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00:07Bem-vindo, bem-vindo a mais um Revolução IA, programa do NeoFeed que aborda o impacto da
00:13inteligência artificial no mundo dos negócios. Hoje o meu convidado é João Carlos Raja Móveis,
00:19CEO da Radix, também conhecido como Chachá. Bem-vindo Chachá, tudo bem?
00:23Muito obrigado pela oportunidade. Tema muito relevante, né? Acho que nunca o nome Revolução IA foi tão bem dado para
00:31um programa.
00:33Obrigada. Chachá, antes da gente começar o nosso papo, eu queria dar um recado para quem está assistindo a gente.
00:39O NeoFeed também está no canal do YouTube. Se você ainda não está inscrito, inscreva-se para mais conteúdo sobre
00:46inteligência artificial e negócios.
00:48Chachá, queria que você começasse contextualizando a nossa audiência sobre a sua empresa. Como que uma empresa carioca foi parar
00:58no radar global?
01:00Legal, né? A Radix é uma empresa carioca, na verdade, de ver o global. A gente tem 16 anos e
01:08o nosso negócio sempre foi usar a tecnologia para aumentar a eficiência operacional das indústrias.
01:14Aumentar a eficiência operacional, otimizar a produtividade, reduzir custos. E aí, durante esses 16 anos, a gente foi adquirindo um
01:25conhecimento bem profundo da indústria e diversas tecnologias.
01:32Tecnologia da engenharia, onde a Radix desenvolve projetos de engenharia. Tecnologia da operação da automação, onde você faz automação industrial.
01:42Tecnologia da informação e dados, que é toda a parte de digitalização. O que fez a Radix ser diferente no
01:50mercado foi justamente quando você tem soluções complexas, que combinam diversos conhecimentos.
01:56Então, poucas empresas têm, ao mesmo tempo, domínio de vários conhecimentos como a gente tem. E isso, nesse momento atual,
02:06onde os dados passaram a ser tão relevantes para o negócio da empresa.
02:12Antes era muito mais na operação, agora é para todo o negócio. E agora, ainda mais acelerado pela IA, esse
02:20nosso conhecimento, essa nossa visão ampla de várias tecnologias ao mesmo tempo, tem feito a gente fazer soluções.
02:29Continua a mesma coisa de sempre. Para aumentar a eficiência operacional, para aumentar produtividade, reduzir riscos, bem diferentes.
02:38E uma coisa interessante é que a gente tem conseguido fazer isso em alta escala. Então, hoje você sabe, a
02:45gente fala sobre IA, o nosso tema, e todas as indústrias estão com a IA na agenda.
02:51Todo mundo quer implementar a IA, mas, na verdade, quando a gente fala de indústria, o problema é bem mais
02:57complexo.
02:58Então, todo mundo sabe que pode aumentar a produtividade com a IA, mas não sabe o como, qual é o
03:07melhor caminho, qual é o melhor plano.
03:10E a Radix, com isso que eu te falei, a gente tem tido bastante sucesso em implementar a IA em
03:15grande escala para grandes indústrias no mundo inteiro.
03:18E para tornar mais palpável, você consegue me trazer casos reais onde vocês atuam e exemplos de números que demonstram
03:27esse ganho de eficiência?
03:28Posso sim. A gente, por exemplo, através de dados, a gente, às vezes, consegue modelar um processo e usando IA.
03:43E quando eu falo IA, não é necessariamente só IA generativa, mas também a parte de machine learning e tudo.
03:50Eu consigo modelar, por exemplo, uma planta, eu vou e crio um gêmeo digital dela, começo a trabalhar com esse
03:58gêmeo digital como se eu estivesse em um laboratório,
04:01e aí eu posso ir otimizar, melhorar a produtividade e, às vezes, a gente consegue.
04:07A gente tem vários casos com aumentos de 5%, 10% de produtividade ou, vou te dar um outro exemplo,
04:15uma fábrica de papel que está produzindo papel e que consegue reduzir em 60% o número de quebra de
04:23papel,
04:23de parada da máquina porque o papel quebrou, está lá produzindo e, de repente, quebra.
04:28Igual uma impressora.
04:29Igual uma impressora.
04:30Imagina se você garante que, pô, eu estou o dia inteiro imprimindo e umas 5 ou 6 vezes o papel
04:36lá prende,
04:38tem que parar tudo, aí, às vezes, fica uns 15 minutos ali puxando papel, tirando papel.
