitivas geradas eram perenes, pois como todos trabalhavam com um fluxo de trabalho muito semelhante e era muito fácil copiar o que os outros competidores estavam fazendo.  

 

Com a pandemia do novo coronavírus, muita coisa mudou (trabalho remoto, comércio eletrônico cresceram exponencialmente) e as empresas entraram no ciclo da transformação digital.

 

A inteligência artificial cresceu em popularidade e penetração durante o auge do ciclo da transformação digital. E ela tem como grande diferença das outras tecnologias a forma como é gerada a vantagem competitiva.

 

Apesar das mesmas soluções de IA estarem disponíveis para todos, a qualidade da resposta depende da qualidade da pergunta. Isto significa que melhores perguntas geram melhores respostas que por sua vez geram vantagens competitivas difíceis de serem copiadas pelos competidores.

 

Usuários bem versados em conhecimentos de português, matemática, história, lógica, “linguagem do negócio” etc. são capazes de formular melhores perguntas para a IA e de fazer a análise analítica das respostas.

 

A geração das vantagens competitivas pela IA é o resultado da qualificação do usuário que está interagindo com ela. É por isto que este assunto entrou na pauta da sociedade brasileira com elevada intensidade.

 

O recente debate “Reescrevendo os modelos de negócios com a IA” (https://www.youtube.com/watch?v=6al82AxpxlE, acessado em 10/07/2024) revela a partir do momento “25 minutos”, a visão do Sérgio Palma da Justa Medeiros sobre a criação de vantagem competitiva usando a IA.

 

A minha única ressalva sobre a visão dele é que não estamos falando de algo que vai acontecer, mas de algo que já aconteceu.

 

Ele advoga a tese de exclusão dos profissionais da organização de tecnologia como ponto focal da IA, porque historicamente estes profissionais não desenvolveram a habilidade de “linguagem do negócio”.

 

Na mesma apresentação (a partir do momento 10:30) é interessante verificar o que foi dito sobre o desempenho superior do cabelo branco como usuário da IA generativa.

 

O “cabelo branco” com elevado conhecimento em português, matemática, história, lógica, “linguagem do negócio” (ver o que foi dito no momento 36:30 do “Reescrevendo os modelos de negócios com a IA”) etc. gera melhores perguntas, captura respostas melhores e é capaz de fazer a análise analítica do resultado para verificar se as respostas são verdadeiras.

 

O artigo “Salários menores, menos vagas e pior para novatos: esse é o novo mercado de tecnologia no Brasil” (https://www.estadao.com.br/link/cultura-digital/salarios-tecnologia-desenvolvedor-programador-brasil-2024/?utm_source=estadao:app&utm_medium=noticia:compartilhamento) revela uma forte mudança no mercado de trabalho dos profissionais de TI.

 

As empresas estão buscando profissionais experientes bem qualificados em diversas áreas do conhecimento humano que falam a “língua do negócio” para resolver os problemas mais complexos da era da imprevisibilidade.


terça-feira, 2 de julho de 2024

XLA e sucesso do cliente

Eu venho recebendo diversos convites para participar de eventos relacionados com Tecnologia de Informações e Comunicações (TIC), negócios e inteligência artificial nestes últimos três meses.

 

É empolgante ver este mercado nacional crescendo novamente em grande velocidade.

 

Diversas apresentações relacionaram o Experience Level Agreement (XLA) com o sucesso do cliente, por causa da pesquisa de opinião.

 

As pesquisas de opinião têm algum valor para a gestão do negócio de TIC, mas elas não estão diretamente relacionadas com o sucesso do cliente.

 

Um exemplo simples ilustra bem as separações que existem entre o silo da pesquisa de opinião, com o silo do sucesso do cliente com o silo do gerenciamento do nível de serviço.

 

Foi agendada a entrega de uma geladeira para o apartamento do vigésimo andar no dia 02/07/2024 as 10:00. Os entregadores e carregadores chegaram com a geladeira no exato dia e horário. Só que o elevador de carga parou de funcionar e a geladeira não entrou no elevador social.

 

Todos os parâmetros da entrega da geladeira foram cumpridos rigorosamente, mas a mesma não entregue para o morador, ou seja, o sucesso do cliente que era beber uma cerveja gelada no final do dia não ocorreu.

 

A falta de comunicação entre o sistema predial e a transportadora da geladeira impediu a circulação da informação sobre a situação em tempo real do elevador de carga entre os membros do ecossistema.

