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Engineering do Brasil lança robô fiscal Alfredo

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Todos conhecem a complexidade do sistema tributário brasileiro, dois números resumem bem o cenário: no Brasil as empresas gastam 2600 horas/ano no atendimento de obrigações fiscais, quase 10 vezes mais que o segundo colocado e no ranking geral de complexidade tributária, o Brasil ocupa a posição número 137 entre 178 países pesquisados.

Ainda assim, os atuais Sistemas Fiscais possuem funcionalidades limitadas e muito trabalho é feito por pessoas, através de planilhas eletrônicas. Existem riscos inerentes em relação a inconsistências, cálculos personalizados, manipulação de dados e controle de versões. O processo também não é claro, existem entradas e saídas indefinidas e funções e responsabilidades pouco claras. Em resumo, muito tempo acaba sendo gasto em atividades de pouco valor agregado.

Pensando nesse cenário, nasceu o Alfredo. O robô é baseado em dois conceitos fundamentais: a automatização dos processos fiscais e a inteligência artificial. Por um lado, a automatização dos processos fiscais visa eliminar todas as passagens repetitivas e sem valor agregado. Todo o processo é gerenciado pelo “Alfredo” e todos as passagens manuais, que não necessitam da inteligência humana, são executadas automaticamente. Quando o processo requer a intervenção humana, o próprio “Alfredo” pode iniciar um processo colaborativo, garantindo o fluxo das informações e permitindo a tomada de decisão eficaz.

Por outro lado, a rede neural artificial do “Alfredo” permite uma série de análises dos dados fiscais. Aliado a isso, o “Alfredo” possui capacidades de aprendizado, interpretando e classificando as interações humanas. As regras fiscais são aprendidas pelo “Alfredo”, permitindo a análise preditiva (o que deve acontecer?), análise descritiva (o que aconteceu?) e análise diagnóstica (porque aconteceu?).

A parceria entre Engineering, SAP e Google Cloud permitiu a concepção e prototipação do “Alfredo”. Essa aliança entre a SAP e a Google Cloud inclui a certificação do banco de dados SAP HANA no Google Cloud Platform (GCP), no SAP Cloud Platform (SCP) e nas novas integrações do GSuite. O objetivo é desenvolver e integrar as melhores soluções de nuvem e o aprendizado com as novas tecnologias Google Cloud aos aplicativos corporativos da SAP. Os recursos do Google Cloud oferecem a escalabilidade e a oportunidade de criar novos produtos. Em particular, a integração em âmbito Machine Learning, do SAP Leonardo ML Foundation com o Google Cloud ML services, comenta o diretor de Engenharia de Ofertas Digitais, Patrick Baudon.

A Engineering é parceira da SAP em soluções fiscais há 9 anos, e desde 2014 possui o DP-FISC ON HANA, a primeira solução fiscal integrada ao SAP TDF a entrar em produção. O know-how fiscal da Engineering, comprovado por mais de 60 cases de sucesso, o framework Fiscal da SAP (SAP TDF) e as tecnologias do Google Cloud permitem que o Alfredo seja um verdadeiro parceiro para a Jornada da Transformação Digital em âmbito Fiscal.

“A expertise fiscal da Engineering aliada às tecnologias SAP e Google Cloud, viabiliza a implementação de uma estratégia de tecnologia tributária, que garante melhorar a qualidade dos dados, diminuir custos e liberar recursos através da automação maximizada, tudo isso dentro de um framework que garante a integridade dos dados e o compliance fiscal. O foco está em fazer com que as funções tributárias operem em um nível estratégico para fornecer insights de negócios, sem um aumento significativo de recursos possibilitando assim uma verdadeira disrupção na Área Fiscal.”, afirma o diretor de TaxSolutions da Engineering do Brasil, César Kazakevicius.

Área de TI da Nextel implementa plataforma de Microsserviços e APIs

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A Nextel tem mobilizado todos os seus esforços para que a qualidade da experiência do cliente seja reconhecida como seu principal diferencial no setor de telefonia móvel. Para isso, realizou uma profunda análise de toda a jornada do cliente, da contratação ao cancelamento, e desenhou um novo modelo operacional, mais ágil, eficiente em permanente processo de atualização.

