Webconferência 04 - IEM

Muito boa noite. Iniciamos aqui a nossa web conferência 4 da disciplina Inteligência e Estratégia de M que tinha aqui o professor JC. Estou aqui com a presença da Maria Carolina, da Maria Eduardada, da outra Maria Eduardada e do Rafael. Olha só, eh, vocês combinaram, né? Só podia as Marias estarem presentes aqui na na aula, né? O Rafael tá tá tá meio fora do processo. >> Coincidência, né? Rafael tem Maria no nome ou não? Aí fica todo mundo, né? Mas beleza. Brincadeiras à parte aí numa sexta-feira. Agradeço aí a presença de vocês nessa sexta-feira. Eh, final

de noite, aliás, início de noite, final de noite é porque eu tô velho, gente. E para mim, né? Não tenho mais aquele cestou bacana que eu tinha algum tempo atrás, não é? Então eu tô tô Meio ali me recolhendo ao meu Netflix ultimamente, mas também é bom, né? É bom uma sériezinha ali. É bacana. Bom, sem mais delongas e brincadeiras, vamos lá paraa nossa web. Hoje a gente vai falar de inteligência, que é o que a nossa disciplina tem como nome central, não é? Eh, deixa eu ver aqui. Eh, tem como nome central. E aí

eu trouxe aqui para vocês um conjunto de slides e trouxe também Depois eu vou mandar para vocês um um material muito legal sobre inteligência artificial que eu vou falar ao final e vou apresentar para vocês. Mas tem 18 slides aí, são tipos de inteligência. todas já dando aqui um spoiler de inteligência artificial, tá? Eu tô ultimamente trabalhando muito com isso. Tô numa empresa de IA também, além da empresa de logística. E aí tô aproveitando essas aplicações aí, trazendo para vocês o que tenha sentido Com as nossas aulas, tá bom? A gente vai explorar então aqui,

vamos falar de IC e de M na aula de hoje, inteligência competitiva e mercado mercado lógico. A gente vai ver as diferenças. sobre isso e vamos chegar ao final da aula falando de inteligência artificial, quanto que ela vem trazendo de impacto nesses processos de inteligência competitiva e de mercado. Beleza? A gente começa a aula. Tão visualizando? Bacana. Esqueci de perguntar. Tá tudo Certinho. A tela tá aí, a voz tá legal? Tá, tá bom. Então, legal. Bom, ah, a gente começa eh com um conceito granular, né? A gente chega nos dados para gerar conhecimento, tá? O

que que é um dado? É uma informação isolada, um, né, tipo 23 anos. Que é 23 anos? Pode ser idade, pode ser, né, ali, quantos anos que a pessoa tá morando em determinado local. é um dado. Se ele não tá organizado, Ele ainda não é uma informação que traz ali um contexto, um significado. Então, a gente começa a construir através de uma célula chamada dado, a organização dos dados trazem informação e a análise dessas informações, interpretação, traz uma inteligência que a gente chama de conhecimento também, tá? Isso, isso facilita com que a gente tome decisões

eh quando essa análise é realizada, tome decisões mais rápidas, né? E isso foi acelerado com a inteligência artificial. Muito boa noite aí quem tá chegando aqui, dando boa noite pra gente. Bem-vindos. Bem-vinda aqui Laí, né? Eh, Marina, Cíntia. Vamos lá. Bom, até aí, beleza, pessoal. Esse é o primeiro, esse é um conceito importante do processo da inteligência, tá? Esse é um conceito importante. Inteligência competitiva. Então, vamos entrar aqui na inteligência competitiva. O que que é? H, é um processo sistemático de coleta, análise e distribuição de informação de concorrente mercado e ambiente de negócios para proear

decisão estratégica. Então, ela faz um um uma análise de diversas informações, né, e aqui bem centradas. Depois a gente vai ver a diferença da inteligência mercadológica. Concorrentes, mercado e ambiente de negócios, tá? Então ela busca a inteligência da da do Slide anterior, lembre lá que é pegar os dados, transformar informações com contexto, gerar conhecimento, né, a partir de uma análise, gerando assim a inteligência paraa tomada de decisão. Então, tem algumas etapas, coleta de dados, não é? Então, eu vou fazer a coleta de dados. Eh, eh, lembre que a palavra competitiva aqui tem uma diferença nesse

conceito. Vamos deixar guardado isso aqui. Coleta de dados para prever Movimentos e antecipar tendências, né? Tô olhando aqui os concorrentes. Ã, objetivos: identificar ameaças, descobrir novas oportunidades de mercado e premorar vantagem competitiva. Então, eu tô olhando os competidores, por isso que é inteligência competitiva, tá? A gente vai depois colocar isso lado a lado aqui com a inteligência mercadológica, mas lembrar disso, inteligência competitiva, competidores, concorrentes, avaliar o que que tá Acontecendo em relação a eles no mercado para tomada de uma decisão. Exemplo prático aqui, tá no slide, posso monitorar os lançamentos de produtos e patentes dos

concorrentes para inovar, ajustar uma estratégia de pesquisa e desenvolvimento. Então, uma empresa que trabalha com pesquisa em desenvolvimento, vamos falar de laboratório, que desenvolve ali eh ali algum alguns elementos, né, eh remédios e assim por diante. Ah, eh normalmente é Uma pesquisa de eh eh de tempo eh de longo tempo, né? Então ela pode fazer uma avaliação do que tá saindo de patente concorrente, dos concorrentes, para que ela, poxa, nessa lacuna aqui ninguém tá fazendo nada, ninguém tá trabalhando em cima disso. Ela pode então direcionar o seu recurso para desenvolver pesquisa naquele segmento específico que

não tá sendo hoje trabalhado, por exemplo, né? Esse é aqui é o exemplo prático de uma ah estratégia Adotada a partir das análises da inteligência competitiva. Então eu tenho três CS, é a estratégia 3C. Eu tenho aqui cliente, percepção de valor. O que que os clientes percebem de valor em relação ao aos produtos? quais são os concorrentes que estão naquele mercado e as tendências que também podem impactar esse cenário, não é, de concorrentes e clientes, né? Então, preciso observar esses três CS Aqui, tá? Certamente, por exemplo, a a Coca-Cola, ela deve imaginar assim, né, os

clientes, quem como é que as pessoas percebem meu valor, né, principalmente nos dias de hoje, em que a saúde, né, sendo colocada com um ativo muito importante, as pessoas muito mais preocupadas com a longevidade, não é, e os produtos mais sustentáveis, mas ela olha os clientes, mas ela olha o concorrente também. Será que alguém tá trabalhando um produto nessa linha mais Sustent, né, um produto mais que tenha mais apelo na seja mais saudável, etc? E como é que eu tô trabalhando isso e quais são as tendências? As tendências eu já comentei que as pessoas estão

