#Mentor de Negócios

[robertosekiya10]

Estilos de Liderança Empresarial: Chaves para o Crescimento Sustentável

Estilos de Liderança Empresarial: Chaves para o Crescimento Sustentável

No mundo dos negócios, a liderança é o motor que impulsiona a inovação, a motivação e, por fim, o sucesso de uma empresa. Os estilos de liderança de um empresário ou empreendedor podem definir o rumo de sua organização, influenciando diretamente no clima organizacional, na produtividade e, consequentemente, nos resultados econômicos e financeiros. Neste artigo, exploraremos os principais estilos de liderança que têm demonstrado ser eficazes para o crescimento empresarial, apoiados por exemplos práticos de líderes de sucesso e dados relevantes.

Liderança Transformacional

A liderança transformacional é caracterizada pela capacidade de inspirar e motivar a equipe, promovendo uma visão de futuro que engaja e alinha todos os membros em direção a objetivos comuns. Este estilo é exemplificado por executivos como Satya Nadella, CEO da Microsoft, que revitalizou a cultura da empresa em torno da aprendizagem contínua e inovação, levando a um aumento significativo no valor de mercado da Microsoft.

Dados financeiros corroboram o impacto positivo dessa abordagem, com a Microsoft reportando um crescimento consistente em receita e lucratividade desde a assunção de Nadella em 2014. A liderança transformacional, portanto, mostra-se eficaz ao promover um ambiente que favorece a inovação e a adaptabilidade, elementos chave em um mercado cada vez mais volátil e competitivo.

Liderança Participativa

O estilo participativo, também conhecido como democrático, enfatiza a importância da contribuição de todos os membros da equipe nas decisões da empresa. Esse tipo de liderança é bem representado por Tony Hsieh, ex-CEO da Zappos, que priorizou a cultura empresarial e a satisfação dos empregados como pilares para o sucesso da organização. Através de práticas como escritórios abertos e incentivo à comunicação livre, Hsieh demonstrou que envolver os funcionários nas decisões empresariais pode levar a um aumento significativo na inovação e na lealdade da equipe.

Estudos de caso da Zappos revelam melhorias notáveis na satisfação dos funcionários, o que se traduziu em melhor atendimento ao cliente e desempenho financeiro superior, destacando a eficácia da liderança participativa para engajar e motivar a equipe.

Liderança Situacional

A liderança situacional enfatiza a flexibilidade, adaptando o estilo de liderança às necessidades específicas da equipe e do momento. Jeff Bezos, fundador da Amazon, é um exemplo notório de um líder situacional, capaz de alternar entre diferentes estilos de liderança conforme as exigências do ambiente de negócios. Sua capacidade de adaptar estratégias rapidamente em resposta a mudanças de mercado permitiu à Amazon dominar diversos setores.

Um exemplo disso é a forma como Bezos liderou a Amazon através da diversificação de produtos e serviços, indo além da venda de livros para se tornar um gigante do e-commerce e da computação em nuvem. Esse tipo de liderança requer uma compreensão profunda do mercado, bem como a habilidade de motivar e inspirar a equipe a inovar e se adaptar constantemente. A liderança situacional de Bezos mostrou-se eficaz não apenas no crescimento exponencial da Amazon, mas também na manutenção de sua posição de liderança frente a concorrentes fortes e em um ambiente de negócios em constante evolução.

Liderança Servidora

O conceito de liderança servidora foca na priorização das necessidades da equipe antes das do líder. Ken Chenault, ex-CEO da American Express, é frequentemente citado como um líder servidor, enfatizando o desenvolvimento pessoal e profissional dos funcionários. Esta abordagem contribuiu para a construção de uma cultura empresarial forte, com altos níveis de engajamento e lealdade dos funcionários.

Dados financeiros da American Express durante a gestão de Chenault mostram um crescimento robusto, evidenciando que focar no bem-estar e desenvolvimento dos funcionários pode resultar em melhor desempenho financeiro.

Os estilos de liderança empresarial são variados, cada um com seus próprios méritos e aplicações dependendo do contexto organizacional. No entanto, uma característica comum entre todos os líderes de sucesso é a capacidade de adaptar seu estilo conforme necessário, sempre com foco no crescimento sustentável da empresa. A liderança eficaz, portanto, não se resume a uma fórmula fixa, mas sim à habilidade de navegar pelas complexidades do ambiente.

Roberto Sekiya

CEO da B2B Business Connection

Fundador da Causa Empreendedora

Mentor e Palestrante

Foi Subsecretário de Empreendedorismo e da Micro e Pequena Empresa do Governo do Estado de São Paulo

www.robertosekiya.com.br

www.causaempreendedora.com.br

www.b2bconnection.com.br

[leyla-korkmaz]

É possível avistar [LEYLA KORKMAZ] pelos corredores de Exspiravit, a caminho de sua próxima aula; estando no [MÓDULO II], não pode perder nenhuma delas. Com [29 ANOS], essa futura caçadora se parece muito com [HANDE ERÇEL]. Possui [VISÃO] como Talento, e busca aperfeiçoá-lo até a conquista de seu diploma.

T.W.: morte

De quantas tragédias uma pessoa pode viver? Com certeza o limite é um pouco maior quando se é uma caçadora. Quando se nasce para ser uma, quando seu sangue é herdado deles. Filha de dois caçadores de fantasmas, a fama de seu sobrenome é antiga na Turquia e em países da região, mas não importava quantos casos sua mãe tivesse conquistado, ela ainda pereceu para o mal puramente feminino: o parto. Na noite em que veio ao mundo, sua mãe virou uma bolinha luminescente e passou para o mundo dos mortos, deixando para a filha apenas seu nome e seu colar.

Leyla cresceu tendo uma certeza: queria seguir os passos dos pais e ser uma caçadora brilhante como eles. Mas, ao mesmo tempo em que crescia aprendendo sobre o mundo sobrenatural dos fantasmas pelas palavras de seu pai e madrasta, tentava proteger a irmã mais nova do que percebia ser um trabalho muito perigoso. O que apenas se provou verdade quando, em uma viagem de família, acabaram indo a um hotel mal-assombrado, e fugindo dos fantasmas mais agressivos - e para o qual não estavam preparados - acabaram se envolvendo em um acidente de carro.

Muitos caminhos foram trilhados depois do evento daquela noite: seu pai perdera uma segunda esposa, e sua irmã mais nova agora também ficava sem mãe. Seu pai, em seu luto, finalmente decidiu lhe enviar para a Academia de Istambul, algo que ela postergava desde a adolescência, argumentando que aprenderia muito mais com ele e em campo do que em qualquer outra escola. Depois do acidente, houve um certo afastamento das filhas, e enquanto Leyla, que sempre quisera aquela vida, agora ia para a Academia, sua irmã, que nunca a quisera, teve seu dom desperto e mudava de ideia sobre o negócio da família.

Por algum tempo, tudo seguia certo, as irmãs, sempre companheiras, eram as estrelas da Academia - tanto por causa do sobrenome quanto por causa do óbvio entendimento delas sobre o assunto e a vivência prática. Seus pais tinham licença de mentores, então ambas iam em missões de campo constantemente, até que seu pai resolvera aceitar um caso em conjunto com a Academia, e uma negligência severa causou a morte do patriarca. O segundo módulo das garotas não foi concluído, uma vez que fugiram levando tudo o que conseguiam carregar.

Por uma feliz coincidência, Leyla carregava o mesmo nome de sua mãe, e foi fácil usar a licença dela para continuar indo em missões com a irmã sob o pretexto de ser sua monitora - facilitava o fato de já ter idade para isso, já que entrara tarde na Academia. Por um tempo, evitaram ficar por perto de Istambul e Turquia de modo geral, voltando para o país apenas depois de algum tempo, se aproveitando da pouca verificação de documentos.

Continuaram na vida de caçadoras de fantasmas por anos, passando por diversos países da Ásia, Europa e ainda alguns na Oceania e África, mas tinham cuidado de evitar o Reino Unido por rumores de serem muito atentos ao passado e documentação dos caçadores. E justamente quando estavam confortáveis demais, confiantes demais, pegaram um trabalho que pagava muito bem em um interior perdido do Reino Unido. Sinceramente, Leyla nunca imaginaria que a Exspiravit e um membro da SISCEF estaria por lá - era um trabalho muito difícil e tentador.

E assim as irmãs Korkmaz se viram diante de uma decisão: serem autuadas por estarem trabalhando sem licença e sem formação acadêmica - e possivelmente nunca mais trabalharem no ramo, pois foi fácil para o SISCEF lhe tirar a licença de sua mãe - ou ingressarem na Academia Exspiravit. É, não é preciso um gênio para descobrir por que as duas caçadoras com mais de 10 anos de experiência prática em campo agora andam pelos corredores como alunas do segundo módulo.

Trivia:

Desde o acidente de carro que sofreu com toda a família e em que perdeu a madrasta, Leyla só anda de carro sem cinto de segurança. Além do trauma de ficar presa debaixo d’água dentro do carro, também demorou para salvar a irmã por causa disso. Sempre prefere andar de moto ou por meios de transportes públicos.

Também por causa disso (e de praticidade) ela mantém um canivete de bombeiro consigo sempre, e seu modelo contém um corta cinto e um quebrador de vidros.

Herdou o colar de sua mãe e nunca o larga; ele é um conjunto com o de seu pai, agora pertencente à sua irmã. Trata-se de uma relíquia de família, passada por gerações, e os colares eram fontes de um casal apaixonado, que repassaram para o filho durante a guerra, e têm a habilidade de identificar quando o portador do par tiver falecido. Como é feito de prata e forjado à sal, sua corrente também serve para afastar fantasmas em uma situação de urgência.

É bastante atlética e já fez aulas de vários estilos de luta, se mantém em forma correndo todos os dias e sempre que ficam um tempo a mais numa cidade, tenta entrar em uma academia de luta.

Foi treinada pelo pai com a rapieira e sempre mantém uma consigo, mas também é adepta de correntes quando trabalha em campo. Tem uma arma porque em suas palavras “o problema do ramo dos fantasmas são os humanos” - e ela não vai deixar que mais nada aconteça à irmã.

Nos anos em que viveram sozinhas, Leyla e Hya desenvolveram sinais próprios, além de usarem os de sua família, de modo que a fluidez com que trabalham juntas é incomparável. Por viajarem por diversos países, Leyla acabou aprendendo frases e palavras em outras línguas e dialetos, algumas das quais sabe falar muito bem, no entanto, na maioria delas não sabe ler ou escrever uma palavra - até porque a maior parte das pesquisas são feitas por Hyacinth.

[netosilvareal]

SETA Empodera: O Caminho para o Sucesso das Empreendedoras

Você já imaginou alcançar sua independência financeira e transformar sua vida? Com os programas Empodera e SETA Academy, esse sonho está ao seu alcance!

Empodera foi criado especialmente para mulheres empreendedoras como você, que desejam começar ou expandir seu próprio negócio. Oferecendo acesso facilitado ao crédito, o programa permite que mulheres em situação de vulnerabilidade tenham a chance de crescer e brilhar como verdadeiras líderes.

SETA Academy complementa esse apoio com treinamentos de alto nível, capacitando mulheres a serem bem-sucedidas no mundo do marketing de rede. Com o SETA, você aprenderá a construir uma rede sólida, conquistar clientes e levar seu negócio para o próximo nível. É como ter ao seu lado uma equipe de mentores dedicados a guiá-la para o sucesso.

Imagine se ver nessa jornada...

Agora, feche os olhos por um segundo e visualize: seu negócio crescendo, pessoas te elogiando pela liderança, sua renda aumentando. Que sensação maravilhosa, não é? Com o Empodera e o SETA Academy, esse cenário está mais próximo do que você imagina!

Passo a passo para o sucesso

Apoio Financeiro com o Empodera Comece ou expanda seu negócio com a tranquilidade de ter um crédito facilitado, feito para atender suas necessidades.

Capacitação com o SETA Academy Aprenda com os melhores e descubra como conquistar clientes, desenvolver sua liderança e alcançar resultados duradouros no marketing de rede.

Quer saber como isso pode transformar sua vida?

Os primeiros passos para o sucesso são simples! E acredite: você pode dar esse passo hoje.

Não espere mais, o sucesso está à sua espera!

Juntas, essas ferramentas oferecem não só o que você precisa para começar, mas também o suporte e a orientação para crescer e prosperar. Você não está sozinha nessa jornada, e a melhor parte é que você tem a oportunidade de mudar sua vida agora mesmo.

Seu sucesso começa aqui.

Vamos juntas nessa caminhada? Seja uma líder de sucesso com o Empodera e o SETA Academy ao seu lado. Click e inscreva-se!