04:42Aí, imagina se usando a inteligência, usando o conhecimento, você consegue reduzir para zero essa parada
04:48e consumindo menos tinta e imprimindo com mais qualidade.
04:53É isso que a gente tem feito nas indústrias.
04:57Quais são os setores onde vocês mais atuam?
05:00Olha, a Ardis a gente trabalha em diversos setores.
05:04A gente é organizado por unidades de negócios.
05:07Então, um setor que, vamos dizer assim, onde que a gente começou
05:10e que a gente é o setor que a gente é mais forte é no setor de energia.
05:15Aí, a gente está falando de óleo e gás, química, petroquímica.
05:22A gente também tem o setor de manufatura, que pega papel e celulose, metais e mineração, agro.
05:29A gente também tem entrada, agora, na parte hospitalar.
05:33E a gente tem um grupo que trabalha com tudo que não é indústria também, aplicando.
05:37E é bem interessante.
05:38As pessoas falam, às vezes, para a gente achar, mas por que a Ardis também faz projetos?
05:41Se a gente fala que é uma empresa que tem soluções para a indústria, o que a gente faz também
05:45quando não é indústria?
05:47Porque a tecnologia que você desenvolve na indústria, ela tem que ser tão robusta.
05:53Por exemplo, tem que trabalhar com criticidade o tempo todo.
05:56é 24 por 7, não pode parar, não pode ter erro, que quando você aplica ela também em outras áreas,
06:05o efeito também é muito bom.
06:06Então, esse grupo de serviços é tudo que não é indústria.
06:09Então, a gente faz aqui a parte de transportes, a parte de varejo, de combustível, está tudo nessa parte que
06:17não é indústria.
06:18Então, por exemplo, a gente tem feito automação com inteligência de metrô em vários lugares do mundo.
06:25Aí você vai falar, poxa, mas isso não é indústria.
06:27Mas é um ativo que você tem que fazer a gestão e trabalhar com esse ativo da melhor maneira possível.
06:35Então, funciona como se fosse uma indústria para a gente.
06:39Como é que funciona esse caso do metrô?
06:41Olha, um metrô é um ativo que tem vários equipamentos, motores, fechamento e abertura de porta, ar-condicionado.
06:51E essas máquinas podem, se não forem usadas nas melhores condições possíveis, parar, quebrar.
06:59Então, as soluções da Radix, além de fazer toda a automação, a gente também garante reduzir o risco de parada.
07:06De quebrar, por exemplo, que nem quebrar um carro.
07:10Mas, mais do que isso, consegue prever que está prestes a quebrar.
07:15Porque se você prever antes, você evita, você resolve antes de quebrar.
07:20E isso tem um valor danado, porque o grande custo não é consertar.
07:24O grande custo é quando o ativo fica parado, quando você para uma linha de metrô inteira
07:29porque você teve algum problema num carro.
07:32É, eu mesma já fiquei esperando o metrô, é uma dor de cabeça, né?
07:36Eu também.
07:37Agora, quais são as cidades onde vocês prestam essa inteligência de metrô?
07:43Olha, a gente tem projeto pro metrô aqui de São Paulo mesmo, algumas linhas de metrô de São Paulo.
07:47Nos Estados Unidos, a gente também já fez alguns projetos pro metrô.
07:51Mas isso é só um exemplo, né?
07:52A gente tem feito para outras diversas áreas e a gente também tem vários projetos em rodovias, para otimizar rodovia.
08:02E Chachá, eu trago aqui vários convidados e eu sinto que existe uma ânsia das empresas de aplicarem-a.
08:11Todo mundo quer utilizar inteligência artificial no seu negócio porque é um assunto que está em alta agora.
08:17Verdade.
08:18Na indústria, você tem essa sensação? As indústrias estão ávidas por implementar a inteligência artificial ou ainda existe uma cautela,
08:27uma barreira?
08:27Olha, estão ávidas e cada vez mais ávidas é possível, né, Karen?
08:33No último ano, na Seruic, que é um encontro da área de energia, eu acho que praticamente todos os CEOs
08:42das grandes empresas de energia falaram quais são as suas três prioridades.
08:47Uma das três é implementar a IA, porque existe uma percepção clara que a IA pode aumentar a produtividade, pode
08:54reduzir riscos, pode reduzir as despesas.
