Para sócio-líder da NTT Data, IA generativa tem trazido governança e qualidade de dados para ‘patamar adequado’

Evandro Armelin tem uma história curiosa com as áreas de tecnologia e dados. Sua formação acadêmica não tem nenhuma relação com o setor: o executivo cursou administração de empresas pela Fundação Getulio Vargas (FGV), com ênfase em finanças. Seu plano era sair da faculdade e ir direto para um banco de investimento ou para o mercado de capitais – o J.P. Morgan, ele conta, era seu sonho de profissional.

No entanto, no começo dos anos 2000, um programa de trainee o levou para a Telefônica, onde atuou, entre outras áreas, na vice-presidência financeira da operadora. Foi lá que o recém-formado bacharel em administração entrou em contato com a tecnologia, participando de um dos primeiros projetos de implementação de BI da companhia. “Gostei muito do assunto e fui trabalhar em consultoria. Aí começou minha carreira de tecnologia”, contou em entrevista ao IT Forum.

Desde então, especializou-se em dados e trilhou uma jornada que já se estende por duas décadas no setor. Está na NTT Data desde 2020, onde começou como líder de Data & Analytics para as Américas e desempenhou outras posições de liderança ao longo dos anos seguintes.

Em abril deste ano, tornou-se sócio-líder de Digital Technology da NTT Data. No cargo, o executivo lidera quatro unidades de serviços da consultoria: Data Analytics, focada em soluções de dados; Digital Experience, que cria experiências digitais para clientes; Digital Architecture, responsável pela arquitetura por trás da implementação de projetos digitais e soluções de nicho, como blockchain; e Cibersegurança, abordada de forma complementar em todos os projetos.

Não é surpresa que, na posição atual, a Inteligência Artificial (IA) generativa esteja dominando a agenda do executivo e sua relação com clientes. “É difícil passar um dia sem ter uma reunião sobre IA ou IA generativa com clientes”, comentou. “Eu passei o ano passado inteiro – e o começo deste ano foi igual – falando de IA generativa com os meus clientes.”

Para Armelin, a IA generativa é mais do que uma simples revolução tecnológica; é também uma “revolução de experiência de usuário”. Ela tem, segundo o executivo, colocado capacidades transformacionais nas mãos de todos os colaboradores de organizações, o que tem acelerado o desenvolvimento de soluções que podem impactar o negócio.

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Um dos impactos disso é a mudança na relação entre a TI e as áreas de negócio. O sócio-líder da NTT Data estima que 80% de suas interlocuções com clientes sobre projetos de IA já são com as áreas de negócio dos clientes, incluindo marketing e área comercial, e não mais com a tecnologia. “Cada vez mais a TI tem assumido um papel de governança de plataforma, como garantidor de qualidade. Mas o negócio vem a mim direto”, contou.

Uma das principais transformações que vêm na esteira do avanço da IA generativa é a maior conscientização sobre governança e qualidade de dados. “Falamos de governança e de qualidade de dados há mais de 10 anos, mas nunca foi um tema em alta”, contou. “Agora estamos conseguindo levar a preocupação com governança e qualidade de dados ao patamar adequado.”

Isso porque, de acordo com Armelin, projetos de IA generativa vivem ou morrem pela qualidade e governança de seus dados. Não só o volume de informações cresceu dentro das organizações, mas também se tornou mais diverso. “A situação ficou mais complicada agora. Antes, quando falávamos de qualidade de dados, falávamos de números em tabelas. Agora, falamos de áudio, vídeo, imagens e documentos. Eu tenho que garantir que tudo isso está bem tratado, ou a solução não funciona”, explicou.

Como exemplo, Armelin citou um projeto realizado em conjunto com uma organização de call center que utilizou IA generativa para criar uma interface semelhante ao ChatGPT, auxiliando operadores a consultar documentações para agilizar o atendimento aos clientes. O sistema foi treinado com mais de 500 documentos da organização e foi considerado um sucesso durante os testes; no teste do produto minimamente viável (MVP), o tempo de consulta foi reduzido em 55% e o tempo médio de atendimento (TMA) em 20%.

Quando colocado em produção, no entanto, a ferramenta não respondeu como esperado. “Quando fomos investigar, encontramos um problema de governança de dados. A mesma pergunta aparecia em quatro documentos diferentes, com respostas diferentes. O algoritmo não sabia qual indicar”, explicou.

Além do avanço da governança e da qualidade de dados, o cenário também levanta um alerta para outra preocupação importante para organizações: o treinamento de seus colaboradores em habilidades de IA, apontou o executivo. O conceito aqui é o da “andragogia”, ou seja, ensinar aos adultos a nova realidade do trabalho, que será impactada pelo avanço de “copilotos” de IA no cotidiano corporativo.

“Através dos copilotos e do uso diário que as pessoas vão poder fazer da IA generativa, todos se tornarão mais eficientes. Tenho certeza absoluta de que o benefício da IA virá muito mais desse lado ‘andragógico’, de reensinar as pessoas a trabalhar usando IA generativa no dia a dia, do que de casos de uso pontuais”, finalizou.

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