A estratégia Humano + IA que realmente funciona

O que acontece quando a IA é implementada 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 da 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 empresarial, implementação de ERP e automação industrial nos setores florestal, mineração, sucata metálica e resíduos.

Da manutenção preditiva com IA e otimização de frotas aos perigos de casos de uso de IA onipresentes, Evan defende uma estratégia de “pessoa mais IA” — em que tarefas de IA estreitas e bem definidas são encadeadas para gerar um impacto cumulativo. Ele também explora como a IA está remodelando a educação em software, por que os generalistas vão durar mais do que os 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 conclusões

• A maioria das iniciativas de transformação digital e IA fracassa por causa da adoção, não da tecnologia. Projetos de ERP e IA colapsam em taxas elevadas porque as organizações subestimam a gestão da mudança, a adequação cultural e a complexidade operacional do mundo real.
• Uma estrutura organizada e centrada nas pessoas é essencial para uma transformação bem-sucedida. A abordagem da “jornada do cliente” enfatiza fases claras, seleção informada de fornecedores e etapas práticas de adoção que vão além da gestão de projetos padrão.
• A IA funciona melhor como amplificadora humana, não como substituta. Casos de uso de IA estreitos 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 competitiva em vez de um trade-off.

Transcrição

James Sweetlove: Olá, pessoal, aqui é o 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 disso, e estou realmente animado para entrar em alguns dos temas 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 o que você ouviria na área de TI. Comecei desenvolvendo jogos na época dos sistemas de bulletin board com acesso discado, nos primeiros dias dos computadores. E isso me permitiu ficar muito à vontade com a tecnologia, entender a experiência do usuário e grande parte das tecnologias emergentes da época, que eram os modems discados.

A partir daí, entrei rapidamente no mundo dos negócios e encontrei enormes oportunidades em vários setores, especialmente nas indústrias de base. E isso foi há mais de 35 anos, até 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, no setor florestal, mineração, logística reversa, sucata metálica, em qualquer lugar onde as margens são apertadas e você está realmente tentando otimizar e automatizar processos — é nisso que tenho me mantido ao longo da minha carreira.

Evan J Schwartz é um desdobramento pessoal disso, algo pelo qual me tornei muito apaixonado porque comecei, ao longo dos anos, a perceber padrões de situações em que essas empresas compravam um grande sistema de ERP, passavam por essa mudança enorme na organização. E a estatística atual da Gartner, que combina com o que vi ao longo da minha carreira, seja entrando para corrigir a situação ou fazendo parte de uma dessas iniciativas e tentando levá-la adiante, é a taxa de fracasso em torno da adoção desses sistemas empresariais de grande escala que fazem as empresas funcionar.

Então, a Evan J Schwartz e a jornada do cliente foram a 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 e se tornado ciências próprias, eu acho — e vi isso pela experiência direta — que existe uma abordagem muito específica para implementar e adotar um novo sistema operacional, um software. E, portanto, o que a jornada do cliente é, é uma estrutura que fica por cima do 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 fracassando, certo? E estão fracassando pelos mesmos motivos. Então pensei: precisa haver uma maneira de parar isso.

E assim, a jornada do cliente cobre todas as fases da implementação de qualquer tipo de transformação digital. Ela mostra tudo o que você, como cliente, do ponto de vista do cliente, 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 chegar a uma implementação bem-sucedida que esteja gerando esse fluxo de caixa livre, que esteja movendo sua linha de EBITDA?

O motivo inteiro pelo qual você compra essas coisas é melhorar os resultados financeiros da sua empresa. Você não compra sistemas apenas para ter um sistema digital, certo? Eles precisam gerar impacto em nível financeiro, e muitos deles deram errado.

Duas ordens de magnitude — isso é impressionante. Há dois anos, a Alemanha apareceu bastante nas notícias, nos jornais, quando uma implementação de SAP estourou em cerca de 650 milhões de dólares antes de simplesmente ser interrompida. Nenhum valor gerado, apenas um projeto sangrando recursos e que nunca chegou ao fim.