08:57Então todo mundo quer implementar a IA. Existe uma dificuldade muito grande de definir como vai implementar isso e ainda
09:06existe uma insegurança muito grande.
09:08Quando a gente fala de uma indústria, a IA não se resolve sozinha, ela é parte de um problema muito
09:15maior.
09:16Então você vai implementar a IA, você precisa dos dados. Esses dados, às vezes, eles não estão disponíveis.
09:24Então tem todo um trabalho também de você conseguir capturar esses dados. Muitas vezes você não tem a segurança e
09:33a qualidade do dado é tão boa.
09:36Então você tem que tratar isso. Quando a gente faz uma solução de IA dentro da indústria, a gente tem
09:42que entender que existe uma criticidade muito grande.
09:45Eu até brinco com o pessoal. Quantas vezes que a gente entra numa ferramenta de IA, a gente em casa
09:51e tudo, e vem uma resposta mais ou menos certa.
09:55Aí você fala, não, vou perguntar de novo. Aí ele fala, desculpa, eu errei. Na verdade é isso.
09:59Agora imagina numa planta, numa indústria, numa refinaria, onde se você atingir uma temperatura acima de tal valor, você pode
10:08ou explodir, pegar fogo e de repente a IA comete um engano e ajuste.
10:15Então é um problema muito mais crítico. Então, dentro da indústria, a gente tem que implementar IA com escala, mas
10:27sempre num caminho onde primeiro a gente entende muito bem o problema, contextualiza, define qual é o melhor plano de
10:36implementação,
10:38como que vai ser a governança disso para garantir que vai ser bem implementado, que vai ser acompanhado, se tem
10:44a segurança necessária para você implementar.
10:47Faz pilotos para garantir que está funcionando bem. Uma coisa também bem importante, Letícia, mede o impacto daquilo ali.
10:58Você não faz a IA na indústria porque vai ser legal. Você faz a IA porque isso vai gerar algum
11:04valor para você, vai entregar valor. E o valor pode ser uma redução de custo, pode ser uma redução de
11:15risco.
11:16Então, você mede também essa IA. E depois que você faz isso, você implementa e acompanha para ver se isso
11:25está realmente acontecendo.
11:26Tem uma outra coisa importante quando você está falando de implementar uma jornada de IA dentro de uma indústria, que
11:34não tem jeito. Você não faz a transformação só pela tecnologia.
11:39Você também faz a transformação pela cultura. Você tem que mudar as pessoas. Então, esses projetos que a gente tem
11:45feito em grande escala sempre vem acompanhado de uma etapa de transformação das pessoas.
11:54Então, a gente está falando aqui de gestão de mudança. Então, tem treinamento, capacitação das pessoas. A gente faz muitas
12:05vezes batch de ideias para as pessoas mesmo trazerem as ideias de como que a IA pode transformar o negócio.
12:12Então, a IA funciona quando você faz a IA identificando primeiro os problemas. Então, é um IA que tem que
12:21estar ligado com a estratégia da empresa, contextualizado com o que realmente são os problemas, os desafios da empresa.
12:32Quando a gente fala em indústria, sempre tem aquela dúvida. Se a inteligência artificial diz uma coisa e um funcionário
12:45diz outra, de quem que é a decisão final?
12:47Eu vou te dar a minha opinião. Eu acho que a IA pode ajudar muito, mas eu acho que a
12:55IA ajuda a pessoa a tomar as principais decisões.
12:59Acho que, no fundo, no fundo, quando você vai ter uma decisão que pode ter um impacto, às vezes, em
13:05vidas, eu, pelo menos, acho que não dá para você depositar tudo na IA.
13:12No fundo, no fundo, eu acho que a IA não substitui as pessoas, ela empodera as pessoas e traz novas
13:22capacitações para as pessoas para poder tomar as melhores decisões possíveis.
13:27Chacha, você falou há pouco também sobre essa mudança na cultura, essa formação das pessoas dentro da indústria para conseguir
13:37fazer com que a inteligência artificial gere ganho.
13:40A gente sabe que existe uma transformação em vários setores, vários profissionais, várias áreas ganhando eficiência e alguns profissionais sendo
13:50dispensados.
13:51No caso da indústria, é possível que uma pessoa de chão de fábrica se empodere através da IA ou a
13:59gente vai ver uma transformação do nível de profissional?
14:03A indústria vai exigir profissionais cada vez mais altamente qualificados?
14:07Eu acho que acontece os dois.
