A estratégia Humano + IA que realmente funciona

O que acontece quando a IA é implantada sem um caso de uso claro, um plano de gestão da mudança ou qualquer respeito pelos humanos que ela deveria apoiar? Ela falha — e, segundo Evan J Schwartz, Chief Innovation Officer na AMCS e autor de *The People, Places and Things*, ela falha de forma previsível e evitável. Neste episódio do podcast CTRL+Listen, Evan compartilha insights conquistados com muito esforço ao longo de mais de 35 anos em software corporativo, implementação de ERP e automação industrial nos setores florestal, de mineração, sucata metálica e resíduos.



Da manutenção preditiva baseada em IA e da otimização de frotas aos perigos de casos de uso de IA onipresentes, Evan defende uma estratégia de "pessoa mais IA" — na qual tarefas de IA restritas e bem definidas são encadeadas para gerar impacto cumulativo. Ele também explora como a IA está reformulando a educação em software, por que generalistas vão durar mais do que especialistas na era da IA e o que o setor de resíduos e reciclagem pode ensinar ao restante de nós sobre eficiência operacional.



Saiba mais sobre Evan →



Siga Evan → 

Ouça o episódio

Assista ao episódio

Principais aprendizados

• A maioria das iniciativas de transformação digital e IA falha por causa da adoção, não da tecnologia. Projetos de ERP e IA fracassam em taxas elevadas porque as organizações subestimam a gestão da mudança, a adequação cultural e a complexidade operacional do mundo real.
• Uma estrutura centrada nas pessoas é essencial para uma transformação bem-sucedida. A abordagem da “jornada do cliente” enfatiza fases claras, seleção criteriosa de fornecedores e etapas práticas de adoção que vão além da gestão padrão de projetos.
• A IA funciona melhor como amplificadora humana, não como substituta. Casos de uso de IA restritos e bem definidos — combinados com julgamento humano — geram ganhos cumulativos em eficiência, logística, manutenção preditiva e lucratividade.
• Eficiência operacional e sustentabilidade estão economicamente alinhadas. Otimizar logística, frotas e uso de recursos reduz custos, aumenta o fluxo de caixa livre e diminui o impacto ambiental, tornando a sustentabilidade uma vantagem de negócio em vez de um trade-off.

Transcrição

James Sweetlove: Olá, pessoal, aqui é James com o podcast Control+Listen, oferecido pela Octopart. Obrigado por nos acompanhar hoje.

Temos um convidado especial, Evan Schwartz. Ele é Chief Innovation Officer na AMCS, fundador e CEO da Evan J Schwartz e professor adjunto na Jacksonville University. Muito obrigado por estar conosco.

Evan J Schwartz: É um prazer, James. Estou animado por estar aqui. Obrigado.

James Sweetlove: Tivemos algumas conversas rápidas antes desta entrevista, e estou realmente animado para entrar em alguns dos assuntos que discutimos para o programa.

Para começar, talvez você possa falar sobre sua trajetória e nos contar um pouco sobre Evan J Schwartz?

Evan J Schwartz: Claro.

Minha história de origem é muito parecida com a que você ouviria em TI. Comecei desenvolvendo jogos na era dos sistemas de bulletin board com acesso discado, nos primórdios dos computadores. E isso me permitiu ficar muito à vontade com a tecnologia, entender a experiência do usuário e muitas das tecnologias emergentes da época, que eram os modems discados.

Daí, rapidamente entrei no mundo dos negócios e encontrei uma enorme quantidade de oportunidades em vários setores, particularmente nas indústrias de base. E isso foi há mais de 35 anos, até os dias de hoje.

Então agora, continuo muito envolvido com sistemas operacionais corporativos, sistemas de geração no estilo “motor de fluxo de caixa livre”, sistemas de automação, coisas que permitem que as empresas funcionem, especialmente nas indústrias de base, na indústria florestal, mineração, logística reversa, sucata metálica, em qualquer lugar onde as margens sejam apertadas e se esteja realmente tentando otimizar e automatizar processos — é aí que permaneci ao longo da minha carreira.

Evan J Schwartz é uma derivação pessoal disso, algo pelo qual me tornei muito apaixonado porque comecei, ao longo dos anos, a ver padrões de empresas que compravam um grande sistema ERP, passavam por essa mudança massiva em sua organização. E a estatística atual do Gartner, que combina com o que vi ao longo da minha carreira, seja fazendo a recuperação de projetos ou participando de um deles e tentando fazê-lo dar certo, é a taxa de fracasso em torno da adoção desses sistemas corporativos de grande escala que fazem as empresas funcionar.

Então, a Evan J Schwartz e a jornada do cliente foram minha tentativa. Escrevi o livro para dar contexto aos meus mais de 35 anos vivendo isso, tendo estado lá, visto e feito. E então a jornada do cliente foi minha tentativa de escrever uma estrutura.

Embora a gestão de programas e a gestão de projetos tenham evoluído muito bem, quase como ciências próprias, acho — e vi pela experiência direta — que existe uma abordagem muito específica para implantar e adotar um novo sistema operacional, um software. E assim, o que a jornada do cliente é, é uma estrutura que se sobrepõe ao que você consideraria as melhores práticas padrão de gestão de projetos e gestão de programas, mas cobre alguns dos desafios únicos que levam a essas taxas de fracasso de 70%.

Quer dizer, você está vendo isso agora. A IA é outra forma de transformação digital. E no ano passado, o MIT divulgou relatórios dizendo que 95% delas não estão entregando o ROI esperado ou estão falhando, certo? E estão falhando pelas mesmas razões. Então pensei: precisa haver uma maneira de parar isso.

E assim, a jornada do cliente reúne todas as fases de implantação de qualquer tipo de transformação digital. Ela diz tudo a você como cliente, a partir da perspectiva do cliente: o que você precisa fazer, como escolher seu fornecedor, como selecionar um software, como planejar seu programa. Onde estão as armadilhas? Onde as coisas saem dos trilhos e como você chega a uma implementação bem-sucedida que esteja gerando esse fluxo de caixa livre, que esteja movendo sua linha de EBITDA?

Toda a razão pela qual você compra essas coisas é melhorar os resultados financeiros da sua empresa. Você não compra sistemas apenas por ter um sistema digital, certo? Eles precisam movimentar as coisas em nível financeiro, e muitos deles deram errado.