[schoje]

Em parceria com a Secretaria de Desenvolvimento Econômico, Inovação e Empreendedorismo (Sedec), o Instituto Gene vai promover em abril eventos destinados às empresas participantes do Programa de Incubação da empresa. As atividades, que contam também com a parceria da Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa Catarina (Fapesc), vão englobar nove projetos encubados, a maioria deles com sede fixada no Centro de Inovação Blumenau (CIB). A organização está sendo feita pelo próprio Instituto Gene. A primeira atividade está programada para esta terça-feira, dia 6 de abril, a partir das 18h, com o workshop “Compliance na Prática", em que os empreendedores trabalharão formas de aplicar boas práticas, visando corrigir e prevenir conflitos e inconformidades jurídicas em seus negócios. A capacitação será com o advogado, especialista e mentor através do Programa Gene Experts, Thiago Pamplona da Silva Müller. No dia 14, está previsto um bate-papo sobre estratégia com o empresário Rodrigo Luchtenbert (FlowTI). O objetivo do encontro é o de gerar integração empreendedores incubados e o empresário, que será mentor de parte dos negócios que integram o Programa de Incubação do Gene. Ainda prevista para abril, a capacitação “Tópicos Principais em LGPD”, que tratará da Lei Geral de Proteção de Dados e diz respeito tratamento dado às informações pessoais por parte dos negócios, a ser ministrada pelo advogado Dr. Carlos Luiz Persuhn. Edital O edital de seleção ao Programa de Incubação está sempre aberto. A seleção de ideias ocorre de forma contínua. Empreendedores que tenham ideias de negócio ou mesmo um projeto que precisam de orientação e apoio, podem procurar a Incubadora a qualquer momento. Para ter acesso ao edital acesse este link (clique aqui). O Instituto Gene atende na Sala 103, no prédio do Centro de Inovação, que fica na Rua São Paulo, 3366, bairro Itoupava Seca, em Blumenau. Informações: (47) 3321 7800. postada em 05/04/2021 14:39 - 24 visualizações FotosFonte: Prefeitura de Blumenau SC

[curso-online]

Mentoria para Donos de Restaurantes - Masterfood VIP por Thiago Palhares

A Mentoria para Donos de Restaurantes – Masterfood VIP é um programa exclusivo desenvolvido por Thiago Palhares, um mentor experiente e proprietário de restaurantes, que visa transformar a gestão e a rentabilidade dos estabelecimentos participantes. A partir da primeira reunião, você terá ao seu lado um profissional experiente, pronto para trabalhar diretamente no seu negócio, proporcionando…

[blogoslibertarios]

Empresário que não contrata “esquerdista” disse que esquerda é nazista

Foto: Reprodução O empresário que polemizou ao dizer que não contrata “esquerdista”, porque “não trabalha duro” já afirmou que a esquerda é nazista. Tallis Gomes, fundador e mentor da G4 Educação, promovia uma discussão sobre empreendedorismo quando deu outras declarações políticas para donos de negócios. O evento aconteceu em março deste ano, promovido pela G4. Tallis mediava uma discussão sobre…

[r-cienciadedados]

Imersão Bônus | Um panorama completo de tudo o que você aprendeu até aqui

0:03 Oi pessoal tudo bem Eu sou a Marina Ferrares host desse podcast e CEO da faculdade x tivemos uma semana incrível

0:10 com muito conteúdos exclusivos na nossa imersão definitiva em EA e hoje preparamos esse podcast como fechamento

0:16 especial da nossa inversão e para conversar comigo Ten o prazer de trazer duas pessoas incríveis que nos ensinaram

0:22 muito ao longo dessa jornada T aqui hoje com chis fig VP de tecnologia e soluções da Microsoft Brasil que deu uma mega

0:28 aula pra gente de aplicações revolucionárias da ia generativa hoje atualmente né o Cris lidera projetos

0:35 transformacionais nos negócios e na sociedade por meio de vários casos de aplicações práticas com a ia e a ia

0:42 generativa então muito bem-vindo muito feliz de ter você aqui com a gente hoje Cris bom super prazer estar aqui com

0:47 vocês para mim é uma satisfação enorme est aqui com vocês falando um pouco de ai generativo Obrigado de novo pelo

0:55 convite tanto do podcast quanto para a aula de Ea Espero que gostem

1:00 é isso e além do do Cris a gente tá aqui também com a ivoni vasak ela que é e

1:07 diretora de inovação e business mentor da angular Consulting além de fazer

1:12 parte do nosso corpo docente aqui nos cursos de Inteligência Artificial da faculdade XP E que nos deu uma mega aula

1:19 de responsabilidade ética desafios e oportunidades nas aplicações de e acho

1:25 que aqui né também tem uma curiosidade que é uma coincidência que vocês dois já trabalharam juntos na Microsoft há

1:32 tempos atrás né bem-vinda sim Cris foi meu Boss eu fui seu pai primeiro é foi

1:38 meu par depois ele virou meu Boss meu meu incrível Boss né Cris é primeiro

1:44 obrigada pelo convite tá aqui participando com vocês Marina e Cris super feliz mesmo principalmente tá

1:50 dividindo aqui o podcast com Cris e ter colaborado um pouquinho aí né na imersão

1:55 definitiva da da XP educação Espero que as pessoas que vão assistir vão gostar

2:01 bastante é uma das é um dos temas que a gente tem estudado muito e eu acho que a

2:06 responsabilidade e ética e o impacto social da da ia generativa ou de

2:11 qualquer ia é é uma das preocupações de de de times de Pesquisas né Eu no meu

2:18 doutorado é uma das minhas das da minhas da minha linha de pesquisa o impacto social da Inteligência Artificial então

2:25 é ao que eu tenho me dedicado bastante ao que eu tenho estudado bastante Acho que além de vocês dois aqui o Neilson

2:32 acho que foi super importante pra gente conseguir abordar vários tópicos diferentes que envolvem essa questão da

2:37 Inteligência Artificial e que tá tão em Pauta aqui e a ideia hoje é que a gente consiga trazer os principais Highlights

2:44 dos papos num num conhecimento que amarre tudo e que traga pro nosso aluno

2:50 e para para quem tá assistindo a gente aqui uma visão de como esse tema é amplo complexo E como que tudo tá conectado no

2:57 no final do dia né então acho que assim eu tava todo dia que você abre o jornal

3:02 tem 50 notícias que surgem sobre cases novos aplicações diferentes e tudo mais

3:07 acho que a gente tava até tava comentando com vocês do do Case que todo mundo viu do hospital de de inteligência

3:15 artificial na China e ele vai ter robôs para para atender os pacientes e para

3:22 atender o público A ideia é que ele atenda 3.000 pessoas por dia então é uma

3:28 escala muito grande e e que ele já esteja operacional no segundo semestre desse ano então aquilo que muita gente

3:34 pensou que ia demorar muito que era muito futurista já é uma coisa que a gente tá com previsão segundo os estudos

3:42 para tá operacional no segundo semestre desse ano né já tá aí né na verdade né a gente tá achando que é futurista o

3:48 segundo semestre é daqui a é um mês mê a gente tava comentando quando vira o quando vira o semestre aqui já vai

3:56 algumas semanas já já virou mas acho que assim não é só na China e não é é só de hospital robô que vive a inteligência

4:02 artificial né acho que a Microsoft tem vários casos até conectado com com a saúde você trouxe alguns pra gente mas

4:10 queria até que você Contasse um pouco mais porque não tá tão longe né tá perto tá no nosso dia a dia né É E quando a

4:15 gente fala da Inteligência Artificial da saúde já tá sendo aplicada há um bom

4:20 tempo né você pega toda a parte de reconhecimento de imagem que a gente chama de redes convolucionais

4:29 então eu vou fazer um diagnóstico de um tumor de pulmão o modelo de Inteligência

4:36 Artificial já estudou né ele já viu várias e várias várias radiografias muito mais do que um médico conseguiria

4:42 ver na carreira dele inteira e aí ele consegue diagnosticar Ou pelo menos dá a

4:47 não é o bem o diagnóstico mas ele dá a a dica né o o a hipótese falou olha melhor

4:53 esse exame porque eu detectei uma a possibilidade de de um tumor Então tem um um lado vamos dizer da Inteligência

5:00 Artificial preditiva que já tava bem explorado na generativa como ela faz uma

5:06 análise combinatória de dados super eh importante a gente tem utilizado ela

5:11 para pesquisa de novos medicamentos então fazer parte de combinação de moléculas E aí ele vai até extrapola um

5:18 pouco da Inteligência Artificial ele entra também com um pouco de computação quântica para desenvolvimento de novas

5:23 moléculas então é um negócio Mega louco só a doutora tá fazendo phd aqui consegue explicar pra gente e e eu

5:30 sinceramente Oli a matéria achei fantástica mas não não consegui não é muito relacionado com saúde mas a gente

5:37 usou esse tipo de tecnologia para criar baterias que utilizam 70% a menos de

5:42 lítio então para essa parte de sustentabilidade faz todo sentido e

5:48 vacinas etc essa parte de análise de de dados pra busca e troca de materiais tem

5:55 sido explorado muito também outros casos para a parte de Triagem de paciente ess

6:01 daí são os mais convencionais né gente utiliza tipo eu não sei não sei como é que a China vai acabar fazendo mas na

6:07 minha opinião queria ter escutado a Porque tem uma parte de ética super importante e de comilidade de dados se

6:14 realmente vai ser o robô que vai dar o diagnóstico ou se vai ter alguma interação humana pós uma triagem isso

6:20 daí eu acho que legal para para explorar mas caso é o que não falta é isso e e hoje qual que já tá operacional assim

6:29 nos Laboratórios nas farmacêuticas Como que você contou algumas tecnologias né

6:34 Cris mas tem vários casos de uso já para várias o que eu falo de eii nos últimos

6:41 18 meses é todo dia literalmente todo dia e tá usual né crise tá aplicado né

6:48 os modelos algoritmos estão aplicados e assim Às vezes a gente vê até em clínicas menores né não necessariamente

6:54 precisa ser os grandes Laboratórios as clínicas menores por exemplo para diagnóstico para preven Elas já estão

7:00 usando os modelos algoritmos para usar a base de dados que eles têm e eles poderem fazer criar hipóteses ou eh

7:09 alguma consolidação que diga pro paciente ó eh algo que a gente precisa começar a olhar para você sei lá um

7:15 câncer xpto Então já tem modelos algoritmos assim trabalhando a favor do dos médicos né e acho que esse ponto que

7:22 você trouxe é interessante né porque quando a gente pensa muitas vezes vem as grandes empresas as grandes onde tem

7:27 milhões e milhões de de Dólares investidos em pesquisa e desenvolvimento mas hora que você já

7:34 traz que já tá num estágio de nas médias empresas já tá aplicável que que elas

7:40 precisam ter que que você vê que a empresa precisa ter para ser um Enabler de poder usar um modelo de Inteligência

7:46 Artificial ou alguma ferramenta assim eu acho assim desde 2021 a gente vem falando de inteligência artificial no

7:53 modelo muito democratizado né antes disso a gente tinha uma inteligência artificial dentro das un cidades e

8:01 grupos de Pesquisas como uma Microsoft uma IBM uma aws pesquisando e dizendo eu

8:06 tô aplicando em algumas aplicações da comerciais né Eu tô usando nas aplicações comerciais desde 2021 a gente

8:14 começa a entender que a gente tá democratizando a inteligência artificial ela chegou lá no computador da nossa mãe

8:20 lá em casa né da vizinha que quer que crie um treino de academia para ela né

8:26 então a gente democratizou a a inteligência artificial então Eh o custo

8:32 da Inteligência Artificial hoje dentro de uma empresa menor de menor porte ela também ficou barata né ela foi barateada

8:39 a gente tem hoje n ferramentas de mercado free né que a gente pode usar Ou

8:45 a gente pode fazer privada também a gente desenvolve né algoritmos de modelo privado para essas empresas que o custo

8:52 não é caro né então assim já teve um curo para desenvolver essa tecnologia hoje a gente precisa aplicar esses

8:57 modelos que precisa ter é uma equipe boa de Inteligência Artificial por trás disso para poder suportar Eh esses

9:04 modelos né O que a gente vai construir e até pra gente ter o cuidado aí da ética

9:10 né do impacto que a gente cria dentro da principalmente na área da saúde né até onde vai né esse limite né então acho

9:17 que é isso então acho que eh quando chega na nas clínicas menores ou em laboratórios menores é porque barateou

9:24 né o curo tá mais bem mais em conta a gente a gente tá falando de aplicativos hoje que a gente cria apps e a gente tá

9:30 dizendo ó vamos colocar eh chatbots com inteligência artificial em outras épocas

9:36 era algo um pouquinho mais inacessível né hoje tá muito acessível Então acho que tá tá a tecnologia ela barateou

9:44 porque a gente tá democratizando a inteligência artificial né então acho que é isso eu acho que muito que ajudou

9:49 até complementando aqui a baratear a inteligência artificial como um todo foi a Computação em nuv né Antigamente você

9:55 tinha que ter datacenters gigantescos para fazer umao massiva de dados treinar

10:01 os modelos não é barato é bem Custoso tanto de poder computacional quanto de

10:06 energia e a Computação em nuven ela dá uma escala que uma empresa menor que

10:11 teria que ter um data center gigantesco que hoje não precisa né ela pode utilizar através do pago pelo uso né

10:18 então como se fosse uma energia elétrica ou água né usei 10 l pago 10 l então para mim a

10:24 inteligência artificial e não só ela mas toda a parte de análise de dados etc foi

10:30 bem democratizada pela pela Computação em nuven e um ponto que eu acho que é legal colocar também que que é para mim

10:38 para as empresas eh utilizarem bem Inteligência Artificial eles têm que ter uma política

10:43 de dados importante uhum porque se você não tiver uma política de dados importante como é que você alimenta essa

10:48 inteligência artificial então se você tiver os seus dados tiverem Essa era uma pergunta que eu ia fazer inclusive

10:54 porque Como que você mas pode já atrasi e fazer o g Maravilha porque a

10:59 inteligência artificial com dados ruins o que que ela vai fazer com você com a sua empresa vai fazer com que você erre

11:05 com a maior precisão possível é se o dado tiver ruim aí vai alucinar e vai te

11:10 dar dados errados então essa parte da base de dados é fundamental e a base de

11:15 dados E como que você na verdade minha pergunta é pegar esse gancho mas talvez por um outro viés né porque os dados

11:21 eles são sensíveis e muitas vezes as soluções de Inteligência Artificial são de empresas terceiras né como o Ivone E

11:27 você tava comentando tá cada vez mais barateando ficando mais um produto acessível por outro lado os dados que

11:34 vão entrar ali são Dados confidenciais e e muito sensíveis né Qual que é o limite

11:41 também desse o vou falar como Microsoft né a gente

11:46 tem várias eh camadas de segurança tanto pra parte de anonimizar os dados quanto

11:53 paraa parte de promet que às vezes você sofre ataques de engenharia de promet tentando pegar alguma informação

12:00 a gente em todas as camadas são seis camadas que a gente consegue fazer essa animização e tem uma grande diferença

12:07 pras empresas Quando Ela utiliza um por exemplo um chat GPT público uhum para

12:14 quando você utiliza um chat GPT por exemplo dentro do azure na Microsoft quando eu tô trabalhando dentro do do

12:19 azure eu tô trabalhando dentro de uma vamos dizer uma bolha no chat GPT os dados que eu tô colocando ali são meus

12:27 ninguém mais acessa ningém vaiado né é um modelo privado um

12:32 modelo privado eh eu vou utilizar aquele dado para melhorar o modelo para mim uhum vocês não vão conseguir Acessar

12:39 agora na hora que eu utilizo o público aí eu utilizo para treinar o modelo e a