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

E então, no fim disso, ele veio falar comigo, nós nos sentamos, e eu o conduzi por tudo: 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 demais para isso.

O objetivo era: como posso munir pessoas suficientes com a informação 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 todo mundo está mergulhando tão rapidamente que talvez não esteja fazendo a diligência necessária que deveria 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 coisas com a sua lente, a sua perspectiva, e os clientes conhecem o próprio negócio melhor do que ninguém.

Mas posso dizer, por ter passado pelos setores de gás natural, commodities, florestal, sucata metálica, manufatura e até negociação de commodities nos mercados, não importa quantas pessoas existam naquele negócio, mesmo no setor de resíduos e reciclagem, muitas pessoas nesses setores, 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. Quando você desce ao nível dos detalhes, nenhum deles opera da mesma forma. Esse é o segredo deles. Esse é o diferencial deles. E normalmente é aí que as coisas começam a sair um pouco dos trilhos.

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

James Sweetlove:Antes de mergulharmos muito fundo nesses outros temas, também quero obter basicamente um breve resumo para o público sobre o que você faz no AMCS Group. Se puder, conte-nos também um pouco sobre o seu papel lá.

Evan J Schwartz: Sim. Raramente você consegue trabalhar em um lugar que faz seu sangue ferver e te deixa animado para levantar de manhã e correr atrás de algo. Então, a AMCS, há anos — e provavelmente passaríamos horas tentando contar toda a história aqui —, mas a realidade é que eu atuei em uma variedade de negócios de indústrias intensivas em recursos.

Então, o setor florestal foi uma das primeiras indústrias intensivas em recursos 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 jogo de reciclagem.

Muita gente não sabe disso, mas nenhuma parte de uma árvore é desperdiçada. Até os terpenos e alguns dos subprodutos da fabricação de papel são produtos valiosos. Como eu estava dizendo sobre o John, ele está na indústria química. Os 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 exatamente o ponto de precisão 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 conseguíamos antes. E estamos fazendo isso todos os dias, certo?

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

Então, quando analisamos 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 People, Places and Things. 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 estiver 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 deixando de ir 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 traz para a mesa. E isso conecta todos esses setores. É enxergar essas oportunidades em toda parte.

Então, somos um grande sistema ERP SaaS para indústrias intensivas em recursos, de ponta a ponta. Assim, gerenciamos suas frotas, a logística das suas rotas, a capacidade de processar material, entender seu valor, conseguir vendê-lo e recolocá-lo no mercado, reciclá-lo — isso é logística reversa.

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

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

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. Quero dizer, do jeito que estamos indo com o consumo de recursos, não há como não conseguir fazer isso. Temos que fazer isso.

Evan J Schwartz: Isso mesmo. 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. Deixe-me colocar dessa forma.

James Sweetlove: Claro. Então, você meio que tocou nisso no que acabou de dizer, mas quero me aprofundar um pouco mais. Você pode nos contar 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 analisar a quantidade certa de dados e enxergar padrões, mas também é muito boa em olhar para áreas que temos dificuldade de observar, que tendem a ser o tecido conjuntivo ou o ponto de passagem de uma etapa para a seguinte.

Então, podemos pegar uma etapa e realmente nos aprofundar 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 irmos além de uma, talvez duas etapas. A partir daí, tudo começa a ficar muito nebuloso.

Com 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 que seja culpa sua, um caminhão de concessionária está bloqueando o acesso, 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 avisar 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 fazer com que ele fosse removido antes de meu caminhão chegar?

Agora, em vez de estar lá sem tempo para falar com você e ver se consegue tirar o caminhão do caminho, eu sei que estou a 30 minutos de distância. Há alguém bloqueando. Vou te enviar um alerta. É mais provável que eu consiga fazer você sair e dizer: ei, pessoal, preciso que movam o caminhão. Tem um cara vindo atender meu contêiner. Preciso que saiam da frente.

