FEBRABAN TECH 2024 | Ingredientes para uma estratégia de inteligência artificial

[Aplausos] Obrigada boa tarde a todos agora acho que agora também me ouço espero que vocês também obrigada pela presença de vocês e também a a act pelo convite de estar aqui com vocês para discutir esse tema hoje pela manhã Vocês ouviram muito qu quem tava aqui de manhã na abertura quem conseguiu né Conseguiu chegar né mas enfim foi falado muito sobre inteligência artificial e a discussão hoje aqui é sobre esses quais ingredientes são esses né de uma estratégia bem-sucedida de Inteligência Artificial e a pavimentação de tudo isso começa com dados e é justamente sobre isso

que a gente vai falar então vou começar perguntando para você Rafael Qual que é o segredo para pavimentar essa estratégia para chegar a uma ência artificial eficiente assertiva responsável e ética legal obrigado pela pergunta primeiro Boa tarde pessoal Obrigado também pelo convite um prazer est participando aqui do painel com vocês Débora Mariana Fred André bom voltando aqui na na questão da pergunta e mais do que a tecnologia em si né E como todo o processo de inovação a gente tem que levar em consideração alguns aspectos e Pilares muit muito importantes né Isso não é diferente

com IAG a gente tem que olhar primeiro né pra questão de pessoas cultura ou seja como é que tá a nossa prontidão eh como empresa em relação a essa tecnologia e ter as pessoas certas capacitar essas pessoas não só de tecnologia Mas também de negócio porque tirar o proveito de agem vai muito além de capacitar somente um time de tecnologia a gente tem que ter um time de negócio muito bem amparado capacitado entendendo efetivamente quais são todos os aspectos dessa tecnologia em si como é que a gente consegue tirar o melhor proveito dela a outra

coisa em relação à governança né governança também é fundamental ainda mais num aspecto tão crítico né como iagem a gente vai falar um pouquinho mais disso aqui dentro do nosso painel e por último a questão também de parceiros né a gente tem que também ter audade de muitas vezes reconhecer que sozinho a gente não consegue fazer tudo né e quais são os parceiros que tem já algumas competências já muito melhor desenvolvidas que a gente pode já conectar no nosso EC sistema e já acelerar escalar o uso de G perfeito André qual a sua visão Primeiramente

boa tarde a todos eh obrigado pelo convite eh Realmente esse é um é um tema extremamente importante eh dentro de qualquer organização né e não existe ai sem uma estrutura de dados eh para atender e dar suporte para evolução dessa tecnologia dentro das organizações eh um primeiro ponto muito importante para você ter uma estratégia de ai dados dentro da organização extremamente assertiva é o qu é tá alinhado com a necessidade de negócio então tá com alinhado com o negócio e realmente resolver problemas do dia a dia dentro da organização é somente isso que vai trazer

o sucesso de uma boa eh cultura e estratégia de de a e dados dentro da organização então Eh quando você fala de dados para para ai para você suportar essa nova tecnologia você tem de ter qualidade nesses dados você precisa ter governança desses dados e porque quando você fala gi ou qualquer outra tecnologia de ai isso tem muito custo né para você entender entender ou colocar modelos de pé então se você não tem um US Case muito bem definido isso realmente consegue eh prejudica no dia a dia perfeito a gente vai explorar um pouco mais

sobre isso mas agora vou passar pra nossa experte a Mariana para falar um pouco sobre esse tema também Oi pessoal boa tarde eh eu vou tirar aqui o fone para não ter retorno eh Bom eu acho que como Rafa e o André trouxeram né fazer uma boa estratégia de dados e inteligência artificial requer um caminho super bem estruturado e planejado não é algo que acontece do dia paraa noite então aqui eh eu entendo que dentro desse desse caminho muito trazendo o que eles já falaram a a importância de desde o começo a instituição que quer

trabalhar com dados e inteligência artificial precisa construir uma boa plataforma de dados né então quando a gente fala de plataforma de dados a gente tá falando de ambiente escalável de ambiente governado eh a gente tá falando também de ambiente com fáil acesso então assim quando você pensar que os dados já estão lá dentro e que seus analistas vão passar a fazer análises desses dados e futuramente você vai integrar a inteligência artificial ali a o acesso a essa plataforma de dados precisa ser muito fácil senão você vai acabar tendo um problema depois e aqui eu acho