12:45 gente teve vários casos acho que foi da Samsung que colocou um código fonte que não podia lá e acabou indo pra mídia

12:53 Então quando você utiliza e eu sei que muitas empresas acabam utilizando o chat GPT público uhum com como uma ferramenta

13:00 vamos dizer corporativa mas corre o risco de colocar todas as informações confidenciais na na nuvem então A ideia

13:08 é essa parte privada com todas as camadas de segurança e até para escutar

13:13 da Ivon mas um outro ponto importante também que que é quando você pensa na segurança quando principalmente na parte

13:20 corporativa você tem que pensar tudo na parte de de dados privacidade Mas você também tem que pensar em todos os elos

13:26 da cadeia uhum inclusive no usuário né como é que você segura a as informações

13:31 daquele usuário para não ter data loss prevention para ele tá com conformidade de acesso a aos dados que a gente é tão

13:38 seguro quanto o elo mais fraco então se eu não segurar todos os elos da cadeia

13:43 aí eu posso ter um um vazamento ou uma quebra de informação que não depende do do modelo de ai você quebra do outro e

13:51 às vezes o modelo de ai vamos dizer assim levaria a culpa só que não foi ele foi o usuário que que vazou só foi é eu

13:57 acho que eh aí a gente volta lá no onde o Cris tinha falado né acho que quando a gente pensa nos modelos de II e

14:04 inclusive no na privada né que a gente os modelos que a gente usa a gente tem criado PR os nossos clientes modelos

14:10 privados né então o que que a gente precisa pensar antes de tudo e até algumas empresas o primeira pergunta

14:16 para mim é essa né Eh a política e governança desses dados né então como é que eu crio todas essas políticas pra

14:23 gente não não ter esse problema com elos né então como é que eu coloco crio um Framework de governança de dados por

14:29 exemplo para não ter esse problema com elas então a consultoria né Eu acho que

14:34 além não só além da implementação tem uma consultoria antes né Antes de de

14:40 tudo isso pra gente deixar pra gente não depois ter uma culpa do chat GPT de

14:45 vazamento de informação ou de não estar conforme ou de dados sensíveis ser acessado por quem não deveria estar

14:52 acessando E aí tem um problema de é legal também né então eh o o o maior problema nosso acho que o que a gente

14:58 tem que se preocup ocupar é com essa consultoria antes antes de eu criar o meu modelo o que que eu vou fazer meu Framework de de governança minhas

15:06 políticas de de dados isso é importante política de segurança e de dados é importante tá então acho que ess é um

15:12 cam super concordo até complementando eu chamo disso de centro de excelência de de de ai eu costumo brincar que o as

15:20 empresas agora estão fazendo um monte de laboratório de ciências dei né um monte de projetinho de de ai eu falo que é um

15:26 Gremlin né pros os mais novos não vão entender mas procurem aí no bingo no Google a

15:32 referência de Gremlin Gremlin era um monstrinho que se você jogava água ele multiplicava e os projetos de ji muitas

15:37 vezes acabam virando Gremlins e começa a brotar a gente falava muito de Shadow it

15:42 né o o cara que tinha um computadorzinho embaixo da da mesa agora você tem o Shadow ai né o modelinho que eu criei

15:49 para mim para resolver umu probleminha que é de tá separado em várias áreas da empresa e não tem talvez uma estratégia

15:55 ali centralizada uma governança centralizada dessa de consultoria para

16:00 você ter as melhores práticas de governança fundamental perfeito perfeito porque senão daqui a pouco nós vamos

16:06 estar enfrentando a o mesmo problema que a gente enfrentou para dados né a gente quando tava lá no passado cada um

16:12 criando seus dados cada um capturando dados e levando ele para onde ele quisesse e hoje a gente fala ah agora a

16:17 gente tá com dados junto tudo junto mas democratizado né então a gente tá lá no data Ferber construí nosso data Fabric

16:24 mas ao mesmo tempo a gente tá mexe né a gente democratizou então a área de marke não acessa os dados de sei lá do da área

16:31 de RH por exemplo né Então tá tá junto mas tá separado se a gente começa uma ai

16:37 assim né Eh de celular também daqui um pouco nós vamos estar com Ah tem modelo

16:43 da Marina tem o modelo do crise tem modelo da Ivone nenhum tá de acordo com a estratégia da companhia e nenhum se

16:49 comunica né nenhum modelo de de de eii se comunica Então eu acho que daqui uns

16:55 Sei lá acho que não muito tempo né Daqui uns 5 anos a gente já vai ter o mesmo problema que a gente teve com dados também né então eu acho que precisa eu

17:02 eu acho assim todo mundo que quer começar com inteligência artificial deveria buscar uma consultoria séria

17:08 sabe para começar a pensar não só como que eu aplico né mas o antes da

17:13 aplicação o que que eu tenho que fazer que que eu tenho que me preocupar tem empresa que procura a gente e pergunta

17:19 isso né Que tipo de pessoa eu preciso ter aqui para trabalhar comigo essa é uma pergunta boa muito boa né Você

17:24 precisa ter um cara de segurança da informação você precisa ter uma pessoa de ai precisa ter um cientista de dados

17:30 mas né não é só isso né então o que que a gente precisa criar é o Framework é eh

17:35 são as políticas segurança de é é tudo isso que a gente precisa se preocupar então é um projeto mesmo de Inteligência

17:41 Artificial né E se a gente não quer que não esteja de acordo com a estratégia da companhia a gente precisa começar

17:46 direito já que tem tem uma oportunidade de começar vamos começar direito não é verdade é isso melor começar direito do

17:52 que ter que arrumar depois depois porque aí é o caos né a gente como consultoria não vai ligar tá Cris a gente vai gostar

17:57 de ter trabalho né mas assim é mas vai dar muito mais trabalho mas é porque às vezes é natural né do

18:04 ser humano pensar assim o que que ele já quer resolver no curto prazo para amanhã no trabalho dele já sair fazendo alguma

18:09 coisa mas se não tem essa estruturação por trás essa conexão até os modelos Gia eles vão ver fragmentos né que vai ver o

18:16 dado de marketing o outro vai ser treinado e não vai ter um modelo treinado com dados em geral e Mas eles T

18:22 até uma linha de pesquisa que vai né modelos mais vamos dizer assim

18:27 especializados daí ele cria o que vai ser a próxima na minha cabeça a próxima revolução de ai são os agentes que daí

18:33 ele consegue falar com vários modelos especializados para te dar uma resposta entendi é como se ele fosse buscar você

18:39 não precisa construir um modelo Central você constrói modelos separados e eles os micro agentes ou faz multidomínio

18:46 conseguem buscar E e trazer mas é eles fazem modelos vamos dizer assim menores

18:51 porque a simplifica essa talvez ou estrutura de uma forma diferente essa etapa Inicial e e você consegue conectar

18:59 domínios né são os slms né que a gente tem o llm que são os lard o s é o menorzinho Então você consegue rodar

19:05 local é por isso você diminui um pouco da da complexidade da estruturação Inicial né e acho que a gente pincelou

19:12 aqui algumas vezes mas vamos pensar um pouco no tema da ética né então se a

19:18 gente volta para esse hospital chinês ou futuro Hospital chinês eles trazem que

19:23 Putz já tá com uma nota no exame médico americano de mais de 93% de acerto então

19:29 tem uma acuracidade alta que vai conseguir atender muito mais gente porque vai ficar muito mais barato você

19:35 atender com um robô do que atender com com médico a longo prazo fic mais barato né a longo prazo quando tiver instalado

19:43 escalável e tudo mais aí aí essa é a promessa mas ainda assim para todo mundo

19:49 que eu conversei sobre isso a primeira reação que veio foi uma estranheza muito grande é o impacto na verdade né não é

19:55 nem assim tipo vai dar certo ou não mas é o impacto né de você entrar no hospital e não V uma figura humana né

20:01 para te atender né Eu acho que tem esse Impacto né É É tipo você entrar num laboratório e só ver máquina né faço né

20:07 em outros períodos a gente olhar falar faço o que com isso sem ter pessoas né Eh eu acho que acho que é mais o impacto

20:13 mesmo de você entrar num ambiente aonde você vai ter que se relacionar com as máquinas né então acho que é mais isso n

20:19 e eu acho que a estresa também além das máquinas mas é a questão ética por trás daquilo e a questão de onde que tá o o

20:26 limite aí acho que vale comentar um pouquinho assim porque é então eu acho

20:32 assim com relação à ética e responsabilidade a gente ainda tem uma evolução muito grande para fazer né a

20:39 gente não tem os Marcos né a gente todas as os projetos de lei que estão tramitando hoje no senado são eh ideias

20:47 que a população e pessoas de de tecnologias as grandes empresas de tecnologia estão participando e

20:53 Começando a escrever mas a gente não tem nada maduro ainda para dizer né Ó até aqui vai uma relação máquina daqui paraa

20:59 frente a relação homem né Eu acho que hoje ainda a gente tá trabalhando muito no bom senso né Outro dia eu fui fazer

21:06 uma uma palestra para um pro time de RH que o o maior problema para eles hoje é

21:11 a questão da do da robotização né dos processos seletivos por exemplo e e como

21:17 que fica essa sensibilização né de como é que eu como humana quando eu seleciono

21:23 como é que eu faço esse mesmo tipo de seleção com um robô fazendo essa seleção né tem prós e contras né porque o robô

21:31 não se a gente tirar todos os vieses dele ele não tem vieses né Às vezes eu venho fazer uma entrevista com o Cris o

21:37 Cris olha para mim fala pô Não gostei da cor dos olhos da Ivone né e implica ali e fala meu não vai passar porque ela não

21:43 tem olho azul gostaria de olho azul né e tem um negócio Isso é do ser humano né o

21:49 robô se a gente realmente fizer as auditorias e os complices de vies ele não vai ter isso então Teoricamente ele

21:55 selecionaria de uma forma competência Qual é a competência que nós estamos buscando pá ele vai lá e te traz agora

22:02 essa sensibilização né de ter empatia né com a cultura também do exato você olhar

22:08 nos olhos e falar meu tem um Um negócio diferente naquela pessoa porque isso é feeling né Isso não é robô que sente se

22:15 eu olho e falo meu eu conectei com essa pessoa nunca vi essa pessoa mas parece que eu gostei não tem um negócio assim

22:20 vai funcionar para trabalhar comigo naquele senti energia né Como que o robô sente energia não tem isso né então

22:27 assim e e e é o que eu falei então assim a gente vai do nosso do do que a gente

22:32 vai levar como ética é esse padrão até onde o robô consegue né a gente consegue

22:38 programar e a gente consegue tirar todos os vieses para ele poder nos ajudar a fazer o mais maçante do tipo recebi

22:44 5.000 currículos Outro dia eu tava olhando lá uma uma vaga no Linkedin num dia recebeu 150 aplicações é desumano

22:53 como é que o cara vai ler 150 currículos Naquele dia não vai conseguir é como que ele lê na profundidade né é agora o robô

23:00 se você botou lá o algoritmo correto para ele ele vai ler em algumas horas não uma hora eu acho que ele consegue

23:06 ler e faz uma seleção para você dizendo olha Cris do perfil que você tá precisando de 150 currículos tem 10

23:14 Pronto agora 10 ele consegue ler com profundidade então assim eu acho que

23:19 esse é o nosso é o nosso limite você entendeu então assim até onde tá muito massivo Aonde tá muito repetitivo a

23:26 gente vai colocar a história do robô pra frente a gente vai colocar o quê a nossa história a história do humano né a

23:33 empatia o nosso feeling O que que a gente gostaria então do tipo Marina vai entrevistar ela como ce da da XP

23:40 educação ela quer olhar né cultura quer olhar por eu dei uma olhada no na rede

23:46 social da pessoa para ver se bate né com a cultura que a que a XP quer então é isso que a gente acaba olhando né então

23:53 eu acho que o limite tá aí sabe acho que a ética tá aí agora ética no no modelo

23:58 eh estruturado né de que a gente tá tentando eh criar é isso é tirar todos

24:06 os vieses né a gente ter os programas tem várias ferramentas hoje de auditoria pra gente tirar todos esses vieses as

24:13 empresas precisam estar comprometidas de que o o viés ele não existe uma vez só

24:19 ele é cíclico eu preciso passar ele temporariamente então tipo eh Vamos

24:24 colocar dentro da nossa política que a cada três meses nós vamos rodar uma ferramenta de viés porque aí toda todo

24:30 viés que sai ali todo eh eh eh falha Que Saí ali a gente vai fazer correções né

24:37 Eh quando sair as pls quando sair os Marcos vamos atentar e vamos trazer para

24:43 dentro também da da nossa programação né a gente participar de eventos como esse

24:48 pra gente levar pra sociedade até onde a gente quer a inteligência da da né E até

24:54 onde entra o ser humano até para acalmar né porque quando a gente pessoas de tecnologia Fala um pouquinho de que

25:00 Calma gente né Inteligência Artificial não vai resolver tudo eles se acalmam também né então esse debate é importante

25:06 e a gente participar acompanhar né tá acompanhando as peles né como é que tá

25:11 tudo isso com a legalidade de tudo isso acho que acho que esse é o caminho tá essa por isso que a gente fala né Não só

25:18 ética mas responsabilidade né todo toda pessoa tem responsabilidade com o que que tá criando né então quando o Cris

25:25 fala né do do bichinho que você joga lá jogou água ele esp é mais ou menos isso mas é qual a sua responsabilidade em

25:31 cima disso do tipo conteúdo marketing hoje pode fazer conteúdos com o chat GPT

25:37 se é privado ele tá criando lá o conteúdo que ele ele sabe que é o correto mas se ele tá usando público ele

25:45 ele tem certeza que ele tá fazendo um q daquilo ele tá lendo aquele conteúdo e validando se aquilo lá é verdade ou se

25:51 não é uma fake News se a gente não acabou de criar uma fake News né então é isso que a gente tem que ter como

25:56 responsabilidade né então Ach acho que esse cinho né responsabilidade concordo com você vai desde o fabricante por

26:02 exemplo no meu caso até a ponta o usuário né então são várias eh

26:08 det 1000% alinhado acho que a questão de regulamentação estamos longe ainda

26:13 estamos longe porque passa por esferas né tem a esfera do usuário da empresa do