 

O morador respondeu a pesquisa de opinião sobre a entrega e avaliou positivamente a mesma, pois tinha ciência do motivo da falha da entrega no seu apartamento.

 

É um caso em que todos os indicadores do Service Level Agreement (SLA) e do XLA foram corretamente endereçados, mas o sucesso do cliente (beber uma cerveja gelada) não foi alcançado.

 

No Brasil, existem milhares de situações em que a entrega do XLA e do SLA não gera o sucesso do cliente. A falta de integração dos sistemas dos membros do ecossistema produtivo é uma barreira que precisa ser urgentemente superada pelos agentes do mercado.

 

No Brasil, existe uma interpretação errônea sobre a comparação entre o trabalhador dos Estados Unidos e do Brasil. Recentemente foi divulgado que a produtividade do americano é quatro vezes maior que o brasileiro.

 

Muitos interpretam este resultado como a riqueza gerada em uma hora por um americano é quatro vezes maior que a riqueza gerada por um trabalhador brasileiro.

 

O entendimento correto é que a riqueza gerada pelo sistema produtivo americano é quatro vezes maior que a riqueza gerada pelo sistema produtivo brasileiro.

 

Nos Estados Unidos, os sistemas dos membros do ecossistema produtivos estão integrados, gerando assim uma única fonte de informação para o complexo empresarial.

 

No Brasil, esta integração é pífia e cheia de defeitos, por isto existem tantos casos em que a entrega do XLA e SLA não gerou o sucesso do cliente;   

terça-feira, 25 de junho de 2024

Sucesso do cliente

É bastante comum encontrar aqui no Brasil empresas falando sobre como ela contribuiu para o sucesso do seu cliente. Em alguns casos a contribuição realmente existiu, mas ela foi mais fruto do acaso do que do planejamento.

 

Hoje em dia, praticamente todas as empresas estão presentes de uma forma ou outra no comercio eletrônico, e é comum o fabricante concorrer com os seus revendedores.

 

Nos casos em que fabricantes e parceiros trabalham em regime de colaboração formando um ecossistema produtivo, existem graves problemas no desenho dos processos.

 

Passei recentemente por uma experiência que revelou que só existe no campo das palavras a contribuição para o sucesso do cliente. Eu comprei uma máquina de lavar roupa no site do fabricante. Lá tinha opções interessantes de serviços agregados como a retirada da máquina antiga para a reciclagem e a oferta de serviço de instalação da máquina.

 

Grande parte do processo foi excepcionalmente bem documentada e transparentes, no entanto, e infelizmente sempre existe um, no entanto, os problemas nos processos vieram à tona.

 

O fabricante se comprometia com a entrega em um determinado dia, mas não especificava o horário, ou seja, entre 8 e 18 horas de um dia útil.

 

O cliente perde um dia inteiro esperando pela entrega, afinal tempo não é dinheiro para o fornecedor. Só que não acaba por aí. Ainda temos a novela da instalação.

 

Não existe integração entre a transportadora e a empresa de instalação e o cliente precisa acionar a instaladora depois de receber a entrega.

 

Novamente é agendado um dia útil com horário entre 8 e 18 horas para o técnico que vai instalar a máquina. É mais um dia inteiro que o cliente perde por causa de um processo produtivo claudicante.

 

Entre receber a máquina, agendar a instalação e receber o técnico são gastos pelo menos três dias uteis do cliente. Um ecossistema que realmente tenha interesse no sucesso do cliente teria criado processos integrados e automatizados.

 

Após a tormenta do tempo perdido, o cliente é infestado de solicitações para avaliar o processo, produto, entrega etc.

 

Infelizmente, quando o foco é a pesquisa de opinião o resultado é um processo falho que penaliza o cliente de diversas formas.

quarta-feira, 19 de junho de 2024

Nacionalismo

Fiquei muito feliz ao saber que o varejo brasileiro está “cuidando dos interesses” dos seus consumidores. Foi revelado que o Instituto para Desenvolvimento do Varejo contratou uma perícia técnica do Instituto Brasileiro de Peritos nas plataformas Shopee, Shein e AliExpress (Varejo nacional acusa Shopee, Shein e AliExpress de colocarem saúde do consumidor em risco, https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2024/05/varejo-nacional-acusa-shopee-shein-e-aliexpress-de-colocarem-saude-do-consumidor-em-risco.shtml, acessado em 19/06/2024).

