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Boa noite pessoal tudo bem É um prazer estar com vocês meu nome é Ricardo Cap eu falo com vocês aqui do cpra institute for data Science eh Mais especificamente aqui do Rio Grande do Sul hoje na nossa laboratório aqui do Rio Grande do Sul o pra gente é um dia bem importante hoje porque a gente tá fazendo lançamento público do data TR que é nosso diagnóstico de mudança eh e nesse diagnóstico de mudança a gente traz uma versão para vocês de tudo que tá acontecendo e sendo afetado em razão dos dados nesses nessa próxima hora

que a gente vai passar juntos aqui ah minha intenção é contar para vocês e dividir com vocês um pouco de O que que a gente tá estudando e como tá afetando negócios profissões vida e obviamente eh que relação e que recomendações a gente tem a partir disso eh com essa mudança rápida que dados e inteligência artificial estão causando no mundo né eu vou eh estou aqui eh eh no capra institute como eu comentei a e junto comigo e espalhados aqui no Instituto tem o restante do nosso do nosso time especialistas que estão conosco para passar

um pedaço dessa noite discutindo comigo aqui tá eh Eu até vou eh já quebrando protocolo logo de cara aqui né pedi pro Edu colocar os especialistas que estão conosco aqui eu sei que está a Ana o Júlio a Piva e obviamente o Edu que está conosco também Boa noite galera olá olá boa noite boa noite noite boa noite pessoal prazer ter vocês aqui boa noite boa noite Estamos todos aqui a dentro da da da da da casinha aqui da no nosso espaço do Instituto a casinha porque a gente aqui tem a questão da Casa da

Cultura analítica que é o lugar que a gente abriga os laboratórios que a gente abriga neste momento uma exposição de arte né Toda desenhada com dados e inteligência artificial eh e que aqui a gente tá recebendo a a eu falei todos mas a Piva tá em São Paulo não está conosco aqui só pra gente também deixar o registro que ela tava na casa na casa dela aí né então e conosco aqui tá eh bom como vocês estão vendo na minha aqui desse desse lado aqui nas telas né Eh tem uma série de radares E na

verdade a gente trouxe o o data Thinking desta vez numa edição diferente a gente preferiu não transformar esse diagnóstico num relatório estático ou guiado por nós a gente resolveu colocar toda a expressão do diagnóstico numa representação analítica num instrumento de navegação em forma de radar eu vou apresentar obviamente na sequência aqui para vocês mas todos esses radares que estão conosco aqui são desenvolvidos por uma das empresas que está conosco e faz está junto conosco aqui no capra institute que é a invision ah invision é uma um laboratório de Inteligência Artificial e visualização de dados que

está na na Europa né a nossa operação principal ficar na Europa e todos esses radares operam aqui como registram sinais e colocam numa representação visual pra gente poder Navegar descobrir explorar cada um dos itens a gente vai fazer isso juntos tá eh mas obviamente só tô contando isso antes da gente iniciar quero fazer um um registro importante dentro desse nosso início também tá que é sobre a maneira como a gente vai navegar eh vocês Logo no início tinha um q code ele até não tá aparecendo agora tá para vocês mas tinha um q code para

vocês eh colocarem a aqueles temas que são mais relevantes que são para você são mais interessantes o Edu tá dividindo conosco o q code continua Ali quem quiser trazer e colaborar e trazer uma opinião aí é super importante pra gente eu tô vendo aqui eh que a gente tem ali em primeiro lugar a a a era a driven né que é exatamente a gente vai vai explorar cada um dos temas aqui tá no segundo lugar desculpa para mim tá um pouquinho longe aqui pela distância que eu tô se tu puder só me ajudar eh ou

ou falar para mim que eu não consigo desculpa eu vou ter que roubar a sua imagem mas a gente tá então com a era e driven segundo lugar gestão artificial e em terceiro dashboard overload e agora eu devolvo para você obrigado duu e e fu três temas aí o pessoal acabou escolhendo três temas que eu gosto demais então ficou muito legal porque eh não que eu não goste dos outros né gente é só que os três temas pegar são temas que são muito bacanas e que a gente vai poder explorar bastante Quem ainda quiser participar

gente a gente tá escolhendo três temas para para começar essa navegação e já Vocês já vão entender a lógica Porque que a gente começou com uma votação para fazer essa essa exploração com vocês tá eh Então vamos nessa ordem tá Edo vai depois só me lembro aí por favor então começamos com ai driven gestão do artificial e o dashboard overload tá no terceiro lugar e eu vi que a galera tá votando e mudando o ranking então Edu Vamos só eh eh eh eu vou mostrar para vocês o radar pra gente começar isso enquanto isso não

precisam parar de votar tá gente quem ainda tá com o QR Code vai colocando aí bom O que vocês estão vendo na minha tela não é uma apresentação em PPT não é isso que vocês estão vendo o meu mouse em cima lá navegando não é uma uma navegação em PPT é o nosso radar data tining 3 que é exatamente um instrumento analítico para vocês mesmos navegarem nos registros e sinais de uma mudança de geração ou ou comportamental que está acontecendo em de dados e inteligência artificial esse radar ele é totalmente navegável tá ele é um

instrumento de navegação como eu comentei e nós temos nesse radar aqui Inclusive é o que tava aparecendo para vocês antes 10 itens tá esses 10 itens têm cores diferentes dentro do radar e cada um deles é associado a itens legendas em branco como vocês estão vendo aqui tá então tem o item colorido e os subitens com cor na cor branca em forma de texto cada item colorido de cor é um tema tá então vou trazer aqui mais para próximo um dos temas que estava mais na nossa eh discussão que é o ai driven e vocês

vão entender a lógica então aqui vocês estão vendo tá o ai driven como tema e cada um dos subtemas é uma prova desse diagnóstico de mudança Então o que prova que esse tema tá acontecendo são esse nesse caso aqui esses oito subtemas que comprovam que esta modificação neste momento tá acontecendo em razão do obviamente da evolução de novo reforçando de dados de Inteligência Artificial que é a nossa eh lente para observar essas mudanças que estão acontecendo de negócios vida e sociedade de uma maneira geral tá eh todas as itens aqui dentro eles são exploratórios são

