Pedro: Bom dia, boa tarde, boa noite, esse é mais um episódio dos agilistas, nossa comunidade de entusiastas do universo ágil. Eu sou Pedro Rangel, nós vamos falar sobre chat GPT e a nova era de inteligência de produto, estou aqui como sempre, com minha parceira Diulia, tudo bem, Diulia?
Diulia: E aí, Pedro, tudo bem?
Pedro: Tudo joia. Ao longo dos últimos meses ocorreu uma explosão de notícias aí, interesse em inteligência artificial, que não é um assunto novo na área de tecnologia, mas o motivo de tanta atenção recentemente é um tipo específico, que são as IAs generativas como chat GPT ou Midjourney, mostrando uma evolução super acelerada aí, até muito difícil de acompanhar, saem ferramentas novas quase todos os dias.
Diulia: Toda semana.
Pedro: Sim, está rolando até aquele, como é que o pessoal fala é o FOMO, né, fear of missing out, porque você fica tentando acompanhar essa explosão de tecnologias e é muito impossível. Então a gente vai perseguindo aí as melhores, as mais faladas e vamos discutir um pouco sobre elas. E não são apenas as big tex, que estão na corrida, mas diferentes setores têm buscado essa tecnologia para impulsionar os negócios e alcançar resultados melhores, mais produtividade. Inclusive, fala-se muito na tecnologia do chat GPT, como a abertura de uma nova era de prosperidade para as startups. E aí em nome dessa profecia, vou chamar assim, que a gente convidou aqui o Durval Júnior, que é agilista no Banco Santander para falar sobre o chat GPT e essa nova era de inteligência de produto, Durval, seja muito bem-vindo, se apresenta aí pra gente, por favor, conta um pouco da sua história. O que que esse tema significa pra você como agilista dos maiores bancos do Brasil e do mundo?
Durval: Legal, Pedro, é uma honra para mim, antes de mais nada, eu queria agradecer um pouco sobre estar nesse momento aqui com vocês e compartilhar a minha experiência sobre desenvolvimento de produtos e como a inteligência artificial pode realmente acelerar os processos atuais em diferentes tipos de empresa. Bem, é, eu tenho atuado com desenvolvimento de produtos digitais há 17 anos e há pouco mais de 12 anos eu tenho atuado como agilista tanto na gestão de pessoas como no trabalho com produtos em diferentes segmentos e para mim, falar de inteligência artificial é muito especial, eu já tive o meu primeiro contato ainda na faculdade, estudando sistemas especialistas, redes neurais. Então, estar vendo hoje a ascensão do chat GPT como a maturidade dessa tecnologia chegando e o quanto ainda precisamos nos preparar para toda essa transformação, é muito especial. Eu vejo que a inteligência artificial tem um potencial muito impactante em diferentes atividades e ele precisa ser considerado por todos nós, em todas as empresas, eu, com agilista, como você disse, eu estou num dos maiores bancos do mundo, eu procuro sempre me antecipar para ajudar as nossas equipes e os líderes a ultrapassarem barreiras e superar os seus desafios. Então, pra mim é natural estar um passo à frente, entender que está iniciando essa nova era de desenvolvimento de produtos e que para ser competitivo nesse mercado, a gente precisa ser mais exigente e dinâmico e para isso a gente precisa se adaptar.
Pedro: E estar um passo à frente é super difícil, né, Durval, como eu falei sobre, acompanhando essas tecnologias e realmente um desafio.
Durval: É, tem que ter responsabilidade, tem que ter uma visão a longo prazo, não só vendo o próximo ciclo, mas o que que nós temos potencial para atingir mais à frente, então existem várias possibilidades pra melhorar um produto digital, inclusive na forma que a gente está consumindo, interagindo com ele, isso faz com que a gente tenha algo especial para se obter o resultado desejado, então a gente precisa ampliar a nossa visão e o GNI vem muito para colaborar com tudo isso.
Diulia: Não, perfeito. Inclusive, você já começou a comentar sobre o quanto que inteligência artificial generativa pode contribuir para os produtos digitais. Queria que você entrasse um pouquinho mais nisso assim, hoje, com o que a gente tem de ferramenta disponível, com o que a gente tem de formato, de atuação. O que você vê com os principais pontos em que a inteligência artificial ajuda no desenvolvimento dos produtos digitais?