buscando mais longevidade. Então, né, e eu preciso ter produtos nessa linha. É um grande exemplo aqui pra estratégia 3C, tá? Por enquanto. OK, pessoal. >> OK, professor. >> Legal. benefícios da inteligência competitiva. Então, a gente viu competitiva, competidores, concorrência, né? Os benefícios disso é antecipar tendência de mercado. Então, tô olhando para fora e vendo o que que pode trazer de impacto para os meus produtos, consequentemente das da concorrência ou trazer uma concorrência nova, um novo modelo. Exemplo aqui dessas antecipar tendências. Vocês estão aqui fartos de ouvir, né? Eh, sobre Netflix e Blockbuster. Blockbuster não fez

esse Trabalho de inteligência competitiva. Pode até ter feito, mas não acreditou que o streaming eh seria seria possível com a velocidade de internet que tinha na época. Não era possível, obviamente, mas que a tecnologia tava evoluindo para que isso acontecesse. Ele não acreditou. ou ele fez, e eu não sei, fez essa análise, fez eh essa avaliação das tendências e não acreditou, ele não fez, não é? Das duas formas, ele ou escolheu não entrar ou ele não fez, escolhendo Também não avaliar as mudanças que o mercado traz, né? A empresa aprende com os clientes na com

base na necessidade, não é? Como essa necessidade, a necessidade normalmente ela não muda. O que muda é essa experiência. Como que eu posso melhorar a experiência que aí a jornada que esse consumidor tem, né? Se eu citar de novo o caso, não vou citar de novo o caso da Netflix, mas citando o iFood em relação ao disk Pizza, que é da minha época, é uma experiência totalmente diferente. a necessidade é a mesma, mas a forma, né, como o iFood trouxe eh entrega desse valor para nós, foi muito maior, né, muito mais possibilidades de empresas rapidamente

sendo acessadas, diversos pratos também sendo comparados para que a gente pudesse então saciar a nossa forma, não é? Diferente de um uma linha lista telefônica, páginas amarelas. Alguém lembra dessas páginas amarelas? É, Rafael, isso aí. Opa, todo mundo. Que bom, gente. Aí, já tô, não tô me sentindo tão vel. Sou jovem igual vocês. Isso aí. Então, beleza. Gera impacto positivo na receita. Então, esse é um benefício que a inteligência traz. Por quê? Se eu tô avaliando tendência, eu tô me antecipando ao concorrente, alguma coisa nesse sentido, a alcançando aquela necessidade do cliente de uma forma

diferente. Ela Também traz a antecipação dos movimentos do concorrente. Conheço os concorrentes e sua atuação para que a gente possa comparar e se posicionar. identifica mudanças estrat eh nas necessárias nas estratégias chave da organização em função de todo esse arcabolso de inteligência competitiva. Muito boa noite quem tá chegando aí. Boa noite Paulo, né? O pessoal que tá aqui com a gente nessa sexta, nessa super sexta da inteligência e estratégia de Marketing. Vamos lá. Bom, inteligência mercadológica, ela vai um pouquinho além, tá? eh, ela vai no consumidor em si, aí na segmentação. Então, inteligência, apesar da

inteligência competitiva também falar da necessidade, mas ela não explora com aprofundamento, tá? Ela aqui eu tô aprofundando um pouquinho mais no que é valor para o consumidor, o Que ele o que faz ele comprar, que segmentações que existem no mercado, né? Tiver uma empresa de veículos, né? pegar uma uma empresa, ah, vamos pensar aqui na na Honda, ela tem veículos para diversos públicos, então ela segmenta ali os públicos em função do seu produto, não é? Eu tenho empresas de alimentos que vendem produtos de A a Z que tem uma segmentação para cada grupos de produtos

que ela produz. Então essa segmentação é justamente você entender um uma parcela da população que tem pretensão ou propensão a comprar o seu produto em função do seu da sua necessidade. Sempre vai ser a necessidade base para todos esses estudos, tá, pessoal? Ah, além disso, quando eu sei o segmento, tamanho de segmento, eu consigo analisar tamanho de demanda, quanto que eu preciso ter para eu poder vender pensando numa Black Friday. Eu Sou uma loja de roupa feminina, quanto que eu preciso? Qual é o Qual é a demanda que existe aqui em Brasília para eu vender

aqui roupas femininas a aqui pro mercado de população de classe A e B, por exemplo, né? Então são análises que a gente pode ir trabalhando para o quê? Para direcionar estratégias de marketing e vendas. Entenderam a diferença da mercadológica para competitiva? Não vivem sem a outra. Obviamente eu Tenho que olhar o concorrente lá do outro lado, né? Porque se eu tiver aqui achando que eu tô em berço esplêndido, né? Eu vou, né, criando um produto aqui. Não, acho que vai ser assim. um cliente gosta desse, mas se o concorrente tiver entregando com [limpando a garganta]

uma tecnologia nova, uma tendência que tá aí eh nas crescendo eh no mercado, a gente pode ficar de fora, não é isso? Então, pensar nas duas inteligências sendo trabalhadas De forma sinérgica, né? Então, o exemplo exemplo prático aqui, rede de varejo utiliza inteligência mercadológico para analisar padrões de compra, para otimizar o sortimento de produtos e personalizar promoções. Então, até que eu comentei aqui, né, de alguns exemplos desses, né, preciso entender grupos de pessoas que vão comprar cerveja, que vão comprar, pensa num varegista tradicional aqui, né, o a atacadão dia a dia, a gente chama varegista,

mas ele é Um atacarejo, ele vende grande quantidade no preço de varejo, né, mas é um varejo, vai, vamos colocar assim. Aí ele tem promoções específicas para frutas, né? Tem um público que compra mais produtos mais saudáveis, tem um público que compra eh eh ali eh produtos mais da de rotina, né? Eh, as compras tradicionais, né? Eh, e assim por diante. Ele tem ali uma segmentação que ele vai então poder analisar demanda e criar estratégias específicas para cada Público. Bom, então a diferença AIC fala de concorrentes. É o mais é a diferença mais eh latente

entre a IC e a IM. concorrentes, clientes, tendências de consumo, tendências de novas tecnologias que podem mudar ali os produtos. Então, eu tô olhando do lado da IC, tendências de consumo, mercado e oportunidades M, tá? Tá OK? Então, um, pergunto aqui as perguntas para facilitar essa diferença. O que que os concorrentes Farão? Como nós vamos reagir? Definição de preço, lançamento, produto e aquisições. Na IM, o que o cliente quer, como o mercado está evoluindo, jornada do cliente, eh desenvolvimento de produto, campanhas de marketing e canais de distribuição, mas elas não vivem sem a outra, tá?