14:09Eu acho que a gente já passou por situações parecidas.
14:16Parecidas, igual ou não, porque antigamente as pessoas foram se transformando, mas em nenhum momento houve assim de você delegar
14:26a inteligência.
14:28Você delegou, às vezes, a parte do trabalho braçal e tudo, mas a inteligência é a primeira vez.
14:35Então, a gente está empoderando as pessoas para tomar decisões, para usar o IA para ter mais performance,
14:47mas, ao mesmo tempo, a gente sabe que tem algumas profissões que vão ser substituídas em parte pela IA.
14:56Então, uma das coisas, por exemplo, lá na Radix, a gente tem uma academia de IA rodando a todo vapor.
15:06São diversos cursos, treinamentos, porque a gente tem que preparar as pessoas para esse novo modelo de trabalho.
15:14Isso é interessante que você falou.
15:16A gente está passando por uma etapa, é um momento em que a gente está mudando a maneira como as
15:22pessoas trabalham.
15:23Então, eu mesmo, no meu cargo mesmo, hoje, eu trabalho bem diferente do que eu trabalhava há dois anos atrás.
15:36Eu uso bastante as ferramentas e isso faz aumentar a minha produtividade.
15:40Por enquanto, não está me substituindo, mas aumenta muito a produtividade.
15:45Então, as empresas têm que se preocupar muito com isso, têm que preparar as pessoas também para esse novo desafio.
15:54Dentro da Radix, vocês têm esse programa de formação, né?
15:58Sim.
15:58Mesmo com a ascensão do assunto, com o surgimento de cursos, por exemplo,
16:03hoje tem até a Faculdade de Inteligência Artificial.
16:06Você acha que ainda faltam profissionais?
16:09E até quando que deve durar esse gargalo?
16:12Falta.
16:13E, assim, é uma situação bem interessante porque, como a tecnologia está variando muito,
16:20é muito dinâmico e está transformando.
16:24Então, algumas coisas que a gente está aprendendo, a gente, em um ano, dois anos,
16:31a gente percebe que já a própria IA já está fazendo.
16:34Então, é até um desafio que a gente fala, né?
16:38As pessoas estão tendo que aprender a aprender e desaprender,
16:41porque eu aprendo uma coisa que dois anos,
16:43ah, não, mas isso aí a IA já está fazendo, eu tenho que aprender outras coisas, né?
16:47A gente, hoje, a gente tem um gap, né?
16:51E é um gap importante de profissionais que tenham essa experiência em trabalhar com o IA, sabe?
17:00Que sejam especialistas em implementar IA.
17:03Então, é um profissional que tem que ter conhecimento das tecnologias,
17:07mas também tem que ter conhecimento dos negócios,
17:10tem que ter uma visão mais empreendedora,
17:14tem que ser profissionais com mais análise crítica,
17:18que seja mais analítico.
17:20E a verdade é que o mercado não é uma questão de...
17:25O mercado não existe ainda, essas pessoas estão sendo desenvolvidas.
17:32Então, enquanto as empresas também não entenderem que tem que ser formadoras,
17:36que tem que trazer, tem que colocar realmente recursos e ensinar,
17:43e ficar esperando, ah, eu vou encontrar isso no mercado, não vai encontrar.
17:46Agora, eu queria mudar um pouco o rumo da conversa e focar em óleo e gás,
17:51que você trouxe no início, que foi o berço da Radix.
17:57Como que é utilizada a inteligência artificial nesse setor?
18:02Eu sou muito curiosa para entender de forma prática como é que é a aplicação no dia a dia.
18:07A inteligência artificial é usada...
18:10Eu vejo assim...
18:12A gente pode olhar em duas dimensões, tá?
18:14Primeiro, a gente olhando no ciclo de vida de uma planta.
18:21Desde que a gente começa...
18:23Como é que a gente começa uma planta?
18:25Alguém vai...
18:25Poxa, vamos fazer uma plataforma nova, uma refinaria nova, uma unidade nova.
18:31Aí você tem que ver viabilidade econômica,
18:35aí você faz depois a engenharia,
18:38depois você resolve, vamos fazer o projeto, tem que fabricar,
18:44tem que depois colocar em operação, fazer manutenção.
18:48Durante todo esse ciclo, as informações realmente são importantes.
18:53Então, você ter os dados ajuda muito.
18:56Eu, com os dados, por exemplo, eu posso fazer uma maquete
19:02e ficar vendo como é que vai funcionar a minha planta.