26:19 governo enfim da sociedade sociedade por is acho que a questão da da Consultoria

26:24 ela ajuda como a gente não tem uma regulamentação forte pelo menos dentro da da empresa que como é que a gente

26:30 espera criar os modelos como é que a gente espera que os pessoas utilizem o modelo a gente consegue criar de uma

26:35 forma mais controlada do que deixar louco enquanto não vem uma regulamentação eu acho que cada mercado

26:41 vai acabar também se regulando de uma forma mais eh específica no mercado financeiro vai

26:47 por uma regulamentação específica acho que o bassé super sempre um top a a

26:54 parte médica CRM vai acabar dando uma normativa tambm também acho que ali vai ter algumas As instituições vão acabar

27:02 se regulando antes da gente ter uma regulamentação oficial vamos dizer assim do vamos ter uma oficiosa de sistema

27:08 oficial mas que o mercado acaba se ajustando E e essa parte

27:13 de das validações concordo plenamente sempre

27:19 importantíssimo a gente tem um time em segurança a gente chamava de Red Team né que ficava tentando atacar lá e de BL

27:25 team tentando defender PR EA a gente criou a mesma coisa eu tenho um time que fica atacando no bom sentido o modelo de

27:32 ai para tentar pegar vieses verdade é ent então e daí todos os tipos de vies e

27:37 quando acha daí a gente faz os Reporters etc então eu tenho um time vamos dizer assim de Engenheiros de de promut sempre

27:44 atacando para ver se consegue pegar algum viés também é isso aí é isso tem que ser cíclico né Cris eu acho que é

27:51 ferramenta de vieses tem que passar eu a a nossa recomendação é cada três meses passar e sem brincadeira encontra

27:58 vulnerabilidade e encontra vieses toda vez que passa então e aí fazer a correção no algoritmo fazer a correção

28:04 porque vai indo numa direção uns três meses vai desviando por isso que quando a gente fala assim ó as squads por

28:10 exemplo de Inteligência Artificial ela deve ser diversa Ela deve ter pessoas

28:15 multiculturais porque evita vieses também quando a gente tem pessoas de né

28:21 mesmo mesma cultura fazendo aquele modelo eh assim inconsciente ele vai

28:26 para algum viés ele vai para algum vium eh eu eu brigo bastante com isso toda vez que a gente vai criar eu falo ó bota

28:33 menina gente lá do nordeste gente aqui do Sul para trabalhar para trabalhar junto Porque evita algum alguns vieses

28:40 sim e realmente evita tá então e acho que aí conecta até com a discussão de diversidade né porque ela é muito

28:47 importante para você conseguir ter uma perspectiva mais global e incluir diversos pontos de vist uma coisa que eu fico pensando toda vez que nem dos

28:54 hospitais né Ah todos os enfermeiros todos os médicos vão ser robôs né a gente né Nós estamos na quarta revolução

29:01 aqui e cada revolução ela trouxe um um negócio assustador para para sua revolução né e e a gente sobreviveu né

29:09 alguns empregos se foram outros foram remodelados né outros nasceram nasceram

29:14 novos agora na Inteligência Artificial tá nascendo n empregos né Eh novos cargos novas funções então assim é é

29:22 mais uma onda né de que daqui um tempo a gente vai olhar falar você acha a gente tinha medo de ser atendido que uma

29:28 enfermeira roubou não é assim olha isso que prático agora totem vocês lembram do totem de banco cara tinha gente que não

29:34 ia no banco para ser atendido pelo tótem não ia né e a ibem começou a implantar

29:40 os tótens nos bancos e as pessoas olhavam falaram meu não vou fazer esse negócio né meu pai não ia meu pai não ia

29:46 em tot ele ia lá falar com a moça para fazer a transação dele passou um tempo tava todo mundo sendo atendido por totem

29:53 né Aí quando veio o app do banco alguns começaram a usar o App do do banco meu

29:59 pai não usou meu pai é o atrasado da revolução meu pai demora mais pra

30:04 tecnologia Ah eu vou lá no banco tirar um estrado falei pai tira pelo app não

30:09 esse negócio aí complicado e não sei o não é complicado aí mostrava para ele e tal não não vou usar não vou ia pro

30:15 banco e e alguns já usando né senhores já mais idosos já usando o app Então

30:21 tudo é assustador quando é novo né mas a gente usa né a gente acaba usando não é assim é o na pandemia eu eu já fazia

30:28 isso um pouquinho antes mas na pandemia a gente começou a fazer muito compra pela internet não é hoje tem gente que

30:34 não vai mais em mercado né eu não ia não ia também eu não ia na pandemia não fui

30:41 E continuo não indo né Na hora que o o o Pão de Açúcar perto da minha casa inventou delivery porque é do lado da

30:46 minha casa então o menino vai entregar sabe assim na época ia entregar agora tem o motoboy que leva mas o menino ia

30:52 com o carrinho entregar Uhum E eu sempre comprei assim e sabia que estava em boas mãos porque eles escolhiam eles mesmos

30:59 escolhem pra gente e é um trabalho você ir no supermercado né hoje não hoje a gente já se acostumou não se acostumamos

31:06 e às vezes você vai num lugar você você fala assim ah deixa eu ver se ele não entrega não é assim primeira coisa que a gente faz né Deixa eu ver se não tem um

31:12 aplicativo alguma coisa que os aplicativos de compra pela internet tem coisa que às vezes eu compro um negocinho só tem aquela assinatura né

31:19 você não paga Fred ele vai lá entregar em casa no mesmo dia então você fala gente você se acostuma não se acostuma

31:25 então é um é um costume eu acho Tem coisa que V vou na loja olho e compr e

31:31 volto para comprar Eu também é porque você pesquisa eh em vários players né eu também Também Faço isso Olho Vejo o

31:37 tamanho vejo o que que é antes a gente tinha um problema de comprar porque ia demorar para chegar

31:43 agora agora chega no mesmo dia é é agora tá muito rápido mas acho que o que assusta também é a velocidade com que as

31:50 coisas estão mudando né no tempo dos meus avós dos meus pais demorava mais para surgir uma coisa nova e acho que

31:56 essas gerações agora a nossa e cada vez mais as que vem e elas vão ter uma

32:01 capacidade de se adaptar a essas mudanças porque não vai ter um ciclo mais tão longo como foi surgiu a

32:07 internet depois o delivery enfim todas as revoluções que foram surgindo acho que agora vai intensificar muito né E

32:14 essa resiliência de aprender constante vai ser muito necessário é o eii vai acelerar deve acelerar muito a essa

32:20 parte de de inovação a gente tá vendo aqui um um bunk A gente já mais viu você colocou a gente tá na quarta revolução

32:26 cada uma das rolu o tempo foi menor foi agora maior eu não

32:31 sei não sei se vai ter mais revoluções ou a gente vai achar que é a mesma revolução a mesma onda falam que é

32:37 exponencial né que o tempo vai ser cada vez mais a percepção de tempo vai ser cada vez mais

32:42 exponencial nessa revolução que a gente percebe assim a gente fala em transformação digital né E aí dentro da

32:48 transformação a gente já criou ondas dentro da transformação né a gente fala agora é a onda de dados subas é não é

32:54 sub onas agora é a onda de Inteligência Artificial a quântica não sei o qu Então acho que acho que essa essa revolução

33:01 ela vai ser maior mesmo eu não sei nem se vai ser a última e dentro dela ter sub onas né então acho que vai ser uma

33:07 uma evolução né e outro aspecto que pega muito ao mercado de trabalho né a diretora do FMI falou é o Tsunami no

33:14 mercado a inteligência artificial é o Tsunami no mercado de trabalho né é porque assim hoje a gente vai a gente

33:20 vai ter que buscar profissionais eh que estão com a cultura de inovação né e

33:26 cultura de inovação é é aquele profissional que desde cedo aprendeu a estudar sempre né porque tem gente que

33:33 fez uma universidade no nunca mais né E tá lá vivendo sobrevivendo a gente de

33:39 tecnologia a gente já vivia isso há bastante tempo né a gente toda hora que eu lembro do azure a gente abriu eu fui

33:46 trabalhar na Microsoft eu falar gente eu não sou de infra né não sei o quê Eu sou de application não calma é application é

33:52 serviço aí abri o portfólio do ezer tinha lá 512 serviços bacana vou aprender Deus 512 serviços aí dava uma

34:00 semana eu abria de novo Uai parece que aumentou o serviço né então assim é um negócio que você exponencialmente Você

34:06 estuda todos os dias e aprende sozinho né você tem que aprender sozinho então a cultura de inovação é exatamente isso a

34:11 gente vai precisar cada vez mais de pessoas que queiram estudar sozinhos e queiram Aprender todo dia alguma coisa

34:18 nova né E tem esse poder mesmo de criatividade né então acho que a geração z ela tá indo muito de encontro ao que a

34:25 gente tá criando agora como profissional de de de ai por exemplo né eles eles

34:31 estão buscando coisas que eu acho que é muito do profissional de Cultura de inovação né é um profissional que quer

34:37 equilibrar a vida pessoal da vida de trabalho é um profissional que aprende sozinho você você fala às vezes para ele

34:43 falar Pergunta pro seu professor lá né fala não pode deixar eu vou ver como é que resolve esse negócio ele não vai mais perguntar pro professor vou ver um

34:49 vídeo vou aprender uma parte não vai você entendeu ele faz a unha sozinha ele faz o o penteado sozinho ele corta a

34:55 calça dele faz o novo modelo sozinho é diferente eles são diferenciados né então eu acho que esse profissional muda

35:03 muito então aí o impacto dos empregos vai acho que é o que mais vai impactar

35:08 pra gente porque tem gente que não não não se movimenta dessa forma né Tem

35:14 gente que não se movimenta dessa forma e tá tudo bem né agora tem gente que vai demorar mais né como todo emprego né nas

35:21 outras revoluções não não não acabou o monte de emprego acabou né E quem movimentou movimentou quem movimentou

35:28 ficou sem emprego né é isso e acho que também tem um um ponto né Cris assim se

35:34 essa necessidade desse profissional tá atrelada com a velocidade que a empresa precisa de talento né porque eu acho que

35:41 dá para sentir já um descasamento entre a velocidade que as empresas estão puxando e a encontrar essas pessoas né É

35:48 quando a galera fala ah o eiia vai roubar meu emprego normalmente eu falo que a pergunta é errada a pergunta certa

35:54 é quem conhece out trabalha melhor com a ai que vai roubar seu emprego essa para

36:01 mim é a grande diferença por isso a parte de Reis Killing é fundamental né então como é que eu eu capacito hoje os

36:07 profissionais existentes para conseguirem trabalhar da melhor forma com EA então essa parte de inovação

36:14 Fundamental e alguns empregos sim vão deixar de existir mas vários outros como to da

36:21 revolução vão surgir engenharia de promot é um que já começou e assim vai

36:26 né Eu acho que o o potencial de novos empregos é muito

36:32 maior do que a a queda desde que a gente tenha profissionais preparados treinados

36:38 que hoje esse é o Esse é o grande problema Parabéns de novo pela pela

36:44 iniciativa que eu entendo isso como uma forma de reskilling super importante aqui da fac iniciativa da faculdade né

36:52 Total total e hoje em Company também né Cris a gente vê que algumas áreas de

36:57 algumas companhias já contratam eh esse esse tipo de treinamento dentro da

37:02 companhia para poder fazer o reskill às vezes um upskill né e a gente tá tá fazendo isso também porque eu acho que

37:08 isso daí é é algo que quem tá preocupado lá na frente né fazendo seu planejamento estratégico para Inteligência Artificial

37:15 tá vendo isso então e hoje é o tema que a maioria das empresas estão tão buscando e tão focado e tão preocupada

37:21 com a falta de de profissional que tem Skill que consiga levar pro pro dir

37:27 ionamento né assim ó na semana Durante a semana eu acho que eu recebo mais de cinco pings de RH deivon Você conhece

37:35 algun cientista de dados para me indicar cara eu falei meu eu vou montar um negócio de cientista de dados sabe toda

37:42 vez que um pingar comissão para mim pá pá e normalmente vem com um bom né Você parece um bom cientista daquele daqueles

37:48 que você indica Ivon olha e fala assim cara conheço né uma meia dúzia Mas tá tudo trabalhando e ganhando bem não vão

37:55 trocar não vão trocar puxa nós estamos aqui com vaga e não sei eh Assim como as

38:00 outras quatro que me pingar também estão com vagas entendeu então é isso é oportunidade É uma grande oportunidade

38:07 vai estudar eu né a faculdade aqui tem um curso só de centas de dados vai estudar meu com inteligência artificial

38:13 sim você vai estudar né então não tem desculpa para você não tá na cultura da Inovação né não tem é muito mais uma

38:19 vontade de buscar e tudo mais né tem diferentes tipos de de cursos e cursos

38:25 mais rápidos cursos com certific

38:35 Claro porque a quantidade de pessoas falando disso de líderes de todas as empresas trazendo esse ponto é muito

38:41 grande né então acho que vem v n é legal você fazer vários tipos de cursos diferentes também você pegar

38:49 perspectivas Diferentes né então de vieses Exatamente exatamente você pega

38:56 faz um curso mais focado por por uma área específica ou mais abrangente E aí você começa eh entender com outros

39:03 ângulos também e consolida né Eu acho que você consegue consolidar é que nem leitura né hoje a gente tem uma vasta

39:10 bibliografia né de Inteligência Artificial eu eu estudo Inteligência Artificial desde 2002 né Aí lá no meu

39:16 mestrado em 2004 foi onde eu fui aplicar agentes inteligentes já eh mas tinha pouca bibliografia pouquíssima assim

39:23 então tinha as internacionais ali que era que eu até comprei um livro que custava assim tipo hoje uns R 1000 né

39:31 Comprei o livro porque fazia parte da bibliografia mas assim se eu quisesse esse acesso eu ia lá no ITA perguntava

39:37 pro cara phd Inteligência Artificial ia lá na USP para poder ter acesso né Hoje

39:43 não tem vários livros escritos e assim das bibliografias que que as pessoas estão colocando tem bibliografia muito

39:49 boa brasileira né e de acesso r$ 50 R 30 R 48 então é de acesso né então eu acho