Então ela elas estão conectadas integralmente, tá bom? E aqui eu falo da complementaridade, embora distintas são Totalmente complementares. Então a IC fornece o panorama externo e a IM garante que os produtos serviço atendas do mercado. Traz então uma visão 360º para que a empresa tome uma decisão. Só só tem essa diferença conceitual, tá? Porque certamente vocês já devem ter observado essas análises sendo realizadas de uma forma geral, uma análise de marketing sendo realizadas, deixa eu avaliar a concorrência, o Ambiente de marketing, deixa eu avaliar o o cliente, o segmento, mas não com esse nome, né?

Então agora é isso mesmo, pessoal. Eh, e agora a gente tá meio que dando um conceito das inteligências nesse sentido aqui, tá? OK. Mas a gente já deve ter observado nas nossas atividades de alguma forma nas empresas que trabalhamos em si, dessas práticas até sendo realizadas sem esse nome de inteligência competitiva ou inteligência mercadológica. O processo de inteligência competitiva. Então, eh, como qualquer processo de busca de informações de dados para gerar informação, conhecimento e tomada de decisão, ele parte de um planejamento. O que que eu quero? O que que eu quero ter de informação para

alcançar meu objetivo? Então, defino minhas necessidades de de resolver algum problema. Como é que eu posso aqui eh competir com um concorrente que tá crescendo? concorrente X, Y Z que tá Crescendo. Então eu defino que eu tenho um planejamento nesse sentido. Vou então coletar os dados para entender porque que esse concorrente tá crescendo. Vou analisar esses dados, vou disseminar essa informação, essa de forma clara para quem vai tomar a decisão, então de olha, estão crescendo por isso, por isso e a gente precisa também se atualizar com relação à tecnologia X, Y ou Z, senão a

gente vai ficar para trás. Tá? Aqui é quase uma análise de mercado Que a gente tá fazendo também, uma análise, tá? Eh, competitiva, uma análise competitiva de mercado que a gente faz numa numa área de marketing na empresa. E aí é há uma confusão, né? Tem muitas empresas que definem a área de marketing como se fosse comunicação. Vocês já viram isso também? Que marketing é muito mais do que comunicação, né? Eu tenho todas as estratégias de definição de preço, não É? Tenho estratégias de canais, tudo embaixo do marketing em si. Mas há uma às vezes

há uma confusão em relação a esse conceito, né, que o marketing vira propaganda a partir de um conceito, né, eh, público, né, e não um conceito, né, acadêmico, um conceito da da própria ciência do marketing em si. O processo de inteligência não tem diferença em si, né, com relação à à intenção. Eu vou ter uma uma Identificação em em que tendências eu vou buscar conhecer, vou monitorar essas informações, não deixa de ser uma coleta, tá? Eu vou monitorar tendo essas informações com dashboards, com uma informações de uma forma geral para análise, tomada de decisão. Tá

com outro nome aqui, mas a lógica é sempre a mesma. Num processo de pesquisa, sempre vai ser num processo de inteligência. Vou sempre definir aquilo que eu Identificar, aquilo que eu preciso conhecer como o meu planejamento de inteligência. vou coletar, analisar, divulgar, disseminar paraa área que toma a decisão para que eles tomem a decisão. E com a inteligência artificial, isso ficou mais rápido ainda, né? essas análises, as coletas, a gente consegue trabalhar eh com a inteligência nesse sentido. Bom, algumas ferramentas que a gente utiliza na inteligência competitiva, a Gente eh vocês já devem ter visto

o SWAT nas disciplinas que vocês eh já fizeram de marketing ou ainda não? Beleza, então a gente já fez a suot forças de Potter, vocês já ouviram também e benchmarking, né? Então, que acho que o benchmark a gente não explora aqui como uma ferramenta normalmente, mas ele é uma ferramenta interessante de conhecer como pares Estão trabalhando para um determinado processo. Eu posso fazer essa visita numa empresa para ver como é que ele faz, como é que é a área de marketing deles, para avaliar que processos que você tem na tua área de marketing, não é?

E como é que você tem esse desempenho, né? Posso, é importante fazer benchmark com quem tem uma referência de qualidade ou, né, uma referência naquele processo. Não dá para fazer Benchmark com quem tem um processo desorganizado, senão a gente não vai aprender. A ideia é é extrair benchmark as informações que a gente possa replicar e melhorar os nossos processos. Não precisa ser uma empresa da mesma área, não precisa ser uma empresa eh concorrente paraa gente fazer. Pode ser de qualquer área. O importante é a gente olhar um determinado processo que eu entendo que possa melhorar

a nossa inteligência competitiva para trazer Aqui um ganho na execução desse processo. Então a SAT competitiva avalia forças, fraquezas e oportunidades, ameaça da concorrência, tá? E assim com forças de Potter, ele traz a análise competitiva do setor da indústria que a gente tá falando. A SUAT competitiva tem um pouquinho de diferença do que é a SUAT convencional. Ela coloca não só as forças e fraquezas da nossa empresa, mas as forças e fraquezas da Concorrência também. e faz uma avaliação entre elas, né, para ver como é que a gente tá eh em relação àquela força específica,

força de treinamento. Como é que tá treinamento na concorrência? Como é que tá o a minha evolução de tecnologia? Se for uma força, como é que tá aí a gente comparar entre as empresas também, tá? Então, só uma diferença aí, algumas ferramentas de inteligência mercadológica, pesquisa de mercado, Então as pesquisas de uma forma geral, pesquisa de satisfação, vocês devem responder pesquisa satisfação quase todos os dias, por exemplo, né? Quem pode me dar um exemplo de uma pesquisa que respondeu hoje? Eu eu acho que eu tenho certeza que alguém já respondeu uma pesquisa hoje. Olha só,

de um restaurante. Bacana. Respondeu aonde? No restaurante ou no iFood? Foi presencial, foi online, né? Olha no iFood aí, tá vendo? O digital, ele tem hoje uma captação muito mais abrangente. Eu quis falar porque o Uber também, se alguém pegou o Uber, provavelmente deu lá quatro estrelas ou cinco estrelas e, né, ali pro motorista. Então, todas essas informações que nós geramos é uma é um processo de pesquisa também, né, que vai ali alimentando [limpando a garganta] a uma base, né, e vai trazendo ali Alguns insites, né, se aquele motorista tem lá 10.000 viagens e ele