19:05Eu já posso ir simulando, eu posso usar a IA para estudar alguns cenários
19:11e identificar as melhores maneiras.
19:13Quando eu vou para a planta, aí eu começo a operar a planta.
19:16E aí eu posso usar o IA na operação, como já falei.
19:21A fazer gestão do ativo, ver se está produzindo,
19:23produzir com maior produtividade possível,
19:27não ter risco de acidente.
19:30Tudo isso você pode usar a IA.
19:32Agora, tem uma outra parte que a gente chama da integração vertical,
19:40que é o pegar os dados desde o chão de fábrica
19:42até as áreas corporativas e integrar todas essas informações também.
19:49Então, eu integro tanto na horizontal, no ciclo de vida do ativo,
19:53quanto na vertical, fisicamente, desde o chão de fábrica até em cima.
19:59Aí eu vou te dar alguns exemplos.
20:02Alguns projetos que a Radix está fazendo com o IA.
20:06A gente tem hoje, a gente costuma fazer o gêmeo digital de uma unidade.
20:14Então, eu pego uma unidade inteira,
20:17eu faço no computador um modelo igualzinho àquele gêmeo.
20:22Aí eu vou e começo a fazer, por exemplo, emissão de gases.
20:27Ah, o que acontece se eu mudar esse equipamento?
20:29Aí eu vou lá, mudo e vejo o que está acontecendo.
20:32O que acontece se eu aumentar uma temperatura?
20:36Eu vejo o que está acontecendo.
20:38Então, decisões até de sustentabilidade,
20:45eu posso usar bastante a IA para ajudar.
20:48Gestão de artigos.
20:50Você tem uma ideia?
20:51Como que a gente faz isso em alta escala?
20:53A gente cria uma plataforma de dados,
20:57a gente faz o que a gente chama de ingestão de dados,
20:59a gente coloca muitos dados disponíveis,
21:02dados de qualidade, dados confiáveis,
21:05dentro de uma estrutura, de uma arquitetura robusta.
21:10E aí a gente começa a implementar o que a gente chama de casos de uso.
21:14Os casos de uso são várias maneiras que eu posso usar esses dados com IA
21:19para melhorar a minha plana.
21:23Então, pode ser um caso de uso, pode ser eficiência energética.
21:27Como eu vou melhorar a minha eficiência energética?
21:31Vou usar menos energia.
21:32O outro caso de uso pode ser um livro de turno
21:36para você ter uma garantia que você tem todas as informações.
21:41Então, você vai criando vários casos de uso.
21:44O que a Radix tem feito, que eu acho que é bem interessante,
21:48a gente faz isso em alta escala.
21:50Por exemplo, a gente tem uma petroquímica,
21:52que se chama Selanize, nos Estados Unidos,
21:54que a gente fez mais de 50 desses casos de uso.
21:57São sites em 15 países
22:03que a gente foi implementando essas soluções.
22:05Depois que você faz os vários casos,
22:07você faz uma camada
22:09que é como se fosse uma ferramenta LLM de IA mesmo,
22:13como se fosse um chat GPT.
22:16Mas é uma ferramenta que é específica para aquela indústria.
22:21Então, quando os prompts fazem as perguntas,
22:24ela sabe exatamente aonde vai perguntar cada coisa.
22:28Então, você tem vários sistemas, várias fontes de dados,
22:31você não pode ter erro
22:33e você usa o prompts para fazer as perguntas,
22:36mas para a indústria.
22:38Então, por exemplo,
22:39eu tenho um processo super complexo,
22:42aí começa a piorar um pouco a qualidade do meu produto.
22:47Aquela cor ali piorou um pouquinho,
22:49piorou.
22:50Aí eu vou e pergunto para a IA,
22:53olha, você podia abrir o fluxograma,
22:55ver, por que que você acha?
22:57Olha, aí ele diz,
22:58olha, pode estar acontecendo isso, isso e isso.
23:00Você podia ver as últimas manutenções nesse equipamento?
23:04Foram essas, essas e essas.
23:06Quem foi a pessoa que fez a manutenção?
23:08Fez tal, tal, tal teste?
23:10Qual foi o resultado?
23:12E vai conversando.
23:13E aí, o que você falou anteriormente,
23:16pode não tomar a decisão,
23:18mas vai te ajudar muito a tomar a decisão.