39:56 que não tem desculpa para você não estudar sabe não tem é é o a democratização ela não é só do acesso à

40:03 inteligência mas a tudo que traz a inteligência artificial acho que isso que isso que é o é o bacana isso tá me

40:10 deixando bastante feliz isso acho isso bacana bem bacana mesmo porque era meio extraterrestre né esse negócio de

40:16 Inteligência Artificial né era e e o acesso à informação também era muito mais difícil só com livro aí veio enfim

40:22 foi mudando muit e hoje assim você vê né escritórios de advocacia usando a inteligência artificial

40:27 desde redigir contratos a a fazer transcrição de reuniões para você poder

40:33 escrever atas mais mais bem escritas ou eh criar algum Framework para aquela

40:38 empresa Então assim tá tá muito democratizado esse negócio tá Tá bacana tá bem bacana a única coisa é o cuidado

40:45 que a gente tem que ter eh com a nossa responsabilidade em cima dos monstrinhos que nós vamos criando né para fazer de

40:51 uma forma organizada e que atenda os objetivos estratégicos não esperar só do governo isso sabe então assim eu acho

40:58 que por exemplo a Microsoft como grande nome ela tem grande responsabilidade né nisso qual o tipo de até onde vai a

41:07 nossa limitação uma empresa como Microsoft ela tem essa responsabilidade né e assim lançando CoPilot tal então

41:14 você vê que tem uma preocupação né em cima de do quanto isso é Impacto pra sociedade Quanto é Impacto PR pesquisa

41:21 pras áreas Então acho que é é bem isso mesmo né excelente acho que a i essa revolução da como a gente tá trazendo né

41:29 e o mercado tá trazendo ele tem muitas Faces né ela tem muitas faces tem a face da empresa do mercado da carreira de

41:35 cada um dos profissionais é um tema com muitas muitas faes que acho que a gente não pode olhar só para uma ver a

41:42 produtividade no esquecer a ética ou olhar só pra ética engessar e não trazer o avanço né então acho que ao longo

41:50 daqui para frente Como já tá sendo cada vez mais vai ser debatido esse tipo de de tema novos casos vão surgir outros

41:56 hospitais e outros cases como do hospital vão vão vir então acho que assim é muito bom tá próximo né Acho que

42:04 nossos alunos e todo mundo aqui que tá assistindo a gente deve estar muito feliz com esse tipo de de papo e

42:09 conseguindo aprofundar e acho que esse vai ser o o segredo ter esse equilíbrio

42:15 e tá aberto com a Inovação né Queria muito agradecer a presença de vocês dois

42:20 e pedir para cada um trazer uma palavra final deixar uma mensagem ali e como que as pessoas conseguem achar vocês se elas

42:27 quiserem se conectar também aqui na na sequência papo super rico eh muito feliz de novo pelo pelo convite

42:36 é acho uma das épocas mais empolgantes da da tecnologia né É difícil você pegar

42:43 algumas revoluções desde do do comecinho e como no caso como fornecedor né como

42:48 fabricante tô bem inserido Então vê eh surgir essa revolução o impacto acho

42:55 para quem tá trabalhando com com e o pessoal tanto que faz o uso quanto

43:01 desenvolve não tem uma revolução mercado de trabalho tão impactante quanto o ai

43:08 principalmente o ai generativo agora então você pegar parte de produtividade super parte de ética a parte de que a

43:14 gente falou de capacitação que antigamente falou ah eh tinha que comprar os livros mas pessoas aprendem

43:21 de formas diferentes então essa parte de democratização eh tem sido extremamente rica certe

43:27 bem animado pro que tá por vir também né então Obrigado de novo

43:34 pessoal é eu eu acho assim eu sou uma idealizadora de Inteligência Artificial

43:39 há muito tempo né e eu já dei disciplinas em nas universidades

43:44 estaduais Inteligência Artificial e sempre achei assim algo muito distante né a gente tinha as nossas aplicações

43:51 dentro das Universidades a gente aplicava e ficava em pesquisas né e para mim era lamentável

43:57 tudo isso né então assim tudo que a gente estudava ali a gente sabia que um dia ia chegar numa indústria para ser

44:02 aplicada mas ia demorar muito tempo né então assim eu também tô bastante empolgada agora eh pela pela forma como

44:09 a gente consegue levar tudo isso de tecnologia pras pequenas e pras Grandes

44:14 Empresas e e poder eh eh realmente contribuir com inovação obviamente de

44:20 uma forma muito ética e responsável mas a gente poder Inovar mesmo né então não pensar mais em coisas está mas pensar em

44:28 coisas cognitivas em em resposta cognitiva é coisas que Tragam realmente inovação pra gente então assim a palavra

44:35 de ordem é estudem né e não se apegue a estudar uma coisa só estudem várias coisas né Eh seja mais generalista menos

44:43 especialista né Eu acho que hoje a a a liderança ela requer né pessoas que

44:50 estejam e olhando floresta e não olhando mais árvore né em alguma época Nossa de

44:55 alguma revolução a gente tinha que ser mais especialista hoje a gente tem que ser mais generalista e a inteligência

45:01 artificial ela pede isso né porque antes a gente tinha muito de eh olhar por negócios né hoje a gente já não olha

45:08 mais por negócio a gente tá olhando por pela solução que a gente tá dando então não importa o negócio que a gente tá

45:13 cuidando então estudar é a palavra de ord Essa é minha mensagem né onde me encontro lá no Linkedin eu sou Ivon vass

45:20 n no Linkedin também tá E no Instagram também eu sou Ivon vass e eu Cris fig no

45:27 LinkedIn e Cris fig no Instagram pode encontrar nos dois Cris com ch é isso

45:33 vamos manter esse relacionamento mais próximo aqui cada vez mais trazer

45:38 novidades e coisas para para todo mundo porque acho que o mercado tá muito aquecido e tem muita coisa nova muita

45:45 coisa boa surgindo e tá perto de quem faz de quem lidera na ponta é o segredo então com certe obrigada agora que você

45:53 deu o primeiro passo para se tornar um especialista em ia Passou por toda a nossa trilha da imersão definitiva e

45:59 chegou até esse conteúdo você tem a chance de finalizar com chave de ouro se matriculando em uma das nossas pós com

46:06 inteligência artificial é a sua chance de aprender com experts que fazem a ia acontecer todos os dias chegou a sua

46:12 hora de liderar essa mudança e tenho certeza que com a faculdade XP você vai muito além então se você quer acelerar

46:17 sua carreira e se tornar um profissional de Tech capaz de se diferenciar da maioria não perca essa condição

46:22 exclusiva de se matricular e embarcar junto com a gente nessa jornada de trans formação para você se transformar um

46:28 verdadeiro especialista de inteligência artificial

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Quais são as probabilidades de ganhar na loteria raspadinha e como aumentar minhas chances de sucesso?

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Quais são as probabilidades de ganhar na loteria raspadinha e como aumentar minhas chances de sucesso?

Probabilidades de ganhar na loteria raspadinha

As loterias de raspadinha são uma forma popular de entretenimento que oferece a chance de ganhar prêmios instantâneos. No entanto, é importante entender as probabilidades envolvidas antes de investir dinheiro nesse tipo de jogo.

As chances de ganhar na loteria de raspadinha variam dependendo do jogo específico e do valor do prêmio. Geralmente, as probabilidades são indicadas na parte de trás do cartão de raspadinha ou no site oficial da loteria.

Em geral, as probabilidades de ganhar na loteria de raspadinha são menores do que em outras formas de loteria, como a Mega-Sena ou a Quina. Isso ocorre porque os prêmios são menores e os jogos são mais rápidos, o que significa que mais pessoas estão competindo pelos mesmos prêmios.

No entanto, mesmo com probabilidades relativamente baixas, muitas pessoas ainda gostam de jogar na loteria de raspadinha pela emoção e pela chance de ganhar um prêmio instantâneo. É importante lembrar que jogar na loteria deve ser visto como uma forma de entretenimento, e não como uma maneira de ganhar dinheiro.

Para aumentar suas chances de ganhar na loteria de raspadinha, você pode optar por comprar cartões com preços mais altos, pois geralmente têm prêmios maiores e melhores probabilidades de ganhar. Além disso, é importante definir um orçamento e não gastar mais do que você pode perder.

Em resumo, as chances de ganhar na loteria de raspadinha são relativamente baixas, mas muitas pessoas ainda gostam de jogar pela emoção e pela chance de ganhar um prêmio instantâneo. No entanto, é importante jogar com responsabilidade e nunca gastar mais do que você pode perder.

Estratégias para aumentar as chances de sucesso

Claro, aqui está o artigo:

Quando se trata de alcançar o sucesso em qualquer empreendimento, seja nos negócios, na vida pessoal ou em outras áreas, é essencial ter estratégias bem definidas para aumentar as chances de atingir seus objetivos. Existem várias abordagens que podem ser adotadas para maximizar suas chances de sucesso, e neste artigo, vamos explorar algumas delas.

Uma das estratégias fundamentais para aumentar as chances de sucesso é estabelecer metas claras e alcançáveis. Ao definir objetivos específicos e mensuráveis, você cria uma direção clara para o seu trabalho e pode acompanhar seu progresso de forma mais eficaz.

Além disso, é importante desenvolver um plano de ação detalhado para alcançar essas metas. Isso pode incluir a identificação de recursos necessários, a alocação de tempo e esforço adequados e a antecipação de possíveis obstáculos que possam surgir no caminho.

Outra estratégia importante é cultivar uma mentalidade positiva e resiliente. O sucesso muitas vezes requer enfrentar desafios e superar adversidades, e é crucial manter uma atitude otimista e persistente, mesmo quando as coisas ficam difíceis.

Além disso, é útil buscar orientação e apoio de outras pessoas. Isso pode incluir mentores, colegas de trabalho, amigos ou membros da família que possam oferecer conselhos, insights e encorajamento ao longo do caminho.

Por fim, é essencial manter-se flexível e adaptável às mudanças. O sucesso raramente acontece de acordo com um plano rígido, e é importante estar aberto a ajustar suas estratégias e táticas conforme necessário para alcançar seus objetivos.

Em resumo, ao adotar essas estratégias-chave, você pode aumentar significativamente suas chances de sucesso em qualquer empreendimento que escolha perseguir. Com metas claras, um plano de ação sólido, uma mentalidade positiva, apoio adequado e flexibilidade, você estará bem posicionado para alcançar seus sonhos e aspirações.

Fatores que influenciam as probabilidades de vitória

Certamente! Aqui está o artigo sobre os fatores que influenciam as probabilidades de vitória:

As probabilidades de vitória em qualquer empreendimento, seja nos esportes, nos negócios ou em qualquer outra área da vida, são influenciadas por uma série de fatores que podem determinar o resultado final. Vamos explorar alguns desses fatores e como eles podem afetar suas chances de sucesso.

Preparação e Treinamento: Em muitos casos, a preparação é fundamental para alcançar a vitória. Nos esportes, por exemplo, atletas que se dedicam ao treinamento físico e técnico têm maiores chances de vencer. O mesmo vale para outras áreas, onde o conhecimento e a prática são essenciais para alcançar resultados positivos.

Estratégia e Planejamento: Ter uma estratégia sólida e um plano bem definido pode aumentar significativamente suas chances de sucesso. Seja em uma competição esportiva ou no mundo dos negócios, saber como abordar uma situação e antecipar os movimentos do oponente ou concorrente pode fazer toda a diferença.

Fatores Externos: Além dos aspectos internos, como habilidade e preparação, fatores externos também podem influenciar as probabilidades de vitória. Condições climáticas, o desempenho de outros competidores e até mesmo a sorte podem desempenhar um papel importante no resultado final.

Persistência e Resiliência: Nem sempre o caminho para a vitória é fácil ou direto. É importante ter persistência e resiliência para superar obstáculos e continuar avançando, mesmo diante de desafios e adversidades.

Em resumo, as probabilidades de vitória são influenciadas por uma combinação de fatores internos e externos, incluindo preparação, estratégia, condições externas e atitude mental. Ao reconhecer e entender esses fatores, você pode aumentar suas chances de alcançar o sucesso em qualquer empreendimento que se proponha a realizar.

Análise das chances de ganhar em diferentes jogos de raspadinha

As raspadinhas são uma forma popular de loteria instantânea, oferecendo a emoção de descobrir instantaneamente se você ganhou algum prêmio. No entanto, antes de comprar uma raspadinha, é importante entender as chances de ganhar em diferentes jogos disponíveis.

Cada jogo de raspadinha tem suas próprias probabilidades de ganhar, que são determinadas pelo número de bilhetes impressos e a distribuição dos prêmios. Geralmente, quanto maior o prêmio máximo, menores são as chances de ganhar.

Por exemplo, em jogos onde o prêmio máximo é muito alto, as chances de ganhar o prêmio principal podem ser de apenas uma em vários milhões. Por outro lado, jogos com prêmios menores geralmente oferecem chances mais altas de ganhar, às vezes tão boas quanto uma em cinco ou uma em dez.

Além disso, algumas raspadinhas podem ter prêmios secundários, como valores em dinheiro menores ou prêmios de consolação. As chances de ganhar esses prêmios também variam de acordo com o jogo.

Ao escolher uma raspadinha para jogar, é importante considerar suas preferências pessoais, bem como suas expectativas em relação ao prêmio. Se você está buscando uma grande vitória, pode optar por um jogo com um prêmio máximo substancial, mesmo que as chances de ganhar sejam mais baixas. Por outro lado, se você prefere aumentar suas chances de ganhar um prêmio, pode optar por um jogo com prêmios menores, mas chances mais altas de ganhar.

Em resumo, ao jogar raspadinhas, é essencial entender as chances de ganhar em diferentes jogos e escolher aquele que melhor se adapta às suas preferências e objetivos de jogo.

Dicas para maximizar os ganhos na loteria raspadinha

Claro! Aqui está o artigo:

Você já se perguntou como maximizar suas chances de ganhar na loteria de raspadinha? Embora seja um jogo de pura sorte, há algumas estratégias que podem ajudar a aumentar suas chances de sucesso. Aqui estão algumas dicas úteis para maximizar seus ganhos:

Conheça as Probabilidades: Antes de começar a jogar, é importante entender as probabilidades de cada bilhete. Alguns jogos oferecem prêmios maiores, mas também têm chances menores de ganhar. Procure por jogos com probabilidades mais favoráveis.

