Brasil está pronto para o reconhecimento facial? Parte 2

O artigo “Funcionário coletou biometria de 80 clientes da Claro para empréstimo falso” (https://www.uol.com.br/tilt/noticias/redacao/2025/04/23/operacao-fakemetria-biometria-rosto-clientes.htm, acessado em 23/04/2025) revelou mais um caso em que o reconhecimento facial foi usado pelos malfeitores.

 

As falhas de segurança dos sistemas que usam fotos bidimensionais para o reconhecimento facial estão gerando perdas financeiras grandiosas para os brasileiros.

 

É preciso regulamentar urgentemente as características dos sistemas de reconhecimento facial para que um malfeitor não possa explorar as falhas de segurança para obter empréstimos falsos.

 

O reconhecimento facial precisa vir acompanhando de outros processos e procedimentos para garantir a veracidade das informações pessoais.

 

Com a divulgação do artigo, é muito provável que outros malfeitores usem dos mesmos artifícios para enganar as pessoas e executarem transações fraudulentas.

 

É mais do que evidente que todo o processo de cadastramento das fotos do reconhecimento facial deve ser feito pelo usuário usando o seu dispositivo pessoal.

 

As autoridades devem proibir o cadastramento de reconhecimento facial usando um dispositivo do fornecedor e caso isto ocorra ele deve ser responsabilizado por todos os danos causado ao consumidor.

 

Este é apenas um dos passos necessários. É preciso que os fornecedores passem por auditorias rigorosas e periódicas de segurança digital ao mesmo tempo em que eles tenham no seu quadro de funcionários engenheiros capacitados nos desafios da privacidade.

 

Quem sofrer invasão deve ser obrigado a indenizar os consumidores afetados e a pagar pesadas multas para que não adotem uma solução como reconhecimento facial como um modismo.

Brasil está pronto para o reconhecimento facial?

O uso do reconhecimento facial está crescendo com enorme velocidade no Brasil. Bancos, condomínios, prédios comerciais, arenas, shoppings etc. Estão usando o reconhecimento facial para liberar o acesso das pessoas.

 

As denúncias de vazamento de dados são frequentes no Brasil. O grave problema do vazamento de dados é que uma vez ocorrido ele não pode ser desfeito. No caso de vazamento de usuário e senha existe a alternativa de mudar a senha. No caso de vazamento das informações do reconhecimento facial de uma pessoa a mudança é muito mais difícil.

 

Recentemente tivemos o caso citado no artigo “Reconhecimento facial de SP confunde idoso com estuprador foragido” (https://noticias.uol.com.br/cotidiano/ultimas-noticias/2025/04/13/reconhecimento-facial-de-sp-confunde-idoso-com-estuprador-foragido.htm, acessado em 16/04/2025).

 

É situação bastante grave de falso positivo que impactou negativamente e fortemente o dia do Francisco Ferreira da Silva e dos seus familiares.

 

Prender um inocente é algo inadmissível em todas as sociedades modernas. Prender por falha na identificação é pior ainda. É muito fácil perceber que a solução de reconhecimento facial em uso não está madura o suficiente para ser usada de forma isolada.

 

Em vários condomínios, o reconhecimento facial é feito com base em uma ou mais fotos simples. O malfeitor que capturar uma foto do morador em uma rede social vai poder entrar no prédio. E na maioria dos casos, os moradores não são alertados sobre a vulnerabilidade existente.

 

O projeto de reconhecimento facial foi aprovado apenas olhando o custo. Em nenhum momento é dito com transparência as forças e fraquezas da solução proposta.

 

O cenário nacional não é nada animador em termos de segurança digital. Existem casos diários de vazamentos de todos os tipos e espécies.

 

Praticamente inexistem preocupações em diversos setores da sociedade brasileira em relação à proteção das informações sensíveis.

 

Contas bancárias são abertas sem a autorização e solicitação do principal interessado e o mesmo acontece com cartões de crédito, serviços de telefonia etc.

 

Seria muito positivo que as autoridades refletissem sobre o que está acontecendo para criar legislações robustas sobre o reconhecimento facial.