Do ponto de vista tecnológico, um dos principais gargalos do setor é o grande volume de sistemas legados, que possuem baixa capacidade de integração e de adaptação às novas demandas da indústria.

Para superar essa barreira, a área de Tecnologia da Informação da Nextel, em parceria com a Engineering do Brasil, redesenhou a arquitetura com uma abstração digital da operação, utilizando o conceito de microsserviços e APIs. Desenvolvida em apenas 60 dias por uma equipe de 30 profissionais, a nova plataforma simplificou a interface com os sistemas legados e viabilizou a disponibilização de dados em tempo real. Além disso, possibilitou o compartilhamento de dados com empresas parceiras – como fornecedoras de serviços de valor adicionado (SVA), OTTs e empresas de call center – e a criação de novos produtos digitais.

Para Marcelo Amar, CIO da Nextel, anova plataforma deu grande agilidade à operação e atendeu às demandas das áreas de negócios. “A arquitetura baseada em microsserviços oferece escalabilidade, resiliência, autorrecuperação e flexibilidade. Além disso, o projeto contou com metodologias ágeis, tecnologias inovadoras e com o conceito de DevOps, o que assegurou resultados imediatos para toda a companhia”, destaca o executivo.

Para Filippo di Cesare, CEO da Engineering do Brasil, “Este projeto com a Nextel confirma, mais uma vez, a Engineering como o parceiro ideal para apoiar na transformação digital dos nossos clientes. O projeto mostrou a importância do nosso “Digital Transformation Framework” como nova ferramenta necessária para as empresas alcançarem os pilares fundamentais da jornada Digital, como a transformação da “Customer eXperience”, além da transformação dos “Processos Operacionais” e dos “Modelos de Negócios”, explica o CEO.

Inteligência Artificial: A batalha entre dados e algoritmos

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Por Filippo Di Cesare

Não há dúvida de que a Inteligência Artificial é um dos pontos tecnológicos mais efervescentes. Segundo o estudo do Gartner “O valor comercial da inteligência artificial em todo o mundo, 2017-2025”, é que o volume de soluções de negócios empresariais baseadas em plataformas de Inteligência Artificial crescerá drasticamente em todo o mundo, com um aumento de 70%, em 2018 em relação ao ano anterior. E isso pode triplicar em 2022, quando o negócio deve valer US$ 3,900 bilhões.

A explosão da Inteligência Artificial tem transformado profundamente a sociedade moderna, impulsionado pela capacidade computacional cada vez maior e as quantidades continuamente crescentes de dados e informações disponíveis hoje. Isso afetará todos os aspectos de nossas vidas e será uma das tecnologias mais disruptivas dos próximos anos.

Para mim, é claro que, como diretor de uma empresa voltada para auxiliar seus clientes na transformação digital, a adoção de soluções utilizando Inteligência Artificial é a base das atividades diárias e dos motivos de debate com colegas e clientes. Hoje, lendo a imprensa especializada e fóruns de discussão na Internet, parece haver uma batalha entre dados e algoritmos, para suportar os melhores aplicativos baseados em IA. É possível ler artigos que parecem ser quase expressões de facções opostas; tendenciosa de acordo com a preferência de dados sobre algoritmos ou vice-versa.

O que caracteriza a Inteligência Artificial do ponto de vista tecnológico é o método/modelo de aprendizagem com o qual a inteligência se torna habilidosa em uma tarefa ou ação (daí a distinção entre os vários Machine Learning, Aprendizagem Profunda, etc). Portanto, dados quanto os algoritmos são necessários para o desenvolvimento de uma aplicação baseada em IA.

Existe realmente uma batalha entre dados e algoritmos?

Já faz muito tempo desde que deixei a Faculdade de Ciências Estatísticas em Bolonha (Itália), mas com todos os investimentos que estamos fazendo na empresa no campo de Machine Learning e Inteligência Artificial em geral, eu estou frequentemente envolvido nessas áreas em interessantes discussões de projetos com meus colegas, que lideram o departamento Digital, e felizmente são muito mais experientes do que eu.
Do meu ponto de vista, se é verdade que – como afirma Geraldo Salandra – “Inteligência Artificial é o foguete, mas os dados são o combustível”, também é verdade e inegável que a IA é uma combinação de dados e algoritmos.