Varie seus Bilhetes: Em vez de comprar vários bilhetes do mesmo jogo, experimente comprar uma variedade de bilhetes de diferentes jogos. Isso aumenta suas chances de encontrar um bilhete vencedor.

Estabeleça um Orçamento: Como em qualquer forma de jogo, é crucial estabelecer um orçamento e cumpri-lo. Não gaste mais dinheiro do que pode perder. A loteria de raspadinha deve ser vista como uma forma de entretenimento, não como uma fonte de renda.

Participe de Bolões: Juntar-se a um bolão com amigos, familiares ou colegas de trabalho é uma maneira inteligente de aumentar suas chances sem gastar muito dinheiro. Ao compartilhar os custos dos bilhetes, você pode comprar mais e potencialmente aumentar seus ganhos.

Verifique os Prêmios Não Reclamados: Às vezes, as pessoas perdem ou esquecem de resgatar seus prêmios. Verifique se há prêmios não reclamados em sua área e veja se algum deles pertence a você.

Seguindo essas dicas simples, você pode aumentar suas chances de sucesso na loteria de raspadinha. Lembre-se sempre de jogar com responsabilidade e nunca gastar mais do que pode perder. Boa sorte!

[robertosekiya10]

Despertando a Eficiência: Desvendando o Poder do “Muda” 無駄

No mundo frenético dos negócios, cada segundo conta, cada recurso é valioso e cada oportunidade deve ser aproveitada ao máximo. É aqui que entra em cena o conceito japonês de "Muda", uma pedra angular do Lean Manufacturing, que ilumina o caminho para a eficiência suprema.

Entendendo o Muda: Eliminando Desperdícios para a Excelência

Muda, ou desperdício, vai além da simples ideia de coisas inúteis ou excedentes. Refere-se a qualquer atividade ou processo que não agregue valor ao produto final. Isso inclui excesso de produção, transporte desnecessário, esperas, estoques excessivos, movimentos desnecessários, processamento excessivo e defeitos. Identificar e eliminar esses desperdícios é a chave para otimizar processos e recursos.

Vantagens para Empresas e Empreendedores: Um Mundo de Oportunidades

Para as empresas brasileiras, adotar o conceito de Muda pode abrir um universo de possibilidades. Imagine uma linha de produção que flui suavemente, sem interrupções, sem gargalos. Isso não só aumenta a eficiência, mas também reduz os custos e melhora a qualidade do produto final. Para os empreendedores, o Muda não é apenas uma estratégia, é um modo de vida. Eliminar desperdícios não apenas aumenta a produtividade, mas também libera recursos para investir em inovação e crescimento.

Aplicação na Prática: Exemplos Inspiradores

Em uma fábrica de automóveis, a implementação do Muda resultou em uma redução significativa no tempo de produção, eliminando esperas e movimentos desnecessários. Isso não apenas aumentou a produtividade, mas também melhorou a satisfação do cliente, com carros sendo entregues mais rapidamente e com menos defeitos.

No mundo dos negócios online, uma startup de entrega de alimentos aplicou os princípios do Muda para otimizar suas operações. Ao eliminar o excesso de estoque e simplificar os processos de pedidos, eles foram capazes de reduzir os custos operacionais e melhorar a experiência do cliente.

Transformação Pessoal: Muda Além dos Negócios

Mas o Muda vai além dos muros das empresas. Na vida pessoal, adotar uma mentalidade de eliminação de desperdícios pode levar a uma vida mais equilibrada e significativa. Eliminando o excesso de consumo, simplificando nossa rotina diária e focando no que realmente importa, podemos encontrar mais tempo e energia para as coisas que realmente nos trazem felicidade e realização.

Rumo a um Futuro Mais Eficiente e Sustentável

À medida que navegamos pelos desafios do mundo moderno, o Muda emerge como um farol de esperança e eficiência. Para as empresas brasileiras, é uma ferramenta poderosa para ganhar vantagem competitiva e prosperar em um mercado global. Para os empreendedores, é um chamado para a ação, uma oportunidade para transformar suas operações e alcançar novos patamares de sucesso. E para cada um de nós, é um convite para vivermos com mais consciência, eficiência e propósito. Então, vamos abraçar o Muda e trilhar juntos o caminho rumo a um futuro mais eficiente e sustentável!

Roberto Sekiya

CEO da B2B Connection

Fundador da Causa Emprendedora

Subsecretário de Empreendedorismo e da Micro e Pequena Empresa do Governo de SP 2014-2018

www.causaempreendedora.com.br

www.robertosekiya.com.br

www.b2bconnection.com.br

Palestrante e Mentor

[fatosdolennnon0]

Resenha: Não Nascemos Prontos!

Livro: Não Nascemos Prontos! Escritor: Mario Sergio Cortella Sinopse: "O desafio humano é resistir à sedução do repouso, pois nascemos para caminhar e nunca para nos satisfazer com as coisas como estão. A insatisfação é um elemento indispensável para quem, mais do que repetir, deseja criar, inovar, refazer, modificar, aperfeiçoar. Assumir esse compromisso é aceitar o desafio de construir uma existência menos confortável, porém ilimitada e infinitamente mais significante." Olá pessoal, tudo bem com vocês? Espero que sim. Hoje vou apresentar a vocês o livro “Não Nascemos Prontos!” do escritor Mario Sergio Cortella, que contem 134 páginas e foi lançado pela nossa parceira a Editora Vozes. O livro “não nascemos prontos” de Mário Sérgio Cortella conduz o leitor a inúmeras reflexões do cotidiano. Essas reflexões nos levam a pensar o porquê das coisas, das pessoas, dos costumes, do senso-comum da sociedade. No primeiro capítulo vimos a preocupação que o autor tem em demonstrar a rejeição ao comodismo, onde ele diz que não devemos nunca nos satisfazer das coisas, que devemos sempre querer mais, buscar mais, aprender mais, exigir mais, insistir e esforça-se mais. No capítulo está faltando espanto, o mentor critica a banalização consumista, a escravidão tecnológica e a falta de espanto das pessoas com os objetos tecnológicos. Contudo, sem o uso da tecnologia, é quase impossível gerir uma empresa, pois o mesmo tornou-se indispensável para a aceleração do trabalho, nas informações recebidas e no feedback dado ao mercado. Entretanto, o mesmo diz que não devemos abandonar a tecnologia e sim, não perdermos a capacidade de ficar espantado. No capítulo cuidado com a tacocracia, Mário Sérgio menciona a velocidade como tudo acontece, como a pressa é constante na vida das pessoas, como o dizer “não temos tempo” está sempre presente. Ele diz, que nem o relógio olhamos mais para saber que horas são, mas, isso sim, para verificar “quanto falta” (página 20). Na administração o tempo é essencial, é a máquina dos negócios! Isso quer dizer que não podemos perder tempo, “matar o tempo”, é preciso ser amigo dele, andar e lidar com o mesmo. Tempo é dinheiro? Claro que sim. Se não o fosse, não existiria as Bolsas de Valores, onde o mercado vive em grandes oscilações, que é necessário estar no ritmo da economia, o preço de ações e/ou títulos das nove da manhã não é o mesmo dos da dez; e assim sucessivamente. Pois o que está em alta agora nesse exato momento, daqui a dez minutos talvez não esteja mais. No capítulo o naufrágio de muitos internautas o escritor faz alusão que não se deve confundir informação com conhecimento. Pois transformar informação em conhecimento, exige critérios de escolha e seleção. O mesmo ocorre em uma empresa, o gestor tem que diferenciar o dispensável do indispensável, a internet tem que ser a mediadora das negociações com clientes, fornecedores, bancos e etc. A mesma tem ser segura e deve servir como conectora dos funcionários para melhorar o ambiente corporativo. Não Nascemos Prontos! trás crônicas que nos ajudam a refletir sobre nossa vida e nos ajuda a manter o foco a todo instante, para que não percamos o brio e a dignidade em nossa contínua e ininterrupta busca por nós mesmos. Definitivamente a grande mensagem deixada aqui por Cortella é para com o risco de algo que paira constante em nossa vida: a monotonia. Um estado que nos condiciona a mesmice, a ausência de variação... É sacolejo na alma, para que continuemos buscando exatamente aquilo que o título propõe. Porque precisamente como o autor narra: objetos como sapatos ou geladeiras são coisas que nascem prontas e vão se desfazendo. Enquanto os homens são seres que nascem não pronto e vão se fazendo. Gostaria de agradecer a editora Vozes por enviar essa obra maravilhosa e por me proporcionar mais uma leitura tão agradável na minha saga literária. Espero principalmente que vocês tenham gostado da Resenha e que lhe tenham interessado á ler um dia livro “Não Nascemos Prontos!”.

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Mentoria para Donos de Restaurantes - Masterfood VIP por Thiago Palhares

A Mentoria para Donos de Restaurantes – Masterfood VIP é um programa exclusivo desenvolvido por Thiago Palhares, um mentor experiente e proprietário de restaurantes, que visa transformar a gestão e a rentabilidade dos estabelecimentos participantes. A partir da primeira reunião, você terá ao seu lado um profissional experiente, pronto para trabalhar diretamente no seu negócio, proporcionando…

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Imersão 3 | Desmistificando a Inteligência Artificial: o impacto na sociedade e nos negócios

0:03 Olá seja muito bem-vindo e muito bem-vinda à nossa imersão definitiva sobre inteligência artificial da

0:10 faculdade XP Este é o nosso último conteúdo de uma série exclusiva que

0:15 conta com a participação de experts em tecnologia que fazem a ia acontecer todos os dias Portanto aproveite essa

0:23 super oportunidade e vai ajudar você a alavancar a sua carreira EA junto com a

0:28 gente no conteúdo de hoje a diretora de inovação e business mentor na angular Consulting e nossa professora de

0:34 pós-graduação ivoni ivasi irá dar uma super aula que vai fechar nossa imersão

0:40 com chave de ouro sobre responsabilidade ética desafios e oportunidades nas

0:45 aplicações revolucionárias em ia e já sabe né Não se esqueça de confirmar a sua participação acessando o q code ao

0:53 final deste conteúdo para garantir a emissão do seu certificado porém lembre-se é preciso confirmar sua nos

1:00 quatro conteúdos tudo bem preparado para começarmos Não deixe de pegar o seu caderno de anotações e aproveite ao

1:06 máxximo mais esse super conteúdo que preparamos para você aproveite Olá hoje

1:12 o nosso tema é responsabilidade ética desafios e oportunidades nas aplicações

1:18 que revolucionam a inteligência artificial meu nome é Ivon vass que que a gente vai contemplar nessa nessa nossa

1:25 palestra tá a gente vai falar um pouquinho de generative vamos fazer fazer um pouco de retrospectiva da das

1:31 outras imersões que a gente fez né Vamos falar um pouco dos nossos desafios das

1:37 oportunidades que a gente vê e como que a gente pode construir um futuro mais inclusivo né Pensando Em

1:43 responsabilidade e pensando em ética aqui olha só né lá no futuro a gente

1:48 espera que a gente esteja trabalhando dessa forma né interagindo humano e máquina máquina e humano né mas de uma

1:56 forma como né ética de uma forma transparente de uma forma que a gente consiga não ter vieses né olha só que

2:03 bacana então a a inteligência artificial ela promove esse esse pós e esse contra

2:12 né ela pode ao mesmo tempo nos ajudar a não ter vieses mas às vezes ela provoca

2:17 vieses também esse é o nosso mal da Inteligência Artificial e aquilo que a gente precisa falar nas outras imersões

2:24 nas duas primeiras imersões que vocês assistiram eh eles falaram um pouquinho de ative Ai trazendo um pouquinho do que

2:31 a Microsoft tem feito a Microsoft sai em Vanguarda de várias de várias aplicações

2:38 com inteligência artificial ela não só tá falando de da parte de criatividade né TVI que é a parte da Inteligência

2:46 Artificial que é criatividade Mas ela tá falando também eh do do workflow dela de

2:52 Inteligência Artificial né então o o outro palestrante ele falou bastante sobre generative ai como que ele tá

3:00 aplicando como é que ele tá a aonde que são os estudos de casos que a Microsoft tá fazendo e aonde tem casos de sucesso

3:08 Ele trouxe vários casos de sucesso que vocês assistiram o outro palestrante ele na imersão dele ele trouxe um pouquinho

3:14 dos prompts né prompt é importante a gente aprender como é que a gente constrói prompt e hoje a gente tem uma

3:21 figura né uma nova profissão chamado engenheiro de prompt que é o cara que escreve o prompt com qualidade né então

3:30 o outro palestrante ele escreveu ele apresentou telas dizendo como é que a gente consegue escrever prompts

3:36 assertivos né então às vezes Vocês estão usando e a genia VII lá em casa porque

3:42 graças a Deus ela democratizou e ela chegou na tua casa né Eh e você não consegue talvez obter uma resposta muito

3:50 assertiva por quê Porque talvez você não esteja ainda familiarizado com a construção de proms para o mundo

3:56 corporativo a gente tem um genheiro de promt lá em casa a gente não tem Mas a gente pode estudar sobre isso e tenho

4:01 certeza que a imersão passada ajudou vocês nisso né com isso bom vamos falar dos Desafios Então quais são os desafios

4:08 são vários tá eu trouxe quatro principais desafios que nós vamos falar que são os viais algorítmicos o a

4:16 privacidade de dados a Equidade e acesso e a interpretabilidade e transparência

4:22 Caraca Que que é isso né que o que são tudo isso viés algoritmo gente

4:27 eh a gente tem que tomar muito cuidado com como que a gente tá construindo o nosso o nosso modelo algoritmo porque às

4:35 vezes a gente cria através de uma base histórica e essa base histórica ela já vem com separações de etnia de grupos

4:43 sociais e aí a gente cria alguns viés algoritmos viés é quando a gente faz

4:48 alguma discriminação benéfica ou não benéfica né e nos algoritmos a gente

4:54 consegue fazer isso tá bom eh um exemplo que a gente tem lá na empresa eh a gente

5:00 trabalhou por exemplo com uma aplicação que tinha um modelo de de Inteligência