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

Quando você olha para a forma como estamos aplicando IA, estamos reduzindo a quantidade de quilômetros que seu caminhão precisa rodar porque estamos otimizando a rota. Estamos reduzindo porque podemos coletar 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 já representa dezenas de milhares de dólares em receita capturada e custos evitados, além de galões e galões de óleo residual que eu não precisei introduzir.

E se eu puder detectar contaminação no ponto, no ponto de coleta, não estarei contaminando uma carga inteira de material 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 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 acomodar isso porque, na prática, estou recolhendo mais de 90 galões de resíduos.

Não é justo eu cobrar apenas por uma lixeira de 90 galões se você está colocando 120 galões de resíduos nela, certo?

Então, todas essas coisas individualmente são muito eficientes, mas você começa a conectá-las e agora elas se potencializam, tornam-se ganhos exponenciais. E então você percebe que o que eu atendia com 13 veículos, agora consigo fazer com 10.

O impacto para um operador médio ao estacionar três desses veículos — esqueça o custo do veículo, apenas o 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 e pode multiplicá-lo e usar esse esquema, esse padrão, para cada parte do seu negócio. São as áreas que hoje não escalam que nós não analisamos porque não podíamos, não fazia sentido. Eu teria que colocar uma pessoa em cada pequena etapa para conseguir ver isso. Bem, agora eu não preciso, certo?

Esse é o verdadeiro valor. Manter os casos de uso de IA restritos e depois encadeá-los, para que a IA esteja fazendo algo muito específico, mas eu possa escalar isso, multiplicar isso, colocar 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 você começa a perceber que ela se desvia 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 adequadamente no caso de uso.

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 dimensionar corretamente o seu negócio; claro que pode. Se não houver mais crescimento a conquistar e você já tiver dominado tudo, dimensione corretamente 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 deste 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 que esses três caminhões façam isso, ou, se eu já tiver maximizado, então não preciso dos três caminhões.

Portanto, faça o redimensionamento 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 sua forma de pensar sobre como implementar IA.

E a IA não corrige 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 rótulo do livro ser People, Places and Things. Pessoas são prioridade. Foque nisso. Depois, no fim, redimensione a partir daí, quando já tiver obtido esse ganho.

James Sweetlove: Certo. Não, eu realmente aprecio 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, eu vi alguns exemplos disso nas notícias. 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 irrecuperável, 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 talvez não estejam familiarizadas com ele. Então, se você puder explicar bem rapidamente, o que é um ERP e qual é, mais ou menos, o papel específico que ele desempenha?

Evan J Schwartz: Então, sim, ERP — você tem razão, esse é um termo que pode ser usado em diferentes contextos. Já ouvi algumas pessoas dizerem que o CRM delas, ou a ferramenta de vendas e gestão de relacionamento com clientes, 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 tem sido chamado de ERP, que é o seu sistema operacional. É a sua camada de gestão, certo? É como o seu negócio 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 financeiro e contábil, caso ele próprio não tenha 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, quando começam a perceber: 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 já assinamos um acordo. Você e eu apertamos as mãos e eu preciso desse material. Eu preciso dessa madeira para manter aquela grande serraria funcionando, porque está me custando um milhão de dólares por hora ela ficar parada. Então traga isso para cá, nós vamos resolver. Vamos concordar com um preço e simplesmente rastrear isso.

A maioria dos sistemas contábeis nem sequer permite que você configure isso sem um documento, um contrato, um acordo registrado internamente. 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 às pessoas tomar decisões de comando. Pessoal na linha de frente.

Os sistemas contábeis normalmente não fazem isso bem.

Então, no meu contexto, o ERP atravessa toda a paisagem, certo? Em todos os lugares em que você está usando um software para impulsionar sua empresa, certo? Seja no lado de vendas, no lado operacional ou no lado financeiro, ele atravessa muitos desses pontos. E as distinções passam a depender do que a ferramenta realmente faz.

Mas o que você está trazendo é um projeto de transformação digital 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. Você me deu alguns insights fascinantes. Automatizar a manutenção preditiva foi algo sobre o qual você falou comigo e que pareceu um tema realmente fascinante. Então, você quer se aprofundar um pouco no que isso é?

