Inteligência artificial não é novidade para a UniSoma. Pelo contrário: há 40 anos estamos na vanguarda do desenvolvimento de soluções para facilitar a tomada de decisão nas empresas. Mas isso também não significa que nosso propósito é apenas desbravar fronteiras em busca dos mais novos modelos capazes de criar respostas, textos, códigos, imagens e outros formatos a partir de padrões e dados existentes.
O que fazemos é olhar para as novidades do mercado e usar essas novas tecnologias no contexto do nosso core business. Mais do que desbravar tecnologias, precisamos desbravar casos de uso!
Ao longo dos anos — ou melhor, décadas —, observamos que a maior parte dos nossos clientes nos procura com uma “dor” específica: aumentar a eficiência operacional. Eles desejam contar com soluções capazes de alcançar esse objetivo, acelerando processos e habilitando decisões mais inteligentes. E a inteligência artificial (IA) generativa, obviamente, vem como mais uma aliada. Então buscamos incorporá-las às nossas soluções para que de fato gerem valor para nossos clientes — sempre customizadas para atender suas necessidades.
Para nós, IA generativa é muito mais que um hype. Ela representa uma oportunidade real de inovação e melhoria contínua, além de ser um tema em alta no mercado.
Como inserimos a IA generativa nos negócios
Uma das habilidades da IA generativa, ou GenAI (como é chamada em inglês), é estruturar conhecimento tácito, ou seja, aquele conhecimento não formalizado e baseado na experiência e intuição — como algo que você aprendeu na faculdade, mas não usa no dia a dia; ou algo que você aplica diariamente na prática, mas não sabe racionalizar o porquê. Por analogia, pense que a IA generativa pode ter muito conhecimento tácito à disposição: é preciso um “gatilho” e um foco para aplicar esse aprendizado de forma útil. Isso pode facilitar e agilizar muitos processos.
Como exemplo, vamos olhar para o mercado da educação. Quando um aluno troca de curso ou faculdade, a instituição precisa fazer a equivalência de disciplinas já cursadas para garantir que os créditos sejam válidos na nova instituição. E isso não é tarefa fácil, já que é preciso uma análise minuciosa de todo o conteúdo programático tanto da faculdade de origem quanto da de destino. Uma IA treinada sobre materiais acadêmicos e bases públicas, como catálogos de diferentes universidades, entende como esse currículo foi desenvolvido e o que está pendente de forma tácita. Assim, ela encontra relações e propõe soluções com agilidade para serem validadas pelo ser humano – quem, ao fim, tem o real poder de decisão.
Esse é só um exemplo de como a IA pode ajudar, na prática, todo um setor da economia.
IA generativa responsável
Em resumo, o que fazemos aqui na UniSoma é aproveitar as novas técnicas de IA em uma estrutura de processos de decisão que já existe para inserir mais dados, de forma a personalizar soluções para nossos clientes. E fazemos isso de forma cuidadosa, seguindo rigorosamente as regulamentações de segurança da informação e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), além dos conceitos de IA responsável – tendo em mente sempre que os Large Language Models (LLMs) e a inteligência artificial, em geral, podem cometer erros e afetar profundamente decisões.
Por isso, aos poucos exploramos as possíveis aplicações, calculando minuciosamente as rotas e os custos que eventuais falhas podem trazer. Afinal, temos que colocar produtos no mercado de forma responsável. Se, por um lado, estamos alinhados com a ideia de consultorias como o Gartner, que entende que o tempo é crucial para investimentos em IA; por outro, sabemos que é preciso ser crítico e garantir a segurança das decisões.
Como lidar com os desafios e oportunidades da IA generativa no curto prazo?
Todos os dias surge uma novidade relacionada à IA, especialmente ligada à inteligência artificial generativa. Por isso, é preciso saber balancear a ansiedade gerada pelo hype e, como já mencionei neste artigo, ser crítico e avaliar o que realmente vale a pena explorar.
A seguir, vou detalhar dois conceitos que o Gartner aborda e considero bem interessantes neste contexto.
1º) Transforme o caos em um cenário gerenciável
A complexidade no mundo real sempre vai existir, mas é preciso encontrar um caminho fora do caos informacional e transformar o cenário em algo gerenciável. A tomada de decisão não pode ser estática e perene — o erro e as mudanças do contexto fazem parte do processo decisório. Experimentar é fundamental em um cenário de grandes mudanças.
2º) Crie uma cultura de inovação
Para que isso funcione na prática, as organizações precisam criar uma cultura de inovação. Sem isso, fica muito difícil lidar com as complexidades da tecnologia e do mercado. Por isso, ter um ecossistema de inovação — que envolva parcerias com outras empresas, universidades e organizações que possam contribuir — é um ótimo caminho para chegar a algum lugar de sucesso.