é cinco estrelas, pô, sensacional, ele também gera para depois pro consumidor uma informação. Restaurante também é a mesma coisa para quem vai no iFood, a nota, né, é até cinco também. né? O restaurante 4 você vai selecionar. Eu quero uma pizza hoje, quero, não quero pegar mais na pizzaria que eu consumo normalmente. 4.8. Você vai olhar nas que tem 4.5, né, Que é difícil, né? Mas você vai lá na 4.9, 4.8, você pega uma pizzaria 3.1, você compraria, hein, pessoal? É mais difícil, né? é mais difícil, né? Se a gente quer experimentar alguma coisa nova,

você vai buscar uma pontuação. Veja o quanto a as pesquisas são importantes para tomada de decisão, para preferência, identificação de comportamento, tá? Então, citei algum Duas bem bem simples aí que a gente responde no nosso dia a dia. Ah, com isso a gente também tem o big data analytics, né? o processamento de um grande número de de dados para descobrir padrão, segmento. Eh, isso para segmentação de mercado é muito importante para você conseguir clusterizar, ou seja, agrupar clientes, tá? e que vai para um CRM analíticas, que já vai fazer uma análise um pouquinho mais aprofundada

do Relacionamento. Eu ainda segmento um pouco mais. Aqui no CRM Analytics a gente pode segmentar quanto que você consome, qual é a sua frequência de consumo, qual foi a última vez e a partir dessas informações gerar alguns gatilhos. Vocês recebem e-mail marketing ou WhatsApp eh para um carrinho abandonado de alguma loja virtual, por exemplo, né? Eu recebe e-mail marketing em função de, poxa, que legal, você já tá Consumindo bastante, ganhou um bônus, você recebe um e-mail marketing, tipo, olha, faz tempo que você não vem aqui, que que aconteceu? Tô trazendo aqui, olha o toque um

cupom para sua próxima compra para você. Já receberam esse tipo de e-mail, marketing, WhatsApp? Então, tudo isso é inteligência sendo aplicada. Então, eh, são gatilhos, na verdade, ele segmenta, a intenção é segmento, entenda o perfil desse desse segmento de clientes e que se ele sair da linha, Vamos colocar assim, entre aspas, né? Se ele não continuar com essa com esse perfil de consumo, eh, pode ele pode sair da linha aumentando, né? Mas se ele diminuir, a gente já cria algum gatilho para tentar acionar e entender o que aconteceu, por que ele não tá vindo mais.

E isso tudo com inteligência artificial hoje deixa muito mais rápido esse processo, tá? Eh, mas isso são técnicas, o marketing, né, essa análise e essa estratégia não é Agora com a inteligência, né, isso já acontecia, né, com carrinho abandonado lá no passado, né, que já tinha os meios marketings para tentar recuperar o carrinho. Então, eh, a estratégia aqui é você usar a inteligência para descobrir tendências ou ah tendências que não estão acontecendo como deveriam para que você crie alguma ação, né? E essas ação, esse, essa mudança na linha, né, que tá vindo para cá, ela

vem, dá uma descidinha, começa a ficar Mais estável, já é uma mudança de comportamento que gera um gatilho. Então, tem empresa que trabalha com mais de 1000 gatilhos, depende do segmento, né? Tudo automatizado, gente, tudo automatizado. Por isso que é importante o quê? Entender, pesquisa, análise, informação, big data com dados organizados para que você possa criar as ações aqui de marketing, lá para ficar até mais próximo, gerar mais contato para que o cliente ele continue Crescendo no nível de relacionamento com a empresa, né? Isso. CRM Analytics. Bom, um exemplo de antecipação a a concorrencial com

IC é, ó, uma montadora de veículos utiliza IC para monitorar patentes de carros elétricos dos concorrentes. Ao identificar que o rival estava desenvolvendo uma nova tecnologia de bateria com maior autonomia, a montadora antecipou sua própria estratégia e lançou um modelo com características similares antes da Concorrência, mantendo sua posição de liderança no mercado. Então, lembrando que a IC eu tô olhando competidor, né? eh, e ser inteligência competitiva. Então, veja aqui essa informação que certamente se e essa bateria com maior autonomia, se ela não fosse necessidade do mercado, bom, você nem precisaria fazer essa antecipação, né? Mas

ela é real uma necessidade, né? Porque dá mais para carro elétrico é uma real. Se fosse para celular também, né? uma bateria Pequenininha para celular que durasse uma semana. Imagina, não é? Então são coisas que tem sentido com a necessidade também. Por isso que eu eu digo que a AIC e M sempre vão andar juntas, tá certo? Aqui com relação à oportunidade de mercado com IM, né? uma plataforma de streaming IM para analisar o consumo de conteúdo por diferentes grupos, documentários independentes. Eh, aliás, ao identificar uma crescente demanda por Documentários independentes em nichos específicos, a

empresa investiu na aquisição de direitos e produção de conteúdo original para esse segmento, resultando em aumento significativo de assinantes e engajamento. Então, ela entendeu a necessidade, né, o o crescente demanda em consumir determinado tipo de conteúdo. Poxa, ela começou a ver que isso tá numa tendência, né, crescente. Ela foi lá e se antecipou. Eu vou então criar eh Adquirir mais produto nesse sentido e criar também para eu poder até me diferenciar, porque o conteúdo original os outros streamings não não vão poder ter na deles, né? Ficou claro os exemplos? Ficou bacana esses exemplos que eu

dei para vocês para diferenciar e para mostrar a a o quanto elas são importantes de atuarem conjuntamente, né? Bom, processo de inteligência mercadológica e a gente vem já com a Aqui com a IA na inteligência, que é algoritmo de aprendizado de máquina, machine learning, né, para coleta, processamento e análise de grandes volumes. Então, utilizar IA naquilo, naquele processo que eu comentei, né, de coleta, análise, geração de insites, a tá fazendo muito mais rápido do que um processo convencional de uma pesquisa que a gente possa fazer, tá? Inclusive, ela pode trabalhar na na construção dessas pesquisas,

não é? Imagina uma IA Varrendo as redes sociais para eh O que que tão falando sobre a minha empresa de logística, tá? Eh, o que que estão falando de logística hoje em dia? Logística para e-commerce, ela varre nas redes sociais e começa, identifica uma oportunidade, veja só, uma oportunidade de mercado relacionado à logística para e-commerce. E aí pode trazer um insight, é uma estratégia aqui, né? Então, é a utilização de a na inteligência. Marketing intelligence 4.0. a inteligência de mercado se torna proativa e preditiva, integrando dados em tempo real de múltiplas fontes para tomar de

decisão ágeis estratégias personalizadas. Eh, essa parte aqui, pessoal, proativa e preditiva, tá claro para vocês o que que seria? Quem que pode me ajudar? O que que vocês entendem quando eu falo proativa e preditiva? Pode repetir a pergunta, professor. >> Quando eu falo aqui, né, que a inteligência de mercado se torna proativa e preditiva, o que que isso traz aí de eh para vocês de de conhecimento, né? O que significaria isso para vocês? >> Eu acredito que dê para a gente ter ideia assim de das necessidades do cliente, algo assim através de análises. >> OK.