são possíveis de explorar Então posso entrar em cada um deles e descobrir o que que esse item é e como ele se relaciona com os temas então consigo ter aqui uma cada um dos itens com uma com um hiperlink de navegação então eu consigo explorar todos os subitens que são provas sinais de que essa mudança está acontecendo mas eu quero me concentrar nesse primeiro momento aqui até para falar de navegação no item principal nesse caso aqui vou escolher o primeiro item Aqui tá o ai driven e o ai driven ele traz então pra gente um

relatório tá ele fala do contexto do impacto disso tem todo um texto de introdução as descobertas que a gente fez tanto ameaças quanto oportunidades os sinais do avanço dessa prática no Dia a Dia de Negócios vida como isso afeta vida trabalho e negócios recomendações para 30 30 dias 6 meses e no próximo ano e a gente traz uma coisa muito legal de que este relatório ele é desenvolvido em cima dos sinais mas a gente foi fazendo com que cada Especialista com que grupos de especialistas do capara institute e convidados externos também tem aqui eh o

Michel Alessandra que contribuíram com debates conosco vieram e comentaram cada um desses itens dentro da realidade que eles vivem Então a gente tem aqui nesse por exemplo driven o comentário do Edu do Vitor e do Yuri e da Ana tá então a gente consegue ver que eles comentaram para cada um dos dos temas a gente tem um gráfico que mostra o impacto econômico organizacional político social ou formativo Educacional tá na verdade ou não né E porque vocês podem ver que ele é um gráfico aqui que tá demonstrando o que tem mais Impacto nesse caso a

gente tá vendo que o impacto maior é o formativo Educacional tá então esse item aqui eu vou explorar depois os itens eu tô indo na navegação com vocês para falar um pouquinho de como funciona esse relatório Então a gente tem os itens relacionados que eu já comentei com vocês e no final a gente tem um infográfico que Conta essa história Então ainda não vou explorar o infográfico como eu comentei meu papel aqui nesse primeiro momento é fazer uma exploração desta ferramenta analítica esta ferramenta analítica que eu tô mostrando para vocês aqui tá ela tem uma

característica de a gente conseguir Navegar em todos os itens de uma maneira geral eh de uma maneira muito amigável tá então ele tem todos os itens aqui eu consigo fazer a navegação e como eu disse tem alguns e itens de de classificação dessa informação Ah vou tomar cuidado aqui para não chamar de uma métrica e sim de uma classificação porque éa uma classificação feita por especialistas nossos especialistas foram lá identificaram cada um dos itens e a partir dessa disso classificaram determinada tendência está há tanto tempo ou está acontecendo dentro da nossa realidade da seguinte forma

então tem uma classificação especialista dentro de cada um dos itens a gente convida vocês para navegarem obviamente descobrirem isso Tá Mas é só para explicar como funciona a questão de métricas do próprio relatório relatório produzido pelo Instituto tá eh e classificado por especialistas que estão conosco dentro dessa jornada bom o primeiro convite que eu quero fazer para vocês antes de começar a explorar os itens aqui é o seguinte vocês estão vendo o QR Code bem na frente de vocês aí tá se vocês apontarem para esse qrcode vocês vão conseguir Navegar nesse mesmo radar que vocês

estão vendo aqui tá esse radar ele Ele vocês podem fazer a navegação vocês mesmos a o Edu me ajudou aqui jogou um q code adicional na tela pra gente ali ó vocês estão vendo lá no cantinho da tela de vocês um q code se vocês apontarem para ali Vocês já vão conseguir Navegar e se vocês estão vendo no computador pode navegar no Smartphone aí tá no radar ele tem uma navegação muito amigável vai abrir uma telinha só explicando o relatório clica em Navegar e vocês vão entrar dentro deste mesmo relatório navegável esse a mesma ferramenta

analítica que eu estou demonstrando para vocês aqui agora tá eh bom eh obviamente que eu primeiro dei um Panorama geral e é claro é importante comentar que aqui na barra da esquerda tá a gente teme bem-vindo e tem uma coisa muito bacana para vocês que vão estar entrando a primeira vez tá tá eh o Edom Manteve ali o qrcode lá no cantinho pra gente tá gente tem um Como navegar se vocês clicarem no Como navegar ele tem a explicação de cada um dos itens que a gente tá falando e como fazer a navegação nele tá

Além disso aqui a gente pode ver os 10 temas que estão dentro do radar tá então a gente tá vendo aqui os 10 temas que aparecem dentro do radar e vocês tiveram a oportunidade de lê-los rapidamente ali na na votação tá então a gente tem o ai driven o algoritmo chefe as Nações artificiais o tema de biohackers o tema de cientistas de negócios o tema de dashboard overload o tema de diplomacia de dados gestão do artificial a inteligência distribuída e as máquinas consumidoras são os 10 temas que estão dentro dos nossos do do nosso eh

diagnóstico de mudança Além disso ah como eu já comentei com vocês todo ele é embasado em artigos de mercado que estão provando que essa mudança está acontecendo tá então aqui eu tenho para cada um dos itens todos os artigos que servem como embasamento ou sustentação da tese dessa mudança que está acontecendo tá Ah além disso a gente tem aqui associado a métricas aquilo que eu comentei com vocês ela é uma classificação especialista que classifica de cada uma cada um dos artigos Em que momento ele tá dentro de processo de transformação dentro das organizações é dentro

da Realidade Atual tá tem o Como navegar e aqui só reforçando que quem produziu esse esse trabalho foi o o time do capra institute junto do da equipe da invision para desenvolvimento da tecnologia e a a tecnologia analítica que a gente tá usando tudo isso e tem um grande time envolvido aqui de analistas especialistas que colaboraram na a construção de conteúdo a colaboração dentro dos temas e assim por diante tá gente então só pra gente deixar essa navegação como um todo bom aqui eu encerro essa questão específico de como navegar e vocês podem explorar mais