Duas ordens de magnitude — isso é impressionante. Há dois anos, a Alemanha apareceu muito nos artigos, nos jornais, quando uma implementação de SAP estourou em algo como 650 milhões de dólares antes de simplesmente ser encerrada. Nenhum valor, apenas um projeto drenando recursos e que nunca chegou ao fim.

Então eu basicamente disse: já basta. Existe uma maneira de vencer de forma consistente e repetida. Deixe-me colocar uma estrutura diante das pessoas, porque todos com quem conversei — e no livro há um bom amigo meu, John Leonard, que é CEO da Florachem — por causa do nosso relacionamento, ele não veio a mim para ajudar a conduzir a implementação dele, e era um software diferente, mas ele teve um resultado negativo.

E então, no fim de tudo, ele veio falar comigo, nós nos sentamos e eu o conduzi pelo processo: certo, você deveria ter feito isso, ou isso teria sido um caminho, certo? E ele disse: meu Deus, eu não sei. Eu gostaria de ter sabido disso antes de me envolver.

E o fim da história dele é que ele ficou preso pagando uma licença de cinco anos por um software que não consegue usar. É uma sensação horrível, certo? E é evitável. Essa é a pior parte: não é aleatório. Não é simplesmente um desastre inevitável. Isso é bem conhecido, bem documentado. Acontece com tanta frequência que as pessoas até planejam em excesso para isso.

O objetivo era: como posso capacitar pessoas suficientes com a informação necessária para evitar isso? E é isso que a jornada do cliente faz.

James Sweetlove: Fantástico.

Sim, parece ser um serviço muito necessário, e é uma daquelas áreas em que todos estão entrando tão rapidamente que talvez não estejam fazendo a diligência prévia que deveriam fazer.

Evan J Schwartz: Parte disso é isso mesmo, e parte é simplesmente que você não sabe o que não sabe, certo? É como qualquer outra coisa. Você aborda as situações com a sua lente, a sua perspectiva, e os clientes conhecem o próprio negócio melhor do que ninguém.

Mas posso dizer que, tendo passado pelos setores de gás natural, commodities, florestal, sucata metálica, manufatura e até negociação de commodities nos mercados — e mesmo no setor de resíduos e reciclagem —, não importa quantas pessoas haja nesses negócios, nenhuma delas opera da mesma forma. Nenhuma.

Todos estão fazendo exatamente o mesmo negócio. Se você se afastar e olhar de longe, parece que todos fazem a mesma coisa. Mas quando você entra no nível de detalhe, nenhum deles opera da mesma maneira. Esse é o segredo deles. Esse é o diferencial deles. E geralmente é aí que as coisas começam a sair um pouco dos trilhos.

Todos têm uma cultura diferente. Você ficaria surpreso com o quanto da sua cultura é moldada ou precisa se encaixar com base no software que você está implantando em todo o seu sistema. Porque ele toca cada parte do seu negócio, cada parte dele, certo?

James Sweetlove: Antes de nos aprofundarmos demais nessas outras questões, também quero pedir basicamente um breve resumo para o público sobre o que você faz no AMCS Group, se puder nos contar um pouco sobre o seu papel lá também.

Evan J Schwartz: Sim. Raramente você tem a oportunidade de trabalhar em um lugar que faz seu sangue ferver e te deixa animado para levantar de manhã e partir para a ação. Então, a AMCS, há anos — e provavelmente passaríamos horas tentando contar toda a história aqui — mas a realidade é que eu atuei em vários negócios de indústrias de ativos intensivos.

Assim, o setor florestal foi uma das primeiras indústrias profundamente intensivas em ativos, em que colhíamos árvores antigamente para papel, certo? E então, quando a reciclagem começou a ganhar força, precisávamos de uma forma de recolher o papelão de volta, repolpá-lo e transformá-lo novamente. Então isso acabou se tornando um negócio de reciclagem.

Muita gente não sabe disso, mas nenhuma parte de uma árvore é desperdiçada. Até os terpenos e alguns subprodutos da fabricação de papel são produtos de valor. Como eu estava dizendo sobre o cara, John, ele está na indústria química. Terpenos são usados para aromatização.

Então você começa a perceber rapidamente que a indústria do gás natural, a indústria do petróleo, todas essas indústrias estão conectadas, seja pela logística. O subproduto ou resíduo de uma pessoa é a matéria-prima de outra. Elas são muito bem conectadas.

Então, quando entrei na AMCS, esse era o ponto preciso desse tecido conjuntivo entre todas essas diferentes indústrias. E é aí que você começa a encontrar essas eficiências adicionais.

Com uma sustentabilidade de desempenho subjacente, acreditamos que podemos alcançar impactos positivos maiores no meio ambiente por meio da tecnologia, melhor do que podíamos antes. E estamos fazendo isso todos os dias, certo?

Então, o que eu faço na AMCS é trabalhar com inovação. Assim, posso apostar em algumas dessas novas tecnologias emergentes e depois levá-las adiante até o ponto em que saem da POC e entram em produção; então eu as devolvo para a equipe de produto, e eles as aperfeiçoam e transformam em algo muito valioso para os clientes. Esse é o meu papel lá na AMCS.

Então, quando olhamos para como a IA agora se encaixa no seu ciclo de ERP, como podemos economizar em logística? Todo negócio — é por isso que chamo meu livro de Pessoas, Lugares e Coisas. Há pessoas envolvidas, há lugares aonde você precisa chegar, há coisas que você precisa movimentar, há logística envolvida nisso. Todas essas coisas conspiram para gerar e movimentar seu fluxo de caixa livre, suas margens, seu EBITDA. Tudo isso é importante.

E, se você está ganhando dinheiro ao não poluir, não é mais provável que faça isso? Então, se eu puder economizar cem galões de diesel por ano, por caminhão, mesmo a US$ 4, e você tiver 1.400 caminhões, isso é todo esse combustível a menos indo para a atmosfera, mas também é todo esse combustível que você não precisa comprar.

Agora, isso é sustentabilidade de desempenho. É alinhar as ações certas que produzem externalidades positivas em vez de externalidades negativas e impactam seu resultado final, impactam suas margens, seu EBITDA, seu fluxo de caixa livre, tudo isso. Esse é o valor que a AMCS está trazendo para a mesa. E é conectar-se entre todas essas indústrias. É enxergar essas oportunidades em todos os lugares.