E o proativo e preditivo, o que que seria? Mas é isso mesmo. Você chegou ali no necessidades, tá? Proativo é se antecipando e preditivo é tentar já saber o quanto você precisa antes de você precisar, tá? Eh, tipo assim, imagina, tem produtos que são recorrentes que a gente compra, né? Vamos lá, produtos de limpeza para nossa casa. Vamos lá, a gente compra recorrente porque ele vai acabar e eu Vou precisar continuar limpando a casa, não é? E eu vou continuar comprando, não é assim? Combustível também é algo, mas combustível, vamos lá que é monopólio, é

um negócio. Vamos, vamos voltar pro pro de limpeza. Imagine, você é um varegista, tá? E aí você identificou que o professor José Carlos foi lá na segunda-feira comprar os produtos de limpeza e aí ele comprou lá os produtos de Limpeza. Normalmente esses produtos duram 15 dias, vamos colocar assim, tá? Só para dar um exemplo fácil. Quando que eu voltaria a comprar de novo? Em 15 dias. Concorda? Então ele sabe disso. Nós sabemos disso. Que que ele pode fazer? Olha, tem uma oferta de produtos de limpeza aqui antes dos 15 dias para tu comprar. E aí

ele pode fazer isso de forma recorrente. Então é uma análise Preditiva. Ele sabe quando a gente precisa. Se ele tivesse a informação de quem é o professor José Carlos, né, que compra determinados produtos que tem uma recorrência, né, ó, a Amazon, se eu não me engano, tem lá compra venda de produtos recorrentes. Você vai na Amazon, escolhe alguns produtos e de forma recorrente já tá no seu carrinho. Funciona mais ou menos assim. Nunca comprei, tá? Mas eu sei que Ela tem uma solução dessa forma. Por quê? que ela já entendeu, né? Poxa, todo mundo sabe,

parece que é, pô, é um conhecimento de todo mundo. E por que que só Amazon aplicou, né? Por que outras empresas empresas não aplicam isso, né? Eh, da mesma forma, a indústria farmacêutica, né, que pode e faz, né, tem muitas que fazem esse trabalho, né, dessa recorrência, entendendo, né, se tem um tratamento contínuo, você vai Precisar daquele remédio continuamente, só que você pode comprar em todo em várias farmácias, né, não só naquela farmácia específica, daquela daquela rede. Então, a rede de farmácias ela precisa também fazer um trabalho desse preditivo, entende pessoal? Então, é como se

ele soubesse que eu precisaria daquele produto naquele momento, tá? Então, eh, o marketing intelligence tá buscando isso, ele saber quando você precisa do produto. O BI integrado É um BI com com IIAI e outras ferramentas para dar uma visão muito mais ampla e automatizada do desempenho, né, facilitando o processo de organização do planejamento e e a execução estratégica. Então aqui a gente tava com mais dashboards que vão mostrar as tendências, vão mostrar também com base nos resultados, qual é a tendência dos próximos resultados em função das das demandas já planejadas, o que precisa Fazer para

que a gente continue crescendo ou melhorar o resultado se a gente tiver com o resultado abaixo. Então, já trazer os dados integrado com uma análise para execução de estratégia, tá? Tem um uma uma IA específica na área de de vendas que ela consegue eh gerar relatórios para Pense numa numa CIA. Vamos lá. CIA. Certamente todas as unidades da CA t metas de vendas lá, não é isso? Tem lá as metas de venda daquela unidade, meta diária, meta mensal, eles Devem agrupar as metas para não chegar só no fim do mês para ver se vai alcançar

ou não. Não, eles vão trabalhando isso. Imagine uma IA que vai gerar relatórios pro gerente, né, e falar: "Olha, com base nas estratégias, tá aqui, ó, você precisa atuar mais nesse, nesse, nesse sentido, né? Já vai direcionar. Então, o diretor comercial pode ter uma IA para definir as estratégias daquele dia, daquela loja com base específico na meta e resultado Daquela loja. Então, é possível desfazer hoje, tá pessoal? Hoje já tem processo e sistema para isso. Então, a inteligência competitiva não é saber tudo sobre o concorrente, mas sim o suficiente para tá um passo à frente

dele. Que que a gente pode tirar dessa dessa frase aqui? Eu não preciso conhecer ele no detalhe, mas qual é o diferencial que ele tem que passar à frente do nosso produto? Se eu sei qual é esse diferencial, eu Posso estar em par de de igual de igualdade e ou estar acima dele para est um praço à frente, porque nas outras questões eu posso também estar à frente, né? Então eu preciso conhecer esses diferenciais. Então a gente começa agora a falar da IA, tá? Um pouquinho na IA nesse ambiente 4.0. Então, a gente vai abordar

agora a revolução industrial, né, que vem acontecendo com a pandemia. Ela foi acelerada em função dos Protocolos de isolamento, a necessidade de transformação digital das empresas foi acelerada. Então, e a utilização da tecnologia ou da digitalização de processos, a, né, naquele momento foi acelerado e com a inteligência artificial pouco depois, isso vem remodelando de uma forma significativa o processo eh não só industrial como tá aqui, mas do comportamento do consumidor, dos novos Modelos de negócio, tá? Então, a Ia ela traz esse impacto aí. Ah, só contextualizando, a revolução industrial ou indústria 4.0, representa uma era

onde tecnologias digitais se integram a processos de produção, tá? A gente tem aqui a IoT, o cloud computing, que é a computação em nuvem, a IA. A gente consegue criar novos serviços e produtos a partir dessas novas tecnologias. Carro elétrico, por exemplo, ah, desculpa, Carro elétrico não, carro autônomo, por exemplo, é possível porque eu tenho uma computação em nuvem. Além disso, outras tecnologias que não estão citadas nesse slide aqui, mas eu tenho lá as tecnologias deessoramento, inteligência artificial, mas da velocidade também da da troca de arquivos, né, da internet cada vez mais veloz para que

o carro possa desviar em dois, né, 2 segundos possam ser fatais ou não, né, no desvio de um poste, de uma pessoa, de um Buraco, né? Então o carro autônomo ele é possível em função de algumas dessas tecnologias habilitadoras que a gente chama assim, tá bom? Inteligência tecnológica, ela se refere a utilizar, né, desses dessas tecnologias, mas também para adquirir, analisar, aplicar conhecimento, tá? para manter a competitividade. Então, inteligência tecnológica, utilizar tecnologias nas na questão da inteligência Competitiva e mercadológica, tá? O conceito mais amplo é inovação tecnológica. Então, posso ter gestão de informações, inovação em

PID, adaptação em novas ferramentas, que a gente vai falar um pouquinho aqui, mas vamos aprofundar mais na IA, tá? Então, a inteligência artificial, ela vem crescendo cada vez mais. Eu vou mostrar para vocês cinco tipos de de a aqui, tá? Depois eu vou mandar o material mais completo para vocês. Eu Vou disponibilizar lá em materiais complementares. Eh, a gente vai ver que a IA no começo era mais generativa, né? Hoje vocês utilizam qual Iar mais aí? Eh, é o Gemenai, é Humanus, é o GPT, é o Cloud. [limpando a garganta] Que que vocês mais utilizam?