isso tá vocês vão ver que tem vários recursos de que a gente pode ir navegando e explorando durante a navegação mas agora eu queria pegar eh três temas pra gente começar abrir esse primeiro eh eh eh diálogo aqui pra gente Demonstrar um pouco das descobertas desse diagnóstico para que depois quando vocês navegarem vocês obviamente escolham aqueles temas escolham a própria jornada de vocês mas escolham aqueles temas já entendendo como funciona todo o relatório tá eh Edu teve atualização o Edu que eu falo gente tá Vocês já viram o rostinho dele tá ele não é uma

inteligência artificial aqui conosco tá só vou pedir para Edu voltar aqui conosco só para me confirmar se a gente tem uma o nosso ranking se moveu Edu e aí capra tudo bem E aí pessoal boa noite ã sim mexeu um pouquinho a o primeiro tema mais votado ficou o dashboard overload o segundo tema que a gente vai falar é o ai driven e o terceiro é o cientista de negócios muito legal então vamos seguir essa ordem tá Ed vamos vamos vamos fechar o com esses três primeiros itens e eu já queria deixar aqui tá gente

eh para vocês entenderem a nossa abordagem aqui tá a gente começou as 18:30 aqui até às às 19:15 aproximadamente a gente vai fazer essa navegação conjunta vou fazer essa navegação conjunta com vocês e logo depois a gente vai fazer uma Abrir salas para que vocês possam conversar com os nossos especialistas sobre outros temas tá Então na verdade sobre esses temas que já estão escolhidos aqui a gente abre três salas e a gente Óbvio navega e pode navegar aí dentro desses temas junto com vocês a gente vai abrir Isso numa sala de de de conversa então

vocês vão poder dialogar com os especialistas a gente vai mandar os links aqui e então só para vocês entenderem que esse primeiro momento eu tô falando é só com o nosso time aqui a gente abre as salas específicas para vocês poderem fazer um papo explorar Um item entrar junto conosco num dos itens tá bom eh eu vou pegar então o nosso primeiro item que apareceu aqui tá E conforme o Edu acabou de atualizar pra gente o primeiro dos itens que ficou é o dashboard overload tá E ele é um tema eh muito bacana pra gente

deixa eu só fazer uma dar uma ada no nosso jogo aqui e vou pedir para a primeiro nome Ana que tá conosco se tu quiser dividir a tela comigo aqui Ana eu acho muito legal tá eh por tá A Ana foi uma das comentaristas desse tema junto conosco aqui né teve comentando e obviamente ela foi uma das comentaristas por estar vivendo isso dentro das projetos e realidade que a gente tá vivendo aqui né Ana então Ana Eu Vou conduzir aqui tá mas fica à vontade para fazer comentário puxar falar sabe que eu tô vendo um

pouquinho te vendo um pouquinho de longe aqui então não te não te importa de me interromper se for o caso tá Ana combinado Obrigado eh Bom vamos lá vou reforçar agora na própria navegação Edu se tu puder jogar pra gente o radar na tela aí eh eu vou mostrar para vocês agora então a própria estrutura do relatório tá que é o dashboard overload aqui então o que que é esse item E qual é esse tema bom só para mostrar para vocês aqui tá ele tá aqui dentro ó vocês estão vendo ele na estrutura do radar

aqui tá e eu vou agora Navegar nesse tema do relatório aqui junto com vocês bom a gente descobriu que uma mudança importante que tá acontecendo é que as áreas de negócio estão entupidas de dashboards e não conseguem mais lidar com tanta informação que elas que estão à disposição delas o que tá acontecendo as áreas de negócios estão sufocadas com tanta informação com tanto relatório nesse n caso com tanto dashboard e as áreas de analíticas continuam produzindo dashboards sem parar a informação visual que era um diferencial para o consumo da informação qualificada organizada e a gente

sempre ressaltava o visual se tornou uma coisa sufocante a ponto de a gente não conseguir mais distinguir ou separar a informação que é relevante ou não de tanto dashboard que a gente tem a nossa disposição eh e isso a gente descobriu observando obviamente o movimento dentro das organ orações e buscando os artigos que referenciam exatamente esse tema tem uma inundação de dados e o desafio desses dashboards dentro dos dos ambientes corporativos se tornou um um um um grande problema tá a a como é que a gente faz para reduzir esse excesso de informação que a

gente tem E retornar para aquilo que é essencial a gente precisa voltar a ter clareza com relação a isso tá acontecendo Vocês estão vendo que eu tô navegando aqui eu não vou ficar lendo obviamente eu tô contando para vocês aqui mas obviamente a gente tem aí uma ameaça muito grande porque as pessoas estão soterradas de informação dentro do ambiente de negócio e pedindo mais dashboards então isso é é um movimento contínuo de solicitação de dashboards enquanto estão solicitando já tem um monte das disposição e a pessoa já não sabe mais em qual Navegar então a

gente precisa na verdade tem uma oportunidade aí de combater e até lidar com isso de uma maneira diferente né Por que a gente imagina o dasb p o dashboard como a gente pensava relatórios como algo que tem que estar guardado dentro de uma pastinha continuamente por que que eu tô falando isso tá porque o dashboard se a gente parar para pensar ele poderia responder minha pergunta de negócio e funcionar como um popup ele abre responde minha pergunta visualmente então fecho ele e no momento que eu fecho ele Eu desativo esse dashboard e posso lembrem que

a visualização da informação ele pode ser uma coisa dinâmica então tem oportunidades no meio disso e aqui eu tô abordando para vocês uma nova realidade onde eu lido com o dashboard de maneira dinâmica e não é o dinâmico de navegar ele surge para responder uma pergunta e no momento que eu não tenho mais aquela pergunta ativa eu não tenho porque manter aquilo dentro numa pastas de dashboards tá a informação é uma coisa dinâmica eu posso ir moldando ela a todo momento Esse é só um exemplo tá gente tem várias maneiras de lidar com isso eu

posso fazer uma pré-seleção de dashboards importantes uma categorização priorização de dashboards importantes tem maneiras de lidar com isso tá Inclusive a gente traz recomendações para 30 dias se meses em um ano como eu falei e algumas recomendações falam exatamente sobre isso prioriza aquilo que é fundamental como é que tu faz esse processo de priorização né e Ana antes de eu de eu mostrar o o o aqui a classificação dentro da do gráfico tá eh tu escreveu um comentário obviamente que eu não vou deixar aqui para le tá disponível paraa leitura mas comenta um pouquinho Qual