Não há dúvida de que sem combustível (ou seja, dados) você não vai a lugar algum, mas tenha em mente que também é verdade que a escolha do algoritmo correto pode compensar a má qualidade dos dados, e é igualmente certo que escolher um algoritmo errado pode empobrecer os efeitos de excelentes dados.

Devemos assumir que os dados são mais importantes que os algoritmos?

Eu não acho que é sempre assim. Eu entendo o valor fundamental da infraestrutura de dados e análise para alimentar os algoritmos de Inteligência Artificial.

Em nossa experiência cotidiana, “coleta e preparação de dados” são, de fato, as atividades que requerem mais tempo para o desenvolvimento de aplicações baseadas em Inteligência Artificial, comparadas com aquelas para a seleção e desenvolvimento de um modelo. É por isso que investimos muito para fornecer aos nossos clientes a melhor infraestrutura de dados para alimentar e treinar algoritmos.

Mas nos algoritmos é necessário um ótimo trabalho: ninguém pode dizer com certeza qual algoritmo terá o melhor desempenho sem antes ter tentado diferentes. Elaborar e comparar algoritmos e modelos para escolher os adequados é uma atividade crucial para definir o sucesso de uma solução de IA:

– Qual algoritmo devo usar?

– Quantas horas de treinamento de algoritmo tenho à minha disposição?

– Qual é o tipo, a qualidade e o tamanho dos dados disponíveis para mim?

A qualidade do conjunto de dados influenciará diretamente o sucesso do modelo preditivo. Com foco nos dados, é possível transformar um banco de dados ruim em um que vale a pena ser usado na aplicação da Inteligência Artificial, mas também é essencial escolher o algoritmo e modelo corretos que se ajustam aos dados disponíveis e que são consistentes com os dados dos objetivos de negócio.

Aqui estamos nós: o negócio. A palavra que muitas vezes falta nos artigos que li, onde a prioridade dos dados sobre os algoritmos é debatida ou vice-versa, são precisamente “negócios”. A disponibilidade de uma grande quantidade de dados de boa qualidade e algoritmos relevantes permite melhores informações e aplicações; mas obter esse tipo de dados e algoritmos não é apenas uma questão técnica: habilidades empresariais profundas são necessárias para gerar valor significativo e aplicativos de inteligência artificial para empresas.

Dados e algoritmos não se opõem, mas são aliados em uma estratégia orientada para os negócios.

Filippo Di Cesare, CEO da Engineering do Brasil – empresa do Grupo Engineering, multinacional italiana líder em Transformação Digital

Transformação Digital: Sua empresa realmente está no caminho certo?

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Por Freddy Pelucio

Quando questionadas sobre a jornada da Transformação Digital, praticamente todas as empresas afirmam ter iniciativas neste sentido, mas será que estão realmente no caminho certo? Ou estão apenas fazendo pequenas melhorias usando tecnologias inovadoras? Como saber se sua empresa está trilhando o caminho para a verdadeira Transformação Digital? A Transformação que deixará a organização totalmente alinhada e harmonizada ao Mundo Digital.

Para que a Transformação Digital seja real e efetiva, é necessário que seja transformadora! A “transformação digital” está mudando profundamente a sociedade onde vivemos e os mercados onde as nossas empresas atuam com uma rapidez nunca vista antes na história. As empresas devem transformar-se nesta mesma velocidade, mudando os processos produtivos, modificando os serviços existentes, criando novos ecossistemas, novos serviços, produtos e modelos de negócio, tendo como ponto central de sua estratégia a experiência do cliente, tornando-se uma empresa verdadeiramente digital. Trilhar o caminho da transformação digital, ou seja, passar a ter modelos de negócios digitais significa, necessariamente, passar por uma mudança radical dos processos organizacionais.

Para que a transformação seja uma a realidade, é fundamental que aconteça uma mudança de mindset cultural em toda a organização. É preciso repensar as ações dentro da estrutura e também revolucionar o seu próprio mercado. É necessário o despertar da criatividade e a inovação.