Coloca no chat aí para nós, né? Então, a inteligência artificial é a realização de tarefas que o a gente faria, né? Às vezes a gente até fala no começo, lembra? No começo, o Seia, o chat, lembra do chat GPT? Acho que foi 2020 e 2023, 2022. começou a a dar uma acelerada, né? Mas no início eles falavam assim que eh nós falávamos mesmo, né? Era até 2000, tinha dados até 2021, né? E aí ã pô, essa inteligência não sabe, pergunta algumas coisas, é uma burrice artificial, tá trazendo um monte de coisa errada, não é? No

começo tinha muit muita coisa ainda que a gente chama de alucinação da IA, não é? não tinha trazia algumas coisas que não fazia muito sentido, né, ali, então se questionava demais, mas teve um salto muito grande, né, com o processo que a própria A tem de aprendizado de máquina, tá? Então, a a IA ela consegue ir crescendo a cada instante com o próprio com aprendizado de máquina, aumentando números o número de ã de itens, bilhões e bilhões de itens para formação de textos, por exemplo, de Imagens. Então, a uma IA tem uma capacidade muito grande,

tá? Enquanto a inteligência tecnológica estratégia para usar tecnologia, a IA é a ferramenta que permite que essa inteligência seja automatizada e aprimorada, tá? Alguns componentes que eu até antecipei para vocês das intelig das tecnologias, eu falei da IoT, né, da internet das coisas. Então, a gente vê vários dispositivos conectados que trazem ali Muitas informações. Tem um reloginho que eu posso ter aqui todo o meu monitoramento, né, da minha de de elementos relacionados à minha saúde, batimento cardíaco, oxigenação, entre outros. Quanto de informação que traz que podem gerar modelos de negócio, posso gerar modelos de negócio

para a área de saúde, tá? Posso isso conectado com outros tipos de sistemas da área de saúde, monitorar e trazer informações para diagnóstico, análises rápidas que Eu posso fazer a partir disso. Veja o quanto que eu com eh conectar a a tecnologia à inteligência artificial, isso pode trazer eh de velocidade e mudança nos processos da das diversas áreas de atuação. Big data analytics, a gente já falou da do grande volume de dados, mas o analytics com análise e aí chegar até ser preditivo essa intenção com a utilização de a robótica avançada, a gente vê robôs,

né, já substituindo humanos, né, na já tem robô com Atendente, robô que entrega pizza numa pizzaria, então trazendo ali ah robôs ainda muito mais tímido esse esse processo do que uma inteligência artificial, obviamente, né, que há uma evolução ainda muito grande a ser feita nesse nesse segmento. E o cloud computing, né, que seria a computação na nuvem. Ah, esse também foi uma revolução muito grande. As empresas precisavam de eh muitos computadores, servidores para eh próprios para locação de Processamento e dados. E hoje isso acontece de uma forma muito mais rápida na nuvem, não tendo ali

uma perca de qualidade na na parte de processamento. Então os servidores não hoje estão em nuvem e eu consigo através da internet processar muitos softwares, processar inteligência artificial na máquina, né, e que consome bastante processamento e placa de vídeo, né, no caso da IA. E eu isso com a computação em dúvida, eh, que que a gente tem nesse momento não perde Em processamento se eu tiver uma máquina local realizando esse processamento também, né? Algumas aplicações, tá, que eu vou trazer para vocês lá em logística, por exemplo, né? logística e cadeia de suprimentos, eh, otimizar rota,

previsão de demanda, gestão de estoque com base em algoritmos de ar, vai reduzir custos de transporte, melhora de tempo, entrega, minimiza perdas, excesso e falta de produtos. Imagine supermercado De uma forma geral, eles têm, todos eles têm um processo de planejamento de estoque, de suprimento, né? Isso acontece rotineiramente com análise da inteligência artificial de demanda e estoque, eu posso refinar muito mais ainda esse essa esse suprimento para eu poder suprir e não sobrar, suprir e não faltar, né? Porque a gente pode perder no varejo pelas duas coisas, né? ou sobrar ou faltar, porque Se falta

nós vamos em outro lugar, não é assim que funciona? Porque a pessoa continua precisando daquele produto. Então, essa análise da inteligência artificial com muito mais aprofundada e e com muito mais informação que ela consegue processar, refina muito essas questões aí. Isso impacta no transporte, impacta no nos armazéns de uma de uma forma geral e impacta em atender melhor o consumidor. Automação de processos Administrativos também as das eh atividades repetitivas, eh um atendimento, né, um atendimento de uma clínica pode ser totalmente hoje substituído por uma inteligência artificial, por exemplo, né? a gente já tem, não sei

se vocês já viram, algumas clínicas eh fazem isso híbrida, outros fazem já com só com o bote. Eu acho que não funciona muito bem, não acho legal, mas umas já fazem com a IA, né, e conversa com você e o seu agendamento Tal, podemos manter o seu agendamento? Ah, eu tenho um problema, deixa eu ver se eu tenho aqui alguma outra agenda para você. Parece que é alguém respondendo com base naquilo que ele foi definido para responder. A gente vai ver alguns esses títulos de a aqui, essas diferenças, tá? O impacto aí há no marketing

de varejo, análise preditiva, como nós já falamos, né? E de já antecipar a necessidade do consumidor. Esse é o a o estado da arte Por marketing, tá, pessoal? né? Poxa, se eu souber que você precisa antes de você precisar, não é, não é bom. Vou chegar com a oferta ali, vou falar assim: "Poxa, tá aqui, professor JC, olha, chegou aqui lá o computador tal que você que você vai querer comprar, né, que você tava pensando em comprar, tá aqui o computador. Imagina só, é quase entrar na nossa mente, né? Eh, claro que não é para

tudo, tá? Mas a ideia é que eu consiga, com base no Comportamento, entender alguns tipos de eh vendas preditivas, né? Personalização de conteúdo, ser muito mais personalizado conforme consumidor, automação de tarefas, privacidade e segurança de dados, assistente virtual e chat, chatbots, minoria de experiência do cliente. Então, a IA já tá sendo aplicada nesse círculo aqui de atividades, tá OK? Bom, e aí eu vou mostrar aqui para vocês, tá? Tá em branco, né? Deixa eu Ver onde que tá aqui. Deixa eu ver onde que eu abri. Então, tá, então. Vamos lá, ó. colocar aqui na tela.