que falando de Open finance né Tem outro ponto que é super importante como o André trouxe que é garantir a qualidade de dados então assim você tem um bom ambiente de dados você tem uma boa plataforma de dados mas você não vai conseguir gerar uma boa estratégia de dados ou de Inteligência Artificial se seus dados não tiverem qualidade então aqui eu entendo que é imprescindível todas as instituições terem processos que limpem normalizem e enriqueçam os dados para que depois a gente realmente consiga tirar benefício dessas estratégias Maravilha passando agora para você Fred Qual o que

você vê que é o papel da liderança executiva nesse momento de Inteligência Artificial de dados e vocês como act digital como apoiam os clientes nessa jornada Obrigado Debora Boa tarde Boa tarde a todos bom um prazer estar aqui com com meus colegas aqui para falar desse tema o o papel da liderança ele é fundamental de fato na na promoção da cultura que o Rafa comentou orientado a por dados nas empresas então a gente espera da liderança mostrar o exemplo primeiro mostrar tanto a a visão do caminho que tem para percorrer é mostrar no dia a

dia na comunicação da liderança executiva que hoje as orientações da empresas as decisões elas estão baseadas em dados tem que apoiar e Para apoiar tem que investir então investir em tecnologia Marana comentou da da importância ter a infraestrutura de dados e pronta para para escalar de fato os dados na empresa e investir nas pessoas que o Rafa comentou investir em capacitação eh se tornar uma empresa data driven e não passar por tecnologia passar por ter pessoas e todas as pessoas chaves da empresa sabendo falar com dados então saber ler o dados saber interpretar analisar comunicar

isso passar por claro uma capacitação mínima que vai permitir a alfabetização da empresa em termos de dados ah Outro ponto que a Mari comentou sobre o acesso ao dados a democratização do acesso ao dados Tem uma parte tecnológica não que é oferecer da maneira mais simples self service o acessor aos dados mas tem uma p também de apoiar a mudança e quebrar os Silos que podem existir nas empresas ão Silos entre departamentos explicar e deixar claro que o dados ele não é uma propriedade de ninguém nem de um departamento nem a responsabilidade da áa tecnologia

ele é de fato um ativo um ativo da empresa para gerar valor E para isso a gente precisa embarcar todo mundo em contribuir na qualidade dos dados e e na disponibilidade dele então a a ar digital como como a gente entrar nessa jornada hoje a gente acompanha várias empresas grandes empresas algumas representadas aqui mas no setor financeiro muito é questão em vários momentos da jornada então a gente consegui entrar no momento que é mais voltado à estratégia Justamente que é de avaliar o ambiente o contexto os objetivos e poder ajustar a estratégia voltado a dados

a gente trabalha muito na Fundação essa Fundação técnica em ambiente Cloud a gente tem parceiros para nos ajudar mas especialistas que vão conseguir criar essas infraestruturas de dados e depois os profissionais especializados para se juntar nos teams completar porque tem que desenvolver os talentos de dentro e trazer talentos de fora então a gente tem 600 profis especializados na era de dados e inteligência artificial e que estão hoje apoiando vários nossos clientes completando os times uau agora Rafael muito se falou aqui da estratégia de organização dos dados a Mar falou Fred falou André também e só

que como equilibrar essa equação de organizar a casa organizar os dados avançar na estratégia de Inteligência Artificial e ainda atender a necessidade de negócio com privacidade e ética legal bom pegando um uma palavra aí na sua pergunta né que é equilibrar né o equilíbrio acho que tem alguns pontos aqui importantes que a gente precisa considerar para conseguir ter o melhor equilíbrio no uso de a e um ponto é com relação à countability e é Nossa responsabilidade sobre o comportamento da ia como a ia vai responder como a ia vai tratar as interações com nossos clientes

com os nossos funcionários então a gente não pode deixar isso de lado da responsabilidade é Nossa sobre como A Iá vai responder se comportar e e aqui no caso do Bradesco a gente tem um zelo gigante com a Bia né que é a Bradesco Inteligência Artificial e a gente investe muito né em testes em curadoria para quando interagirem com a Bia e for uma interação por exemplo com de uma forma sexista discriminatória né com falas violentas né A gente consegui com ensinar a Bia como que ela se comporta nessas situações eh a outra coisa é