Então, somos um grande sistema SaaS de ERP para indústrias intensivas em recursos, de ponta a ponta. Assim, gerenciamos suas frotas, a logística de suas rotas, a capacidade de processar material, entender seu valor, conseguir vendê-lo e devolvê-lo ao mercado, reciclá-lo — isso é logística reversa.

Então eu construí um produto, agora preciso trazer isso de volta para minhas mãos para poder desmontá-lo em seus componentes e transformá-lo novamente em algo útil, certo? Isso é difícil.

Passamos milhares de anos ficando muito bons, como espécie, em tirar coisas de um buraco ou colher algo da terra. Isso não se move. Eu sempre sei onde está minha fazenda. Eu sei onde está minha mina. Mas, depois que criei um produto e o coloquei no mercado, não faço ideia de para onde ele foi a partir daí.

Então, trazer isso de volta com eficiência suficiente para conseguir transformar esse material novamente em matérias-primas para fazer um novo produto — esse é o desafio que estamos conseguindo entregar ao mundo. Então eu adoro isso.

James Sweetlove: Isso também é algo muito empolgante e super necessário. Quer dizer, do jeito que estamos indo com o consumo de recursos, não há como não conseguir fazer isso. Nós temos que fazer isso.

Evan J Schwartz: Exatamente. Mas finalmente estamos chegando a um ponto em que isso é viável sem precisar colocar uma bota no pescoço de alguém ou impor conformidade ou penalidade. A tecnologia alcançou a visão. Vamos colocar dessa forma.

James Sweetlove: Claro. Então, você meio que tocou nisso no que acabou de dizer, mas eu quero me aprofundar um pouco mais. Você pode nos falar um pouco sobre o que uma empresa está perdendo por não empregar IA e automação no setor de logística?

Evan J Schwartz: Então, a IA é realmente muito, muito boa em olhar para a quantidade certa de dados e enxergar padrões, mas também é muito boa em olhar para áreas que são difíceis para nós observarmos, que tendem a ser o tecido conjuntivo ou o ponto de transferência de uma etapa para a seguinte.

Assim, podemos dar um passo e realmente mergulhar fundo para garantir que essa etapa seja o mais eficiente possível. Mas então eu a entrego para a próxima fase adiante, e é muito difícil para nós enxergarmos além de uma, talvez duas etapas. A partir daí, tudo começa a ficar muito nebuloso.

Com a IA, podemos enxergar toda a cadeia de suprimentos. Podemos nos tornar preditivos.

Há algo a ser dito sobre “vou otimizar este processo”. Um exemplo no setor de resíduos é quando há um contêiner bloqueado. Então enviei meu veículo até lá e, sem culpa sua, um caminhão de serviço público está bloqueando, certo? E eu chego lá e não consigo falar com você, e não consigo acessar o contêiner. Desperdicei toda a viagem para ir atender aquele contêiner.

Tenho que tirar uma foto disso, enviar para você e informar que não consegui atender seu veículo ou seu contêiner porque havia um veículo na frente dele. Provavelmente vou ter que cobrar para voltar lá. Isso não é muito eficiente.

Em vez disso, com sensores ou imagens de câmeras na área — porque eu estava na conferência de cidades inteligentes e eles estão abrindo as câmeras da cidade para fornecedores que prestam serviços — e se eu pudesse ver que aquele caminhão estava bloqueando o contêiner antes de meu veículo chegar lá, e eu pudesse avisar alguém por rádio ou mandar remover isso antes de meu caminhão chegar?

Agora, em vez de eu chegar lá sem tempo para falar com você e ver se consegue remover o caminhão, eu sei com 30 minutos de antecedência. Há alguém bloqueando. Vou te enviar um alerta. É mais provável que eu consiga fazer você sair e dizer: “Ei, pessoal, preciso que tirem o caminhão dali. Tem um cara vindo fazer o serviço do meu contêiner. Preciso que saiam do caminho.”

A IA faz isso muito bem porque não é escalável para eu ter mil pessoas assistindo a mil câmeras e observando tudo. Mas a IA consegue fazer isso, certo?

Quando você olha para a forma como estamos aplicando IA, estamos reduzindo a quantidade de milhas que seu caminhão precisa rodar porque estamos otimizando a rota. Também estamos reduzindo porque podemos analisar fluidos desse veículo e entender: ele precisa de manutenção?

Se eu não precisar tirar esse caminhão de um dia produtivo para fazer manutenção, não estou introduzindo fluidos, óleos no meio ambiente, e esse caminhão continua produtivo. Mesmo que eu eliminasse apenas um ciclo de manutenção por ano por caminhão, isso representaria dezenas de milhares de dólares em receita capturada e custos evitados, além de galões e galões de óleo residual que eu não teria precisado introduzir.

E, se eu puder detectar contaminação no ponto, no ponto de coleta, não estarei contaminando uma carga inteira de caminhão porque um dos contêineres tem contaminação.

Ou, se minha rota estiver otimizada porque sei quanto posso carregar no meu caminhão, e sei que dei a todas essas pessoas contêineres de 90 galões, eu sei quando preciso ir descarregar. Isso faz parte da minha rotina de otimização. Essa é uma rotina ideal. Mas se eu começar a coletar muitos contêineres cujas tampas estão levantadas ou transbordando de material, posso levar isso em conta porque, na verdade, estou recolhendo mais do que 90 galões de resíduos.

Não é justo eu cobrar de você apenas por um contêiner de resíduos de 90 galões se você está colocando 120 galões de resíduos nele, certo?

Então, todas essas coisas individualmente já são muito eficientes, mas você começa a conectá-las e, então, elas se potencializam; isso se torna um ganho exponencial. E aí você percebe que aquilo que eu atendia com 13 veículos agora consigo fazer com 10.

O impacto para um operador médio ao estacionar três desses veículos — esqueça até o custo do veículo, apenas no anual — é de cerca de um milhão de dólares por ano. Você tem seguro, custos de manutenção, mão de obra. Então, conseguir atender minha comunidade com três veículos a menos significa colocar US$ 3 milhões de fluxo de caixa livre de volta no meu negócio, que agora posso investir em outro lugar para crescer, certo?

Você pega esse cenário específico e pode multiplicá-lo e usar esse esquema, esse padrão, em cada parte do seu negócio. São as áreas que hoje não escalam que nós não analisamos porque não podíamos, porque não fazia sentido. Eu teria que colocar uma pessoa em cada pequena etapa para observar. Bem, agora eu não preciso, certo?