a tua a a o que que tu já viu dentro dessa questão do dashboard overload como tu te sente com relação a isso surgir como tema no diagnóstico datin é engraçado que é quase como se a gente tivesse que ter um dashboard para gerenciar todos os dashboards existentes na empresa porque eu acho que esse é uma essa é uma situação que assim vou arriscar aqui 99% dos dos Labs que a gente tem com vários clientes passam sabe não aguenta mais ter dashboard não aguento mais ter um relatório diferente mas ao mesmo tempo eu esses esses

dashboards não atendem ao que eu preciso então eles não são bons e aí por isso eu faço uma nova demanda de um outro dashboard diferente acho que claro que com todo esse surgimento da Inteligência Artificial Tem sim muitas pessoas querendo ir para esse lado e pedindo produtos de dados que são Iá mas eu acho que no fim das contas falta muito um entendimento do que são produto de dados então assim o que de fato difere uma solução analítica da outra e qual que é o propósito de cada uma delas porque a gente tem né uma

gama diferente de produtos de dados justamente porque cada um tem a sua finalidade o seu objetivo então será que realmente o que eu preciso é um dashboard Será que o que eu preciso como você falou não é uma pergunta que eu tenho ali bem específica e eu preciso da resposta dela e depois Pronto né n Tá bom já respondeu minha pergunta e eu posso tomar a minha decisão porque continuamente também a gente vê esses pedidos por dashboards talvez por por ser uma palavra mais familiar por a gente est acostumado com isso né Mais familiarizado e

aí a gente tem todo um esforço talvez por fazer um dashboard e a é uma informação que vai ficar aí na tela parecida com a sala que o capra Tá então vamos fazer uma sala super legal Com todas essas informações à vista e na hora que que a gente vai ver a informação é atualizada numa frequência não tão rotineira então às vezes eu tenho uma informação que se atualiza uma vez por mês a cada três meses e pior ainda a minha tomada de decisão não é tão em Real Time Então por mais que eu tenha

uma informação que tá ali atualizando que seja quinzenalmente que seria uma frequência vamos falar bem ok a minha decisão não é nesse mesmo período Então eu acho que faltam assim elementos bem anteriores a isso para não virar esse mar de dashboard como a gente tá vendo e chegar nessa questão de overload acho que lógico que faz parte da evolução né Igual eu falei são ferramentas e é uma solução que as pessoas são mais familiarizadas então tudo bem a gente tá passando por isso ter passado Aí talvez por esse estar passando né Por esse overload mas

vale pensar realmente e refletir assim qual que é a minha decisão E qual produto de dados que realmente vai atender o que eu preciso não necessariamente vai ser um um dashboard né Podem ser outras coisas e de fato desenhar um produto de dados que atenda a essa tomada de decisão pra gente não cair nesse cenário de terem vários dashboards mas ao mesmo tempo Eles não estão dizendo nada porque eu não consigo utilizar eles para tomar a minha decisão o eu recebi uma colinha enquanto tu tava falando Ana E ela é bem importante porque essa é

uma linguagem muito comum pra gente eh quem deixou a colinha aqui foi para mim foi o Zé borbola até tá ela é uma colinha super importante porque a gente tá muito acostumado de falar de dashboard a gente esquece que ela não é uma linguagem tão comum assim né Ana eh e eu ouvi esse mesmo feedback Agora Numa apresentação que a gente fez em em Brasília agora de que o dashboard ele é um painel né a gente é um painel que deveria mostrar ou mostra o status de uma situação o dashboard é algo muito comum que

a gente vê no painel do carro né ele demonstra pra gente velocidade eh temperatura do carro entre outras informações que ele pode estar mostrando pra gente eh nesses carros mais novos a gente já viê a possibilidade de escolher diferentes diferentes painéis né então tu já pode escolher se tu quer ver a velocidade se tu quer ver o destaque de outra informação como é que tá o o teu gasto consumo de combustível né Eh então é isso né só pra gente lembrar que isso é um painel o dashboard é um painel e até se a gente

parar para para lembrar aí a origem do conceito de dashboard ele vem dentro do dos painéis do da gestão à vista né muito famosa aí na na na na Gestão na na forma de se fazer gestão de uma maneira geral que tinha os painéis com os gráficos pendurados lá nas paredes então só para fazer esse registro Obrigado Zé pela exatamente acho que o dashboard a principal função dele é ser um grande Alerta né para eu pensar assim Onde eu devo priorizar ou focar a minha decisão E o que eu devo fazer o que é diferente

de eu às vezes investigar querer investigar explorar cenários encontrar às vezes possíveis cruzamentos não ele não é para isso a gente pode sim ter um produto para isso mas a gente vai falar de outra coisa mas é justamente para trazer a tona assim onde que eu devo focar a minha atenção né por isso ser um grande sinalizador e o que a gente vê é todo mundo querendo colocar praticamente todas as métricas da mais variada forma possível e recorte possível e chamar isso de um dashboard E aí vai mais atalhar do que ajudar boa é por

isso Ana e se tu puder voltar para mim o radar do e é por isso Ana que os nosso a ao fazer classificação especificamente desse tema a gente classificou que o maior impacto dele é formativo Educacional porque na verdade as pessoas precisam aprender a demandar dashboards e as áreas que produzem esse tipo de esse tipo de análise em forma visual né o dashboard em si precisam também eh eh criar um um nível de de escassez para eu vou produzir menos dashboards para que isso não seja não tem esse excesso que a gente tá falando aqui

então tem ele tem muito aspecto Educacional dentro disso a gente precisa lidar com esse novo fluxo de informação eh como eu comentei com vocês tá em cada um dos dos itens a gente tem um infográfico que explica o a conta um pouco mais aprofunda essa visão tá e aqui a gente mostra que o dashboard overload tá ele que sofre na verdade de quatro principais itens o negócio sofre de quatro principais situações o excesso de informação que a gente conhece e chama de infox cation tá que é quando a gente tá intoxicado pelo consumo de informação