Durval: Legal, Diulia, na verdade, entrando nesse contexto dessa nova era digital, é difícil pensar que possa existir empresas que possuam produtos digitais e que não tenha uma visão sobre como atender o seu cliente sem ajuda da inteligência artificial num futuro próximo. Então, essa provocação está começando a se impregnar cada vez mais forte em todos nós, isso vai tornar essa jornada do cliente que existe hoje algo mais obsoleto. Então, é necessário a gente realizar algumas adaptações na forma da gente atuar pra gente melhorar como podemos realizar o desenvolvimento do software desde até a ação a compreensão do público-alvo para essa solução, até como e quando vamos validar que o produto está pronto para ser disponibilizado para todos. Então, explorar a inteligência artificial generativa gera muitas oportunidades e melhorias na oferta de valor para o cliente. É uma forma da gente entender a necessidade de acelerar, pegando as coisas mais próximas do dia a dia, mas sem deixar de pensar em situações que possam ser um diferencial para o nosso negócio, claro, sempre avaliando os riscos e os dados sensíveis, que são as grandes preocupações nas principais empresas do mercado. Então, pensar que, com a ajuda da inteligência artificial, nós podemos ter mudanças em todos os segmentos de serviços e, obviamente, o processo para desenvolver um novo produto também passa por uma transformação, uma forma da gente desenvolver novas funcionalidades, validando segurança, testes integrados, regressivos, mas até também no engajamento da coleta de dados, com as habilidades e percepções do cliente sobre a solução do produto que ele está disponibilizando e o que ele proporciona para o cliente. Então, vendo e obtendo esses insights para melhoria contínua do nosso produto e a experiência que ele proporciona é que a inteligência artificial vai gerar ainda mais valor e acelerar todo esse processo. Então a nossa aprendizagem, todo o nosso processo de fazer e entregar também vai ser mais simples, mais facilitado, possibilitando novas oportunidades de inovação ao que a gente tem hoje.
Diulia: Não, perfeito. E agora eu vou puxar a sardinha um pouquinho para o lado do design, que eu não dou conta.
Pedro: Ei, faz seu nome, Diulia.
Diulia: A gente vem falando, é não, porque a gente fala muito, quando a gente fala de inteligência artificial com esse foco generativo do uso para poder gerar uma parte do código ou para poder ajudar na escrita de histórias. Como é que você vê o uso da inteligência artificial no design visual? Assim, recortando pro design visual que a gente vê que a medida que tem surgido novas tecnologias que vem, para poder simplificar e agilizar esse processo criativo, muita coisa já dá para poder pelo menos ter uma primeira visão assim, a partir do que a inteligência artificial gera. Já é possível utilizar para criação de produtos do ponto de vista, assim, da parte visual, do protótipo dessa solução, é relevante, em que parte que entra, qual que é o nível de maturidade que dá para poder inserir esse resultado, que for gerado, qual é a sua opinião, assim, também, sobre a padronização e essa massificação que pode acontecer a partir do momento que a gente começa a utilizar inteligência artificial ali e que vai estar trazendo de um mesmo ponto de apoio, mesma base de conhecimento para gerar esses protótipos.
Durval: Sim, sim, é a GNI ele pode ser usado para prototipar, personalizar os produtos digitais, acelera o nosso processo de criação a partir de informações pré-estabelecidas sobre experiência do usuário, os seus feedbacks e aí sim a gente consegue adaptar o produto que nós temos e como conduzir o cliente para gerar dados mais consistentes e a gente conseguir prosseguir com essas fases de processo de aprimoramento da solução. Então, por exemplo, a gente pode fazer muito mais do que apenas criar um protótipo para um login de identificação. Quando a gente vai avaliar essas possibilidades, entender o comportamento esperável, preferências individuais de cada usuário, a gente pode avaliar oportunidades de inovar, podendo chegar a reconhecer o cliente pela face, pela voz ou até prosseguir com o atendimento mais simples, mas inclusivo, objetivo com o reconhecimento da pessoa, por exemplo, pela íris, que é um processo que está sendo inovado com a inteligência artificial. Então, um ponto importante que a gente precisa ter em mente quando está realizando o desenvolvimento de uma solução, são as possibilidades de recursos de prototipação, que passam a ser um pouco mais triviais em relação a validação de hipóteses e comprovar que eles podem ou não resolver uma necessidade de um pequeno grupo de clientes ou, dependendo da situação, até servir para todos os clientes que vão portfólio. Então, isso acontece pelo fato de que se nós falhamos por esquecer de ouvir o cliente em algum momento ou pensar em resolver apenas as suas próprias dores dentro do próprio negócio ou porque recebeu assim a indicação de um determinado gestor da empresa. Então a gente tem mais facilidade de inibir a relação da responsabilidade para gerar o resultado para o negócio, produzindo, evoluindo, junto com a inteligência artificial. Por isso, eu gosto de pensar que usar inteligência artificial exige responsabilidade para fazer algo que possa agregar valor e também padronizar parte de soluções para um caminho que aproxime as pessoas sobre o que você e sua equipe estão disponibilizando, mas, independentemente de utilizar a IA apenas para uma pequena parte ou para todo o contexto de definição de um design, ou de um protótipo, a gente precisa ter em mente que ter acesso a essas ferramentas de inteligência artificial será como seguir atuando como um assistente pessoal para profissionais cada vez mais qualificados. O que eu quero dizer com isso é que obter o design ou protótipo precisa passar por avaliações de próximos passos para continuar o aprimoramento dessa solução, principalmente em como que vai ser a manutenção disso no futuro, inclusive para as situações mais críticas. Então, incidentes em produção que precisam de uma ação rápida, manter o nosso cliente utilizando o nosso produto e não do concorrente, é um ponto de foco, de avaliar em que momento que eu vou estar automatizando um processo com a inteligência artificial ou tirando insight para utilizar a melhor solução proposta, sugerida por esse assistente inteligente. Então, quem acredita que pode confiar plenamente na solução fornecida pela inteligência artificial vai acabar ficando para trás, da mesma forma que você não pode apenas pensar em desenvolver os produtos sem ela.