Esse é o verdadeiro valor. Manter os casos de uso de IA restritos e depois encadeá-los, de modo que a IA esteja fazendo algo muito específico, mas eu possa escalar isso, eu possa multiplicar isso, eu possa ter esses olhos observando 10.000 câmeras procurando por essa coisa. Isso é fácil, certo?

É quando você quer uma IA onipresente olhando para todas essas coisas que começa a ver que ela se perde e sai dos trilhos. E é aí que está a maior parte da taxa de falha da IA. Está no caso de uso. Você não pensou no caso de uso de forma adequada.

E se o seu caso de uso é tentar se livrar dos humanos, você já fracassou. Desculpe. É uma estratégia de pessoa mais IA. Você não vai vencer desse jeito.

Agora, isso não quer dizer que, no fim, se você se tornou eficiente, não possa redimensionar adequadamente o seu negócio; claro que pode. Se não houver mais crescimento a conquistar e você já tiver dominado tudo, redimensione o seu negócio. Não faz sentido manter recursos de que você não precisa.

Mas, quando você busca IA, seu pensamento principal deve ser: como a IA vai tornar este trabalho, com estes recursos, melhor? Posso escalar mais? Posso fazer mais? Posso gerar mais margem a partir do custo desse recurso?

E então, no fim de tudo, como no exemplo dos caminhões, bem, agora eu consigo fazer tudo isso com 10 em vez de 13 caminhões. Ou eu preciso encontrar mais negócios para esses três caminhões fazerem, ou, se eu já tiver maximizado, então não preciso dos três caminhões.

Portanto, redimensione no fim da jornada. Não entre pensando: “ei, posso reduzir minha força de trabalho de 10 para duas pessoas”. Você vai fracassar, porque isso muda seu processo de pensamento sobre como implementar IA.

E a IA não conserta isto que estamos fazendo agora. A IA não faz isso bem. Em qualquer lugar em que haja conexão entre pessoas, você precisa manter pessoas no processo. Há uma razão para o título do livro ser People, Places and Things. Pessoas são prioridade. Foque nisso. Depois, no fim, redimensione a partir daí, quando já tiver obtido seu ganho.

James Sweetlove: Certo. Não, eu realmente valorizo essa perspectiva porque é uma visão que eu também compartilho pessoalmente. Você não pode substituir todo mundo em uma empresa. Isso não é possível.

Evan J Schwartz: Sim. E estamos vendo grandes empresas que tentaram seguir por esse caminho tão cedo e agora estão voltando atrás, e estão pagando mais para recuperar esses recursos do que pagariam se simplesmente tivessem pensado melhor nisso desde o início.

James Sweetlove: Certo, com certeza. Sim, vi alguns exemplos disso nas notícias recentemente. Foi tipo: “ah, ok, cometemos um erro”, basicamente. Mas acho bom, como você disse, que as empresas reconheçam isso e não caiam naquela falácia do custo afundado, em que pensam: “bem, já fomos longe demais, então vamos continuar assim mesmo”.

Então você mencionou um termo antes que eu queria abordar, porque acho que as pessoas podem não estar familiarizadas com ele. Então, se você puder explicar bem brevemente, o que é um ERP e, de certa forma, qual é o papel específico que ele desempenha?

Evan J Schwartz: Sim, ERP, você tem razão, esse é um termo que pode ser usado de formas diferentes. Já ouvi algumas pessoas dizerem que o CRM delas, ou sua ferramenta de vendas e gestão de relacionamento com o cliente, é um novo ERP.

Para nós, ERP é um sistema de transformação digital que controla uma parte importante do seu negócio. Seja o backend de finanças e contabilidade, o seu CRM, ou o que tradicionalmente é chamado de ERP, que é o seu sistema operacional do negócio. É a sua camada de gestão, certo? É como a sua empresa opera.

Não necessariamente — ele se conectaria à forma como você faz suas vendas, se houver um componente de vendas no seu negócio. A maioria das empresas tem algum lado disso, e ele se conecta ao seu componente de finanças e contabilidade, caso não tenha em si componentes financeiros e contábeis.

Onde você vê muito atrito, e muito fracasso em alguns ERPs, é quando os sistemas contábeis começam a tentar fazer também as operações. Porque, da perspectiva deles, isso parece fácil. E então eles começam a perceber que, bem, nós construímos um sistema contábil.

Um ótimo exemplo é que, em muitos desses setores, eu preciso desse material aqui. Não vou me preocupar tanto se assinamos um acordo. Nós apertamos as mãos e eu preciso desse material. Eu preciso dessa madeira para manter aquela grande usina funcionando, porque me custa um milhão de dólares por hora quando ela não está operando. Então traga isso para cá, nós vamos resolver. Vamos concordar com um preço e simplesmente acompanhar isso.

A maioria dos sistemas contábeis nem sequer permite configurar isso sem um documento, um contrato, um acordo formal dentro do sistema. Portanto, os sistemas operacionais precisam se mover na velocidade do negócio. Eles precisam ser ágeis. Não podem ter essas regras rígidas e fixas. Precisam ter regras flexíveis, que permitam que as pessoas tomem decisões de comando. Pessoal em campo.

Sistemas contábeis normalmente não fazem isso bem.

Então, no meu contexto, o ERP cruza toda a paisagem, certo? Em todo lugar onde você está usando um software para impulsionar a sua empresa, certo? Seja no lado de vendas, no lado operacional ou no lado financeiro, ele atravessa muito disso. E as distinções vêm do que a ferramenta realmente faz.

Mas é um projeto de transformação digital que você está implementando e que toca uma grande parte do seu negócio.

James Sweetlove: Faz todo sentido. Mas obrigado pela clareza. Acho que é bom saber de onde você está partindo quando diz isso.

Então, entrando em mais algumas das coisas que discutimos antes desta ligação. Alguns insights fascinantes que você me deu. Automatização da manutenção preditiva — isso foi algo sobre o qual você falou comigo e que me pareceu um tema realmente fascinante. Então, você quer entrar um pouco mais no que isso é?

Evan J Schwartz: Sim, muitas pessoas usam o histórico passado de um veículo ou de uma máquina — pode ser um ativo fixo, como um triturador ou algo assim — e dizem: tivemos que fazer manutenção nisso de duas a três vezes por ano. Então estou prevendo, com base no histórico, que terei que fazer manutenção duas a três vezes este ano, ou a cada seis meses.