com relação aqui a que você falou de segurança privacidade ainda mais agora no contexto de a generativa a gente tem que ter ter um cuidado assim enorme sobre não deixar brecha para que nessas interações eh às vezes questões assim muito simples né que a gente acaba vendo aqui no alguns algum alguns exemplos ruins no nosso cotidiano mas é um negócio que a gente tem que ter um cuidado assim enorme como é que via Prom a gente não vai conseguir deixar né ter algum tipo de acesso a uma informação ou algum alterar algum tipo de comportamento

da ia de forma com com a interação de forma mal intencionada dos das pessoas com a inteligência artificial e acho que esse é um pouco dos aspectos que a gente também tem que considerar quando a gente busca né esse equilíbrio quando a gente busca ter uma antes de entrar e escalar com os nossos clientes perfeito agora o André você começou a gente conversou bastante você começou a sua jornada no banco BMG recentemente mas você tem na sua bagagem aí um longo histórico de organizar estruturar áreas de dados em bancos instituições financeiras e outras empresas também

como que deve ser feita essa estruturação Qual é o segredo aí de sucesso que é a pergunta de 1 milhão de dólares né É acho que o mais difícil é ter essa resposta porque cada indústria cada empresa tem as suas características e e dados vai se moldar a necessidade e é uma das coisas que eu acabo levando aqui na minha experiência por passagem em outras eh instituições tanto do mercado financeiro como não financeiro é tá alinhado com o negócio então não existe dado hoje em nenhum lugar se ela não estiver resolvendo uma necessidade de negócio

então e em todas as casas aonde eu passei acho que esse era o principal mantra Então por quê quando você começa implementar uma estratégia de dados e eii para suportar o ai você tem de resolver problemas de negócio então isso acaba acontecendo que tem na indústria onde financeira e outras indústrias os grandes Silos né o Fred falou um pouco aqui então Eh Praticamente em quase todas as organizações aonde eu passei essa questão de Sil é você e por quê não tá certo ou errado Muitas vezes os Silos são formados porque eu não consigo entregar a

informação e lá no final a área de negócio ela precisa entregar esse dado precisa eh tomar alguma decisão E essas áreas elas acabam se capacitando criando os seus cilos de informações que logicamente não é a maneira mais eficiente de você implementar mas ela começa a responder e às necessidades do negócio então quando você pega esse ponto e você realmente começa a centralizar não a informação mas se você tem uma fonte única e democratiza esses dados dentro da companhia O Fred também comentou um pouco sobre essa democratização mas a democratização e e faz também que você

tenha a propriedade sobre aqueles dados Então as áreas de negócio também são responsáveis por aquele dado por aquela informação que circula dentro da organização e quando você traz cultura e isso é cultura A Mariana falou aqui é uma jornada não dá para fazer isso de um dia para outro da noite pro dia você vai demandar tempo esforço aculturamento da organização Então você tem de trazer a organização como um todo tem de ter patrocinadores fortes dentro da organização para que essa estratégia e essa cultura de dados passa a a fazer parte da organização Então esse é

acho que é o o do se eu posso dar alguma dica aqui é realmente tá muito alinhado com o negócio ser próximo do negócio entender Qual o problema que ele quer resolver que com certeza você vai conseguir colocar uma estratégia eficiente de dados sem isso você vai ter iniciativas que vão vão ter início meio e fim mas não vão estar respondendo às necessidades do negócio perfeitoo O Rafael falou deos né quando a gente fala de Open finance é ainda mais crítica essa questão como equilibrar mesmo essa conta de você precisa entregar um resultado pro negócio

mas você precisa integrar os dados internos e externos para entregar o open finance eh gente hoje é com muita felicidade que eu consigo falar que dentro do BV a integração e o uso dos dados internos junto com os dados de Open finance acontece de maneira muito natural e isso é resultado de um trabalho de anos né A partir do momento que a gente passou a receber os dados do Open finance uma das primeiras coisas que a gente começou a fazer é testar os dados de Open finance frente aos modelos que a gente já tinha dentro

de casa então realmente aprimorar os modelos que a gente tem dentro de casa com os dados de Open finance tem um dado já publicado hoje o nosso maior Case é o renda então a gente usa os dados de Open finance para conseguir averiguar a renda do cliente hoje cerca de 50% dos clientes que compar partilham dados conseguem ter uma renda maior isso se reflete em crédito em todos os outros produtos que que o cliente pode ter no BV então a gente passou realmente a comprovar o resultado desses dados e a partir disso a companhia começou