Pedro: Durval, você falou um negócio, cara, que me remeteu muito a um trecho de uma newsletter que a gente publicou recentemente na DTI, não era sobre inteligência artificial, era sobre low code, porque eu acho que também é um assunto quente hoje, que também são plataformas que prometem acelerar o desenvolvimento, acelerar a produtividade. E o trecho até abri aqui rapidão para a gente ver, que foi escrito pela nossa head de engenharia, a Fernandinha, que ele fala que da perspectiva da organização, é crucial entender que a produtividade ela depende de vários fatores que vão além de apenas a construção do software, só ele. Então, aqui a gente estava falando mais do design, construção do protótipo, do produto, o uso dele como assistente, mas eu achei que se encaixou muito com o que você falou.
Durval: Sim, e assim, a pensar nessas possibilidades, já tenta essa vertente mais pro desenvolvimento do software é possível enxergar, com a ajuda da IA, fazendo a codificação de métodos, vínculos, muito complexos, mas sem ter um especialista próximo é difícil de se integrar aquela solução, aquele método com uma ferramenta de trabalho. E ao mesmo tempo, o potencial da IA é absurdo, porque você começa a visualizar que ele pode inclusive, corrigir bugs de código baseado numa informação prévia que você deu, visualizando esse código, então aí entram questões de ética que a gente pode até abordar um pouco mais para frente, mas a importância da gente visualizar o potencial dessa ferramenta e o quanto ela pode nos impulsionar para frente.
Pedro: Perfeito.
Diulia: Perfeito. Eu acho que você foi muito feliz nos comentários, Durval, no sentido de que assim, um ponto da pergunta era muito sobre padronização, massificação do design e isso pode se extrapolar para todos as outras vertentes de atuação dentro da tecnologia e o que você trouxe de assim, agora a gente tem muito mais insumo, agora a gente tem muito mais informação, a gente consegue coletar informações de maneiras mais ricas. Será que faz sentido a gente caminhar para essa padronização e massificação, sendo que a gente tem muito mais insumo para poder trabalhar? E aí é uma questão assim, a inteligência artificial generativa, ela vai conseguir gerar soluções, ela vai conseguir gerar respostas, mas você precisa saber o que precisa ser feito, que faz sentido ser trabalhado, então assim, ter as perguntas corretas, ter um especialista conseguindo trazer, avisando que realmente precisa ser construído é extremamente importante. E até já puxando um gancho, já falando um pouquinho mais agora de estratégia, você que é um profissional, versado em OKR, você acredita no uso do chat GPT para criação de métricas e OKRs? Se você já utilizou para esse fim ou para poder ajudar na primeira ideia, alguma coisa nesse sentido?