 

O posicionamento atual do varejo brasileiro é bem diferente das atitudes do passado recente dos marketplaces notificados pelo PROCON-RJ pela venda de produtos piratas (fonte: PROCON-RJ NOTIFICA MARKETPLACES POR VENDA DE PRODUTOS PIRATAS, https://www.brunnerdigital.com.br/procon-rj-notifica-marketplaces-por-venda-de-produtos-piratas).

 

É fascinante descobrir que o Instituto para Desenvolvimento do Varejo contratou perícia técnica do Instituto Brasileiro de Peritos nas plataformas Shopee, Shein e AliExpress, mas não nas plataformas que no passado recente foram notificadas pelo PROCON-RJ pela venda de produtos piratas.

 

É reconfortante saber que os consumidores estão sendo protegidos para não receber ofertas de produtos sem eficácia comprovada pelas plataformas que exigem respeito às leis brasileiras.

quarta-feira, 12 de junho de 2024

Custo do preconceito contra o cabelo branco

O artigo “Quebrando barreiras etárias” do Edson S. Moraes que é conselheiro empresarial (https://www1.folha.uol.com.br/opiniao/2024/06/quebrando-barreiras-etarias.shtml, acessado em 12/06/2024) revelou as perdas empresariais causadas pela falta de inclusão de pessoas idosas no processo de desenvolvimento de aplicativos para celular.

 

Em diversos momento este blog alertou sobre as perdas corporativas causadas pelo etarismo na contratação de profissionais de engenharia de desenvolvimento.

 

O resultado de tais práticas foi o crescimento exponencial da rejeição pelos membros do grupo da terceira idade de aplicativos nos celulares, computadores etc.

 

Os problemas de usabilidade dos aplicativos aumentaram sobremaneira o tempo e o dinheiro gastos no seu desenvolvimento e inibiram a fidelização dos clientes que estão decepcionados com os serviços entregues.

 

Os problemas de usabilidade dos aplicativos bancários que são uma barreira para a sua utilização estão relacionados com o tamanho da letra, com a lentidão da resposta, com a complexidade da navegação, com o acionamento involuntário de serviços e produto, com as opções de customização etc.

 

Não é difícil entender que os profissionais mais experientes são capazes de identificar rapidamente os problemas que estão sendo negligenciados pelos desenvolvedores menos experientes.

quinta-feira, 6 de junho de 2024

Service Level Management (SLM)/Service Level Agreement (SLA)

Recentemente eu presenciei algumas conversas sobre SLM e SLA e o nível de distorção dos conceitos básicos estava em um patamar bastante elevado.

 

Um dos componentes do SLM é o SLA, e ele determina o nível de qualidade das entregas da organização de Tecnologia de Informações e Comunicações (TI ou TIC).

 

Quando é definido o acordo do nível de um serviço é estabelecido e comunicado com clareza os tanto os parâmetros do serviço, quanto da sua entrega.

 

Por exemplo, o serviço de gerenciamento do estoque que é executado nos servidores de uma nuvem é definido pelos parâmetros do serviço e da sua entrega.

 

É inútil para o usuário de TI saber que todos os servidores da nuvem estão totalmente operacionais e o acesso à nuvem está indisponível. Para o cliente o serviço está indisponível.

 

Muitos usam a analogia do restaurante para explicar por que o SLA de um serviço não é condição necessária e suficiente para a satisfação do cliente, ou seja, o restaurante tem excelente cozinheiro que prepara os pratos com os melhores ingredientes disponíveis no mercado, só que o serviço é péssimo e os pratos chegam frios para os consumidores.

 

Estes “estudiosos” afirmam que neste caso o SLA foi cumprido (melhor comida possível) e o cliente ficou insatisfeito porque recebeu a comida fria.

 

É um erro grave entender que o SLA se refere apenas ao serviço e não as condições de entrega dele. A competência SLM deixa claro que o objetivo é garantir que as entregas estejam dentro dos parâmetros acordados.

 

Para que as entregas enderecem as condições requeridas é preciso que os parâmetros do SLA tratem tanto do serviço (no caso do exemplo, gerenciamento do estoque), quanto da entrega do mesmo, pois o usuário só poderá conquistar os benefícios do gerenciamento do estoque se ele tiver acesso ao mesmo no seu computador.

 

Muita gente fala que o Experience Level Agreement (XLA) é a melhor estrutura para a satisfação do cliente ou para o sucesso do cliente. O uso de pesquisas de opinião para medir o nível de qualidade de uma entrega é falacioso.