 

 

Inteligência Artificial versus recém-formados

Diversas empresas de vários setores da economia estão reavaliando a sua necessidade de recrutar analistas juniores nos próximos anos, pois, por exemplo, é comum a situação em que um escritório de advocacia tem que convencer os seus clientes a pagar pelo tempo dos advogados juniores.

 

Os clientes, entendem que a inteligência artificial é capaz de fazer o trabalho realizado pelos advogados juniores por um preço muito menor, pois os recém-formados não querem usar as ferramentas inteligentes porque acreditam que a IA vai reduzir as suas horas faturáveis.

 

Este cenário, não é exclusivo para os escritórios de advocacia, os bancos, as corretoras, os hospitais, os escritórios de projetos e de engenharia etc. estão enfrentando o dilema entre escutar e atender a necessidade e desejo dos seus clientes ou perder o ciclo evolutivo dos profissionais juniores.

 

Para alcançar a excelência em uma profissão é preciso superar diversos desafios, enfrentar a complexidade do conhecimento e estabelecer uma rede solida de conexões.

 

No instante em que os juniores viram opcionais para as empresas e eles ficam distantes das tarefas diárias realizadas pelos especialistas, existe o rompimento do ciclo evolutivo dos recém-formados.

 

Existem diversos casos em que o uso de robôs inteligentes nas cirurgias reduziu a quantidade de contratações de cirurgiões juniores.

 

As empresas estão enxergando as soluções inteligentes como uma corrida por ganhos de produtividade, pois basta uma organização de um setor da economia adotar a IA que todo o mercado é impactado.

 

Isto pode significar no médio e longo prazo a paralização da contratação de profissionais juniores, pois um grupo pequeno de gerentes seniores experientes é capaz de gerenciar vários agentes inteligentes para executar a maioria das tarefas diárias da empresa.

 

Se este cenário virar realidade é preciso mudar radicalmente o sistema de ensino para que os recém-formados adquiram um nível de experiência profissional adequado para que eles disputem as posições menos automatizáveis das empresas.

 

Uma alternativa é o ensino oferecer a opção para o recém-formado de ser aprendiz de um mentor bastante experiente. O problema desta opção é o preconceito contra o cabelo branco existente na sociedade brasileira.

70% das empresas consideram essencial o pensamento analítico

O estudo “The Future of Jobs Report 2025” (https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/in-full/3-skills-outlook/, acessado em 25/03/2025) revelou que a habilidade de pensamento analítico é considerada essencial para a maioria das empresas.

 

Em diversos momentos, o blog defendeu a necessidade da habilidade da análise analítica dos dados e fatos no atual mundo dos negócios.

 

Algumas pessoas nascem com a habilidade de pensamento analítico e outros precisam desenvolver tal capacidade durante a sua carreira profissional.

 

Nós nos deparamos com a falta de pensamento analítico em diversas empresas de todos os setores da sociedade brasileira. Vou usar um exemplo trivial que acontece em diversos formatos em várias empresas de grande porte no Brasil.

 

Estamos chegando ao momento da vacinação da gripe no Brasil e vários laboratórios particulares estão oferecendo a vacina para os brasileiros.

 

O laboratório maior e de melhor reputação nacional está oferecendo a vacina 60 mais no seu portal de atendimento. Lá é possível agendar a vacinação em casa.

 

Existem vários canais de comunicação para que as pessoas acima de 60 anos contratem a vacina para o caso próprio ou para os seus familiares.

 

No portal de internet o preço da vacina é de R$ 200 e é possível agendar a sua aplicação na residência do cidadão sênior. Em momento algum existe informação sobre se a vacina está disponível.

 

No canal do WhatsApp, o robô informa que o preço da vacina é de R$ 300 e é possível agendar a aplicação na residência da pessoa. Em momento algum existe informação sobre se a vacina está disponível.

 

Como já sou calejado nestes desencontros de informações, eu liguei via telefone para a central de atendimento do laboratório e lá fui informado que a vacina 60 mais não está disponível e não existe previsão para a sua disponibilização.

 

A atendente ofereceu a vacina tetravalente e disse que a sua aplicação nos dias uteis é das 7:00 às 17:45. Fui pessoalmente a uma unidade do laboratório para ter certeza sobre a disponibilidade da vacina 60 mais e do horário da aplicação.