Evan J Schwartz: Sim, então, 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 duas a três vezes por ano. Então estou prevendo, com base no histórico anterior, que vou ter que fazer manutenção duas a três vezes este ano ou a cada seis meses.

Para tornar isso um pouco mais pessoal para o seu público: quando comprei um carro, me disseram que a cada 3.000 milhas eu precisava levá-lo para trocar o óleo, certo? E sabemos que um carro novinho em folha não deveria precisar trocar o 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 afundado. Elas estão gerando valor.

Então imagine agora poder simplesmente coletar 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 esse equipamento. Talvez você ainda não tenha chegado ao fim da depreciação, mas você exigiu muito 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 ele é transporte, então voltamos à logística reversa. Há um ditado no setor de que sucata não gosta de viajar para longe. Cada milha que você precisa transportar sucata, você está simplesmente consumindo a margem dela, certo? Então você precisa que esse veículo opere da forma mais eficiente possível.

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

Então, nós damos 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 que você tenha uma parada inesperada, vamos colocar uma parada na programação. Vamos pedir peças novas. Isso aqui está começando a falhar, isso aqui está começando a falhar.

Então, isso usa 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 está permitindo que os clientes recuperem centenas de milhares de dólares — dependendo do tamanho da sua frota, talvez até milhões — nas suas margens e no 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, pode ter 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? Certo, 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 1 milhão, 2 milhões de dólares por ano, que talvez nem precise fazer, porque todo mundo está se protegendo.

Bem, se eu sei que posso pegar essa peça no box de manutenção dois, que é o mais próximo, não preciso que cada box de manutenção individual compre e estoque em excesso. Posso distribuir isso pelos 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 essas peças são consumidas, a IA analisa esse consumo em relação à idade dos seus veículos versus as amostras que retiramos dos motores. Assim, podemos prever: olha, com base em todas essas amostragens, essas correias vão se desgastar, e você só tem X no estoque total, considerando todos os seus boxes, e só tem duas internamente. Talvez seja melhor enviar mais quatro por conta própria.

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

Então agora você está tomando 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 isso que pega você. 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 apenas especulando. Não está tomando as melhores decisões possíveis. É exatamente aí que a manutenção preditiva está levando isso, elevando gradualmente tudo 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 é um caso de uso realmente fascinante. Apenas fazer pequenas mudanças, pequenos ajustes na forma como as coisas operam. Isso economiza muito dinheiro e vai se acumulando, como você disse, vai empilhando.

Evan J Schwartz: Sim, isso se compõe, certo? Então, a rota otimizada é uma rota ideal. Depois eu tenho que ir para o mundo real e executá-la, e aí acontecem coisas do mundo real. Quanto mais eu puder garantir que os fatores que vão impactar negativamente minha rota possam ser resolvidos preventivamente, e eu puder me ajustar a contêineres excessivamente cheios se meu serviço estiver coletando resíduos, ou puder me proteger contra contaminação se estiver coletando um fluxo de valor, eu posso 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 estimados por milha porque está em más condições.

Então, quando você começa a empilhar tudo isso, a economia realmente começa a crescer rapidamente, e você passa a tomar decisões informadas. Assim, agora sua equipe de logística e despacho consegue decidir como aceitar novas chamadas. Você pode perceber que alguém ligou pedindo um serviço e há um veículo muito próximo. Você pode inserir isso na rota, numa rota dinâmica, e ela vai dizer: sim, ao deslocar o veículo quatro para atender essa chamada inesperada, você vai gerar esta quantidade de receita, e só vai impactar a rota nisso aqui se fizer estes pequenos ajustes.

Essa é uma forma poderosa de impulsionar seu negócio.

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

Evan J Schwartz: Exatamente. Você não precisa cobrar mais. Na verdade, pode economizar dinheiro tornando-se 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 região porque ninguém consegue competir comigo em custo. Esse é um ótimo problema para se ter.