23:20Então, essa camada de você ter a inteligência artificial
23:26em cima, a IA generativa,
23:29pode parecer,
23:30ah, mas então é igual ao chat GPT?
23:32É muito mais complexo,
23:34porque no fundo é um grande orquestrador
23:37de informações, de sistemas,
23:39de fontes de dados diferentes.
23:41Eu tenho que saber exatamente o lugar certo
23:44que eu tenho que pegar cada informação.
23:46Eu não posso, como eu falei no começo,
23:48ah, não, desculpa aí, eu vou fazer outra,
23:50vou procurar em outro lugar.
23:52Tem que ser muito bem orquestrado.
23:55Porque tudo isso significa bilhões, né?
23:58Um erro básico.
23:59Um erro básico, não só bilhões,
24:01como risco também, né?
24:02De botar uma pessoa em risco,
24:04porque se você passar uma informação errada,
24:08eu posso, de repente, botar
24:13todo operador, todo mundo em risco mesmo, né?
24:15Então, é uma responsabilidade muito grande.
24:19E qual costuma ser o tamanho do investimento
24:22dessas empresas de óleo e gás
24:25em inteligência artificial?
24:27Olha, eu não sei, assim, valor, valor,
24:31quantos por cento?
24:32Assim, a gente sabe que, às vezes,
24:34o investimento em tecnologia
24:37pode ser 3%, 4%,
24:39mas está mudando muito com a IA
24:41e também com os custos de IA,
24:44que é um outro tema interessante, né?
24:46A IA é cara, né?
24:47A IA consume muita energia.
24:49Às vezes, a pessoa pensa,
24:50porque faz muito rápido,
24:51que a IA é barata.
24:55Não é.
24:55A IA, ela é cara.
24:57Você tem que ser bem cuidadoso
24:59com a implementação da IA.
25:02Mas eu posso te falar assim,
25:03uma empresa que está implementando IA
25:06de forma estruturada,
25:09ela está falando de uma jornada
25:10que vai envolver 3, 4 anos,
25:15que vai envolver uma equipe relativamente grande,
25:18vai envolver e implementar plataformas de dados.
25:23Então, assim, é um projeto relevante, grande,
25:27mas com um retorno de investimento
25:29muito grande também, muito rápido.
25:31A gente está vivendo no Oriente Médio
25:34uma guerra, né?
25:36Que está repercutindo no mundo inteiro,
25:39no preço do petróleo, na inflação.
25:42Como se essa guerra se prolongar
25:44ou se a gente tiver outros conflitos, né?
25:47É uma região que costuma ter vários conflitos.
25:50Isso traz o olhar dessas empresas para a IA?
25:55Elas veem a importância de aumentar os investimentos
25:59ou tem um efeito contrário?
26:00com essa alta do petróleo?
26:03Talvez elas reduzam o caixa,
26:07a parte do balanço delas aí
26:09para fazer esses investimentos?
26:12É, essa é uma pergunta difícil, né?
26:15Responder assim, eu vejo...
26:19Todas as empresas estão sendo muito cuidadosas com investimentos, né?
26:23A gente, tanto aqui no Brasil quanto nos Estados Unidos, né?
26:27E até outros países que a gente tem trabalhado,
26:29a gente tem visto a empresa ser mais criteriosa.
26:35Ela pensa antes, mas como os projetos com IA
26:38são projetos que aumentam muito a eficiência,
26:41Então, são projetos que eles estão considerando prioritários, né?
26:46A implementação das jornadas.
26:48Então, eu não vejo assim parando.
26:52Eu vejo que está tendo hoje
26:55um cuidado maior em definir a estratégia
27:00e uma preocupação maior
27:01em como que eu vou implementar,
27:06por exemplo, toda a parte de dados,
27:09onde que eu vou armazenar meus dados,
27:11se é bom eu ter esses dados perto de mim,
27:14se é bom,
27:14se eu posso usar dados em nuvem e tudo,
27:18porque a guerra acabou que trouxe
27:20essa preocupação muito grande, né?
27:23De como eu não correr riscos
27:30porque eu estou implementando soluções com dados também, né?
27:33A gente teve...
27:34A Radix, a gente teve um cliente nosso
27:38que a humanidade deles parou
27:42porque foi atingido por um...
27:46durante a guerra.
27:48Incrível, né?
27:49Impressionante.
27:50Então, existe essa preocupação
27:52sobre a segurança das informações
27:54porque isso significa competitividade.