a se mobilizar nesse uso né então hoje eu gosto de falar que a gente nem olha mais dentro do bv como dados internos e dados de Open finance são dados e dados precisam ser utilizados no nosso dia a dia então como eu falei inicialmente a gente criou toda uma plataforma que permite o fácil acesso dos nossos colaboradores esse dado e a plataforma é totalmente governada mas auxilia as pessoas no seu dia a dia a buscar eh Soluções em dados então isso acontece de forma natural hoje resultado de bons e eh cases que a gente Dev

dentro do BV o verdadeiro exemplo aí de como quebrar o Silos né ou seja com Open finance não não deve existir esses Silos né muito bom agora Fred vou passar para você e e a gente sabe que a inteligência artificial generativa é a nova vedet todo mundo só fala nisso Inclusive a pesquisa da fibra Ban mostrou que 54% das empresas do setor financeiro usam Inteligência Artificial generativa e eu acho que na na vida pessoal de todo mundo todo mundo usa aqui de alguma forma né Qual que é a estratégia que deve ser seguida pelas empresas

para adotar Inteligência Artificial generativa de forma consciente mas também democratizando o uso da ên artificial perfeito acho que o o o primeiro ponto é para adotar e a generativa para adoção de de vas fres Como Andre comentou a gente tem que está numa estratégia alinhada com a estratégia de negócio da empresa Então a gente tem que de fato identificar Quais são os casos de usos que vão se conectar com objetivos estratégicos da empresa em termos de retorno principalmente e poder de fato se colocar numa numa mentalidade de experimentação uma experimentação rápida para ter conquistas rapidamente

a compartilhar com a organização e a partir daqui de fato conseguir at um apoio maior adotar isso com maior escala porque tem Claro da tecnologia acho que GPT eles nos ajudou mas ele também colocou uma pressão Acima das nossas coas porque todo mundo conseguia usar ele em casa e e e já ver o poder o potencial da ferramenta para colocar ele num contexto corporativo a gente sabe que não é simplesmente abrir o celular e e fazer uma pergunta então Desde o ano passado um tema que a gente viu muito e o focou em eficiência o

ano passado foi ano desafiador pro mercado Então as empresas estavam buscando muito a questão da eficiência conectando com o tema da produtividade então a gente viu os primeiros casos de uso de G com as áreas de negócio e até os team de tecnologias ão nas áreas de negócio a gente trabalhou muito na questão da capacidade de generar e de ajudar eh time de negócio a fazer todo um trabalho de análise de documento ou de alta volume de informações então análise de contratos eh resumo preparação parecer para facilitar a validação toma da decisão acima de análise

de documento inclusive no treinamento incluir as as regras de compliance do jurídico das empresas para ter alguns Guardiões aqui já incorporado e e acelerar de fato a a produtividade dessa aprovação nos teams de desenvolvimento a act ela ela atua muito em dados mas também em desenvolvimento de sistemas software soluções digitais como um todo a gente viu aparecer os assistentes inteligentes para toda essa cadeia acho que o Rafa vai vai falar um pouco da da experiência da do Bradesco Mas de fato Como olhar toda nossa ideia produção de uma solução e para cada membro ah seja

escrever requisitos seja escrever eh a parte de cenários de teste escrever o código em si com maior qualidade com maior velocidade criar esses agentes das várias personas dessa cadeia para criar isso com maior produtividade então a eficiência foi um foco grande e isso fala muito com negócio então democratiza muito o tema e outro tema foi muito na questão da experiência do cliente sempre Então até aí veio mais se conectar em algo que já estava em andamento A Bia não vou revelar a idade da Bia a gente não falar isso mas já faz vários anos que

ela que ela tá funcionando então gni veio para melhorar esse atendimento e inteligência artificial veio para usar os dados dos canais de atendimentos para trazer uma análise de sentimentos para trazer informações para personalizar uma experiência diminuir riscos de insatisfação dos clientes aumentar oportunidade de vender produtos e serviços então ali na era de atendimento foi um caso natural para para para seguir um caminho que e as empresas já estavam identificando o potencial do atendimento digital então só veio se conectar para para completar tá então depois de experimentar rapidamente para escalar aqui a gente tá no numa