Durval: Diulia, essa é uma excelente pergunta, porque apesar de parecer simples pensar nos conceitos de OKR’s ou KPI’s, por meio de verificar se estamos ou não progredindo com nosso produto, nos auxiliando a ter maior clareza do que está sendo feito e como está sendo feito. É muito mais sobre o que e como podemos aprimorar o desenvolvimento e até em campanhas para se gerar maior engajamento de clientes. Eu entendo que ainda hoje é um desafio para muitas empresas a criação de OKR’s que façam sentido para o negócio, temos como algo dentro de uma área ou mesmo para toda a empresa. Por isso, acredito que muitas lideranças e equipes possam utilizar o Chat GPT para obter insights que auxiliem a sair do zero, dar aquele ponto de partida que vá fornecer a base fundamental para eles começarem a utilizar os OKRs da melhor maneira possível. Ela não deve ser apenas como uma fonte de inspiração para formação das suas próprios métricas, elas têm que ser algo que vem acompanhando, de uma forma cíclica, para mover os resultados do negócio para outro patamar dentro da empresa. Então para ter uma resposta mais coerente a essa pergunta tem que ter coisas que a gente pode terceirizar na vida e outras não, seja ela pessoal ou profissional. Então, a definição de onde você e sua equipe vão gerar maior esforço e foco para os resultados que querem obter, até mesmo se a gente consegue atingir um determinado período de tempo, isto é um cenário que só você e a sua equipe podem avaliar se é possível mesmo realizar ou se é muito desafiador baseado no capacita da equipe, na atual formação das pessoas, nos prazos inerentes que nós temos para atender, nas expectativas de clientes e investidores, tudo precisa ser levado em conta nesse momento. Então, e o OKRs exige um comprometimento e um sentimento coletivo do que é possível atingir ou superar no alvo estabelecido e para ser mais certeiro e responder essa tua outra pergunta, se eu já usei o chat GPT na criação de OKRs ou outras métricas, eu posso dizer que no papel qual atuo hoje eu não poderia deixar de me antecipar nessa possibilidade, então eu fiz alguns experimentos para compreender o potencial do chat GPT na criação de OKRs e verificar um cenário hipotético em um determinado propício fictício. Então, eu coloquei a inclusão de vários contextos para a evolução desse potencial produto e também situações diferentes onde esse produto teria uma boa receptividade de clientes e também em outro chat, quando eu uso o envio de prompts que, aliás, até para antecipar, o prompt, para quem não conhece o termo seria o envio da mensagem, ou a solicitação, o comando para a inteligência artificial. Então, eu fiz esses cenários bem bacanas e em cada chat, um com a situação positiva, outro não tão boa assim, a resposta vinha, em geral, com muita coerência. Então houve alguns casos em que os QRs entravam em questões de ações que seriam realizados em outros valores de metas que precisariam ser aprimorados. Então, por exemplo, um QR que o chat GPT sugeriu foi aumentar em 40% o tempo médio de uso do aplicativo, o que sente, se for parava para pensar, dependendo do contexto, ele é um exemplo interessante, mas se ele fosse um produto digital relacionado a, por exemplo, notícia, jogos. Mas se a gente pensar em um produto de uma operadora de celular ou de uma central de atendimento, isso não é um OKR bom, em geral, o cliente procura soluções rápidas. Então, um OKR para um tipo de produto desses, deveria ser no menor tempo possível. Como eu disse, o chat GPT, repito, ele, pode ser útil para quem precisa dessa força extra para começar, mas pelo menos hoje ele deve servir como, não deve, na verdade, servir como uma solução para qualquer problema, ele pode servir como uma inspiração.
Pedro: Durval, eu concordo em gênero, número e grau, por tudo que você falou, eu acho que ele tem um ponto de partida mesmo, ele ajuda a sair do zero, eu já trabalhei muito com OKRs aí no meu passado recente, até tive experiências muito boas, experiências muito ruins. Acho que vale acrescentar também que às vezes as experiências ruins não são na etapa de definição, muitas vezes na etapa de definir vai ser um momento que até fácil que você está com a galera que entende bem da metodologia, domina bem do negócio. Então a definição vai sair, você vai conseguir convergir a turma rápido, aí talvez você saia com aquela sensação de sucesso, mas durante o ciclo, os próximos 3 meses você passa por diversos desafios, por coisas que você não considerou no contexto na hora de fazer a definição e se você não considerou enquanto definia, o chat GPT também não vai, porque a instrução vem de você, assim, você pode passar o máximo de contexto para ele, que vai te ajudar, com certeza, mas eu acho que é muito importante considerar isso, assim, você tem que, não só trocar as paramétricas, mas para qualquer coisa que venha do chat GPT, tem que vir a sua crítica depois o seu filtro, com aquilo que vem. Então, eu tenho me aventurado um pouquinho em usar para ver a coerência também igual você comentou. E uma coisa que eu experimento fazer é sempre aquele teste do suficiente e necessário, os KRs que o chat GPT, me proveu aqui, eles são suficientes para completar aquele objetivo e se, individualmente, cada um deles é necessário também para aquele objetivo. E às vezes, eu acho que ele foge dessa regra, então, tá, assim, só pra dizer da minha experiência, eu acho que a crítica com aquilo que ele retorna é muito importante, mas que ele ajuda a sair da inércia e talvez ele vai te economizar um tempo, que você vai partir de algum lugar, eu acho que é fato.