27:58É competitividade
27:59e porque você...
28:02É mais ou menos que nem na nossa vida, né?
28:04Quando a gente está no nosso dia a dia,
28:07quando para de funcionar o celular,
28:09é como se a gente parasse de...
28:11Não conseguisse viver mais sem isso.
28:13Eu acho que as indústrias estão cada vez mais dependendo
28:17da tecnologia, dos dados, da informação.
28:21Isso é muito bom.
28:22Você está operando com mais eficiência,
28:30tem maior adaptabilidade,
28:33pode trabalhar em condições diferentes,
28:35pode resolver desafios que antes eram bem difíceis,
28:38mas você fica cada vez mais dependente, né?
28:41É que nem eu brinco aí.
28:42Se desligar o Waze,
28:45muita gente não consegue chegar em casa.
28:47É verdade.
28:48A gente fica cada vez mais dependente da tecnologia.
28:51Agora, Chachá,
28:52a Radix é uma empresa que não surgiu ontem.
28:54Já tem alguns anos...
28:5616 anos.
28:56De história, exatamente.
28:58Você viu algumas transformações.
29:00A minha pergunta é,
29:01nos próximos cinco anos,
29:03o que você imagina...
29:05Eu sei que é difícil fazer esse exercício de futurologia,
29:08mas o que você imagina que pode mudar
29:11tanto na indústria quanto no setor de óleo e gás?
29:14Olha, você fez a pergunta mais difícil, né?
29:16Que eu acho, assim,
29:17é incrível quando você tem uma mudança
29:23como está acontecendo hoje,
29:24você prevê como que vai ser, né?
29:26A gente brinca assim,
29:27depois que você vê quem está de fora,
29:29por exemplo,
29:30quando inventaram o carro,
29:32qual era o impacto do carro na mudança,
29:35que era muito mais do que a tecnologia?
29:36Muda a maneira como as pessoas trabalham,
29:38como as maneiras que as pessoas se relacionam.
29:41Na época do carro,
29:42o carro fez você poder trabalhar
29:43numa cidade ao lado da sua cidade,
29:45quando, na verdade,
29:46antes você trabalhava muito perto,
29:47não tinha opção.
29:49Então, a gente está vivendo
29:50uma mudança muito grande, né?
29:53Pessoal, tanto que agora já estão dizendo
29:55que não é mais uma mudança disruptiva,
29:57já é uma descontinuidade,
30:00porque muda muito.
30:01Então, é difícil, às vezes, a pessoa ver.
30:05Eu vou dar a minha visão, tá?
30:06No caso da Radix,
30:07a gente está vendo que está tendo
30:09cada vez mais uma mudança
30:12onde você se preocupa muito mais
30:14com entrega de valor, né?
30:16Então, você usar soluções tecnológicas
30:21só pelas soluções tecnológicas
30:22já não funciona mais.
30:24Quem entrega só uma solução,
30:27olha, eu desenvolvi isso, não.
30:29A gente tem agora que pensar muito
30:31na entrega de valor, né?
30:32O que a gente chama end-to-end.
30:34Eu vou desde pensar no problema,
30:37eu vou desde entender o problema
30:41da empresa até acompanhar
30:44se a solução foi implementada
30:46e qual o valor que isso aí
30:48está sendo utilizado.
30:51É realmente você orquestrar
30:54tanto a parte de fazer engenharia,
30:59depois capturar os dados,
31:00depois armazenar,
31:01depois tratar, implementar,
31:04entender profundamente o problema
31:06do cliente para você ver o resultado
31:10que está sendo gerado.
31:11Então, eu acho que no caso da Radix,
31:13a gente está tendo essa nossa transformação
31:15de cada vez mais ser orientado
31:17para ser uma empresa de entrega de valor,
31:20de entregar uma solução completa
31:23para o nosso cliente.
31:24Agora, as indústrias vão ser
31:29cada vez mais complexas
31:31e elas vão cada vez mais
31:35se preocupar com performance.
31:38Então, você vê que muitas vezes
31:41a solução não está sendo mais
31:43um green field, fazer um ativo novo,
31:46mas aumentar a performance,
31:48a produtividade dos ativos
31:50que você já tem.
31:51Então, eu acho que essa é uma mudança
31:54que vai ter muito grande.
31:57É possível que a gente veja
31:59uma redução do quadro de funcionários
32:01dessas indústrias?
32:02Sim, eu acho que sim.