Para tornar isso um pouco mais pessoal para seus espectadores: quando comprei um carro, me disseram que a cada 3.000 milhas eu precisava levá-lo para trocar o óleo, certo? E nós sabemos que um carro novinho não deveria precisar de troca de óleo com 3.000 milhas, certo? Não com a engenharia de precisão dos motores de hoje. Isso não faz sentido.

Mas também essas máquinas são geradoras de receita. Não é como se estivessem funcionando apenas por funcionar ou fossem apenas um custo irrecuperável. Elas estão gerando valor.

Então imagine agora poder simplesmente pegar uma amostra do óleo, como um exame de sangue, passar isso por um cálculo de IA, e ele dizer: ok, com base nesses fatores, você deveria começar a vender essa máquina. Talvez você ainda não tenha chegado ao fim da depreciação, mas você exigiu demais dessa máquina. Ela vai quebrar com você. Então minha recomendação é vender e comprar uma nova.

Ou então: essa máquina está funcionando muito bem. Não faz sentido tirá-la de operação. Podemos pular uma manutenção, certo? Isso permite que você não fique adivinhando no caso de alguns dos seus equipamentos mais caros.

E, como eu estava dizendo, com esses caminhões, cada um desses veículos, seja em resíduos e reciclagem, está coletando — você vai a algum lugar, pega alguma coisa e entrega. E isso é uma entrega de valor.

Se eu sei que esse veículo não está funcionando bem e se isso é transporte, então voltamos à logística reversa. Há um ditado no setor de que sucata não gosta de se mover por longas distâncias. Cada milha que você precisa transportar sucata está simplesmente consumindo a margem dela, certo? Então você precisa que esse veículo opere da forma mais eficiente possível.

Um veículo bem mantido e bem lubrificado vai operar com muito mais eficiência, consumir muito menos combustível do que um que está soltando fumaça preta pela traseira ou rangendo enquanto anda. Ele vai consumir muito mais combustível.

Assim, nós oferecemos a você a capacidade de captar toda essa telemetria das suas máquinas, seja um triturador, um veículo ou qualquer tipo de ativo fixo com partes móveis, dizer exatamente o que está acontecendo ali dentro e permitir que você tome uma decisão. Você adia e extrai mais alguns dias de valor desse equipamento porque não há necessidade de intervir? Ou, antes de ter uma parada inesperada, vamos agendar uma parada. Vamos providenciar o pedido de peças novas. Isto está falhando, aquilo está falhando.

Então, trata-se de usar IA não apenas para olhar para o histórico do veículo, mas para realmente saber o que está acontecendo dentro daquela parte móvel onde o óleo é necessário — e isso é poderoso. Isso permite aos clientes recuperar centenas de milhares de dólares, dependendo do tamanho da frota, talvez até milhões, para suas margens e seu fluxo de caixa livre.

E isso se conecta ao nosso software de manutenção de frotas como um todo. Porque ele oferece uma visão global, certo? Se você é uma grande empresa, talvez tenha 18, 20 ou mais boxes de manutenção para onde leva os caminhões, e todos eles estão desconectados.

Então, se você é o cara cujo trabalho é manter esses caminhões rodando e tem um box de manutenção, vai ter uma certa quantidade de estoque de materiais, peças e peças de reposição. Bem, se você não sabe o que está acontecendo nos outros 20 boxes de manutenção, o que vai fazer? Ok, eu sempre preciso de velas de ignição extras. Vou comprar a mais aqui, vou comprar um pouco a mais ali.

Antes que perceba, multiplicando isso por 14 ou 20 boxes de manutenção, você tem um investimento de capital de mais de US$ 1 milhão, US$ 2 milhões por ano, que talvez nem precise fazer, porque todo mundo está se protegendo.

Mas, se eu sei que posso obter essa peça do box de manutenção dois, que é o mais próximo, não preciso que cada box individual compre e estoque em excesso. Posso distribuir isso entre os meus 20 boxes e ainda manter minha frota funcionando sem problemas. Assim, posso ser mais inteligente na forma como aplico minhas peças e serviços.

Além disso, à medida que esses itens são consumidos, a IA está analisando esse consumo em relação à idade dos seus veículos e às amostras que retiramos dos motores. Então, conseguimos prever: olha, com base em todas essas amostragens, essas correias vão se desgastar, e você só tem X em estoque total — considerando todos os seus boxes — e só tem duas em estoque interno. Talvez seja melhor transferir quatro para cá.

Então, estamos fazendo isso no estilo Amazon, vamos pré-posicionar, porque os seus veículos estão apresentando um pouco mais de problemas do que, digamos, os dos boxes de manutenção seis, oito e nove. Então, vamos pegar alguns deles emprestados. E aí, pessoal, ou vocês precisam começar a colocar esses veículos à venda e adquirir novos, ou precisam começar a manter essas peças em estoque.

Assim, agora você toma decisões de negócio informadas com base no que é conhecido, em vez de fazer análises históricas e torcer para que o padrão continue, porque é aí que você se complica. O padrão não continua. A entropia entra em ação. As coisas se degradam com o tempo. Este ano vai ser diferente do ano passado.

Mas, se tudo o que você consegue fazer é tomar decisões com base no que aconteceu no ano passado, então você está só especulando. Não está tomando as melhores decisões possíveis. É exatamente aí que a manutenção preditiva entra, elevando isso para operações muito mais eficientes.

James Sweetlove: Sim, acho que usar IA de forma preventiva é um excelente caso de uso. Coisas como otimização de rotas, isso foi algo que discutimos antes. Acho que esse é um caso de uso realmente fascinante. Basta fazer pequenas mudanças, pequenos ajustes na forma como as operações funcionam. Isso economiza muito dinheiro e vai se acumulando; como você disse, vai se somando.

Evan J Schwartz: Sim, isso se compõe, certo? Então, a rota otimizada é uma rota ideal. Depois eu preciso ir para o mundo real e executá-la, e aí acontecem as coisas do mundo real. Quanto mais eu puder garantir que os fatores que vão impactar negativamente a minha rota possam ser resolvidos preventivamente, e eu puder me ajustar a contêineres cheios demais, se o meu serviço for de coleta de resíduos, ou puder me proteger contra contaminação, se eu estiver coletando um fluxo de valor, eu consigo garantir que meus caminhões estejam operando em condição ideal, porque eu realmente não vou ter uma rota otimizada se meu caminhão estiver consumindo 1,6 galão em relação aos galões por milha estimados por estar em más condições.