As abordagens derivadas do mundo do software estão se espalhando cada vez mais e parecem necessárias, dentro dos novos modelos organizacionais, para incentivar o trabalho em equipe e colaborativo entre os diferentes profissionais e habilidades de nossas empresas. Em contrapartida faz-se necessário adotar equipes e organizações separadas dentro da mesma empresa durante a jornada da Transformação Digital.

A existência de times distintos, trabalhando de forma bimodal, é imprescindível neste cenário, de forma que uma frente tenha foco no planejamento e execução das etapas definidas no plano da Transformação Digital, no amanhã, e a outra frente esteja focada na execução e manutenção dos processos e sistemas atuais, no hoje.

Um ponto crucial neste momento é o estabelecimento de parcerias estratégicas com empresas que detenham conhecimento das tecnologias necessárias alinhadas às necessidades do negócio. O apoio de um parceiro na condução do mapeamento e identificação do nível de maturidade destas empresas em relação às tecnologias disponíveis e quais são mais adequadas aos objetivos da organização, é um dos pilares de garantia da sustentação do Roadmap das ações de transformação. Além disso, o auxílio à identificação e priorização dos temas a serem abordados em planos de ação na jornada, de modo a garantir a convergência aos objetivos estratégicos da organização, é determinante.

A área da Tecnologia de Informação e Automação tem um papel fundamental e pode ser o grande facilitador desta operação. Este é o time que conduzirá as estratégias para aplicação e utilização das ferramentas necessárias para o cumprimento dos objetivos de negócio da empresa. Soluções como inteligência artificial, paperless, chatbot, APIs, machine learning, cloud, big data, analitycs, predictive & prescritive maintenance, real-time, OEE, Iot, CRM, customer experience, entre outras, não se traduzem em ações de transformação digital caso não sejam alinhadas aos objetivos estratégicos do negócio. Por este motivo a importância do parceiro que além de conhecimento de tecnologias, conheça o negócio do cliente.

Outro ponto importante é que a Transformação Digital nas indústrias automobilísticas deve atuar em duas frentes: dentro da fábrica, com foco na excelência operacional do processo produtivo, e fora dela da fábrica, com ações 100% focadas na experiência do cliente.

Dentro da fábrica, soluções integradas que possibilitem avaliação de indicadores em tempo real, integração da cadeia de fornecedores às montadoras, descentralização dos processos decisórios, sistemas modulares, digitalização, manufatura ágil, entre outras, são exemplos das ações necessárias que devem ser tomadas internamente sempre orientadas aos objetivos de negócio para construção da transformação digital.

Ao mesmo tempo, do lado de fora da fábrica, os objetivos, processos e soluções devem ser totalmente orientados à experiência do cliente, isto porque o veículo não é mais somente um bem de consumo e sim um provedor de serviços e satisfação aos usuários.

E para que esta integração entre o cliente e a manufatura ocorra de forma eficaz, inteligente e na velocidade necessária, processos digitais são essenciais.

Muitos acreditam que já estão dentro dessa jornada, mas infelizmente estão apenas aperfeiçoando alguns processos de maneira não digital e não verdadeiramente investindo em Transformação Digital com um plano, objetivos e caminhos bem definidos. E então? Sua empresa, está no caminho certo para a Transformação Digital?

Freddy Pelucio, Executivo de Negócios – empresa do Grupo Engineering, multinacional italiana líder em Transformação Digital

Engineering compra Infogroup da Intensa Sanpaolo

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A Engineering ­­– multinacional italiana fornecedora de soluções e serviços de TI – e a Intensa Sanpalo assinaram um acordo, no qual a Engineering passa a ter 100% do capital da Infogroup. O contrato presume, entre outras coisas, manter o número de colaboradores e criar uma relação comercial entre Intensa Sanpaolo e a Infogroup. A transação está sob aprovação dos órgãos competentes e está prevista para ser concluída até o final deste ano.

A infogroup é uma empresa voltada para serviços de TI para o setor financeiro e o volume total dos negócios da Infogroup nos seus escritórios nas cidades de Florença e Moncalieri, na Itália, chega a aproximadamente 70 milhões de euros.

Cerca de 70% dos negócios da Infogroup vem do mercado financeiro e os outros 30% são oriundos de serviços de banca e seguros, loyalty / e-commerce e serviços de informação financeira. A Intesa Sanpaolo foi aconselhada pela EY e Studio Legale Pedersoli.