 

As pesquisas de opinião podem apontar que apenas 10% dos clientes estão satisfeitos com a entrega e que 90% pretendem mudar de provedor de serviço.

 

Se o provedor resolver “atacar” os 90% insatisfeitos, ele terá uma nova estrutura de custos e o preço deverá ser reajustado para um patamar em que 100% dos clientes estão insatisfeitos.

 

Em geral, é melhor ser realista e entregar conforme a capacidade operacional e financeira da empresa do que usar opiniões que em geral são mutáveis para definir a operação.

 

As pesquisas de opiniões sofrem interferências de variáveis controláveis e incontroláveis. No caso das incontroláveis nada é possível fazer.

 

Uma variável incontrolável na pesquisa de opinião é o humor do cliente, uma pessoa que teve um dissabor antes de responder a pesquisa vai dar repostas negativas sobre o serviço.

terça-feira, 28 de maio de 2024

O que queremos da Inteligência artificial (IA)?

A resposta para esta pergunta parece trivial à primeira vista, mas é de elevada complexidade por causa da abrangência das respostas. Basicamente a resposta depende das expectativas e esperanças das pessoas em relação à tecnologia.

 

É possível encontrar na sociedade respostas que vão desde a solução da desigualdade econômica no Brasil até a explicação de uma solução de um problema de matemática.

 

A abrangência das respostas depende do que está incomodando as pessoas e a sociedade naquele momento. Um estudante em dificuldade em um determinado assunto, busca uma IA que tire as suas dúvidas, uma pessoa que está planejando as suas férias, busca uma IA que ofereça roteiros dentro do seu orçamento e do seu desejo e assim sucessivamente.

 

É muito difícil encontrar respostas que direcionem a criação de uma política pública em um ambiente em que as pessoas desconhecem o que a inteligência artificial é capaz de fazer.

 

Estamos falando de uma tecnologia muito nova em que os limites estão sendo superados todos os dias e novas aplicações estão sendo criadas em alta velocidade.

 

Para criar uma política pública para a inteligência artificial é mais fácil responder à pergunta: “O que nós não queremos que a IA faça”.

 

É fácil perceber que a sociedade vai responder que não quer que a IA seja usada para criar conteúdo que engane as pessoas, ou em outras palavras, as pessoas querem que o conteúdo criado pela inteligência artificial tenha uma marca indelével que revele para todos de forma explicita e fácil que é um conteúdo criado pela tecnologia.

 

Não importa se o conteúdo é um texto, uma fala, uma imagem um vídeo etc. Se ele foi criado usando uma IA então tal fato deve ser explicitado para todos que o acessarem.

 

Basicamente, uma inteligência artificial é formada por dois componentes. Um é o algoritmo e o outro é o seu treinamento.

 

O algoritmo é o segredo industrial do desenvolvedor da IA e, portanto, é a sua vantagem competitiva, isto significa que ele não será divulgado para o mercado.

 

No entanto, o treinamento da IA e o seu respectivo processo não é um segredo e nem representa uma vantagem competitiva, ou seja, para que exista uma boa política de governança da IA ele pode e deve ser divulgado para a sociedade.

 

É no treinamento, que aparece um dos principais aspectos que a política pública de IA deve abordar. As falhas no treinamento podem gerar um sistema inteligente preconceituoso e enganoso.

 

A pergunta que não quer calar é quem é o responsável por respostas inadequadas de uma inteligência artificial? É o desenvolvedor, é o treinador ou são ambos?

 

O desenvolvedor é responsável pelo algoritmo (modelo matemático, sistemas de equações etc.), ou seja, pelos seus acertos e erros e o treinador é responsável pela seleção do conteúdo usado no treinamento.

 

É importante destacar neste momento, que um processo de treinamento realizado com conteúdo inapropriado gera respostas inapropriadas pela IA.

 

Responsabilizar o desenvolvedor e o treinador pelas respostas da IA é o mesmo que não responsabilizar ninguém, pois as barreiras entre eles são bastante tênues e difíceis de separar.

 

Quando o treinador seleciona conteúdo sem respeitar os direitos autorais, intelectuais, de imagem etc. é fácil perceber onde ocorreram as violações e quem é o responsável.

 

No entanto, é uma situação muito específica que não resolve o problema de quem é o responsável pelas respostas de uma inteligência artificial.

 

Neste caso, a política pública deve escolher arbitrariamente um responsável entre o desenvolver e treinador. O responsável assume tanto os benefícios, quanto os malefícios gerados pelas respostas da inteligência artificial.