 

A atendente informou que apenas a vacina tetravalente está disponível e o horário de aplicação nos dias uteis é no período da manhã.

 

Cada um dos canais de comunicação com o cliente ofereceu informações diferentes, ou seja, nenhum deles é confiável.

 

Qualquer um com uma boa capacidade de análise analítica sabe que é inútil oferecer algo que não está disponível e mais inútil ainda é divulgar dois preços diferentes para o mesmo produto. É pedir para arrumar confusão com os órgãos de defesa do consumidor.

 

Todo o investimento feito na divulgação da vacina da gripe mais de 60 anos, foi jogado no lixo por causa das informações conflitantes e desconectadas.

 

No universo da central de serviços de Tecnologia de Informações, nós encontramos o problema da falta de pensamento analítico sempre que os atendentes priorizam o atendimento para o equipamento do filho do presidente e deixam um usuário de uma atividade essencial do negócio esperando pela solução de um problema que causa milhões de reais de prejuízo para a empresa.

 

Empresas com tal conduta não sobreviverão à concorrência de organizações que tomam decisões racionais para a resolução dos seus problemas.

 

 

“Tadinho” dos números e fatos do home office

Números são fatos e fatos sem números não são fatos. Fatos sem números são apenas tolices. Ganhos de produtividade representam uma redução dos custos de uma empresa, logo, eles são uma economia.

 

“Workforce growth in companies offering remote and hybrid work arrangements has outpaced that of in-person firms. When accounting for industry-specific effects, remote and hybrid companies have grown twice as fast as their in-person counterparts” (https://www.reveliolabs.com/news/business/remote-companies-grow-twice-as-fast/, acesado em 14/03/2025).

 

O estudo da “Revelio Labs” é muito claro com os fatos e números, as empresas que trabalham com o modelo de home office e trabalho híbrido estão crescendo com o dobro da velocidade das empresas que adotam o trabalho presencial.

 

Vamos olhar para o caso da Embraer citado pelo famoso bloguista. O ano de 2024 onde a empresa trabalhou no modelo de home office registrou o maior faturamento da história da empresa (R$ 35,4 bilhões, ou seja, alta de 36% na comparação com 2023).

 

Não entro no mérito das motivações da mudança, mas os números estão gritando.

 

O estudo realizado pela Pittsburgh, Baylor e Hong Kong revelou que as empresas S&P500 estão tendo uma enorme fuga de talentos, pois os melhores profissionais estão indo embora quando são obrigados a voltar para o modelo 100% presencial (Return-to-Office Mandates and Brain Drain, https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2024/12/5031481.pdf).

 

As empresas como Amazon ou Dell que estão comprometidas com o modelo presencial de cinco dias no escritório estão enfrentando o problema de preencher as vagas no dobro do tempo das empresas mais flexíveis em relação ao trabalho remoto.

 

Recentemente o cofundador do Google Sergey Brin disse que funcionários que trabalham menos de 60 horas por semana são improdutivos.

 

Não é difícil perceber que o home office não é para todo mundo. O baile que a China está dando em relação à inteligência artificial da empresa Google mostra claramente que gestores despreparados para o mundo de 2025 geram resultados piores (até o dia 10 de março de 2025 a empresa Google exigia três dias de trabalho presencial com dois dias de home office para a semana de trabalho).

 

O caso da empresa Tesla é impressionante, porque o seu fundador fala uma coisa sobre o trabalho presencial e a empresa atua na direção oposta (Remote Job Opportunities with Salaries Up to $270,000, https://www.binance.com/en/square/post/16473322839449).

 

Claramente o fundador entendeu que o home office não é para todo mundo e que é preciso contratar profissionais que saibam trabalhar com independência ao mesmo tempo em que integram as suas decisões e ações ao trabalho coletivo da empresa. O salário oferecido de 270 mil dólares é a prova cabal que o “tadinho” do home office vai muito bem entre os defensores do trabalho presencial.

 

A afirmação que empresas como Amazon não têm as características de inteligência necessárias para home office é facilmente entendida quando ela convoca a volta do trabalho presencial e o escritório não tem espaço disponível para acomodar todos os funcionários.