32:03De aproximadamente quantos?
32:04Aí também, eu não sei,
32:06mas eu vejo assim,
32:08a gente tem vários projetos
32:10bem interessantes.
32:12Não é uma questão de reduzir
32:14necessariamente os quadros,
32:16mas de usar as pessoas
32:17de forma diferente.
32:18Então, a gente tem um projeto
32:20muito legal
32:21para uma área de petróleo,
32:24como eu faço uma plataforma
32:27operar sem ninguém na plataforma.
32:30É uma coisa que antes
32:32era impensável.
32:34Você tinha uma plataforma,
32:36é interessante,
32:37você quando projeta uma plataforma,
32:38você projeta quase,
32:39não vou dizer que é um hotel,
32:40mas tem um módulo de acomodação
32:42para uma quantidade grande
32:44de pessoas que ficam ali
32:47dormindo.
32:48Depende do tamanho da plataforma,
32:50mas é uma quantidade grande.
32:52São containers
32:54onde as pessoas ficam morando
32:56e tem disputa por aquele lugar.
32:58Aí é por ter bastante gente
33:01para você poder operar
33:02da manutenção.
33:03E a gente fez um projeto
33:05que você olha,
33:07usando tecnologia,
33:09usando também,
33:10também tem que ver a parte
33:11de outras informações,
33:15como que eu posso reduzir
33:17a quantidade de pessoas.
33:18E aí a gente fez um projeto
33:19onde a gente chegou,
33:20como eu faço
33:21para ter zero pessoa
33:23dentro de uma plataforma?
33:24Trabalhar toda ela
33:26ou usando autônoma
33:28ou remoto,
33:30mas você reduzir.
33:31Aí você fala,
33:32as pessoas,
33:32aquelas pessoas
33:33que ficavam lá,
33:35algumas vão começar
33:36a trabalhar de casa.
33:37E isso vai trazer
33:38vantagens incríveis.
33:39você, de repente,
33:41ao mesmo tempo que
33:42talvez esse possa
33:44não ter mais essa função,
33:46mas imagina pessoas
33:48que não têm condições
33:49de ficar numa plataforma
33:50que vão poder agora
33:51trabalhar como se estivessem
33:53na plataforma.
33:54Então você acaba
33:55que você traz
33:56outras oportunidades.
33:57Então eu acho
33:58que os empregos
33:59vão mudar,
33:59mas vão aparecer
34:00novas funções,
34:03novas oportunidades.
34:05Essa questão da plataforma
34:06com zero funcionários,
34:08isso já foi concretizado?
34:10Que eu saiba, não.
34:11Mas a gente já conseguiu
34:13ver uma redução importante
34:14na quantidade de pessoas
34:15que ficam numa plataforma.
34:18E a perspectiva
34:19é que isso aconteça?
34:20Eu acho que,
34:21rápido,
34:22eu acho que tem
34:22muito esforço
34:24nessa área
34:26de você reduzir.
34:27A gente chama
34:28people on board,
34:29você diminuiu
34:30o número de pessoas.
34:31A mesma coisa vale
34:33na área de mineração,
34:35vários projetos,
34:36vários, você vê
34:38grandes equipamentos
34:39autônomos,
34:43fazendo às vezes
34:44uma outra atividade
34:45de alto risco
34:47que hoje é substituído,
34:48a pessoa faz autônomo,
34:49ou você tem
34:50um equipamento
34:51100% autônomo,
34:53ou você tem
34:54ele operado
34:56de forma remota.
34:57Já tem muitos casos,
34:59muitos casos mesmo.
34:59Acho que essa parte
35:00que a gente chama
35:02de AI-A física,
35:03que você junta
35:04a AI-A
35:05com a parte física,
35:06é um mundo novo
35:07ainda que está
35:08só começando,
35:09que você envolve
35:10a AI-A,
35:11mas você também
35:12tem o humanoide,
35:15então você vai
35:18substituir
35:18não só
35:19a inteligência,
35:20mas também,
35:20vamos dizer assim,
35:21o próprio corpo.
35:23Chachá,
35:24muito obrigada
35:25pelo nosso bate-papo.
35:26Nossa,
35:26eu que agradeço
35:27essa oportunidade.
35:28Foi legal.
35:29E a você
35:30que nos acompanhou,
35:31obrigada pela sua audiência.
35:32O Revolução e a A Volta
35:34em breve.
35:35Até lá.
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