James Sweetlove: Com certeza. Então, havia um termo com o qual me deparei ao ler sobre esse tema, e acho que seria ótimo se você pudesse comentar sobre ele. Relatórios ESG. O que exatamente é isso? Sei que está ligado ao que estamos discutindo.

Evan J Schwartz: Então, eu diria que, ao longo dos anos, se você olhar para sustentabilidade e para como os governos se envolveram, externalidades negativas, imposição de conformidade e dizendo às empresas e aos negócios: vocês precisam ser 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 nós 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 comparável? Há algo errado aqui.

E isso surgiu primeiro de uma conscientização de que precisamos fazer algo bom pelo meio ambiente — externalidades negativas, penalidades, conformidade — e essas coisas moveram o ponteiro para gerar conscientização.

O que estamos fazendo com isso e levando adiante é o seguinte: nós desenvolvemos relatórios ESG. Automatizamos todo o sistema para conseguir coletar esses dados e fornecer esses relatórios, para que você saiba onde seu negócio está.

Mas, mais uma vez, a IA mostra seu valor. O que surgiu desse padrão foi que a IA conseguiu prever onde está o seu maior CO2. Não importa o que seja, em toda a sua empresa, há oportunidade de receita. Isso é comparável um a um com ineficiências: a sua pegada de carbono naquela atividade.

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

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

Então, isso é sustentabilidade de desempenho. O que estamos dizendo é: você não está fazendo isso apenas — veja, você deveria 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. E sustentabilidade é algo real. É só uma questão de como você olha para isso e 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 você pode 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 algumas percepções realmente interessantes. Então, você pode discutir, mais ou menos, 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 houvesse um canário na mina, seria isso. Basicamente, elas estão projetando que não vai haver emprego de programação, pelo menos não da forma como temos hoje.

Então, ao ter 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, ficam melhores 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 estamos seguindo práticas sólidas de arquitetura.

E isso continua existindo. É como dizer que não precisamos mais de arquitetura. Precisamos, sim. A IA ainda nem chegou perto 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 uma forma diferente neste mundo?

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

Então, um fotógrafo artístico, alguém que tira fotos e as expõe em um museu para viver, se perguntou se estava sem trabalho. Então ele se sentou com uma IA, simplesmente tirou uma selfie de si mesmo — não estamos maquiados, então parecia com a gente — e deu algumas instruções, e ela devolveu esse retrato dele cheio de emoção, com iluminação contrastada, 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 qual efeito de lente queria. Ainda precisava descrever o ambiente, a iluminação. Ainda precisava usar tudo isso, tudo o que está embutido em uma câmera hoje e que impactaria a forma como aquela imagem ficaria. Ele teve que 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 posicionar a iluminação, colocar um difusor na frente, colocar fumaça no ambiente e tudo mais. Ainda é preciso ensinar tudo isso. Eu só não preciso criar um cenário, montar todos os tripés e preparar a iluminação e os efeitos para obter aquela imagem. Estou apenas usando IA.

Minha iteração desse princípio fica rápida porque consigo ver muito rapidamente os resultados de uma lente desse tipo ou de um flare de luz desse tipo. 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 totalmente novo. Aprendendo esses termos, eles apenas os aprendem de forma diferente.

Certo, então agora voltando para arquitetura e programação, isso é chamado de 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, talvez você seja jovem demais para se lembrar dos anos 80, mas naquela época, antes da era do SaaS e dos softwares verticais, você não podia simplesmente ir até a prateleira e comprar uma peça que fazia aquela função. As empresas tinham que construir essas coisas internamente, e geralmente havia um generalista na equipe, o tio de alguém, o primo, o sobrinho, alguém que você conhecia que era nerd de computadores e montava essas coisas de forma improvisada, e ninguém podia mexer nelas.

Mas aí diziam: Bob, você tem que chamar 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 são extintos 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 base, 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 brigavam com 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 algo bom para conseguir chegar lá.