questão que é sem Fundação Clara de dados sem qualidade sem segurança sem privacidade a gente não vai escalar a gente vai ficar na na iniciativa Como and comentou muito bem e a Bia ela é como vinho né então ela vai melhorando conforme os anos né Rafael agora falando até na Bia e quais iniciativas vocês são agora de Inteligência Artificial generativa legal e você comentou da pesquisa também de 54% acho que se fizer essa pesquisa depois do término da febraban Com certeza esse número vai ser outro porque alguém vai sair aqui com alguma ideia alguma iniciativa

estratégica de a porque todo mundo tá falando sobre isso né e a Bia ela vem aprendendo ao longo do tempo e acho que a Bia não tem problema aqui de falar idade diferente talvez de mim aqui que tivesse um pouquinho mais de de preocupação quanto a isso né ela começou o projeto começou em 2015 e lá atrás a gente tirou o melhor proveito da tecnologia que existia ali para o momento Mas recentemente a gente vem aprimorando as capacidades as competências da Bia com o uso de generative ai eh a gente também tomou o cuidado da

mesma forma que nós tínhamos feito no passado de primeiramente né capacitar a Bia treinar a Bia e liberar a Bia num contexto que seja mais controlado então a gente começou expandindo o uso da Bia vamos colocar aqui agências né Bia aqui pro atendimento e para como um copiloto no atendimento aqui aos nossos clientes justamente para ela ir aprendendo sendo treinada e a gente vendo ali essas capacidades sendo evoluídas e a gente já tá recentemente aqui com a Bia já clientes né com público muito mais distrito né Eh mas já disponível aqui no nosso app sendo

utilizada aqui por alguns clientes aqui do do Bradesco eh a gente também também estamos evoluindo aqui as capacidades da Bia agora a gente pode falar que a Bia também é tec Então ela suporta aqui os nossos times de desenvolvimento sugerindo né códigos eh sugerindo testes né ajudando também na escrita de histórias e como eu falei no início né da apresentação a gente também tem que ter humildade assim muitas coisas da Bia Até que a gente desenvolveu internamente mas tem muita coisa aqui que a gente tá vendo do de competências né de outras de outras funcionalidades

de outras features que parceiros nossos já desenvolveram e a gente tá integrando isso dentro da plataforma formando um ecossistema robusto à disposição aqui da dos nossos times aqui de tecnologia e desenvolvimento acho que esses são os pontos assim bacana que a gente que eu posso comentar aqui com vocês que a gente vem evoluindo lá com a Bia legal Mário O que que vocês estão fazendo de ia generativa agora bom gente aqui acho que na mesma linha que eu falei sobre estratégia de dados e e a generativa ser um processo a gente sabe que isso é

uma maratona né a gente tava até brincando ali atrás falando é uma maratona não é uma corrida de 100 m e a gente tá no primeiro quilômetro ali ainda eh tem muita coisa para aprender mas o bv desde sempre esteve olhando pr pra i generativa hoje dentro de casa a gente tem um centro de excelência em a generativa São 20 casos de uso já rodando dentro de casa 40 mais em backlog eu acho que aqui casos emblemáticos pra gente é o uso de Ea generativa paraa criação de peças eh onde a gente conversa com o

cliente então peças de marketing mesmo eh a gente teve uma eficiência em 80% do tempo de criação dessas peças usando EA generativa dentro de Open finance a gente vem tocando aqui junto com a act um projeto super legal que é entender como a gente consegue personalizar o relacionamento com o nosso cliente através dos dados de Open finance e a generativa então o open finance Ele trouxe pro BV um cenário que até então não era conhecido pra gente né que essa possibilidade de ter a visão 300 360 dos dados do cliente né a gente sabia quem

era o nosso cliente internamente mas agora a gente consegue saber quem é ele no mercado isso traz uma escala de dados enorme então assim você conseguir personalizar a comunicação para esses múltiplos cenários para cada uma dessas pessoas falando o que eu falo com quem eu falo quando eu falo e até Em que canal eu falo isso é um super desafio e a gente entende que não tem outra forma de fazer isso a não ser com o i então a gente vem tocando esse projeto junto com a act tá sendo bem legal espero que em breve

a gente tenha resultados que a gente possa trazer aqui pro público Maravilha André você chegou com esse desafio né de aceler inteligência artificial generativa em que pé que vocês estão lá o banco ele tem hoje um grande desafio que é colocar ai colocar dados como um um dos principais drivers dentro da organização e o desafio é é o qu primeiramente é pegar os US cases identificar esses principais US cases e colocar em prática a experimentação que o Fred falou aqui todos hoje estão porque são poucas empresas ainda que T ai escalado para atender diversas organizações