Diulia: A gente, muita das vezes, tem alguns desafios no sentido de até assim o tanto que as pessoas ficam fritando em chegar na frase escrita, correta, mais adequada, Às vezes a pessoa até tem uma visão daquilo que é relevante, do que precisaria estar sendo considerado dentro daquele KR, dentro do objetivo, enfim, mas a pessoa, assim, se perde na hora da escrita, isso muito quando estamos falando de stake holders, que está entrando em contato com o KR pela primeira vez, ou que não tem tanta familiaridade, e às vezes a gente gasta muito tempo nessa atividade de assim, não pera aí, essa frase desse jeito, virou tarefa, não, espera aí, então como é que a gente ajusta, acho que dá para o poder utilizar um pouco no sentido eu já sei o que precisa e agora eu vou precisar de uma ajuste aqui na escrita, ou até que não vá ficar tão redondo, e aí vai precisar do especialista depois para poder fazer essa revisão, mas eu acho que essa atuação em conjunto ela é muito bem-vinda.
Durval: Sim, sim, eu até complemento esse ponto que você colocou que você colocou, Diulia, é pensar no quanto que a GNI pode ajudar os times a formatar esse conceito inicial até que eles tenham um ponto de largada e visualize as possibilidades do que eles podem estar atingindo. É claro que isso exige que você, na hora que você está escrevendo um comando um prompt, como eu falei, coloque as informações de uma forma organizada, relacionando os conteúdos e expondo como é que você espera receber essa informação para que a GNI, não importa se é o chat GPT ou outro, possa estar disponibilizando uma visão, uma sugestão do que pode ser a melhor solução pro teu contexto, então você pode até, em alguns casos, solicitar para ele mais de uma opção de OKRs para que ele possa estar gerando visualizações diferentes do que que você pode estar atingindo para meta da tua equipe em relação ao desafio atual que você tem pra você fazer o melhor produto, e impactar mercado da melhor forma possível.
Diulia: Perfeito. Pois é, e aí, para a gente poder fechar essa lógica, do que a gente já vem conversando sobre essa aplicação dos produtos digitais. Hoje, com os recursos que a gente tem, quais você acredita que são os principais desafios que a gente precisa enfrentar para implantação da inteligência artificial nos produtos, assim, que a gente está construindo, que a gente está apoiando. Esse é o ponto pra gente fazer essa grande virada. Existem alguns desafios importantes que precisam, passar para a gente realmente começar a adotar efetivamente a inteligência artificial como algo comum no nosso dia a dia. Um deles é a questão da privacidade e até onde a inteligência artificial poderá receber as leis, como LGPD e outras de cada país. Então, isso é o ponto chave que todos esperam que seja feito pra ter nenhum tipo de restrição ou problemas judiciais. A gente espera ter também uma discussão um pouco mais aprofundada em relação a quem caberia a responsabilidade, em casos de infrações. Recentemente, a Microsoft publicou que era o co-pilot, ele vai assumir as responsabilidades integrais para qualquer tipo de publicação que for feita e possa estar sendo encarada como um plágio de um outro conteúdo, desde que realmente for comprovado que o material foi utilizado através do co-pilot. Então, isso aí já começa a dar um norte de como que nós vamos estar trabalhando e responsabilizando as pessoas, a gente tem que ter em mente que o GNI ele se baseia em diversas fontes, mas não necessariamente ele declara todas essas fontes de conteúdo, isso envolve uma transferência, uma relação com autonomia sobre impacto nessas publicações que são realizadas, isso pode afetar algumas profissões que conhecemos hoje e o que que pode transformar ou até se extinguir no futuro. Inclusive, isso deve abrir políticas explícitas para as organizações na disponibilização da própria inteligência artificial no seu dia a dia. Eu vejo alguns artigos com pessoas alertando também a possibilidade de manipulação de mídias através de redes sociais ou por outros meios, onde a IA integrada dessas redes pode gerar fake news impactando pessoas, empresas com desinformação e nesses casos fica implícita a questão ética e que pode ser acentuar de problemas em relação ao que a gente já tem hoje, né? Então, por exemplo, a gente tem situações de desigualdade digital ou atuações tendenciosas a favor de um grupo social que pode gerar, inclusive, problemas de discriminação social ou racial. Isso, claro, sem levar em conta, problemas de segurança cibernética em diferentes contextos, que vão desde impacto econômico até militar. Então é, por isso, eu vejo que isso ainda existe muito a necessidade de a gente ter uma maior compreensão dos limites e deveres