O pessoal do meio, com um pouco de base, valorizou a caixa-preta. Que eles podiam jogar algo ali, obter um resultado, olhar, voltar, jogar de novo e simplesmente iterar, iterar, iterar até chegar a algo bom. E gostaram 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 tenho cem mil clientes e só construí para 10 mil e preciso fazer uma SOA ou dividir minhas APIs, eu podia simplesmente voltar, dizer isso à IA, e ela reconstruiria 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 primeiro ao último ano da educação básica, talvez estejamos entrando em outro mundo renascentista, certo?

Escrevi um artigo na Forbes sobre isso, porque vi isso com meu filho mais novo. Primeiro ano, só notas máximas. 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 tão bom quanto precisava ser. Então, assumir riscos dali em diante só faria com que ele perdesse seu status de destaque. Por que ele assumiria riscos? Então, a partir dali, ele passou a jogar pelo seguro. Consistência e repetibilidade eram tudo o que buscava. Sem riscos, sem tentar algo novo.

Basicamente isso — e chamamos isso de infantil, mas eu gostaria que fosse inato em todos nós —, esse destemor para tentar algo, sem se preocupar se vai falhar, para ver o que podemos aprender, é arrancado das nossas crianças por volta do quarto ano. É uma forma terrível de aprender. Elas só querem chegar ao auge 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 postura constante de iteração, 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. “Ah, isso não dá para fazer. Não há como ganhar dinheiro desse jeito.” Sério? Porque estamos fazendo isso o dia todo, todos os dias agora, certo?

Então, foi simplesmente a disposição de apostar e correr atrás. 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 alcançar um status.

Lembro da minha professora reclamando que você tinha que 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, imagino que alguém mais inteligente do que eu vá tomar essa decisão. Mas a realidade é que acho que isso pode ser uma experiência positiva para a próxima geração, mas precisamos escolher isso, James.

Eu ouço todos esses sinais indiretos de desgraça iminente, como se a vida estivesse simplesmente 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 esse futuro brilhante se parece e qual é o caminho para chegar lá. 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, o que eu estou tentando defender é: aqui está a melhor abordagem para a IA. É uma estratégia de pessoa mais IA. Mesmo quando o 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 totalmente.

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 para dezenas de milhões, e há apenas duas pessoas no negócio. Isso teria sido impensável uma década atrás, chegar a esse nível. E com o poder da IA, das ferramentas e da automação, tudo encadeado, isso é totalmente viável hoje.

James Sweetlove: Claro. Então, há mais algumas coisas sobre as quais eu realmente quero falar, mas nosso tempo está acabando. Bem rapidamente, só para contextualizar para as pessoas, você quer nos contar um pouco sobre o seu papel no Forbes Technology Council e comentar também 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 falando com você aqui está sendo debatido intensamente no Forbes Technology Council. E eu adoro isso. Adoro as conversas que estão acontecendo lá. Adoro o fato de que todos estão, de certa forma, vendo a mesma coisa.

Alguns chegaram lá depois de uma série de tombos e jornadas dolorosas. Alguns de nós chegaram lá 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 faixa muito ampla dos negócios.

E, novamente, The People, Places and Things, essa é a jornada do cliente. Então, o livro é realmente uma resposta à pergunta: 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.

Então, se você está prestes a passar por uma grande implementação de ERP ou uma transformação digital, eu recomendo fortemente pegar o livro e obter uma cópia do framework do cliente para saber o que fazer e garantir que o 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 então avance de novo para colocar seu projeto de volta nos trilhos.

É possível salvar. Essa é a mensagem que eu deixaria para você. A única razão pela qual as pessoas fazem baixas contábeis em projetos é porque não sabem como sair desse ciclo de esforço sem progresso.

Então, você pode sair disso, pode salvar o projeto, mas pegue a jornada do cliente. Ela vai orientar você, mesmo se — mesmo que toda esperança pareça perdida, dê uma olhada. Acho que isso vai ajudar você a cruzar a linha de chegada.

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

Evan J Schwartz: Eu gostei. Obrigado, James.

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