Então, quando você começa a empilhar tudo isso, a economia realmente dispara, e você passa a tomar decisões informadas. Assim, o pessoal de logística e despacho consegue decidir como aceitar novas solicitações. Você pode perceber que alguém ligou pedindo um serviço e há um veículo bem próximo. Dá para encaixar isso na rota, numa rota dinâmica, e o sistema vai dizer: sim, ao desviar o veículo quatro para atender essa chamada inesperada, você vai gerar esse valor de receita, e só vai impactar a rota em tanto se fizer esses pequenos ajustes.

Essa é uma forma poderosa de impulsionar o seu negócio.

James Sweetlove: E essas economias podem, obviamente, ser repassadas ao cliente ou ao consumidor, porque claramente o custo de fabricação pode subir ou o custo de operação pode aumentar.

Evan J Schwartz: Exatamente. Você não precisa cobrar mais. Na verdade, pode economizar dinheiro ao se tornar mais eficiente. Esses são ótimos problemas para se ter, James: decidir se vou cumprir minha responsabilidade fiduciária e pagar dividendos aos meus acionistas, ou se vou ser mais competitivo no meu mercado porque consigo fazer isso por quase 80% do custo do meu concorrente mais próximo. Vou tirá-los do mercado e dominar toda esta área porque ninguém consegue competir comigo em custo. É um ótimo problema para se ter.

James Sweetlove: Com certeza. Então, houve um termo com o qual me deparei ao ler sobre esse tema, e acho que seria ótimo se você pudesse comentá-lo. Relatórios ESG. O que exatamente é isso? Sei que está ligado ao que temos discutido.

Evan J Schwartz: Então, eu diria que, ao longo dos anos, se você observar sustentabilidade e como os governos se envolveram, as externalidades negativas, a imposição de conformidade e a exigência de que empresas e negócios sejam bons guardiões do mundo em que vivemos. E vocês vão nos informar qual é a sua pegada de carbono, qual é o seu perfil de resíduos, qual é o seu consumo de energia. E vamos comparar vocês com outras empresas, seus pares, e perguntar: como vocês se comparam, certo?

E então, se houver algo muito fora da curva, vamos pedir que vocês analisem isso. Por quê? Por que vocês estão consumindo de três a quatro vezes mais energia do que o próximo concorrente equivalente? Há algo errado aqui.

E isso surgiu primeiro a partir de uma conscientização de que precisamos fazer algo bom pelo meio ambiente — externalidades negativas, penalidades, conformidade — e isso ajudou a avançar a conscientização.

O que estamos fazendo com isso, refinando essa abordagem, é que construímos relatórios ESG. Automatizamos todo o sistema para conseguir coletar esses dados e fornecer esses relatórios, para que você saiba onde está o seu negócio.

Mas, mais uma vez, a IA faz a diferença. O que surgiu desse padrão foi que a IA conseguiu prever onde estão os seus pontos de maior emissão de CO2. Não importa o que seja; em toda a sua empresa, há oportunidade de receita. Isso tem correspondência direta com ineficiências: a pegada de carbono daquele item.

Então, agora vale a pena para uma empresa, além de estar em conformidade, executar essa análise. Porque esse é um indicador melhor de onde você precisa focar do que qualquer outra coisa que vimos de analistas de negócios examinando seus processos e eficiência. Basta rastrear onde está sua pegada de carbono e isso vai lhe mostrar. Depois, você aprofunda. Aí traz seus analistas de negócios e entende: certo, qual é o processo aqui? O que estamos fazendo? E então entra a IA. Existem padrões? Onde posso melhorar? Onde posso eliminar esse alto custo de carbono?

E então você consegue levar essa margem diretamente para o resultado final.

Isso é sustentabilidade de desempenho. O que estamos dizendo é: você não está fazendo isso apenas — veja, você deve fazer isso porque é bom para o meio ambiente, mas também entendemos que você tem uma responsabilidade fiduciária com seus investidores e uma responsabilidade com a comunidade em que está inserido. Você pode fazer as duas coisas. Não precisa ser lucrativo ou sustentável como se fossem opostos. E sustentabilidade é algo real. Tudo depende de como você olha para isso e de como implementa isso, certo?

James Sweetlove: Na verdade, tivemos um convidado não faz muito tempo que fazia exatamente isso. Então, sim, foi um episódio fascinante. E ele realmente levantou pontos excelentes sobre quanto dinheiro é possível economizar simplesmente otimizando nessa área.

Então, eu queria mudar um pouco de direção aqui e falar sobre o seu trabalho como professor adjunto na Jacksonville University. Sei que você teve insights realmente interessantes. Então, você pode comentar como a educação em engenharia de programação mudou desde a adoção da IA em larga escala?

Evan J Schwartz: Sim, então estamos vendo muitas instituições de ensino superior começando a retirar os cursos e programas de ciência da computação, certo? Se existia um canário na mina, é este. Elas basicamente estão projetando que não vai haver emprego de programação, pelo menos não da forma como temos hoje.

Então, tendo a oportunidade de colaborar com a Jacksonville University, montamos uma disciplina porque isso levanta a pergunta: se eu perder todos os meus desenvolvedores juniores, de onde vou tirar arquitetos? É daí que eles vêm, certo? Eles programam por um tempo, melhoram no trabalho, e então se tornam arquitetos. E isso não desapareceu. Ainda precisamos dessas pessoas. Ainda precisamos de gente que consiga olhar para os sistemas de forma ampla e garantir que estejamos seguindo práticas sólidas de arquitetura.

E então isso continua existindo. É como dizer que não precisamos mais de arquitetura. Precisamos, sim. A IA ainda está longe de preencher essa lacuna.

Então oferecemos uma disciplina para entender de onde esses profissionais viriam, e a pergunta que estávamos fazendo era: você precisa digitar centenas de milhares de linhas de código para se tornar um arquiteto, ou pode se tornar um arquiteto de outra forma neste mundo?

Então deixe-me colocar isso de lado por um segundo e trazer para algo que talvez seja mais compreensível para o público em geral.