que precisam ser respeitados, seja onde for e para qualquer que a intenção do uso da GNI eu vejo que é necessário a gente criar e tem uma regulamentação clara que possa tornar mais confiável e segura a utilização da inteligência artificial para administrar, inclusive, a sua capacidade de crescimento e superação, são alguns temas polêmicos que precisam ser melhor aprofundados. A gente sabe que hoje podemos gerenciar capacidades GNI em diferentes vertentes, inclusive em sua própria gestão de conhecimento, mas e no futuro, onde podemos ter a GNI mais autônoma e automatizando seus próprios recursos, para onde que isso vai nos levar. Então, até onde a gente pode confiar que estamos utilizando uma ferramenta para o ferramenta para uso próprio ou está sendo consumido através da informação que pode manipular a nossa tomada de decisão, na minha opinião, eu ainda vejo que tem pontas soltas que podem ser mais amarradas para a gente ter um crescimento seguro e sustentável, mas isso não quer dizer que a gente fica parado aguardando isso. As empresas precisam começar a se formar, se estruturar e pensar em como aproveitar melhor esses recursos para que, no momento que a gente tiver disponibilizando isso para os nossos colaboradores e, principalmente, para os nossos clientes, os recursos da GNI vão disponibilizar a visão e a missão da nossa empresa pro melhor produto que a gente quer entregar.
Pedro: Durval, eu vou até aproveitar, puxar o papo aqui, já que você comentou, acho que são dois assuntos muito importantes, muito quentes também quando a gente fala das IAs generativas, uma são os desafios nos trabalhos, nas profissões e outras são as discussões éticas de desenvolver produtos de forma responsável. Mas até me lembrei de uma situação que está rolando, se não me engano, está rolando até hoje, que é a greve dos roteiristas de Hollywood, a greve já ultrapassou 100 dias, os nossos queridos filmes de 2024 já estão comprometidos, infelizmente, mas e uma das apelações dos roteiristas é o uso discriminado de inteligência artificial. Então, isso traz várias perguntas pra gente, tipo assim, esse pessoal está protestando, será que a gente vai ter ainda mais protestos, mais profissões que se sentem ameaçados, até como a industrialização fez no passado, se algumas coisas podem ser erradicadas ou não. Eu entendo até que isso até vem muito de pontos de vista, porque igual você falou, não tem regulamentam ainda, então a gente fica aqui no achismo.
Durval: Isso que você colocou é muito bacana, porque a gente já vê há alguns atores, inclusive atores e músicos que já faleceram, mas que já tinham essa noção do quanto era o potencial da inteligência em reproduzir, imitar e gerar sons semelhante à sua voz, validar e fazer com que os comportamentos sejam os mesmos, tanto da face como do corpo. Então, é possível reproduzir um excelente ator na íntegra, participando de um filme moderno, alguém que participou de um filme há 30, 50 anos atrás, que talvez nem esteja mais entre nós, que esteja atuando num filme que vai ser lançado ano que vem. Então, é um ponto de preocupação sim, é um ponto que remove a importância de reciclar, de fazer a originalidade favorecer em prol de uma pessoa, de uma relevância para o mercado e que pode estar gerando maior engajamento de pessoas para consumir aquele conteúdo, então é um ponto a se discutir sim, da onde que vai os limites da ética no uso da inteligência artificial para reproduzir uma pessoa? Por isso, os cuidados na hora de estar validando a voz, identificação de biometria, porque a inteligência artificial ela pode reproduzir algumas coisas e o acesso em alguns sistemas, como existem hoje, eles tendem a cair se for gerenciado por uma inteligência artificial. Então, quando você fala de uma pesquisa, por exemplo, para autenticação via íris, validando a íris dos seus olhos, para realmente identificar que essa pessoa é ela mesma e não um software ou alguma outro tipo de entidade, isso é muito relevante a gente começar a avaliar o tipo de impacto que pode chegar a acontecer no futuro.
Pedro: É, em qualquer contexto é essencial desenvolver produtos de forma responsável, não olhar só para eficiência e desempenho, como você diz, que são as questões de implicações éticas e sociais. Acaba misturando um pouco com o assunto até de diversidade, que a gente fala de ter diversidade no trabalho para ajudar a diminuir a reprodução de vieses discriminatórios. Se a gente, aí eu já estou em uma reflexão maior aqui, se a gente em busca de uma eficiência extrema, a gente reduz uma equipe e passa a contar com muitos assistentes robóticos a gente corre esse risco, é possível evitar a reprodução dos vieses discriminatórios em cenários assim?