a redundância de atividades e funções faz com que a gente tenha eh dashboard overload Então a gente tem sobreposição porque várias áreas estão vendo a mesma informação quando a gente talvez pudesse trabalhar isso de uma maneira diferente eh isto gera o problema do paradoxo da escolha né que a gente já não sabe mais para onde olhar e qual decisão tomar Então ele pode ser um elemento muito negativo no processo de decisão e no final do dia tá isso tudo é resultado de uma falta de alfabetização analítica Então aqui tem toda a explicação do infográfico vocês

encontram dentro do relatório e de novo tá eh minha intenção agora é é com vocês aqui é explorar três itens do diagnóstico e a gente dá uma eh uma pequena navegada neles como um como um para que vocês possam aprofundar aquilo que faz mais sentido para vocês aí tá então obrigado Ana por enquanto eh tu participou de vários itens conosco aqui né Ana mas T fica a gente volta no final por um bate-papo inclusive com as pessoas em salas eh exclusivas aí né obrigado Ana eh bom eu queria ir pro nosso segundo item tá e

o segundo item que apareceu pra gente deixa eu fazer uma cola aqui o Edu mandou para mim a listinha nosso segundo ponto é sobre ai driven então eu vou aqui Navegar com vocês no radar e vou até o ai driven que tá aqui em cima como lembrando vocês tá para cada um dos itens a gente tem os artigos que evidenciam essa transformação Ah nesse momento tá como eu comentei os nossos especialistas classificaram esses artigos dizendo o que é mais perto da realidade e o que está mais distante de acontecer e o ai driven ele ele

ele fala sobre um sujeito um agente um profissional híbrido um indivíduo que surge junto da inteligência artificial para ser um profissional atuante dentro da área de negócio até agora a gente falava citava o data driven como profissional orientado por dados e o ai driven ele é um uma próxima geração de profissionais orientados por Inteligência Artificial tá eh deixa eu ver as pessoas que comentaram aqui vê quem tá com conosco Edu o vor o Yuri e a Ana então Edu vem comigo aqui nesse papo por favor e obrigado Edu Obrigado por est com a gente Edu

e tá dando todo o suporte aqui também para nossa história acontecer aqui da Live Obrigado pelo pelo apoio sempre tá e deixa eu contar para vocês um pouquinho do do ai driven Antes de abrir o diálogo com ed como eu comentei surge um profissional híbrido ele produz teúdo com ajuda de Inteligência Artificial ele se desloca para fazer uma logística melhor usando o e com a inteligência artificial que orienta o caminho que ele deve fazer então reparem que e aqui tem uma marcação bem importante tá que este não é um relatório de tendências nada do que

a gente tá abordando neste diagnóstico fala sobre algo que vai acontecer tudo está acontecendo nesse exato momento Ah se a gente pensar hoje num profissional como eu uso muito esse exemplo porque ele é um exemplo fácil da gente materializar como um profissional o motorista uma motorista de aplicativo esse indivíduo ele é um profissional 100% ai driven eh a o deslocamento que ele vai fazer a recompensa financeira a a forma que ele se desloca toda a a a recompensa de pontos ah todo o trabalho a relação dele com a empresa é através de um chatbot né

ele não fala com ninguém da empresa ele fala só com sistemas de inteligência artificial para interagir de uma maneira geral com todo o trabalho dele então esse profissional esse indivíduo se vocês não conversam com ele quando vocês estão se deslocando com com um profissional eh eh de de aplicativo por exemplo tá de transporte basicamente ele pode talvez não se relacionar com nenhum outro humano naquele dia porque toda a interação dele é com a inteligência artificial o tempo todo tá isso isso acontece também com profissionais em atendimento de bancos né que hoje já tem já tem

sistemas de Inteligência Artificial que fazem recomendações de aprovação de crédito liberação de atividades o para quem ele deve ligar como deve ligar então toda a abordagem já é orientada também por Inteligência Artificial então como eu comentei ele ele é um diagnóstico do que está acontecendo nesse momento ele é uma mudança que já virou e a gente não tá percebendo isso acontecendo no nosso dia a dia tá então já fiz a introdução para você tem várias ameaças quando eu fui contando vocês já foram percebendo tem muitas oportunidades porque obviamente a gente lidar com uma amplificação do

nosso potencial intelectual e cognitivo com o suporte de uma inteligência artificial pode ser uma coisa muito poderosa né E isso nos leva para um novo cenário né que nos possibilita fazer cálculos muito maiores e Poderosos do que a gente teria capacidade de fazer individualmente produzir textos que individualmente talvez a gente não tivesse a capacidade de fazer ou Aria de suporte de muitas pessoas contratação de muitas pessoas para realizar essa atividade e esse eh esse avanço dessa prática já tá acontecendo nesse exato momento né então tanto no nosso aspecto pessoal quanto corporativo né a gente traz

aqui recomendações como todos os casos e Edu eu queria que tu Contasse um pouco pra gente eh onde tu tá vendo isso acontecer eh se a gente for para dentro do ambiente de negócios né como isso tá acontecendo num ambiente de negócios desse movimento do ai driven legal capra eu Na verdade acho muito legal esse tema e e é muito interessante porque esses dias eu vi uma notícia na verdade das empresas já bloqueando o contrato eh no contrato agências de propaganda por exemplo que usam ai para para trabalhar né E então é interessante como a

gente tem uma uma balança aí nessa história diferente eh me chama atenção aqui quando a gente tá olhando pro ambiente de negócios porque ainda vejo muito o as empresas tentando usar a eii como a maneira certa de usar ou alguma coisa do tipo eh qual qual é a resposta certa então as pessoas esperam a melhor resposta da ai e na verdade eu acredito que ser ai driven ali tem muito mais uma relação com trabalhar junto com a máquina né Eh eh organizar eh o o trabalho da máquina e e eh usar esses inputs essas coisas