 

É apenas mais uma prova de que o observador dos fatos enxerga o alvo de forma bastante errática.

Retorno do investimento em inteligência artificial

Diversas organizações estão investindo em Inteligência Artificial (IA) e não estão encontrando o retorno esperado para o investimento.

 

As ferramentas inteligentes generativas são em 2025 os aplicativos de IA mais implementados no local de trabalho, por causa das expectativas de ganhos de produtividade e da geração de experiências transformadoras para os clientes.

 

A maioria das organizações estão enfrentado o desafio de estimar e demonstrar o valor dos seus projetos de inteligência artificial ao mesmo tempo em que lutam contra a escassez de talentos, os problemas técnicos, os problemas dos dados e os problemas de alucinações da IA.

 

As dificuldades para revelar o valor agregado pela inteligência artificial são grandes obstáculos para aumentar a adoção e a taxa de sucesso dos projetos de IA.

 

O argumento que a IA é o futuro, não é bom o suficiente para as organizações, ou seja, elas precisam identificar, medir e relatar o valor agregado da adoção de uma ferramenta inteligente.

 

É preciso desenvolver uma estrutura de retorno sobre o investimento personalizada para alinhar a estratégia de adoção de uma ferramenta inteligente com os objetivos e metas da organização para que os benefícios gerados sejam identificados e tangíveis.

 

É preciso medir o retorno do investimento tanto para justificar os custos da adoção de uma ferramenta inteligente (tecnologia, talento e infraestrutura), quanto para atingir os objetivos e metas da organização.

 

O retorno do investimento permite que a organização verifique se as iniciativas de IA estão gerando um valor agregado acima dos custos da sua adoção.

 

As ferramentas inteligentes geram resultados de longo prazo que são acumulados gradualmente, por exemplo, a IA no atendimento ao cliente é capaz de aprimorar a experiência do usuário pela personalização das interações, melhoria do tempo de resposta etc.

 

Estes ganhos de produtividade não aumentam o lucro no curto prazo, mas eles melhoram o nível de satisfação e o grau de fidelidade do cliente ao longo do tempo, ou seja, aumento do lucro de longo prazo.

 

Para medir o retorno do investimento em IA é preciso avaliar tanto os benefícios tangíveis, quanto os intangíveis. Os benefícios tangíveis são conhecidos como retornos concretos são mensuráveis em termos financeiros e estão relacionados com o aumento da receita, com a redução dos custos e com o aumento da produtividade.

 

Os benefícios intangíveis são conhecidos como retornos suaves, são mais difíceis de quantificar, pois eles contribuem para o relacionamento com os clientes, para a cultura organizacional e para o crescimento do empreendimento.

 

Os benefícios intangíveis podem ser tanto o aumento do envolvimento dos funcionários com as suas atividades, quanto a melhoria da experiência dos clientes, quanto o crescimento da quantidade de inovações.

 

Para dimensionar o valor e o impacto das iniciativas de IA, é preciso fazer uma avaliação multidimensional.

 

Dimensão: Retorno de investimento mensurável

 

É o dimensionamento do impacto direto e quantificável da IA, por exemplo redução de custos, crescimento do faturamento etc.

 

Dimensão: Retorno de investimento estratégico

 

Contribuição da IA para os objetivos e metas organizacionais de longo prazo (transformação digital, criação de vantagens competitivas etc.),

 

Dimensão: Retorno de investimento da capacitação

 

Avaliação da contribuição dos projetos de IA para melhorar o nível de maturidade da organização, através da melhoria das habilidades pessoais da mão de obra, das funções e papeis executados pelos colaboradores e da cultura corporativa.

Inteligência Artificial transformando a gestão de projetos – parte 4

Os sistemas baseados no conhecimento usam o aprendizado de máquina e a linguagem natural para criar a documentação. A atualização da documentação consumia mais de trinta por cento do tempo da equipe. O impacto dos sistemas inteligentes na produtividade é muito grande (crescimento entre 30% e 45%).

 

O processamento em linguagem natural e o aprendizado de máquina são ferramentas que ajudam o gerente de projetos no desenvolvimento de um plano de projeto preciso.