5:06 Artificial que fazia o processo de recrutamento só que a base histórica desse processo de recrutamento ele já

5:13 tinha um viés ele tinha por exemplo se fosse um recrutamento de times de

5:18 tecnologia times de de de computação ele já vinha com um viés porque a maioria

5:25 das pessoas que se cadastravam-se eram homens né então já vinha com o viés

5:32 então o que que a gente faz para mitigar esse viés né hoje já temos alguns softwares algumas aplicações que elas

5:39 fazem esse processo de auditoria para para descobrir aonde que tá esses viés e

5:45 a gente poder fazer as devidas correções e atualizações outra coisa que a gente tem que pensar é na base de dados né a

5:52 base de dados ela tem que contemplar eh o o mais Global possível né e não vi de

5:58 uma base histórica né então a coleta o armazenamento o processamento dessa base

6:03 é importante por isso que a inteligência artificial ela se comunica com dados não tem como não se comunicar com dados e a

6:10 outra coisa é a gente quando a gente constrói os modelos algoritmos é a gente construir de uma forma que seja aplicado

6:17 nos processos auditoria tá então isso é muito importante Então nesse nesse exemplo que eu trouxe para vocês que que

6:23 a gente fez a gente fez a auditoria usando uma aplicação tá e dentro dessa

6:29 aplicação Então ela devolve pra gente eh os casos aonde encontrou os viés aonde

6:34 tem alguma coisa que prejudica no processo de seleção e recrutamento e a

6:39 gente fez as devidas alterações tá então a gente aplicou eh novas bases de dados

6:45 e a gente documentou o algoritmo para que a gente pudesse na próxima vez na

6:50 próxima auditoria a gente poder fazer auditoria com mais assertividade e

6:55 talvez com menos trabalho né tudo isso usando o quê inteligência social né Eh e

7:01 uma coisa muito importante pensar no viés algoritmo e qualquer outro desse desafio é que não é algo que eu faço uma

7:08 vez só e nunca mais eu vou fazer isso é contínuo né é melhoria contínua do do

7:13 modelo de algoritmo que a gente tem que aplicar tá bom Outra coisa que tem viés algoritmo por exemplo na questão de

7:20 sistema de crédito a gente vai pedir um crédito num num sistema financeiro e ele

7:26 devolve uma negativa para você né às vezes a base histórica Ela tá com uma

7:31 base aonde Em algum momento a sua vida financeira tava comprometida então ele

7:36 devolve uma negativa para você então a gente tem que tomar cuidado com esse processamento da base que a gente tá

7:42 usando pra gente não criar não criar esse viés por isso que a gente fala muito de quando a gente tá criando times

7:49 de de Inteligência Artificial que a gente tenha time multi diversificado né

7:54 a gente tem a Time multicultural porque a gente consegue eliminar esses vieses também privacidade de dados quando a

8:01 gente fala na privacidade de dados a gente tá falando os dados pessoais né e o que a gente vai poder eh e os dados

8:08 sensíveis né e o que como é que a gente trabalha com a privacidade de dados eh

8:15 hoje a gente tem as regulamentações e a gente precisa dentro do dos nossos

8:20 algoritmos a gente precisa colocar as políticas e essas regulamentações Para

8:25 quê Para que a gente possa às vezes eh mitigar esse eh a segurança da

8:31 informação com com a questão de não mostrar os dados né anonimal os dados eh

8:38 a gente poder criptografar os dados e a gente poder eh impedir que os dados sejam eh espalhados principalmente os

8:45 dados sensíveis e os dados pessoais esse caso a gente trabalhou numa numa rede de

8:52 clínicas médicas Aonde eles tinham um sistema Aonde eles iam fazer

8:57 diagnósticos e alguns uns dados sensíveis eles estavam abertos tá então a gente também fez uma auditoria em cima

9:05 do algoritmo do do do algoritmo que eles rodavam e a gente aplicou as as

9:10 políticas de regulamentação lgpd e o e a regulamentação europeia também E aí eh

9:18 praticamente a governança né então a gente criou a política e governança para aquele algoritmo para que Ele pudesse eh

9:24 nas próximas vezes ele mitigar mais esses esses erros com os dados ais e com

9:31 o acesso ilegal bom Equidade e acesso Equidade e acesso ele tá mais eh ligado

9:38 à nossa questão responsável tá então assim eh a ética é como que a gente

9:45 cuida desses dados e como que a gente faz a inclusão de todo mundo né a responsabilidade é o quanto a gente dá

9:52 acesso para todo mundo então assim um exemplo muito legal para Equidade e acesso é se a gente for pensar em saúde

10:00 por exemplo de governo né Então as pessoas que TM acesso à saúde do do do

10:06 sudeste por exemplo tem acesso mais rápido mais eficiente talvez pela

10:11 Inteligência Artificial né e as pessoas que tão em outra região do Brasil Mais

10:17 afastada que não tem o poder de tecnologia ela não tem esse mesmo acesso né então isso é complicado isso é

10:24 bastante complicado então esse é um papel responsável né que a gente tem que olhar e e a gente Minimizar como que a

10:31 gente mitiga esse tipo de de problema Às vezes o sistema tá lá lá naem

10:37 determinada região do Brasil só que a a equipe não foi treinada para usar né

10:43 então a gente precisa dar acesso à educação fazer o treinamento dessas pessoas para elas poderem usar né Então

10:50 esse é o nosso papel responsável não adianta a gente querer Inovar transformar né pensar em todos esses

10:57 processos que a gente tá eh enlouquecido hoje né e esquecer da parte mais

11:02 importante né é o Humano que vai est por trás daquilo como é que eu faço o humano usar então talvez aqui na região sudeste

11:10 a gente tenha mais acesso e essas pessoas elas consigam rapidamente usar o novo sistema mas e e regiões mais

11:17 afastadas que talvez o computador chegou agora né A internet é é um meio muito

11:22 difícil Então esse é o nosso é é o desafio mesmo né da gente poder incluir

11:28 mais pessoas mesma coisa quando a gente pensa na educação né a gente a gente

11:34 hoje tá falando de usar a inteligência para educação até mesmo para personalizar né algumas coisas alguns

11:40 algumas partes do ensino né Mas será que todo mundo né vão pensar em Brasil será

11:45 que todo mundo vai ter acesso a isso Será que essa tecnologia ela consegue acessar todo mundo Será que essas

11:52 pessoas conseguem acessar Essas tecnologias Então esse é um é um algo que a gente precisa pensar tá então a

11:58 Equidade e acesso é exatamente isso agora interpretabilidade e transparência

12:03 é a gente criar modelos de algoritmos que a gente consiga explicar a respeito

12:09 deles tá E explicar a gente tá falando de compliance e a gente tá falando de auditoria mesmo tá então assim hoje tem

12:17 eh aplicações no mercado várias aplicações no mercado que ela faz essa

12:22 varredura tá de eh ajuda a fazer essa essa auditoria para ver se o o modelo de

12:28 algoritmo ele tá explicável se ele é transparente né ele precisa ser

12:33 transparente então ele precisa ser documentado né então a gente precisa Criar documentos Model cards pra gente

12:40 poder e documentar e qualquer pessoa que possa ter querer uma justificativa a

12:46 respeito daquele seu modelo de algoritmo ele possa acessar né um exemplo muito

12:51 legal é por exemplo quando você vai pedir eh um crédito e o seu crédito é

12:56 negado a gente quer um output disso né a gente que é uma resposta disso por que que meu Crash foi negado nesse item aqui

13:03 interpretabilidade ele traz a resposta né E nem todos os algoritmos estão assim

13:08 tá a gente tem sido convidado por várias empresas pra gente poder agora fazer essa auditoria e começar a implementar

13:16 essa parte de documentação dos modelos de algoritmos tá E acho que é é algo

13:21 razoável né porque a gente precisa entender o que o modelo tá fazendo e o que o modelo retorna para que ele seja

13:28 transparente ente né então assim a gente vocês devem pensar isso de vez em quando

13:34 acontece determinada situação muito automática a gente tá navegando e Acontece uma situação muito automática a

13:40 gente pensa né que que será que tá por trás disso né então falta um modelo de interpretabilidade e o modelo de de

13:47 Transparência né Então esse é o grande desafio né e a gente convive no nosso cotidiano com vários modelos dessa forma

13:55 tá bem bom desafios oportunidades né às vezes eles parece que são antônimos

14:02 mas às vezes na verdade eles são sinônimos né então assim que acontece nas oportunidades a gente olha

14:09 personalização e inovação né primeira coisa que a gente pensa na na internet

14:14 na Inteligência Artificial é exatamente isso eh personalização eu comecei a

14:19 estudar Inteligência Artificial há muitos anos atrás lá no meu mestrado e a primeira preocupação minha foi com o

14:25 time de comunicação foi exatamente isso como é que eu personalizo fiz um jornal um jornal eletrônico um jornal online né

14:32 naquela época não tinha isso né então assim eh o personalizar ele transporta o

14:38 consumidor ele transporta o cliente mais próximo do do do produto né então é algo

14:44 mais ali eu tô mais próxima do tipo você compra uma roupa numa loja né e a a a

14:52 roupa não ficou justa no seu corpo aí a vendedora te diz ó a gente faz o ajuste

14:57 Então ela personaliza sua roupa né Ela traz aquilo mais próximo Ela traz o cliente mais próximo do produto dela né

15:03 isso é importante e a inteligência artificial ela vem para ajudar a gente com isso né de uma forma mais massiva de

15:10 uma forma mais automática a gente consegue personalizar e por consequência a gente consegue Inovar nas

15:16 personalizações A Gente Tem trabalhado muito com a questão de personalização da experiência do cliente os grandes

15:22 exemplos que a gente usa no início da Inteligência Artificial é a Netflix que sugere pra gente alguns filmes é o a a

15:30 Amazon que sugere algumas compras pra gente né então o Spotify que sugere

15:35 músicas pra gente então podcasts então assim eh como é que ele vai Ele te conhece né através daquilo que você ouve

15:43 através daquilo que você compra através daquilo que você clica né então Eh toda

15:48 a rede Externa ela tá te monitorando e produzindo dados né selecionando esses

15:54 dados para ela poder saber mais sobre você né então assim quem é que nunca eh

15:59 falou alguma coisa e daqui um pouco tá aparecendo lá no seu feed do Instagram por exemplo né então assim e cada

16:07 informação que a gente fala cada informação que a gente faz eh é capturada é capturada e usada por isso

16:14 que a questão de ética e responsabilidade é importante né até onde vai esse limite a gente não sabe né

16:20 então a personalização é exatamente isso nas indústrias hoje a gente tem usado a personalização massiva né aonde a gente

16:28 consegue eh por exemplo tênis personalizado customizado hoje para

16:34 usuário tipo de pisada cores que a Ivon gosta mais qual tipo de de prática de

16:40 atividade física que a Ivon usa então eh a gente consegue personalizar tem uma

16:45 marca de produtos de beleza que você escaneia sua pele é uma máquina você

16:51 escaneia sua pele e ela produz um creme de acordo com a sua pele se tem acne se tá seca se se tem porros se não tem

16:57 porros tem que diminuir tem que dilatar ela produz isso daí tá então assim tá super em alta e elas vão fazer isso né e

17:05 isso vai ser para cheiros pras cosméticos para produto de comida né então tudo a gente vai customizar então

17:11 da da personalização é isso E aí inovação são as a a oportunidade que a inteligência artificial traz pra gente é

17:19 de criar Novos Produtos né baseado naquilo que a gente gosta naquilo que a

17:24 gente tá buscando como é que eu crio Novos Produtos como é que eu abro novos negócios dentro das minhas linhas de

17:31 produto e as indústrias já está usando isso já estão usando isso então é biscoitos recheados né Elas conseguem e

17:38 trazer outras novidades ah os caras eh ele não consegue comer um um biscoito

17:43 recheado eh só com só ele ele quebra lá na casa dele e ele coloca sei lá algum

17:49 açúcar e come aí ele inventa esse produto ele traz esse produto ele inova esse produto né funciona bem assim com a

17:56 inteligência artificial colaboração humana e máquina outra oportunidade apesar da gente ter assim várias

18:03 discussões sobre a máquina vai roubar os empregos das pessoas a máquina vai

18:10 substituir o humano né Eu prefiro pensar que a máquina ela pode colaborar com a

18:15 gente e e é mais ou menos isso mesmo que ela que ela faz né então assim eh se a

18:21 gente conseguir eh entender mais que um completa o outro eu acho que é muito

18:26 mais eh mais interessante e muito mais assertivo na Inteligência Artificial por exemplo eh o a colaboração do mano

18:34 Máquina A gente tem lá em casa assistente virtual né então tem uma Alexa que eh joga água nas nossas

18:41 plantas quando a gente não tá em casa tem uma Alexa que às vezes você passa do lado vai falou olha Toca uma música x

18:47 ela toca música X para você quando que em algum outro momento a gente tinha que ir lá apertar o botão escolher qual a

18:54 música que a gente queria sei lá no próprio celular para tocar a música que a gente quer você não falou olha

19:00 seleciona para mim as principais músicas do J Quest aí tá lá Alexa tocando pra

19:05 gente aí ela coloca no volume muito al Alexa Baixa o volume pelo amor de Deus ela Baixa o volume então nosso

19:11 assistente virtual a gente tá interagindo com a máquina né Você programa ela pra hora todos os dias 4

19:19 horas da tarde ela ah jogar água nas plantas ou apagar o a luz do quintal né

19:26 todos os dias 10 horas da noite apag a luz do qu quintal então Eh é uma colaboração humano máquina outra coisa

19:32 que a colaboração humano humano máquina faz é a questão do dos cobots né então

19:39 trabalhar na indústria manufatureira na indústria eh aonde o robô ele faz parte

19:46 da manufatura um pedaço da manufatura e o humano faz o a outra parte né então a

19:52 gente tem esse tipo de colaboração também bom eficiência e produtividade eh

19:57 é algo que já vem um pouquinho antes mesmo da gente pensar em Inteligência Artificial a gente já pensava em questão

20:03 de eficiência e produtividade mas de uma forma muito mais manual né então assim

20:09 eh quando a gente pensa em eficiência e produtividade a gente pensa em automações né Eh na automação

