“O que o mobile fez à Web 2.0 é o que a IA generativa fará à automação”

Para quem possa não conhecer, o que é a Kofax e o que é que faz?

A Kofax é uma empresa global de plataforma de automação inteligente para empresas. O que isso significa é que trazemos software desde as maiores empresas globais até ao mercado de pequeno e médio porte. Usamos principalmente parceiros para atender os nossos clientes mais pequenos e usamos uma organização de vendas diretas para atender os nossos grandes clientes corporativos.

O que trazemos como uma plataforma de automação inteligente e soluções orientadas verticalmente – como para contas a pagar, como para automação de documentos – é para ajudar os nossos clientes a entender dados não estruturados realmente complexos, a estruturar esses dados e, em seguida, distribuí-los por toda a organização, sejam aplicações de TI de terceiros – como todo o CRM, como Salesforce, ou ERP, como SAP – e ajudamos as organizações a incluir humanos no circuito. Nós, humanos, precisamos de tomar decisões com base nesses dados; fornecemos esse fluxo de trabalho digital.                                                                                                                          

Inevitavelmente, tudo isso ajuda a acelerar a velocidade da decisão, ajuda as organizações a tomar decisões mais rapidamente, com base nos insights desse conjunto de dados muito, muito complexo. Os grandes analistas, como as Gartner do mundo, dizem que cerca de 75% dos dados de uma empresa são dados não estruturados e não padronizados, o que significa que é muito, muito difícil entender esses dados. É nisso que nos especializamos e acho que é isso que os nossos clientes obtêm realmente da Kofax em termos de valor e da transformação digital em que estão inseridos.

De que maneira é que a automação está a ajudar as organizações a se alinharem com a execução nas diferentes áreas?

Uma das principais maneiras é que, nos últimos 20 anos, as empresas investiram e inovaram em tal grau de complexidade – porque compraram todas estas soluções pontuais best of breed, como costumavam dizer – que agora têm várias equipas diferentes sobre esse conjunto de soluções pontuais diferentes.

Essas equipas normalmente não veem o futuro da mesma maneira porque o veem da sua perspetiva. É preciso uma sobreposição de um tecido conector, se quiser, porque muitas das transações são de natureza muito global; começam talvez com um sistema de criação de empréstimos, fluem por um sistema de RH, um sistema de cadeia de valor, um sistema financeiro... sem um tecido conector, um fluxo de trabalho digital para trazer uma transação em todos esses diferentes stacks de identidade e pessoas que governam esses stacks de IT. O que se tem é uma transferência de dados de uma pessoa tirando-os de um sistema, entregando-os para outra divisão do departamento ou uma região responsável por diferentes elementos dessa transação global. Muitas vezes, é aí que está o atrito que atrasa o processo e atrasa o negócio. Especializamo-nos no que a automação em grande escala é realmente: remover o máximo possível desse atrito manual para ajudar o negócio a avançar e ser de facto um negócio digital.

De que forma é que a transformação dos sistemas de informação das organizações com cada vez mais serviços em múltiplas clouds está a alterar o panorama da automatização de processos? 

A Gartner estima que o gasto com automação pelas empresas tenha sido de 669 mil milhões de dólares em 2022. 669 mil milhões de dólares. Isto é um crescimento ano a ano de cerca de 11,5%. Novamente, isto são tudo números da Gartner.

Se pensarmos nisto, é enorme. Para onde estão a ir estes valores? Parte disso está a ir para soluções SaaS, soluções de software como serviço. As soluções SaaS oferecem algum nível de configuração, mas quase nenhum de personalização. Para empresas muito grandes com necessidades muito específicas, que precisam desenvolver soluções de automação proprietárias porque têm ambientes muito complexos, as soluções SaaS só podem ser dimensionadas até certo ponto, porque, novamente, não são personalizáveis. Acede-se a um URL e basicamente utiliza-se o software disponível, não o personalizando.

Claro que parte desses 669 mil milhões de dólares vão para gastos em automação empresarial para soluções SaaS, muito orientadas para soluções pontuais, sem necessidade de personalização, porque é globalmente padronizado em termos de como fazer esse processo.

O que estamos a ver é a elevação da plataforma. Com Platform-as-a-Service, a diferença é que com a plataforma é possível personalizar, é isso que é suposto fazer, construir soluções fora da plataforma. As empresas podem criar essas soluções proprietárias e personalizá-las utilizando uma plataforma.

Acho que estamos a ver muitas das empresas não a ir necessariamente para a solução best of breed, mas a racionalizar os seus fornecedores para um conjunto menor. O que isso normalmente significa é que um pouco menos de SaaS – há um termo muito técnico, ‘Saasturation’, a saturação de soluções SaaS – e como não pode ser personalizado é preciso descobrir como misturá-los e fica muito, muito complicado.

Considera-se que uma plataforma tem esse nível de flexibilidade, onde é possível criar essas soluções de automação proprietárias que podem abranger diferentes unidades de negócios e casos de uso.