 

O aprendizado de máquina é realizado após o treinamento da IA usando bases de dados com grande quantidade de informações sobre as atividades executadas nos projetos realizados. Os artefatos associados com o gerenciamento de projetos também são utilizados durante o ciclo de treinamento.

 

A IA é capaz de ajudar eficazmente o gerente em diversos momentos do gerenciamento de projetos (desenvolvimento do termo de abertura, estimativa de prazos e recursos, acompanhamento da execução do plano de comunicações e identificação e gerenciamento dos riscos).

 

A maioria das organizações de gerenciamento de projetos será impactada pela aprendizagem de máquina. O principal benefício desta ferramenta é a sua elevada capacidade de encontrar padrões.

 

A IA pode analisar o cronograma das atividades realizadas no passado, identificar padrões de comportamento e avaliar a estimativa de prazos do plano do projeto para encontrar as atividades que podem ser aceleradas.

 

Os sistemas inteligentes de apoio para a tomada de decisões, exercerão um papel de elevada relevância nas decisões tomadas pelos gerentes. Mais de 70% das organizações de gerenciamento de projetos serão impactadas pelos sistemas inteligentes e autônomos de tomada de decisões.

 

Como a maioria das decisões são tomadas durante a execução do projeto, os gerentes usarão os modelos preditivos para avaliar as opções e selecionar a alternativa de maior probabilidade de gerar um resultado positivo.

Os algoritmos de aprendizagem máquina são utilizados em conjunto com os sistemas de apoio para a tomada de decisões para encontrar padrões de comportamento e identificar, por exemplo, os recursos das entregas que são ou que não são usados pelos consumidores.

 

Neste caso, a IA ajuda os gerentes a tomada de decisão oferecendo fatos e tendências de comportamento futuro de curto, médio e longo prazo.

 

Durante o processo de tomada de uma decisão, os sistemas especialistas são usados para oferecer um aconselhamento especializado para os gerentes.

 

Mais de 70% das atividades das organizações de gerenciamento de projetos serão impactadas pelos sistemas especialistas.

 

Estes sistemas inteligentes vão criar automaticamente as árvores de decisão para ajudar os gerentes nas suas escolhas.

 

Basicamente, estamos falando de um processo em que as ideias dos especialistas sobre um determinado assunto são a entrada da aprendizagem de máquina.

 

A IA encontra os padrões das decisões tomadas pelos especialistas e cria um discernimento baseado nelas, ou seja, ela fornece ao gerente um aconselhamento fundamentado em resultados concretos.

 

A aprendizagem profunda é uma técnica da aprendizagem de máquina baseada em camadas de aprendizado que impactará mais de 80% das atividades realizadas pela organização de gerenciamento de projetos.

 

Os algoritmos de previsões avançadas e os modelos de aprendizagem profunda ajudarão os gerentes tanto nos trabalhos de previsão dos esforços necessários para a realização de uma determinada atividade, como no rastreamento do progresso, como no processo de atualização da previsão do progresso.

 

A aprendizagem profunda é usada no processo de evolução do reconhecimento de voz e processamento em linguagem natural.

 

Os modelos da aprendizagem profunda trabalham com um gigantesco volume de dados, ou seja, quanto maior for o volume de dados disponibilizado pelo gerente do projeto maior será a precisão da resposta do sistema de aprendizagem profunda.

 

A Robotic Process Automation (RPA) é uma das principais tecnologias usadas nas tarefas administrativas dos gerentes. Praticamente todas as atividades administrativas realizadas pela organização de gerenciamento de projetos serão impactadas pela RPA.

 

A RPA abre o universo da IA para a organização de gerenciamento de projetos. Ela catapulta o nível de uso dos sistemas inteligentes porque é muito fácil automatizar os sistemas administrativos do escritório de gerenciamento de projetos. Eles não foram automatizados até agora por causa de limitações humanas e da burocracia.

 

A Robotic Process Automation pode ser usada no processo de pagamento das faturas. Em geral, o processo de pagamento exige a aprovação da fatura e o registro dela no sistema de pagamentos. Todas estas etapas são automatizadas com o uso desta tecnologia.