Tá aparecendo para vocês? Tá, né? Então eu trago para vocês uma diferença aí entre as e as, tá? Cinco tipos. Existe alguns tipos de classificação, tá? Até por algoritmos, mas eu trouxe aqui mais por aplicação, tá? Então, eh, classifique pelo verbo, não pela ferramenta. Então, os degraus Se empilham, o de cima usa o de baixo. Então, a ideia que ela vai só evoluindo, tá? A ideia aqui que eu tenho a primeira, o de baixo utiliza as ferramentas de cima e assim por diante, tá? Então, a gente vem, ó, primeiro para eh uma análise. Ah, não,

de cima é o mais importante. Perdão, aqui eu confundi. O de cima hoje do de baixo. Então, a gente vem pra última, então, né, pra preditiva. E a preditiva é a, né, que vai acontecer. Ela estima um valor, uma classe a partir do histórico. Classifica. Tá, tá. Tamanho da letra tá bom para vocês? Legal. Então, ela classifica, prevê, ranqueia, recomenda, detecla anomalia. Ela não cria nada de novo. Ela apenas ela vai eh entender a partir, né, da o que pode acontecer. Ela faz ali ah o ela estima algumas coisas, né? Como é que ela funciona?

Ela aprende a relação entre variáveis de um resultado já Conhecido. Então, estatisticamente ela aprende, né? Então, tipo, quantas quantas vezes você eh comprou determinado produto? Em qual frequência? Então, eu tô trazendo duas variáveis só, quantas vezes e frequência. Eu posso trazer que horário, eu posso trazer se você compra online, se compra presencial. Então, ela vai trazer um grande número de informações, um grande número de variáveis, relacionar e já vai saber o Resultado, né? Qual é o resultado disso, ó? Quando acontece essas variáveis, acontece esse resultado aqui. Então é uma estatística, mas imagina o ser humano

calcular isso com, tá, de uma forma para trazer um resultado desse. É impossível, então ou é possível fazer em algum em alguns meses, né? E a Iá faz isso de forma instantânea, né? Sem noção ou linguagem objetivo, só o padrão. Correlaciona, não explica, ela só correlaciona, tá? Então, eh, que modelos Que a gente tem aqui? Eh, XX Boost, Randle Forest. Então, aqui já é uma uma linguagem mais modelos da IA que utilizam isso, tá? Linguagem mais tecnológica, não é a minha também, tá, pessoal? E quem que tá tá usando isso, né, no mercado? Smart Beiding,

IPMAX, Advent Plus, Amazon Personalize, Amazon, já tinha até comentado da recorrência, né? E Einstein, né? É um outro, eu não conheço eh algumas dessas empresas aqui, tá? Eu aumentei, ficou muito em cima. Melhorou? Melhorou, né? Bom, como dizer ou mostrar generativa, tá? Então, o que que ela faz? Ela produz um conteúdo novo e plausível a partir de um pedido. É o que a gente faz normalmente quando a gente vai lá no prompt, né, ali no ali no chat do cloud, do Gemenai, do ã do Manus e qualquer uma outra. São todas LLMs, tá? Tudo isso

é uma LLM. Eh, e ela gera, então, o que Que ela faz? Ela gera esse conteúdo, pode ser um texto, imagem, áudio, um código, né? Ela responde, mas não age, ela só responde, tá? Então, ela aprende a distribuição dos dados e mostra e a amostra dela. Llêu o próximo trecho. A construção do conteúdo da imagem é trecho a trecho, tá? Então, aquilo que tem mais probabilidade de acontecer, é uma regrinha mais ou menos assim, ela vai construir num texto, tipo, posso perguntar qual é o prazo para entrega de Cedex, ã, de São Paulo para Brasília.

Aí ela vai buscar as informações na internet, se ela se eu não tiver direcionando ela para um repositório comum, né? Então ela vai criar texto a texto que ela vai criando, as partes do texto, ela vai criando com base no que ela tem de informação para aquele aquela tipo de prompt, tá? Então ela vai trazer ali trecho a trecho. Então por isso que A gente fala da alucinação. Pode ser que tenha uma alucinação se o contexto não for que você der no prompt for adequado, né? Por exemplo, qual é o prazo do Cedex? paraa Brasília,

não sei da onde que tá saindo, não é? Então, ela vai tentar ali trazer uma informação sem muito contexto. Então, o contexto ele é importante. As ferramentas de texto GPT, a de imagem aqui já são as mais conhecidas da gente, Né? A imagem aqui, esse stable diffusion, tá? Eh, é um dos, acho que é um dos mais fortes que tem, tá? Mas tem mid Journey, eh, tem Leonardo da 20 também e de vídeo tem o Sora, o VO, o Ranaway e de voz levem leves. Já usaram alguma dessas daí, pessoal? Dessas de vídeo, imagem ou

só texto? E aí a gente vai para aquela que pensa, tá? Então aí há raciocínio, qual é o melhor caminho e por quê? Então ela resolve problemas em múltiplos Passos. Ó, a Marina compartilhou aqui com a gente. A Cíntia falou texto, Rafael também. A Marina diz que no trabalho usam bastante levem leves para narração de vídeo. Ah, Levem leves é a melhor mesmo, né? para narração de vídeos. Muito bom. Eh, qual o melhor caminho e por então é o que ela pensa para resolver problemas. Então, ela faz isso. O que que ela faz? Ela resolve

problemas de múltiplos. Então, mais complexa, né? Então, ela tem lógica, Planejamento, diagnóstico, em vez de completar a frase mais provável, tá? Então ela, e aí se você observar lá na IA que você utiliza, por exemplo, no cloud, eu tenho os modelos, eu tenho lá o Sonet, tenho o Ops, e tenho o poderoso lá, que é o Fable, né? Então, quanto mais poderoso, mais complexo é a resposta daquele ã ã daquela LLM em si, né, que é o cloud que eu utilizo. A Marina falou do Rigsfield também, né, para vídeo, né? É Verdade. A Rigsfield ela

tem uma série de de outras, né, linkadas nele, né, né, Marina? Acho que é isso, ó. alguns modelos de raciocínio, né, que pode chamar de reasoning, né, que é o GPT thinking, um cloud extending thinking, Gemini thinking, de psic R1 no campo aberto, né, que a gente pode ter o campo mais fechado que o pessoal faz em prompt, naquela parte do pshell que utilizam no computador, é mais para quem desenvolve, utiliza mais isso, tá? Então, como é que a sala funciona? Ela também tem uma base generativa com computação extra na hora da resposta. Então ela

gera cadeias de raciocínio, critica e revisa antes de entregar. Eu tenho a agêntica e aí ela executa. Quem executa verifica e corrige. Então ela recebe um objetivo para executar. Quando eu tô falando uma agêntica, ela tá realizando alguma atividade. Imagina lá, ã, como eu comentei, né, um atendimento Sendo feito, ã, por uma IA, numa clínica, né? Então, a, eu mando uma mensagem, a partir da mensagem dispara um gatilho que a IA vai responder com base num grupo de informações, tá? Então ela recebe o objetivo, vai executar, decide os passos, usa as ferramentas, confere o resultado

