A automatização de processos, buscando sempre uma maior agilidade, proporcionou a evolução de diversas tecnologias que revolucionaram a história. As revoluções industriais nos trouxeram o surgimento da mecanização, a industrialização e o desenvolvimento da informática para a automação das indústrias.
Dando sequência nesta busca constante de aumentar a agilidade de processos, a Inteligência Artificial (IA) começou a ser desenvolvida e virou a “buzzword”, a palavra da moda, nos mercados.
Apesar de a primeira imagem que as pessoas têm sobre IA serem robôs humanoides com capacidade de aprender, perceber e agir como uma pessoa, o termo se tornou um genérico para aplicações que executam tarefas complexas que antes exigiam interação humana, como se comunicar com clientes online, jogar xadrez, assistentes virtuais e direção veicular assistida.
Atualmente, o nível de IA que vemos disponível no mercado é a Inteligência Artificial Limitada, tem por objetivo a realização de atividades programadas, e são divididas em:
a. Maquinas Reativas: Que não tem a capacidade de criar memórias. Elas analisam apenas quais são as possibilidades e regras para agir dentro de um cenário e procuram qual a melhor decisão a ser tomada para chegar em um objetivo. Para referência é a IA que derrotou Garry Kasparov em uma partida de xadrez em 1997.
b. Máquinas com Memória Limitada: Elas guardam algumas informações para a tomada de decisão, por exemplo, os carros autônomos que guardam a posição e velocidade do carro da frente, as faixas e placas que o veículo passou, para envio de notificação ao motorista ou dirigir o próprio veículo, assistentes virtuais como Siri e Alexa ou os serviços de indicação dos streamings (“Músicas/filmes que você pode gostar”)
Apesar de já existirem no mercado soluções na utilização de IA para empresas, como o Watson da IBM e a Carol da TOTVS, nos últimos meses foram liberados acessos a plataformas como o ChatGPT e Bard para a grande população experimentar um pouco de como estas podem impactar o trabalho das pessoas.
A popularização do ChatGPT acabou se apresentando como o uso da solução poderia facilitar o trabalho das pessoas, com auxílios que vão desde como escrever fórmulas para planilhas até bases para projetos estratégicos e ideias de captação, baseando suas respostas nas informações disponíveis na internet, e levando em consideração os detalhes colocados na pergunta.
Trazendo para a realidade do TRC
Hoje o Transporte RODOVIáRIO de Cargas (TRC) apresenta uma grande demanda para a análise de informações em tempo real que precisam ser parametrizadas e correlacionadas para chegarmos as respostas. Rentabilidade, fluxos operacionais, tempo de descanso, gerenciamento de risco, controle de temperatura da carga, câmeras, controle de telemetria, adequação de carga em relação a veículo/motorista/tempo/jornada, legislações em constante mudança e até mesmo ciclo menstrual em viagens internacionais (como foi apresentado por Danilo Guedes no
lançamento da terceira edição do livro “Insights que Transformam: Como o Transporte de Cargas Vem se Reinventando”) são algumas das coisas que as empresas precisam monitorar, e cada vez com menos profissionais a disposição.
Em um cenário em que a IA está analisando estes cenários em tempo real, com objetivos e procedimentos pré-determinados, podemos esperar uma melhora na qualidade de vida para os gestores, deixando a avaliação “fria” para a máquina, enquanto os gestores podem focar nas relações humanas. Uma pergunta como “Qual veículo é mais rentável eu direcionar para uma operação, levando-se em consideração a lei do motorista, o retorno que espero do veículo, a distância que ele está e o prazo de carga e descarga?”, poderia ser respondida em pouco tempo, para diversas operações. Lembrando que, quanto maior o número de informações disponíveis para a IA embasar a decisão, melhor será a mesma, e gerando um novo histórico para avaliação de resultados.
Se for de interesse, não apenas em resultados frios e números, a evolução dos chat bots e secretárias virtuais poderia entrar em contato com funcionários afastados para conferir como está sua recuperação; verificar como foi a noite de sono do mesmo; enviar lembretes referentes a exames periódicos e já agendá-los; ou até mesmo lembrar o funcionário que está em viagem, que será aniversário do cônjuge, baseados nas informações que a empresa já tem sobre o colaborador.
Quais os desafios para a aplicabilidade nas empresas?
Se forem desconsideradas as questões de valores de investimento, provavelmente os maiores desafios para a implementação de tecnologias como essa, é a origem dos dados. Como a Inteligência Artificial necessita de uma base de informações para a sua tomada de decisões, lançamentos de dados incorretos (como uma placa, quilometragem, dados de manutenção e cadastro) podem afetar todo o processo de tomada de decisão.
A questão cultural de os usuários do produto desenvolverem a confiança no uso da mesma, e aceitarem uma decisão diferente da que tomaria, também é algo que terá um tempo para se tornar “orgânico” no dia a dia; até mesmo de as pessoas entenderem que o produto está ali para muitas vezes aliviar o excesso de esforço e podendo focar em outros projetos.
A Inteligência Artificial já está em nossa realidade, e em nosso cotidiano. O que podemos decidir é: quando nós iremos utilizar as soluções que ela traz para nossas operações, e não apenas nas operações dos outros.
Por: Franco Scarabelot Gonçalves – COMJOVEM Sul de Santa Catarina