Durval: É, isso tudo é base de treinamento da IA, então é como você estar orientando uma criança, uma pessoa que está começando na carreira, então você tem que mostrar o que é o certo e o que é errado, você tem que fazer com que ele compreende melhor o que que são os limites da boa educação e o que que talvez seja algo ofensivo, algo que vá gerar uma situação de contradição que não deve ser apoiada em nenhuma forma. Então, da mesma forma que esse tipo de contravenção através de provocação que poder ser feita por ser feita por qualquer pessoa que está interagindo com a IA generativa, ela pode também estar respondendo essa provocação. Então, se a gente não treinar a inteligência artificial para saber sair dessas situações, ela vai realmente dar um contexto de volta na mesma proporção. Então, tem que ter esses cuidados para que ela saiba sair dessas situações de uma forma educada, ou até a coletar essa informação desse ataque, dessa ofensa, para que as medidas legais sejam cumpridas e essa pessoa que possa estar pensando que é uma pequena brincadeira, seja punida com o rigor da lei.
Pedro: Está certo, gostei muito dessa resposta, de novo é a questão do filtro, se a gente colocar a inteligência artificial para interagir direto com o público, a gente não tem nenhum controle disso.
Durval: Esse é o ponto.
Pedro: E aí é possível a gente, bom, até acabei de falar aqui antes de possibilidades de colocar, de usar o chat GPT, por exemplo, na internação direta com o usuário, mas mesmo em situações não com interação direta, é possível nas soluções propostas pela inteligência artificial? Para acelerar os processos, acelerar um atendimento?
Durval: A solução ela tem aí algumas coisas que a gente tem que levar em conta. Eu vejo que a ferramenta que está sendo disponibilizada, seja pela IA generativa, independentemente da empresa que está na sua frente, é claro que ela vai apoiar e vai gerar valor em todas essas fases de revolução digital, mas a gente tem que aproveitar essas oportunidades, tendo em mente que teremos que ter mais transformações nas nossas vidas, baseado nisso. Então é difícil a gente especificar o quanto que vai ser esse impacto em relação às nossas profissões e, ao mesmo tempo, dessas soluções serem confiáveis ou não. Todo profissional, independentemente do ramo, papel que atua hoje precisará desenvolver algumas habilidades para interagir melhor com a inteligência artificial e compreender como ela poderá nos ajudar na execução das tarefas, na tomada de decisão. Eu entendo que é algo natural ocorrer essa dúvida sobre a evolução até que a evolução da tecnologia em relação ao tempo que nós temos. A gente precisa compreender melhor o que é necessário nos preparar para utilizar essa tecnologia da melhor forma possível. Então, por exemplo, para processos repetitivos ou muito simples, provavelmente eles serão úteis e eles vão ser os primeiros a ser substituídos com a ajuda da inteligência artificial, através das ferramentas especialistas ou a integração da IA com algo comum das soluções que a gente tem hoje, como eu disse anteriormente, pensar em ter um assistente em tempo integral, nos ajudando, em diversas tarefas e com propostas úteis para os nossos principais desafios que nós temos nas empresas, por exemplo, um profissional pode solicitar para inteligência artificial gerar uma base de codificação de um produto de um produto em determinada funcionalidade, determinando assim os métodos e como efetivamente isso deve se compilar dentro de um software, de uma ferramenta para isso, parece uma tarefa simples é necessário que tenha um profissional, um programador qualificado, para coletar essa informação, colocar na ferramenta, avaliar esses pontos de melhoria, porque vem aí que vem, você até colocou bem aquela questão do low code, é entender que que em alguns momentos a inteligência artificial vai entregar o básico, então um programador, um especialista que vai começar a surgir no mercado em relação às necessidades que vão se abrir coma inteligência artificial, ele precisa avaliar, inclusive, os riscos de performance ou vulnerabilidades que aquela solução proposta pela GNI vai ter, na hora de disponibilizar esse produto para o mercado. Veja só que nesse breve exemplo que eu estou te passando, eu estou dizendo que uma atividade que poderia durar dias ou até semana, pode ser realizado poucas horas com ajuda do GNI, mas isso não quer dizer que haverá necessidade de ter uma pessoa validando essa entrega, o que ocorre é que vai haver uma mudança na forma de atuação desse profissional, para ajudar nessa entrega e na obtenção dos resultados para o negócio. E assim, o processo de criação de soluções passa a ter uma transformação, tanto na forma que a solução é disponibilizada, como também na forma como ela é utilizada pelo cliente. Então, entender a experiência do profissional, esteja ele no papel que for, seja no gerente, no arquiteto de soluções, num analista de UX, enfim, em qualquer que seja, todos precisam entender essa nova realidade, inteligência artificial generativa para a gente ser mais competitivo, sem isso, eu não vejo muito algumas profissões que possam estar ultrapassando esses limites impactantes que todos nós precisamos passar e nos preparar, em relação a compreender melhor tudo o que a GNI está entregando e ainda pode entregar. Então, o software pode ser confiável sim, mas sem a intervenção, de um humano que possa estar avaliando essas possibilidades, esses riscos inerentes que vão surgir gradualmente, conforme ele vai estar passando ainda mais no dia a dia dos times de desenvolvimento, isso é algo que a gente precisa ter esse cuidado de sempre avaliar e ter pessoas mais experientes nos nossos times para agregar valor nessa fusão humano e máquina.