que a máquina traz não como a verdade absoluta mas sim como como eh um como se fosse uma outra pessoa efetivamente trabalhando junto com você que troca ideia que ajuda a fazer o trabalho e assim por diante né então acho que quando a gente tem essa mudança no no mindset facilita mas obviamente que ainda a gente vê muita a necessidade da criação de regras para essa história e e acho que aí o o grande ponto desse desse artigo aí que a gente traz né dessa tendência que a gente traz tá relacionada com quem tá criando

essas regras né Eh se você não tá participando do lado daí quem na sua empresa tá tá cuidando disso e tá Talvez influenciando uma coisa que vai impactar você diretamente no trabalho aí na sequência também então acho que eh aqui a gente tem um ponto bem importante bem relevante aí para para olhar também bo Edu eh eu recebi de novo uma colinha aqui de que a gente para fazer o o debate aqui tem uma questão dos links que a gente não não consegue compartilhar no YouTube mas e que só para lembrar que a gente tem

uma galera assistindo bem maior que inclusive do YouTube do LinkedIn tá então só porque a gente tem outros canais tá gente eh e talvez só o que a gente Deva fazer aqui edua pegar um canal específico do Meet e usar um canal só então pra gente gerar o diálogo depois e jogamos aqui na tela pra galera entrar com link tá acho que é a melhor maneira tá só pra gente deixar isso combinado aqui porque tem bastante gente aí que estão em telas diferentes em tecnologias diferentes tá eh obrigado Edu pelo consideração e vai postar todas

as a todos os links eh no chat tá indo já para os para duas plataformas tá tanto para YouTube quanto para ã o Linkedin e a gente tá mandou o link do estudo além do q code que vocês estão vendo aí embaixo na tela aqui aqui embaixo na tela vocês eh para acessar o estudo a gente vai mandar os links na sequência aí dentro dos chats para quem quiser conversar com a gente eh cada um dos dos itens aí beleza o tu volta para mim radar um pouquinho que eu queria mostrar o infográfico do ai

driven por favor e fica aí comigo porque o gráfico do ai driven ele mostra uma coisa bem importante tá que a gente até agora apresentava esse gráfico até o data driven a gente tinha uma escala de maturidade analítica que demonstrava a evolução das organizações passando pela negação pela curiosidade pela experimentação se sentindo mais seguros com o processo de tomada de decisão orientado por dados até que fossem orientado efetivamente data driven orientado por dados quando a gente foi investigar com as lideranças esse processo de mudança que estava acontecendo isso nos surge como uma nova Um item

novo na escala que é esses profissionais orientados por inteligência artificial com uma característica bem importante tá e eu acho que é é bom a gente destacar isso aqui na nossa item eh não necessariamente as pessoas vão passar por todas as fases para chegar ao a driven isso até uma pergunta que surge geralmente pra gente eh o que acontece é que sim uma pessoa pode uma empresa uma um indivíduo ele pode pular diretamente as etapas e se tornar diretamente a o que tá ficando de Fora que talvez esse indivíduo não tenha consciência de quais dados estão

sendo usados Quais as fontes estão alimentando aquela Inteligência Artificial quais escolhas ele tá deixando de fora quem tá configurando as regras Como o próprio Edu comentou então a a a gente vai ter profissionais ai driven sem ter necessariamente passado por toda a jornada o que acontece é uma questão de consciência do que tá por trás obviamente dessa questão do do do data driven que se torna Ei driven aí né ah Edu Obrigado por enquanto e o nosso terceiro item que apareceu aqui deixa eu pegar Será que tu tá aí ainda lembra de cabeça cientista de

negócios pronto cientista de negócios boa vamos lá o cientista de negócios ele é um um uma Ele é bem bacana porque ele explora uma questão profissional uma mudança na maneira como a gente olha pro trabalho e até para uma uma carreira que até agora a gente observava em crescimento e que deve sofrer uma mudança grande em razão desse diagnóstico de mudança que a gente tá falando aqui tá por muito tempo foi classificado O Cientista de dados como uma a profissão mais sexy eh do mundo né isso apareceu saiu na Harvard Business review uma publicação dizendo

que essa é a profissão mais desejada e o que aconteceu é que as organizações eh eh contrataram muitos cientistas de dados foram colocando dentro de áreas especialistas áreas de analític ti área de ciência de dados para dar suporte ao negócio esses indivíduos esses recursos eles acabavam eles Ah tem uma questão de escassez do mercado de profissionais e por isso eles tinham tem um ticket muito alto de remuneração dentro do mercado de uma maneira geral o que as áreas de negócios começaram a fazer Elas começaram elas mesmos a preparar os seus próprios profissionais então a área

de marketing disse área de marketing foi lá e disse o seguinte eu vou treinar o meu próprio cientista de dados então ele pegou não mais um um especialista técnico e sim um profissional de marketing disse profissional de marketing vai lá aprender Python vai lá aprender vai lá aprender os recursos pra gente trabalhar isso aqui na área que eu não tenho um gargalo de depender de uma área de analítica de B de ciência de dados para isso então vamos trazer isso para dentro da área o que que esse indivíduo acabou se tornando se tornou um experimentador

transformador de dados e informação dentro da própria área de negócio então o cientista pelas características de explorar os dados Navegar fazer experimentos ele foi se desenvolvendo dentro da própria área de negócio então a gente tem um novo profissional que é o profissional que lida bem com as ferramentas tem características e e habilidades técnicas desenvolvida ele foi aprimorando essa habilidade dentro dos recursos e ferramentas que estavam à disposição e foi se tornando cientista dentro do negócio tá eh como a gente já já trouxe aqui outros convidados eu pedi pra Piva entrar comigo aqui tá porque a

a a a Piva junto conosco aqui tá e deixa ela entrar com com a gente oi a Piva junto conosco aqui tá ela eu acho que até legal né Piva que tu esteja conosco aqui para esse item porque talvez tu seja a pessoa que está conosco aqui que tem uma maior relação com essa mudança na na carac da carreira né porque e tu vem de uma não necessariamente de uma área técnica apesar de ter estudado ido atrás disso como uma competência uma habilidade necessária para teu desenvolvimento Mas tu vem de uma área Tu vive dentro