Então, um fotógrafo artístico, alguém que tira fotos e as pendura em um museu como profissão, se perguntou se estava sem trabalho. Então ele se sentou com uma IA, simplesmente tirou uma selfie — não estamos maquiados, então parecia com a gente — e deu algumas instruções, e ela devolveu esse retrato dele que provocava emoção, com iluminação de contraste, água escorrendo, simplesmente incrível.

E naquele momento, ele se sentiu derrotado. Pensou: ah, estou sem trabalho. E foi embora.

Agora, depois de cerca de uma hora longe daquilo, provavelmente foi a coisa mais inteligente que ele fez. Ele percebeu que ainda precisava dizer à IA o efeito da lente. Ainda precisava descrever o ambiente, a iluminação. Ainda precisava usar tudo isso, tudo o que hoje está incorporado em uma câmera e que impactaria a forma como aquela imagem ficaria. Ele precisava descrever isso para a IA.

Então o que ele percebeu foi que a única coisa que mudou foi a câmera. Ele ainda precisava fazer o trabalho.

E eu digo isso às pessoas o tempo todo. Dizemos que estamos discando um telefone. Ninguém disca um telefone há décadas, mas ainda usamos o termo discar, certo? Ninguém mais disca.

E então o que ele está provando é que ainda é preciso ensinar fotografia. Ainda é preciso entender a arte e saber como montar a iluminação, colocar um difusor na frente, como colocar fumaça na cena e todo esse tipo de coisa. Ainda é preciso ensinar tudo isso. Só que eu não preciso mais criar um cenário, montar todos os tripés e configurar a iluminação e os efeitos para conseguir essa imagem. Estou apenas usando IA.

Minha iteração sobre esse princípio fica rápida porque consigo ver os resultados de uma lente deste tipo ou de um flare de luz deste tipo muito rapidamente. Onde eu talvez conseguisse uma ou duas iterações por dia em um estúdio real, eu poderia conseguir 50 dessas iterações em um dia com um aluno novato. Aprendendo esses termos, eles simplesmente os aprendem de forma diferente.

Muito bem, então voltando à arquitetura e à programação, isso se chama vibe coding. E você está trabalhando com uma IA que gera o código, mas ainda é você quem a direciona.

E estamos percebendo que o papel do desenvolvedor e do arquiteto está se ampliando. E, aliás, você está vendo isso em vários setores. As pessoas estão voltando a ser generalistas.

Agora, você talvez seja jovem demais para se lembrar dos anos 80, mas naquela época, antes da era do SaaS e do software vertical, você não podia simplesmente ir até a prateleira e comprar uma peça que fizesse aquilo. As empresas tinham que construir essas coisas internamente, e geralmente havia um generalista na equipe, o tio, primo, sobrinho de alguém, alguém que você conhecia que era nerd de computadores e juntava essas coisas de forma improvisada, e ninguém podia mexer naquilo.

Mas diziam: Bob, você tem que ligar para o Bob. Ele é o único que sabe fazer esse negócio funcionar, certo? E ele era bom em muitas coisas, mas não era especialista em nada. E foi montando tudo de forma improvisada.

Estamos vendo isso voltar. E se todos nos lembrarmos das aulas de ciências ambientais da sétima série, quando diziam que, na natureza, os especialistas se extinguem e os generalistas sobrevivem, estamos vivendo isso agora.

O mundo da IA é assim: você quer saber um pouco — ou bastante — sobre muitas coisas, mas não quer ser especialista em nada. Deixe a IA assumir esse peso por você.

E essa disciplina provou isso perfeitamente. Então dividimos a turma entre desenvolvedores juniores sem fundamentos, alunos de um a dois anos que entendiam os fundamentos mas não tinham muita experiência prática, não tinham programado muito, e então veteranos que já tinham programado bastante.

Os veteranos sofreram muito. Eles confrontavam a IA. Eram muito críticos, não gostavam do que ela fazia. Os juniores não tinham base suficiente para apreciar as abstrações que estávamos tentando fazer no vibe coding. Eles não sabiam bem o suficiente como era um bom resultado para conseguir chegar lá.

O pessoal do meio, com um pouco de fundamento, valorizava a caixa-preta. Que podiam jogar aquilo ali, obter um resultado, olhar, voltar, jogar de novo e simplesmente iterar, iterar, iterar até chegar a algo bom. E gostavam de como era fácil mudar o produto.

Então, se minha primeira iteração era monolítica em torno de APIs e isso funcionava, mas depois eu descobria que agora tinha cem mil clientes e só tinha construído para 10 mil, e precisava fazer uma SOA ou dividir minhas APIs, eu podia simplesmente voltar, dizer isso à IA, e ela reconstruía tudo aquilo.

Então esses generalistas no centro vão prosperar. E isso está mudando a forma como precisamos ensinar as pessoas. Precisamos ensinar tópicos, conceitos e abstrações, e depois ensiná-las a usar IA para se aprofundar. Deixe a IA assumir esse peso por nós.

Então, para mim, isso é algo muito empolgante. E acho que, se levarmos isso de volta até antes do ensino superior, às séries do 1º ao 12º ano, talvez estejamos entrando em outro mundo renascentista, certo?

Escrevi um artigo na Forbes sobre isso, porque vi isso com meu filho mais novo. No primeiro ano, só notas máximas. No terceiro, quarto ano, era simplesmente incrível. Então, quando ele chegou mais ou menos ao quarto ano, parou de se esforçar porque já estava no quadro de honra. Já era bom o suficiente. Então, ao correr riscos dali em diante, tudo o que eu faria seria perder meu status de destaque. Por que eu correria riscos? Então, dali em diante, ele foi pelo caminho seguro. Consistência e repetibilidade eram tudo o que buscava. Sem riscos, sem tentar nada novo.

Basicamente isso, e chamamos isso de infantil, mas eu gostaria que fosse inato em todos nós, essa ausência de medo de tentar algo, sem se preocupar se vai falhar. Ver o que podemos aprender, isso é tirado das nossas crianças por volta do quarto ano. É uma forma terrível de aprender. Elas só querem chegar ao ápice do status que têm e então param de tentar. Não há mais nada a ganhar, e você não consegue criar status infinito.

Então, se delegássemos esse peso da excelência repetível à IA e deixássemos conosco essa iteração constante de “vamos tentar”. Você diz que não é possível? Vamos ver. Vamos ver por que não é possível. Talvez isso revele algo, permita que cheguemos lá de outra forma.

