A conversa sobre inteligência artificial (IA) dentro da Totvs já chegou ao ponto em que a pergunta deixou de ser se é possível automatizar e passou a ser quanto custa automatizar. O vice-presidente de plataformas e TI da companhia, Gustavo Bastos, cita um caso da própria casa, em entrevista ao IT Forum durante o Mundo RD, em Florianópolis.
“Tenho um agente para determinada tarefa. Quanto custa esse agente? A pessoa que executa esse trabalho custa menos. Vamos aplicá-lo apenas para dizer que aplicamos?”, diz. “Vamos explorar algo que traga benefício maior do que simplesmente dizer que aplicamos.”
O critério que ele leva aos clientes é igualmente direto. “Ou se obtêm resultados melhores com os mesmos recursos, ou se obtêm os mesmos resultados com menos recursos. Necessariamente é preciso haver um prêmio”, afirma. “Não se pode aplicar a tecnologia simplesmente para dizer que se aplicou.”
Bastos está na Totvs desde 1998 e completou 28 anos de casa em julho. A tese que atravessa a conversa é anterior à IA. “Toda vez que olhamos para a tecnologia sem considerar que tecnologia é meio, temos a tendência de sair do foco”, diz.
O que a pressa cobra depois
A cautela, na leitura dele, não é conservadorismo, e sim cálculo de risco assimétrico. O exemplo que usa é fiscal.
“Se automatizo processos fiscais e elimino as pessoas que fazem essas análises, uma multa decorrente de um erro anula toda aquela economia”, afirma. “Antes de tirar o ser humano da equação, precisamos entender se aquilo já está seguro.”
Daí a regra que ele diz repetir com clientes: quanto mais crítico o processo, mais supervisionado ele deve ser. Quanto menos crítico, mais livre pode ser a automação, e mais rápido chega o ganho.
O contraponto vem em seguida, dirigido aos mais céticos. “Não é possível ser negacionista. Vejo posturas muito descrentes, e isso também é temerário”, diz. “É preciso entender o que está acontecendo, até para ter uma opinião.”
Bastos também questiona a ideia de que toda solução precisa passar por IA generativa. “Há muitos problemas que se resolvem sem aplicar generativo. É possível usar aprendizado de máquina ou um algoritmo mais sofisticado e obter o mesmo resultado de forma mais barata.”
E adverte sobre a origem dos conselhos que o mercado recebe. Em março, em um evento nos Estados Unidos, conversou com fabricantes de modelos e com fornecedores de infraestrutura. “Quem vende infraestrutura tem certeza absoluta de que é melhor comprar infraestrutura e usar modelos especializados. Quem vende modelos tem certeza absoluta de que não vale a pena comprar infraestrutura”, afirma. “Tenho muita dificuldade de enxergar esses extremos como verdades absolutas.”
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A resistência à IA veio de dentro
A parte do relato que mais destoa do discurso corrente do setor é sobre gente. Bastos conta que a maior barreira à adoção de IA na companhia não veio da diretoria nem do orçamento.
“A maior resistência que enfrentamos em alguns times para a adoção de IA foi das próprias pessoas que seriam beneficiadas”, diz. O caso que descreve é o do suporte técnico, cujo principal ativo é o conhecimento acumulado. “A partir do momento em que há uma ferramenta suprindo aquele conhecimento, a pessoa se sente desvalorizada.”
A resposta da companhia, segundo ele, foi antecipar-se. Uma academia de dados levou as equipes a experimentar cedo, e um código de conduta definiu o que se pode e o que não se pode fazer com as ferramentas.
O mesmo raciocínio vale para o desenvolvedor. “Hoje, uma pessoa que apenas codifica não tem a mesma relevância que tinha há três ou quatro anos. Ela será irrelevante? De forma alguma”, diz. O caminho, na visão dele, é a passagem do trabalho individual para papéis de orquestração, supervisão e curadoria. “Um desenvolvedor que era um lobo solitário agora tem a oportunidade de ter uma equipe de agentes digitais trabalhando para ele.”
Sobre a própria trajetória, resume: “Há 28 anos trabalho no mesmo endereço, no mesmo CNPJ, mas não estou na mesma empresa.”
Como a companhia organizou a oferta
A Totvs construiu uma camada própria de fundação para IA, com três pilares: governança, construção de agentes e uma camada corporativa de supervisão. A escolha por algo proprietário, explica Bastos, é de portabilidade. A empresa quer trocar de modelo sem refazer as camadas acima.
Na camada de construção estão a seleção de modelos e o controle de custo por token, que permite comparar quanto custa cada agente conforme o modelo e a infraestrutura escolhidos. Na de governança ficam o controle de acesso a dados e as barreiras de contexto. O primeiro agente de logística da companhia, lembra ele, respondia a qualquer pergunta, inclusive como fritar um ovo. Hoje recusa o que está fora do escopo.
Um exemplo que apresentou envolve a emissão de borderô, a remessa de títulos ao banco. Cinco agentes dividem a tarefa: um orquestra, um seleciona os títulos, um monta o documento, um envia e recebe o retorno do banco e um avisa a pessoa do financeiro. Quando algum deles não consegue concluir a etapa, a interface sinaliza e um humano assume.
“Fala-se muito em IA first. Mas, para ser IA first, é preciso antes ser data first“, diz. “Dados prontos, acessíveis, inclusivos e seguros.”
O que ele espera para os próximos anos
Bastos aposta que a IA seguirá o caminho do celular e da nuvem, deixando de ser diferencial anunciado. “Há 15 anos, as empresas de tecnologia precisavam carimbar que o software também era mobile. Hoje ninguém pensa mais nisso”, afirma. “A estranheza vai diminuir.”
Perguntado sobre o que separa quem se torna mais estratégico nesse cenário, ele aponta três atitudes: parar e ouvir mais antes de agir, não ter medo de experimentar e manter a disposição de aprender. “Estar disposto a ter menos certezas.”
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