da área de negócio começa a explorar isso como uma possibilidade e e te torna uma referência dentro da área de negócio disso que a gente tá falando aqui de uma pessoa de experimentação em dados sem necessariamente ser uma área de ciência de dados tá E e eu acho que isso eh muda o jeito que o negócio é feito porque tu tem uma área de experimentação ativa Então conta pra gente e e me ajuda aqui piv a contar um pouco desse cientistas de negócios porque ele é uma mudança muito interessante na forma que as coisas são

feitas né sim eu acho que você apontou bem que essa transformação ela ela tá acontecendo né exatamente como você fala no começo Não não é que vai acontecer e não é que já aconteceu e parece que o nome cientista de negócios ou qual vai ser o nome dessa função que vira meio híbrida entre as áreas ela vai se transformando né então se eu pensar 10 anos atrás existia uma pessoa que fazia o b era um relatório que era alguma coisa que você puxava mais ou menos automático e até existir essa pessoa que virou o cientista

de dados que você mesmo eh comentou que a Harvard Business review que era muito sexy que já era outra coisa que é diferente nem conectado ao negócio tava era alguém que tava fazendo o sistema de recomendação que tá por trás da Uber né que é a pessoa que tá pensando nesses modelos de negócio e isso acaba ficando muito distante da real necessidade que precisa ser resolvido né E aí aproveitando que você comentou como motoristas de aplicativo como exemplo ai driven eh na a a Uber quando entrou no Brasil ela tinha um jeito de precificar muito

específico que é uma pessoa um ser humano ia paraa Cidade Nova e descobria o preço do táxi e abaixava e colocava no app da Uber era assim até que existiram pessoas dentro do negócio que começaram a usar os dados que já tinham na Uber para poder fazer essa precificação para depois virar uma coisa que foi pro time de ciência de dados fazer de forma automática e e globalizada Então eu acho que existe essa figura aí falando da experimentação que também é um ponto que você trouxe que é o cientista de negócios tem esse poder quando

ele junta a faca e o queijo na mão que é entender do negócio e conseguir achar o dado ele consegue interar e fazer as coisas muito mais fáceis eh e isso é e até o ponto em que ele entende beleza eu aprendi alguma coisa aqui agora eu preciso interar de uma forma mais aprofundada e aí vai para esse próximo passo Então os times de dados não deixam de existir as pessoas não simplificam necessariamente todas as suas análises mas existem diferentes níveis de padrões e entendimentos que a gente precisa dar e por isso que surge essa

figura que ela é híbrida não tá lá nem cá legal p e eu acho que é isso né a essa figura híbrida ele tem uma característica porque além de não tá nem lá nem C significa uma ruptura no jeito que a gente tá pensando as coisas né porque o que eu quero dizer com isso é Será que nós vamos ter áreas do que a gente conhece ou será que nós vão ter habilidades espalhadas né pelo menos nessa característica porque na verdade o que acontece com cientistas de negócios né piv até queria comentar teu com relação

a isso é que ele na verdade tem recursos e ferramentas muito mais amigáveis do que o cientista de dados anteriormente tinha porque talvez ele para criar uma visualização de informação não precise passar por todo o processo de desenvolvimento ele poderia simplesmente usar um recurso de geração de datav e e com inteligência artificial eu tô criando o cenário agora aqui né obviamente mas só para explorar isso porque na verdade ficou muito mais amigável é é é uma realidade diferente de um recurso mais disponível e acessível né E isso tá dentro do negócio instaurado né Piva o

o acesso ao dado tem que ser facilitado né e isso é parte do processo de Cultura data Dreaming E aí é ter uma pessoa que aí vai tá dentro do time de dados que tá fazendo essa né limpeza garantindo a qualidade dos dados para que ele esteja disponível numa plataforma de datav E aí as grandes famosas que já se usam hoje já tão começando com recursos de Inteligência Artificial que você coloca seu prompt né falando quero ver isso com aquilo e ela puxa os dados mas assim pouco tempo atrás um dois anos era Drag and

Drop né então escolho essa coluna versus essa coluna e já consigo montar essa visualização então por isso que isso já existe mas a o eu Eu acho que o cuidado é esse né que a gente pensa de Por que agora eu tô dando habilidades e ferramentas de dados paraas pessoas de negócios parece que de repente as outras figuras deixam de de existir mas na verdade elas vão ter funções muito mais delimitadas para poder cada um cada um executar o seu papel né E lembrando que eu acho que uma das características que a gente né que

eu pelo menos vejo muito é se a gente consegue passar a visão do negócio para cada uma das funções seja do cientista de dados seja do analista de dados seja para pro o estatístico lá no final é sempre o que faz ele conseguir construir um produto que tenha mais qualidade aí dá até para conectar com os dashboards né o pessoal lá de negócio construindo um monte de dashboard só que esqueceu do propósito de negócio e por isso acaba virando aquele aquele mar de funções eu acho que a posição do cientista de negócio é de justamente

tentar fazer essa limpeza aí e e conectar esses pontos boa deixa eu pedir pro Edu jogar pra gente de novo o radar aqui e fazer o fechamento desse desse desse bloco aqui tá Piva pra gente ir para um uma PR salas para uma sala individual que a gente possa trabalhar e conversar e dialogar um pouco com as pessoas tá eh aqui nesse espaço tá o que a gente tá vendo aqui é exatamente isso que a Piva tá comentando de que talvez o esforço ele seja muito mais formativo Educacional do que qualquer outra coisa porque na

verdade a gente precisa preparar esses indivíduos a lidar com essas ferramentas por mais que elas sejam mais simples tu precisa apresentar essas ferramentas pras pessoas né então é um pouco disso do que a gente tá vivendo agora né e aqui tem até o reforço da questão dos artigos tá acho que é importante porque um dos artigos selecionados aqui tá E até para mostrar como são provas dessa mudança tá fala sobre o a como um cientista e traz Exatamente Essa abordagem tá de uma reportagem da bus Harvard review que conta desse novo papel dentro da área

