Inteli Exec DSDM

É difícil falar de negócios no Brasil sem falar da Ambev. Presente no dia a dia de milhões de pessoas, a empresa é referência em escala, eficiência operacional e uso intensivo de dados para tomada de decisão. Eu, pessoalmente, amo os produtos! Haha

Foi nesse contexto que tive a oportunidade de ministrar para eles uma aula de Data Science for Decision Makers no Inteli, como parte do programa Inteli Exec, voltado à formação de executivos em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

O objetivo do programa é claro: ajudar líderes a entenderem o que realmente importa quando falamos de dados e IA, indo além do hype e das buzzwords.

TL;DR

• Ministrei uma aula de Data Science for Decision Makers para executivos da Ambev no programa Inteli Exec.

• Discutimos como estruturar iniciativas de IA usando o framework GUIDDE.

• Exploramos casos reais de auditoria de processos com IA usando embeddings e busca semântica.

• Analisamos a geração semi-autônoma de propostas comerciais com Agentes de IA.

• Encerramos com uma reflexão clara: grande parte do valor da IA ainda mora na Ciência de Dados tradicional, não apenas nos LLMs.

Uma sala com executivos, especialistas e líderes de decisão

A aula foi conduzida para um grupo diverso e extremamente qualificado da Ambev, reunindo executivos, especialistas, gerentes e diretores.

Esse ponto é importante porque muda completamente a dinâmica da conversa. Não estamos falando de um curso técnico para quem vai escrever código no dia seguinte. Estamos falando de pessoas que tomam decisões estratégicas, alocam orçamento, definem prioridades e são responsáveis por capturar valor real a partir da tecnologia.

Isso exige uma abordagem diferente. Menos jargão. Mais clareza. Mais conexão com o negócio.

Framework GUIDDE para estruturar iniciativas e produtos de IA

Um dos pilares da aula foi o Framework GUIDDE, que utilizo para estruturar iniciativas e produtos de IA de ponta a ponta.

Falamos sobre como sair de ideias soltas e provas de conceito desconectadas para iniciativas bem definidas, com objetivos claros, entendimento profundo do problema, escolhas tecnológicas coerentes e critérios de avaliação desde o início.

Esse tipo de estrutura é o que separa projetos de IA que viram slide daqueles que viram produto.

Auditoria de processos com IA, embeddings e busca semântica

Um dos casos mais interessantes discutidos foi um projeto de auditoria de processos usando IA.

Exploramos como técnicas como Embeddings, extração de metadados e busca semântica permitem encontrar padrões em grandes volumes de dados não estruturados, mesmo quando estamos lidando com massas imensas e altamente complexas de informação.

Essa parte da aula foi especialmente rica. Usamos analogias visuais, desenhos e animações para explicar conceitos que normalmente parecem abstratos.

O objetivo não era ensinar matemática ou código, mas criar intuição. Quando o executivo entende o que está acontecendo por baixo do capô, a qualidade das decisões muda completamente.

Geração de propostas comerciais com Agentes de IA

Outro caso de uso discutido foi a geração semi-autônoma de propostas comerciais.

Aqui entramos em um cenário mais sofisticado, combinando diferentes abordagens: agentes de IA orquestrando tarefas, LLMs para geração de conteúdo, SLMs com fine-tuning para domínios específicos e modelos tradicionais de Deep Learning para tarefas de classificação.

Esse tipo de arquitetura híbrida é cada vez mais comum no mundo real. Ela mostra que não existe bala de prata. O valor surge da combinação inteligente de técnicas, cada uma fazendo aquilo em que é melhor.

Hiperpersonalização na era da Inteligência Artificial

Encerramos a aula com uma discussão profunda sobre Hiperpersonalização na era da IA.

É inegável que agentes conversacionais que chamam o cliente pelo nome, entendem nuances da linguagem e falam com o tom de voz da marca têm seu valor. Isso reforça branding e melhora a experiência.

Mas a pergunta mais importante é outra.

No contexto do Zé Delivery, por exemplo, o que gera mais valor? Um agente conversacional sofisticado?

Ou dados que permitem saber qual é a cerveja favorita do cliente, em quais dias ele costuma beber, quanto está disposto a pagar, qual é o seu willingness to pay para experimentar uma cerveja nova e qual produto novo ele tem maior probabilidade de gostar?

Essa reflexão deixa algo muito claro…

O valor da IA vai além do hype dos LLMs

A aula reforçou uma convicção que tenho há bastante tempo. O valor da Inteligência Artificial vai muito além do hype dos LLMs.

Uma fatia enorme do valor da IA ainda mora na Ciência de Dados tradicional. Em dados bem coletados, bem organizados, bem modelados e bem interpretados. LLMs e agentes ampliam esse valor, mas não o substituem.

Formar Decision Makers capazes de enxergar isso é, talvez, um dos maiores desafios e uma das maiores oportunidades para empresas que querem usar IA de forma estratégica, responsável e sustentável.

É exatamente esse tipo de conversa que faz esse trabalho valer a pena.