atendimento seja qual for a aplicabilidade que foi implementada porque tem desafios tem desafios de custos tem desafio de US cas mais direcionados então e isso para dentro do BMG é uma uma estratégia do BMG ter dados ai no foco e o meu desafio agora chando alguns algumas semanas aqui no banco é justamente ajudar porque algumas coisas já vem sendo feitas né então alguns aceleradores já vamos utilizando por exemplo tenho cheguei lá uma grata surpresa nosso time já implementando para catalogar então eu tenho de catalogar eu tenho muitos assets de dados dentro da organização então usar

e e generativa para fazer a catalogação já é um acelerador n e ainda ajudando nos ajudando ainda no nosso processo de colocar dados ali no centro da organização eh mas tem outras coisas sendo pensadas dentro do banco a parte de atendimento e visão de cliente acho que é muito importante nós também temos iniciativas de Open finance e quando a gente fala de Open finance a gente tá falando de uma volumetria muito muito muito grande de dados então a capacidade de trabalhar e e fazer e extrair o melhor dado dessa informação que chega dentro das organizações

acho que é um desafio para todas as instituições financeiras perfeito bom a gente tá caminhando aqui pro final mas eu queria ouvir de cada um de vocês rapidamente o que que vocês acreditam o que vai ser o futuro da Inteligência Artificial eu sei que a gente tá no começo dessa era né muita coisa para evoluir Mas enfim quais são aí os cenários possíveis vou começar com Fred e depois eu vou passando aqui a minha esquerda Ô eu acredito que na minha visão o futuro vai ser através de dia no no em frente de especialização e

integração por exemplo em generativa a gente conheceu os grandes modelos llm gemina GPT generalistas e agora a gente vai e at industrias em Dominos em llm especializado para ser mais otimizados menos grande e menos custosos e também com riscos menor de alucinar por exemplo e criar o Puzzle del interagir um com o outro para criar mais valor na ponta Então acho que a gente vai ir neste caminho de integração de especialização das ias dentro dos contextos corporativos muito bom mar gente eu acho que de tudo que é imaginável e inimaginável que a gente vai ver

no futuro com inteligência artificial acho que uma das coisas que eu Anseio muito é a capacidade preditiva que uma inteligência artificial tem né hoje não falando só do mercado financeiro de muitos mercados a gente trabalha de uma forma reativa e a partir do momento que uma inteligência artificial ajuda a gente ser preditivo isso tem Impacto incalculável então quando a gente fala de saúde de logística do setor financeiro o ajudando a gente a ser mais rápido a antecipar situações eu acho que vai mudar bastante Panorama de mercado que a gente conhece hoje Panorama em geral então

Tô ansiosa para isso acontecer boa rapidinho Rafael André vai lá eh concordo com o André acho que a gente tá bem no começo né experimentando aqui Inteligência Artificial generativa eh vejo aqui que a gente vai passar de um estágio onde a ia tá aprendendo depois a ia cooperando ainda mais né mas como um comp piloto até a gente chegar num ponto onde a gente vai ter inteligências artificiais muito mais autônomas e eu acho que mais do que a gente repensar né como atividades que hoje a gente faz que possam ser substituí escaladas ou até mesmo

serem mais rápidas com ia acho que uma reflexão que a gente tem que fazer para conseguir tirar o melhor proveito dessa tecnologia é o que hoje a gente não faz que a ia pode fazer muito bom muito bom André aqui rapidamente pra gente fechar eu vejo assim principalmente no BMG aonde o nosso público n a gente tem um público muito específico aposentados classe C e D então para ajudar esse público né no Dia a Dia trazer essa essa tecnologia para facilitar eh a as questões financeiras desse público então dá esse significado para esse público que

é nosso cliente e é reconhecido nosso cliente nossos cliente 50 mais Então a partir desse momento utilizar esse tipo de tecnologia para cada vez mais ajudar esse nosso público esse nosso cliente e é o que a gente almeja aqui no futuro muito bom várias reflexões aqui aprendizados obrigada Fred Mari Rafael André se vocês quiserem continuar essa conversa eles estarão por aqui também tem o stand da ACT o mesanino na sala 12 para vocês aí seguirem com essas discussões obrigada a todos obg pesso [Música]