de gestão então a gente comea ver isso acontecendo dentro dos ambientes de negócio por fim eu só queria abrir um infográfico aqui assim como eu abri os anteriores para reforçar a questão de que o cientista esse indivíduo né Essa profissional esse profissional cientista de negócios eles estão num lugar diferente do cientista de dados pelo pelo seguinte Vocês estão vendo a área cinza aqui certo que é a área do cientista de negócios que ele é mais relacionado com dados Analytics e a experiência profissional então ele geralmente não é que ele vem de uma área de negócio

mas ele tem uma familiaridade com uma área de negócio ou vivencia uma área de negócio então ele tem as habilidades profissionais os recursos informacionais e as habilidades analíticas o cientista de dados ele estaria mais embaixo nesse gráfico tá ele estaria entre dados analíticas e ferramentas e o profissional cientistas de negócio Ele tá mais acima então a gente vê esse isso no diagnóstico eh bom a gente tava o que eu fiz com vocês até aqui gente e agora eu queria encerrar nesse nesse com esse registro Aqui tá o que eu fiz com vocês foi fazer uma

breve navegação nessa ferramenta analítica que a gente tá disponibilizando em forma de diagnóstico de mudança tá eh nesse diagnóstico de mudança a abordagem que eu fiz foi fazer vocês junto comigo Navegar nesse junto conosco aqui eu pivo Edu e Ana que tiveram comigo aqui nesse nessa nós tínhamos também o Júlio aí que tava conosco mas os temas a gente acabou puxando aqui temas que a os osos especialistas estavam conosco então a gente ah conversou com esses três mas a gente quer abrir agora uma sala onde a gente vai fazer esse um diálogo mas a ferramenta

de vocês gente eh nesse QR Code que está aqui no canto tá vocês podem entrar e fazer a navegação dentro dos itens explorando eles eh navegando neles tendo fazendo uma uma a própria jornada analítica de vocês compreendam que a gente tá Para que vocês tenham uma cultura analítica mais desenvolvida façam a navegação através das evidências através dos sinais explorando esse diagnóstico de mudança pela versão de vocês a gente por muito tempo precisou roteirizar eh a gente roteirizou essas entregas de mudança de acordo com as nossa conveniência de alguma maneira não conveniência mas com a nossa

visão que muitas vezes ela tá eh viciada pelo que a gente tá vivendo dentro do ambiente negócio o que a gente tá fazendo aqui é diferente a gente tá dando para vocês uma ferramenta exploratória analítica para que vocês explorem esses itens Façam as descobertas e tenham as próprias jornadas de vocês abordagens diferentes de vocês para cada um dos temas lembrando tá que aqui dentro se puder jogar de novo só para mim o radar eh Lembrando que aqui dentro tá a gente tem uma característica dentro da navegação tá pessoal que ela é interessante aqui que a

gente tem os 10 temas e a gente só explorou três deles agora rapidamente cada um deles tem itens a serem explorados como a gente fez agora vocês podem ser da área de saúde e querer explorar o item biohackers e assim por diante tá então só pra gente deixar isso dito aqui bom queria convidá-los então e convidá-las pra gente eh eh ir para uma sala por mais que a gente tem aqui Um grupo eh menor agora são 19:30 e queria convidar para você pra gente para uma sala eh eu sei que dentro dos comentários já foi

colocado aqui ou está sendo colocado a sala tá eh Edu Opa vamos lá tô te interrompendo só porque o q code que está na tela agora ele já está contando pra sala da conversa pronto tá aí ó o Edu Já resolveu matou a charar então assim gente quer fazer um papo conosco agora V Nós abrimos uma sala no no Google Meet tá eh vocês fazendo apontando para ess k code Imagino que a sala já esteja aberta né Du Já temos gente lá na sala para receber vocês em breve eu tô entrando com vocês lá também

tá pessoal mas eh aqui Vocês conseguem entrar para discutir um pouco desse item e obviamente Eh navegar um pouco junto com a gente e fazer um diálogo aí fora aqui desse dessa Live bom pra gente fazer encerramento eu queria agradecer Quem destinou esse final de tarde para estar conosco essa uma hora conosco aqui pra gente Navegar Obrigado pelo tempo de vocês eh espero que vocês utilizem Esse instrumento analítico para vocês fazer a jornada fazerem a a jornada de vocês nesse diagnóstico de mudança que tá acontecendo buscando mais evidências compreendendo e discutindo cada um dos temas

porque a versão analítica desse mundo permite um pensamento crítico critiquem abordem os temas Tragam outras versões de vocês e incrementem isto ah dentro da visão de vocês Essa é a riqueza de um processo analítico como que a gente tá trazendo eh reforçando a questão aqui do kry Code aqui tá para ó o Júlio entrou comigo vai fazer um comentário vamos lá Júlio não só para deixar todo mundo informado que eu já tô vendo que tem um pessoal querendo entrar a Michele já tá na na fila Logo mais eu libero eu gostaria só de comentar capra

que eu acho que é sempre importante lembrar que que logo mais vão abrir novas turmas do nosso PH né de programa de habilidades analíticas Então vai ter um intensivão aí de 15 15 de julho online depois também a gente vai ter o extensivo lá para Agosto então para quem tá ligado aí ficar acompanhando os nossos eventos as nossas nossas plataformas no seja no Linkedin seja no Instagram para ficar por dentro e manter o contato com a gente também por por aí e eh Julio muito obrigado tá porque lá em capra pinit bar eventos tem todo

o calendário do que acontece até o final do ano lá tá gente tem os cursos tem os tem ã os eventos que vão acontecer a gente tem um evento eh para organizações analíticas em um Fórum de organizações analíticas que acontec em São Paulo presencial tem os cursos online tem a imersão que acontece no Instituto Obrigado Edu por colocar pra gente o link em capra PIN bar eventos vocês encontram todos a nossa programação que vem pela frente aí tá e gente é isso tá Fica aí eh naveguem conosco dentro dessa dessa jornada exploratória do data Thinking

eh venham nos encontrar junto do nos eventos cursos e coisas que estão acontecendo conosco e paraa galera que ficou com a gente até agora quiser continuar vai lá pro CR code a gente abre uma salinha lá vai ficar mais alguns minutos lá dialogando um pouquinho abrindo para um bate-papo rápido lá tá gente obrigado a gente se encontra por aí tá gente muito obrigado i