UniSoma Labs: novas histórias escritas com a IA generativa
A UniSoma vem escrevendo histórias há quatro décadas, e isso continuará acontecendo. Com novas tecnologias, como a IA generativa e as LLMs, essa realidade vai permanecer, ainda que com algumas diferenças.
Na UniSoma Labs, uma das novas frentes de negócio da UniSoma que nos dá ainda mais margem para a inovação, estamos trabalhando sob diversos aspectos:
· Extração de dados sintéticos
Interpretação de informações não estruturadas para consolidação de conhecimento tácito que possa ser usado em tomadas de decisão – alimentando modelos preditivos e prescritivos, por exemplo.
· Identificação de equivalências
Reconhecimento de informações equivalentes ou redundantes em grandes bases e cadastros, o que seria virtualmente impossível de rastrear manualmente.
· Categorização de mensageria
Identificação de contexto e direcionamento de mensagens (como em caixas de e-mails corporativos), resumindo e sugerindo ações aos responsáveis.
· Catalogação de multimídia
Resumo e referenciamento de materiais em diferentes formatos para apoio à tomada de decisão.
E estas aplicações se complementam para extrair o máximo valor dos LLMs na otimização de algum processo decisório.
Casos reais de como a UniSoma vem aplicando a GenAI para benefício de seus clientes
Projetos que envolvam IA generativa já estão em andamento na UniSoma. E por mais que haja um caminho de evolução, alguns resultados já são evidentes — tanto para nós quanto para nossos clientes.
80% de eficácia na identificação de disciplinas na universidade
Em um dos projetos desenvolvidos até aqui, conseguimos estimar com 80% de precisão a convalidação de disciplinas já cursadas por alunos novos que chegaram a uma universidade parceira. Isso em um universo de mais de 500 mil disciplinas cursadas pelos estudantes e candidatas à convalidação.
Ou seja, alcançamos a mesma precisão do trabalho realizado por profissionais humanos no processo de transferência de alunos entre universidades, mas com muito mais rapidez e eficiência. Aqui, é preciso levar em conta a necessidade de convalidar as disciplinas já cursadas na instituição anterior seguindo as diretrizes do MEC (Ministério da Educação) — porém, não existe uma padronização de ementas e conteúdos programáticos. Toda essa “leitura” teve que ser feita pela IA a partir da identificação de equivalências (uma das frentes mencionadas no tópico anterior).
Os números alcançados até aqui são preliminares. Com ajustes adicionais, projetamos alcançar uma precisão superior a 90%, validando continuamente nossos resultados para garantir a qualidade das soluções oferecidas. Estamos trabalhando para isso!
Agilidade na resolução de reclamações externas por categorização de mensageria
Aqui também temos oportunidades com uma solução da UniSoma que envolve a IA generativa. Muitas vezes, devido a situações que geram reclamações de clientes, a empresa recebe notificações judiciais e extrajudiciais e, caso não responda a tempo e de forma precisa, pode afetar o andamento do processo ou mesmo ser multada. Isso ocorre porque há uma grande dificuldade em mapear e endereçar cada problema, já que é necessário encaminhar cada situação para a pessoa certa. Mas como fazer isso de forma eficiente?
Colocada na “porta de entrada” desses problemas, a inteligência artificial vem ajudando a atuar com mais celeridade nessas resoluções. A tecnologia lê e-mails e anexos enviados com reclamações e consegue listá-los por região, tipo de problema, prazo de resposta e outros critérios relevantes. A partir daí, a IA encaminha essa lista para o profissional que deve dar andamento ao processo.
Embora ainda em fase de prova de conceito, o projeto já foi muito bem recebido pelo cliente — tanto que deve evoluir para uma nova fase, na qual a IA também fará sugestões de como solucionar cada problema.
Cultura de inovação da UniSoma permite que equipe esteja preparada para os desafios constantes do mercado
Esses e outros resultados que estamos conseguindo vêm graças à cultura de inovação que desenvolvemos na UniSoma. Temos a satisfação de contar com colaboradores altamente capacitados e com um interesse genuíno no tema, além de grande motivação dos diferentes times em participar de projetos que envolvam a IA generativa e outras tecnologias de ponta.
Nosso processo de P&D nos permite acelerar e explorar novas possibilidades, o que também nos ajuda a promover uma cultura de inovação e aprendizado interno. E isso, é claro, traz grandes benefícios para os nossos colaboradores e, como consequência, ótimos resultados para nossos clientes.
A UniSoma tem feito isso de forma cada vez mais estruturada, aproveitando o engajamento e motivação das pessoas em aprender algo novo para oferecer soluções que garantem aquilo que os clientes mais desejam: eficiência operacional com suporte da tecnologia. Queremos continuar trilhando esse caminho nos próximos anos.
Volnei Santos é Sócio e Diretor de Operações & Inovação da UniSoma