20:17 basicamente a gente usava rpas né pra gente poder automatizar alguns processos

20:23 e tava tudo bem hoje com a inteligência artificial a gente tá pensando em hiper automações

20:28 né aonde eu não uso só um tipo de aplicação para automatizar o que a gente

20:34 tá tá querendo automatizar os processos que a gente quer automatizar mas a gente pensa em usar diversas aplicações e

20:40 bases de dados pra gente automatizar então de uma forma mais inteligente aí que vem o termo de eficiência e

20:47 produtividade com inteligência artificial então processos repetitivos né a gente pode automatizar a gente pode

20:54 criar eh menos desgaste com o ser humano então então coisas que o ser humano tem que

21:00 fazer repetidamente eh a máquina vai fazer pra gente ela tá substituindo a

21:06 gente não ela tá liberando a gente tá deixando a gente mais produtivo pra gente fazer outra coisa né Outra coisa

21:13 que ela pode fazer é análises preditivas né então assim um bom exemplo são cidades inteligentes né semáforo queimou

21:21 ele manda um alerta dizendo que o semáforo queimou da rua xpt imagine São

21:26 Paulo da rua xpt a trocar a luz a lâmpada eh em algum algum outro momento

21:33 acho que o cara tinha que ficar andando ou alguém mandava sei lá um WhatsApp uma

21:38 mensagem dizendo ó o farol da rua não sei o que queimou não tá funcionando então hoje análise preditiva ela

21:45 consegue fazer isso né cidades inteligentes é um bom exemplo lâmpada né de postes quando queima mandar alertas

21:52 dizendo a a lâmpada queimou né então Eh é eficiência é produtividade né a gente

21:58 não precisa eh mandar um ser humano para ficar o dia inteiro fazendo ronda em São Paulo seria quase impossível outra coisa

22:05 que a gente usa na eficiência e produtividade é a questão de otimização de suplimentos né então quando tá o

22:13 produto no supermercado x vai acabar a gente já manda notícias dizendo olha

22:19 essa semana o biscoito x vendeu não sei de que jeito né talvez porque aumentou o

22:25 o o o frio veio chegou e o biscoito aumentou semana que vem a previsão do tempo também é baixa a temperatura Então

22:32 vamos comprar x x biscoito então ele otimiza né nessa cadeia tanto de logística como na cadeia de suprimentos

22:39 reposição de suprimentos também tá bom e aí o antagônico né inclusão e diversidade nas oportunidades também

22:46 então assim como a gente tem como desafio a inclusão e a diversidade e eu coloquei lá Equidade e Acesso aqui a

22:53 gente coloca inclusão e diversidade como oportunidade porque eu acho que que

22:58 quando a gente tem uma interação humana é mais é é mais difícil talvez a gente

23:04 eh ter a nossa linha discriminatória né Eu acho que quando é um uma máquina

23:10 fazendo isso são Dados que a gente traz a gente consegue ser eh menos discriminatório Então eu acho que a

23:17 inteligência artificial ela se bem usada com responsabilidade ela consegue incluir mais e diversificar muito mais

23:25 do que o humano né Por exemplo no processo seletivo né Eh ela não consegue

23:31 ver vamos colocar lá que ela não vai ver o sexo da pessoa nem a idade da pessoa ela vai ver só as competências e

23:38 habilidades então ela vai selecionar de uma forma muito mais justa né agora se se é um humano se ele já tem um viés de

23:45 que não quero contratar uma mulher por exemplo ele já vai meio que selecionando

23:51 inconscientemente os homens né ou não quero contratar da Universidade x né e

23:57 começa ionar então é inconsciente às vezes do ser humano isso às vezes não é proposital né então eu acho que aqui a

24:05 inteligência artificial ela ajuda muito mais a gente né ela colabora muito mais

24:10 porque ela tira esse viés né de de eh de discriminação né então ela consegue

24:16 incluir muito mais isso paraa etnia cultura para raças para gênero para tudo

24:21 tá eu acho que é É bem interessante agora vamos falar um pouco do do que Espera né a gente eh mas sim é pensando

24:29 no futuro positivo inclusivo mas de uma forma muito responsável de uma forma

24:34 ética né então quando a gente pensa aqui no desenvolvimento responsável de Tecnologia de de a eh a gente tá falando

24:43 aqui de princípios éticos né de diversidade nas equipes de desenvolvimento e na avaliação rigorosa

24:50 de impactos né Isso é super importante os princípios éticos a gente conhece a

24:55 gente deveria trazer transportar esse princípios PR os modelos algoritmos que a gente quer construir né Por quê Porque

25:02 promove injustiça promove a Equidade a transparência responsabilidade e respeito à diversidade e a diversidade

25:09 no desenvolvimento a quando a gente traz indivíduos de origens Diferentes né a

25:15 gente tem a possibilidade de ter culturas diferentes e a gente tem a possibilidade de Inovar tá então esse

25:23 esse é o grande lado da Inteligência Artificial que a gente tem falado muito a gente espera que líderes sejam

25:29 inovadores na Inteligência Artificial e uma dos pontos da Inovação é exatamente isso a capacidade de diversificar as

25:36 equipes de desenvolvimentos tá então isso vai ajudar que os sistemas de Inteligência Artificial eles não sejam

25:44 criado com vieses né ele e promove a inclusão então se eu tenho pessoas

25:49 diferentes ela ela vai entender a hora que tem um viés ali para ela que prejudica a cultura dela ela vai

25:56 entender né a mulher percebe quando tem um viés que prejudica o gênero dela né

26:01 então por isso que a gente precisa pensar nessas equipes que a gente vai tá criando aqui para esse desenvolvimento

26:07 né e avaliação rigorosa eh a gente tem que ter ferramentas e possibilidades e

26:15 cabeça aberta principalmente pra gente poder identificar e mitigar esses riscos e impactos e isso como eu falei em outro

26:22 ponto ele não não vai ser feito uma vez ele tem que ser um ciclo né ele tem que

26:28 tá na nossa agenda de que a gente vai ter que fazer isso sempre porque às vezes é mesmo a gente tendo uma equipe

26:34 diversificada às vezes foi um tipo de cultura que criou aquele algoritmo Então a gente tem que sempre passar e fazer

26:41 uma avaliação de novo dos impactos né pra gente mitigar cada vez mais os riscos com relação à Responsabilidade

26:48 agora governança e regulamentação né governança é top um assunto de tudo que

26:56 a gente tá falando agora de inovação tá então assim por quê Porque a gente tem

27:01 falado muito da das questões reg regulament de de questão de dados

27:07 privacidade de dados e dos dados sensíveis né então o o quanto isso é

27:13 prejudicial o quanto a gente não invade o espaço das pessoas e o quanto a gente torna público dados que não deveria

27:19 tornar público outra coisa que por que a governança é importante é a questão da

27:25 dos preconceitos também né então a gente precisa falar muito disso dessa governance da regulamentação e que ela

27:32 seja eficazes por conta disso então assim tem alguns Marcos regulatórios eh

27:37 sendo tramitados no Senado e na Câmara né são diversos eh projetos de leis eh

27:43 que fala de segurança de da informação segurança de dados né Eh Aonde tá o

27:49 limite nosso de construir os modelos algoritmos né mas nada ainda tá cravado

27:55 na na pedra Tá mas é importante né super importante quando as pessoas estão

28:00 pensando nesse Marco é consultar eh o o o a sociedade né Eh tem consultado

28:08 especialistas eu vi especialistas participando né grandes empresas multinacionais estão participando eh o

28:16 governo tá junto né para construir esse estabelecer os padrões pro desenvolvimento né Eh mas a sociedade

28:23 civil também tem que ser consultada Ela também tem que participar disso bom mecanismos de monitoramento e

28:30 fiscalização isso daqui ajuda a gente eh não violar as nossas regras os nossos

28:36 Marcos que a gente cria né as nossas leis que a gente aprova Então tem que ter a forma de como que eu vou

28:43 fiscalizar como é que eu vou monitorar e isso é é algo que se tem um Marco se tem

28:49 um projeto de lei eh já solidificado já eh formalizado a gente consegue criar

28:55 isso na nossa governança a gente coloca nas nossas políticas para que o nosso algoritmo né ele não viole esse Marco

29:02 ele não viole os projetos de lei tá então eh é uma forma da gente estar regulamentada e garantir né a proteção

29:09 dos direitos do dos indivíduos isso é importante isso também é uma responsabilidade nossa de quem constrói

29:15 os modelos de algoritmos aí aqui o o engajamento ativo da sociedade eu trouxe esse assunto aqui justamente porque a

29:21 gente falou ali do da governança né e dos Marcos que a gente tá tá tentando regulamentar né Eu acho que já aberto e

29:28 transparente né Eh tem que ter o os principais líderes envolvidos com a ia

29:34 mas a gente precisa ter ajuda do governo das empresas né da sociedade civil de

29:40 universidades como a XP educação a gente precisa ter essas pessoas pra gente poder criar uma uma uma sociedade de

29:48 Inteligência Artificial mais transparente né aberta e transparente a educação e a conscientização né Eu acho

29:55 que a gente eh entendendo Quais são os os benefícios os riscos da Inteligência Artificial a gente usa isso com mais

30:03 responsabilidade então a gente precisa cada vez mais falar sobre isso sobre

30:08 responsabilidade e ética e eu tenho visto um movimento super bacana a gente tem sido um palestrante em Monte de

30:15 empresas várias empresas pra gente falar desse assunto porque é importante a gente precisa conscientizar sociedade a

30:22 gente precisa conscientizar as pessoas né dos riscos e dos benefícios que a gente traz com a implementação dessas

30:29 inovações dessas novas tecnologias dessas aplicações tão revolucionárias E aí o empoderamento da sociedade civil né

30:37 ela deve ser empoderada a participar no desenvolvimento e implementação das políticas e das práticas relacionadas a

30:43 ia generativa né então assim hoje a gente tem uma ia generativa aonde ela é

30:49 criativa né então ela constrói conteúdos pra gente ela escreve livros ela desenha

30:56 ela p ela cria músicas ela faz poemas mas até onde ela pode ir né e até onde a

31:04 gente vai usar e até onde ela não não ela não tá criando nada eh que ela

31:09 Copiou né de algum autor que ela criou de algum pintor já existente né então é

31:16 é isso que a gente precisa discutir e isso quando a gente conhece bem eu eu sempre digo isso conhecimento é um

31:23 negócio que dá poder pra gente né então quando eu conheço isso eu empoderou se eu dou do ess tipos de educação pra

31:29 sociedade eu tô empoderando a sociedade civil né então muito importante é muito importante a gente est falando sobre

31:35 isso tá bom E aqui a a promoção da inclusão e da diversidade né então acesso Universal à tecnologia a gente

31:41 fala que eh de 2022 para cá a gente tá tendo uma democratização da inteligência

31:48 artificial em algum momento a nossa Inteligência Artificial ela ela era usada somente para pesquisa

31:55 universidades as grandes corporações US hoje não né a inteligência artificial tá lá em casa né tenho certeza que todo

32:01 mundo usa chat GPT usa né o Gemini a gente usa para fazer criar um slide

32:08 fazer uma figura a gente tem usado o CoPilot da Microsoft a gente tem usado Mas será que eh todo mundo mesmo tá

32:15 tendo esse acesso a gente vive né Vocês estudantes de pós-graduação vocês vivem

32:20 dentro de uma sociedade privilegiada né onde o acesso é mais é eh vocês têm esse

32:26 acesso né mas mas mas será que a gente tá garantindo que essa tecnologia inclua todo mundo Será que a infra ela chega

32:33 para todo mundo assim como a gente tá falando de 5g 6G Será que ela chega para todos do Brasil né então a gente precisa

32:39 pensar e promover esse acesso Universal à tecnologia o combate a viés algoritmo

32:44 aqui vem de novo né então é importante a gente desenvolver cada vez mais as técnicas eficazes para mitigar se vocês

32:51 não estão pensando nisso aí na empresa de vocês se vocês não usam isso é importante trazer uma consultoria e

32:58 começar a falar dessas técnicas eh quais aplicações que a gente pode rodar um do diligence que a gente pode fazer e que a

33:05 gente pode melhorar o algoritmo de vocês que a gente possa tirar os vieses algoritmos né e a ampliação da

33:11 representação né então assim eh eh entender que os sistemas de Inteligência

33:17 Artificial eles são projetados não para eh ajudar determinadas classes mas na

33:24 verdade ele é ele é criado para refletir sidade da sociedade né então isso é

33:30 muito importante é muito importante a gente pensar nisso bom eh de um modo geral o que a gente falou aqui dentro da

33:37 desse desse tema super importante são as questões de desafios e oportunidades que

33:42 estão muito relacionados né e como que a gente quer construir um futuro de a mais

33:47 responsável né então assim é pensar exatamente como que nós estamos construindo os modelos ou como que a

33:54 gente tá construindo as bases de dados para esses modelos e onde começa a nossa responsabilidade e onde a gente tá

34:00 colocando as políticas e governanças dentro dessa desses algoritmos tá bem

34:06 Agradeço muito muito obrigada Esse é meu contato viu gente pode escanear que é

34:12 meu contato obrigado e chegamos ao fim da nossa imersão definitiva em a Foi incrível ter você com a gente neste

34:18 primeiro Grande passo que vai revolucionar a sua carreira foram quatro conteúdos exclusivos com experts do

34:25 mercado Tech que nos fizeram mergulhar fundo no universo da Inteligência Artificial Esperamos que essa imersão

34:31 definitiva tenha sido uma virada de chave de muito aprendizado para sua carreira e nada melhor do que se

34:36 inspirar e aprender com quem faz a ia acontecer todos os dias não é mesmo agora que chegamos ao último conteúdo da

34:42 nossa imersão Garanta já a emissão do seu certificado de conclusão acessando o

34:47 q code ao final deste vídeo em nome de todo o time da faculdade XP eu quero agradecer muito pela sua participação e

34:54 espero que essa imersão tenha sido inspiradora e que faça diferença no seu repertório profissional e também na sua

35:01 carreira fique atenta aos nossos canais de comunicação que muito em breve teremos um presente para você tudo isso

35:07 para que a sua jornada profissional continue evoluindo sempre um abraço e muito sucesso na sua jornada