Posso dizer agora mesmo: as coisas que estamos fazendo na AMCS, ninguém achava que eram possíveis há apenas cinco anos. Só cinco anos atrás. “Ah, isso não dá para fazer. Não há como ganhar dinheiro assim.” É mesmo? Porque estamos fazendo isso o dia todo, todos os dias agora, certo?

Então foi simplesmente a disposição de apostar e ir com tudo. Mas destruímos essa criatividade nas nossas crianças, pelo menos aqui nos Estados Unidos. E espero que isso chegue até a educação pública, para que estejamos formando toda uma geração de aprendizes criativos e destemidos, mais interessados na tentativa e no que aprendemos com ela do que em acertar ou em ter status.

Eu me lembro de uma professora reclamando que você precisava fazer a conta à mão porque não teria uma calculadora em todo lugar aonde fosse. Bem, eu tenho uma calculadora no bolso em todo lugar aonde vou. Não faço mais esse tipo de conta. Nunca fiz.

Agora, se isso é bom para nós ou não, acho que outra pessoa, mais inteligente do que eu, vai tomar essa decisão. Mas a realidade é que acho que isso pode ser uma experiência positiva para a próxima geração, mas temos que escolher isso, James.

Eu ouço todos esses sinais de desgraça iminente, como se a vida estivesse acontecendo com você. Como se a IA estivesse roubando. Não, isso é uma escolha. Nós podemos escolher isso. Você pode escolher a desgraça ou pode escolher um futuro muito brilhante, e esse futuro brilhante—

Então, a única diferença é que não temos gente suficiente por aí pintando como é esse futuro brilhante e qual é o caminho até ele. Esse é o único problema. Todo mundo está fazendo o discurso do pessimismo e da desgraça. Então já tem gente suficiente fazendo isso. Você não precisa de mais um desses.

Então, eu estou tentando defender o seguinte: aqui está uma abordagem melhor para a IA. É uma estratégia de pessoa + IA. Mesmo quando Elon fala sobre robôs para todos e abundância, para que você está fazendo tudo isso, senão para as pessoas? Por quê? Por que eu cultivaria uma quantidade ilimitada de milho se não houvesse pessoas? Por que eu construiria um número ilimitado de robôs se não houvesse pessoas? Para que eu estaria fazendo isso?

James Sweetlove: Certo. Eu concordo plenamente.

E é engraçado, porque esse aspecto generalista não se aplica apenas à IA, ele se aplica aos negócios como um todo. Eu percebi, mesmo nos últimos anos, o quanto isso mudou. Então, talvez há quatro ou cinco anos, como você disse, as pessoas tinham uma função específica na empresa. Agora as pessoas têm cerca de quatro ou cinco funções. Todo mundo está acumulando vários papéis. Você precisa ser adaptável para continuar relevante, basicamente.

Evan J Schwartz: Sim. O generalista vai sobreviver. Hoje, eu já vi empreendedores fazerem uma startup crescer até atingir dezenas de milhões, e havia apenas duas pessoas no negócio. Isso teria sido impensável há uma década, chegar a esse nível. E com o poder da IA, das ferramentas e da automação, tudo encadeado, isso é muito viável hoje.

James Sweetlove: Claro. Então, há mais algumas coisas sobre as quais eu realmente quero falar, mas o nosso tempo está quase acabando. Bem rapidamente, só para que as pessoas entendam melhor, você quer nos contar um pouco sobre o seu papel no Forbes Technology Council e comentar sobre o seu livro?

Evan J Schwartz: Sim, então, no Forbes Technology Council, a Forbes tem uma variedade desses conselhos, e a ideia é realmente conectar pessoas da área de tecnologia. O meu papel é promover conversas. Então, muito do que estou discutindo com você está sendo debatido intensamente no Forbes Technology Council. E eu adoro isso. Adoro as conversas que estão acontecendo lá. Adoro o fato de que todo mundo está, de certa forma, vendo a mesma coisa.

Alguns chegaram até isso depois de uma série de tombos e jornadas dolorosas. Alguns de nós chegaram tentando abrir esse caminho de forma mais direta. Mas está bem claro que os CIOs e CTOs do mundo que fazem parte dessa comunidade estão todos vendo a mesma coisa. A IA não é uma panaceia. Você não vai substituir pessoas com ela. É preciso ter casos de uso sólidos.

Então, estou muito animado com esse ecossistema porque ele abrange uma ampla faixa do mundo dos negócios.

E, novamente, The People, Places and Things, essa é a jornada do cliente. Então, o livro é realmente: por que você deveria me ouvir? É a minha história desde o meu primeiro dia até o momento atual. E a jornada do cliente é a estrutura por trás disso.

Portanto, se você está prestes a passar por uma grande implementação de ERP ou uma transformação digital, recomendo fortemente pegar o livro e obter uma cópia do framework do cliente para que você saiba o que fazer para garantir que seu projeto seja bem-sucedido.

Se você está no meio de um projeto pesadelo e tudo saiu dos trilhos, não se preocupe. Nem toda esperança está perdida. Você provavelmente pode até pular a leitura do livro e ir direto para o framework do cliente. Descubra onde você está. Aquelas 10 fases: estou aqui, e provavelmente só estou patinando sem sair do lugar. Ótimo, entre nisso, descubra, porque eu digo a você: no topo de cada fase, você deveria ter estas coisas se estiver nessa fase. Eu não tenho essas coisas. Volte uma fase, consiga essas coisas, volte outra fase e depois avance de novo para colocar seu projeto de volta nos trilhos.

É possível salvar. Essa é a mensagem com a qual eu gostaria de deixar você. A única razão pela qual as pessoas fazem baixas contábeis em projetos é porque não sabem como sair desse movimento improdutivo.

Então, você pode sair disso, pode salvar, mas pegue a jornada do cliente. Ela vai guiá-lo por isso, mesmo que você — mesmo que toda esperança pareça perdida, dê uma olhada. Acho que isso vai ajudá-lo a cruzar a linha de chegada.

James Sweetlove: Fantástico. Muito obrigado, Evan. Foi fascinante. Talvez tenhamos que fazer mais um desses, porque há uns cinco tópicos a mais que eu anotei e queria discutir. Então, sim, agradeço o seu tempo e obrigado pela conversa.

Evan J Schwartz: Eu gostei. Obrigado, James.

James Sweetlove: A todos que estão ouvindo, obrigado por acompanhar, e voltem na próxima vez para mais um convidado.