Pedro: Legal, Durval, esse seu comentário me fez pensar como existe similaridade nas perguntas que se fazem os temas que envolvem caça a produtividade. Então, por isso que o low code tem perguntas parecidas também, a gente pode confiar, vai substituir o DEV, é escalável, é seguro? Então todo mundo faz parecer, algumas perguntas são bem repetidas. É muito interessante isso.
Durval: E assim, se você avaliar friamente, é aí que vem o contexto das mudanças, das revoluções que acontece de tempos em tempos, a gente compreender que as profissões do jeito que elas trabalhavam, como ela agiam no momento em que essas viradas acontecem, elas começam a ser transformada. Então quem se adapta rapidamente não vai sentir nenhum impacto no seu dia a dia de trabalho, quem não consegue se adaptar, ele tende a ficar em um segundo plano. Então, é importante para todos nós que estamos aqui visualizando o potencial da inteligência artificial, começar realmente entender tudo o que ele pode proporcionar e começar a se preparar, junto com seus times, para que a gente consiga enxergar o que ele pode nos ajudar desde a idealização do produto até a concepção final para o cliente e, claro, porque não, em alguns momento para pequenas melhorias, para, inclusive, uma sustentação em incidentes que possam ser corrigidos rapidamente, por exemplo, através de uma parametrização de valores. Então, em algumas coisas, ela vai potencializar demais os resultados, vai gerar mais tempo pra gente codificar e evoluir o produto, inovar coisas que a gente focava apenas em entregar demandas reais que eram priorizadas no dia a dia pelo nosso gerente de produto ou numa área de negócios.
Diulia: Perfeito, nossa, dava pra gente poder ficar conversando aqui por mais assim horas.
Pedro: Durval, você vai ter que vir para BH para a gente poder conversar mais pessoalmente porque acho que sobrou assunto, sempre tem muita coisa para falar sobre inteligência artificial, muita coisa para refletir, mas é isso aí.
Diulia: É, pois é, então assim acho que se fica um insight final, com relação a toda essa conversa que a gente teve, é sobre justamente essa reflexão que a todo momento, nas suas falas, você convida a gente sobre essas questões éticas, sobre quanto que a gente utiliza da inteligência artificial generativa, como às vezes uma primeira versão, ou como uma provocação, como um primeiro insumo, como a gente ainda necessita olhar para os resultados de uma maneira crítica, de uma maneira que realmente a gente consiga garantir enquanto especialistas que esteja alinhado com as necessidades do cenário que a gente atua, e, logicamente, como a gente vai trabalhando com esses avanços tecnológicos para a gente manter uma construção de produtos digitais que seja ética, que seja inclusiva de ponta a ponta. Então assim, Durval, muitíssimo obrigada pela participação, realmente assim outros convites virão, porque tem muito mais pra gente conversar, foi muito bom o papo. Queria agradecer também todo mundo que ficou ouvindo até aqui, para quem tem interesse no assunto e quer conhecer um pouquinho mais a gente tem trabalhado essas reflexões também nas nossas newsletters e a gente tem falado um pouquinho nas nossas redes sociais também, então segue a gente, acompanha o podcast, avalia o podcast e também se inscreve na newsletter para poder acompanhar mais informações, é isso, muitíssimo obrigada, Durval, até breve.
Pedro: Durval, obrigado, bem-vindo a nossa incrível rede, eu sei que você já acompanhava a gente no podcast, mas agora você é parte dele, foi muito bom o papo, obrigado.
Durval: Estou muito feliz com o convite de vocês, contem comigo sempre, quero dizer que admiro o trabalho e espero estar aqui colaborando com vocês e os demais agilistas sempre que puder, contem comigo.
Pedro: Perfeito, muito obrigado, até a próxima, gente.
Diulia: Até.
Durval: Valeu, pessoal.