e corrige o rumo. Então ela vai, a cada momento que ela é instada a responder, ela faz isso. Então no momento que eu tô integrando, por exemplo, o WhatsApp ao ao cloud para que Uma gente que tá no cloud responda o WhatsApp com base no quê? Poxa, se é uma clínica num e agendamento com base na nas agendas disponíveis ali, se é uma loja virtual com base nos produtos que eu tenho, nos preços, tempo de entrega, as especificações do produto, pode ser que eu que a IA tá respondendo sobre isso, tá? Então ela vai, a

cada momento que chega uma mensagem, ela é instada a responder. Aí ela faz esse processo, ela Vai lá no vê a pergunta e bom, se quanto custa eh essa calça preta que tá que tem o nome tal, ela vai lá e poxa, essa calça preta custa tanto, entrega em tantos dias, se for uma pergunta também perguntando o prazo, né? Então ela pode fazer isso, confere e vai e contínuo, né? Então, modelos de ferramentas API, porque eu vou integrar, como eu falei, eu vou integrar o cloud com WhatsApp, posso integrar o cloud paraa agenda com Google

Agenda, se for no Google Agenda Que a empresa trabalha. E aí existem alguns MCPs que são protocolos de ferramentas que já tem uma integração. Se você entrar na sua IA, você, poxa, eu quero integrar a minha IA aqui agora com o meu Google Agenda. E aí você vai subir um Excel, por exemplo, você pode fazer seu computador agora, você vai integrar com Google Agendas. Aí depende se a IA que você trabalha tem esses conectores que a gente chama de ou esses protocolos que a gente chama de MCP. E aí eu vou Então subir um Excel

com a minha agenda no Excel para que ele eh coloque no Google essa agenda. Aí inclusive eu fiz recentemente esse essa atividade aqui para para um paraa minha própria agenda do Google, né? [roncando] Então ele faz aqui por meio de conexões, API com banco, navegador, usa memória, loop com critério de parada, né? Cada gatilho, onde para, onde continua, tá? Então ele faz uma conexão, uma automação a partir de um Gatilho, mas ele consegue fazer as integrações. Então esse modelo aqui é um protocolo, MCP é um protocolo da ferramenta, agentes de navegador, porque a IA pode

acessar um navegador, pode acessar o seu computador. Cloud Code, por exemplo, faz isso. Então, eh, você pode permitir que ele acesse teu computador para salvar um arquivo ou para buscar um arquivo para fazer esse trabalho de integração entre o esse processo aqui da Iagênica, tá? Quem tem isso, por exemplo, né? Seos Force, a Hubspot, eh agentes de Social Listening, mas, eh, de uma forma geral, muitas empresas já trabalham com isso, né? E por final aí a gente tem a IA física, né, que trabalha como carro autônomo aqui, né, que a trabalha com a IA para

executar uma atividade num dispositivo, né? E aí a gente tá falando do carro autônomo como um exemplo. Então ele percebe eh quem faz e onde existem Átomos, né? Eh, ela atua assim. O que que ela faz? Ela percebe e atua no mundo físico por sensores, câmeras e motores. A decisão vira movimento, se acelera, se freia, se vi se faz uma curva direita, se faz uma curva esquerda, se desvia do buraco, se diminui a velocidade para passar numa lombada, se percebe um uma pessoa ali na frente. Então, com base no físico, que é as câmeras, né,

sensores e motor, né, e vai impulsionar não só o motor do carro, Mas motor de processamento também vai gerar movimento, né, do do carro autônomo aí, né? Então, tem uma visão computacional, mas controle, mais política aprendida por esforço ou imitação sob. Por isso que eu falei da do cloud compuring, né? Eh, esse processamento ocorre no veículo, obviamente, mas as bases todas e informações gerais da, né, tá conectada também, eh, na computação em nuvem. E aí tem outros exemplos, tá? Eh, em uma outra disciplina eu mostrei não só um robô da Amazon, um robô na China

fazendo eh busca nos nos ah, ali nos não é armários, nas prateleiras de produtos para pegar um produto para eh fazer eh fazer a separação dele para envio. Então, robozinhos pequenininhos, como se fosse aquele ã um pouquinho maior que aquele ã aquele limpa chão, né? esqueci o nome daquele daquele daquele dispositivo que a gente tem em casa, né, que vai Passando e limpando o piso, esqueci o nome, né? Então ele tem esses veículos, eh, vamos colocar assim, dispositivo, né, com rodas que vai fazendo, ele pega, busca a nas prateleiras do produto e depois deposita esse

produto num numa esteira para ser enviado. Amazon também tem isso. Aos veículos autônomos, humanoides em piloto, tá? Tem Figory e Optimus, drones de entrega que a gente já tem na China, já tem acontecendo, tem a Zipline e a e a Wing, mas tem drones Eh da uma marca eh eh bom, não vou lembrar a marca eh que tem aqui no Brasil de que vende drones aqui no Brasil, mas é uma marca chinesa importante aí de drones também, tá? Ele já trabalha com essa parte de sensores e câmera, né? É DJ, DJI, acho que é DJI,

né, que é, lembrei, DJI, que é uma empresa chinesa também de drones. Bom, pessoal, e aí a gente ia eu ia fazer aqui um, um ã uma regra aqui, né? Escolha o degrau Mais baixo que resolve o problema. Subir sem necessidade é custo, ficar abaixo é perder vantagem, né? Então, a as IAS ela tem necessidades específicas, né? Então veja aqui a gente começa numa I preditiva, né, para uma para fazer uma questão de previsão, depois criação de conteúdo, uma que é o, né, faz um raciocínio, pensa e aqui ela já executa por meio de automação.

E ao final a gente vê uma IA trabalha no físico também, que utiliza Toda essa parte de automação, tá? e que ela executa as ações a partir do físico, né, dos movimentos que precisam ser realizados a partir das câmeras e assim por diante. Beleza, pessoal? Bacana essa parte da IA. Vou mandar um material ainda que vai detalhar um pouquinho mais isso para vocês, para vocês aproveitarem aí momento que vocês quiserem, né? Um material bem bacana que a gente fez aqui sobre a também. Beleza? Quero então finalizar a nossa web de Hoje com a cinco e

as e quem é do sexou, seestou, para quem é do Netflix, como Netflix, né? Vamos lá, um abraço a todos aí. Obrigado pelas vocês estarem aqui comigo na sexta. Obrigado. Eh, eu tive que remarcar a aula aí em função de saúde mesmo, mas estamos aqui e agradeço vocês estarem aqui comigo presentes e uma boa bom fim de semana a todos.