Muitas dessas plataformas, incluindo a Kofax, são criadas para um ambiente de cloud híbrida. Na Kofax, oferecemos uma versão de nuvem pública onde os clientes podem usar a cloud da Kofax, podem terceirizar toda essa infraestrutura de IT e ainda podem ter o mesmo nível de personalização. Também oferecemos suporte a cloud híbrida, suporte a todas as clouds privadas, que, em grande parte, é através da conteinerização. Então começa-se a pensar em Docker, em Kubernetes; é isso que permite que a Kofax seja implementada numa instância de cloud privada e na cloud de escolha dos clientes.

Quando entrei na Kofax há cinco anos, essa era a estratégia de cloud que queria implementar. Levámos alguns anos para lá chegar, mas já lá estamos há alguns anos. É assim que vemos os nossos grandes clientes empresariais a realmente consumir se precisam desse nível de flexibilidade. O que isso permite é que agora racionalizassem essas soluções SaaS definidas para menos fornecedores, porque percebem que essas plataformas podem criar soluções SaaS. É quase como uma fábrica SaaS onde se podem construir essas soluções pontuais e implementá-las nas unidades de negócios. Essa é a flexibilidade que as grandes empresas estão a procurar para aumentar a sua velocidade de decisão e se mover mais rapidamente como um negócio digital.

Temos assistido a um aumento da utilização de inteligência artificial por parte dos cidadãos comuns. A Kofax já utiliza IA há vários anos para otimizar e automatizar processos. Como vê este crescimento de utilização de IA por parte das organizações?                                           

Acabámos de encerrar um roadshow global com clientes; fizemos Sydney, Singapura, Dallas, Paris e Frankfurt. O tema central foi a IA generativa é automação ‘turbocharged’. Não está a substituir a automação; é a automação ‘turbocharged’. Temos grandes instituições financeiras como a Goldman Sachs que estão a dizer que a jornada da IA está a adicionar 150 mil milhões aos 669 mil milhões de dólares da Gartner, basicamente correspondendo a 20% das despesas globais atuais e estamos apenas no início.

Temos a Deloitte a dizer que o mercado de IA generativa deste ponto em diante até a futuro previsível provavelmente duplicará a cada dois anos na próxima década. Recentemente, o Financial Times divulgou que o capital de risco investiu mais de dois mil milhões de dólares apenas em IA generativa, e estamos apenas a começar; 2023 está realmente a aquecer.

Usamos IA generativa como tema central e como estamos a acelerar a inovação na Kofax. Estamos a lançar IA generativa na nossa plataforma de automação inteligente chamada Total Agility e será lançada no primeiro trimestre de 2024. Apresentámos um teaser inicial, essencialmente uma demonstração ao vivo em todas as cinco áreas identificadas de como seria e o que é que os nossos clientes podem esperar de nós.

Se se lembrarem, no início, talvez em 2004, estávamos a migrar para a Web 2.0. A Web 1.0 era, obviamente, apenas páginas estáticas onde não se podiam realmente interagir. Podíamos ir lá, ver os dados e, em seguida, colocá-los offline e tomar decisões. Mas a Web 2.0 foi realmente uma aceleração porque podíamos interagir com os dados, podíamos deixar comentários, esses comentários melhorariam experiências futuras, produtos e serviços para fazer recomendações. Tornou-se realmente interativo.

Houve um momento ‘turbocharged’ na Web 2.0 em 2004 quando a revolução móvel começou a firmar-se. O mobile acelerou a Web 2.0. Vamos pensar nas empresas que estavam por aí na Web 2.0. Tínhamos MySpace, Blockbuster… eles viram o mobile tal como todos e decidiram não agir. Talvez tenham pensado que era um exagero, não tinha substância suficiente, mas não agiram. Obviamente foram embora; os seus modelos de negócios tornaram-se arcaicos quase da noite para o dia, abriram falência e foram embora.

Tínhamos empresas que eram empresas da Web 2.0 como as Amazons e os Facebooks do mundo; olharam para o mobile, pensaram que havia algo ali, criaram aplicações móveis e aceleraram o seu modelo de negócios. E também tínhamos empresas mobile nativas, como a Airbnb e a Uber, que nasceram durante a era de 2004.

Acho que o que o mobile fez à Web 2.0 é o que a IA generativa fará à automação. Existem empresas que estão a testemunhar esta onda de inovação à volta da IA generativa e têm de tomar uma decisão. Isto é real ou é hype? Se disserem que é hype e ignoram, têm o potencial de ser o MySpace e o Blockbuster. Se entenderem efetivamente do que se trata e como podem realmente levá-lo às massas, aos seus clientes, para criar valor, acho que podem acelerar os seus modelos de negócios. Esse é o campo em que a Kofax claramente vai estar. É por isso que fizemos o roadshow global e mostrámos exatamente o que é e para o que estamos a construir. Não temos o futuro claro ou mapeado, mas o que sabemos é que estamos na direção correta. 

Indo ao ponto anterior sobre a democratização da automação, para os cidadãos developers, os construtores de negócios, já não são apenas os técnicos. Nos anos 80 foi lançado o Windows. A grande melhoria do Windows foi a GUI [Graphic User Interface] onde se podia começar a interagir com os dados arrastando e soltando objetos em vez de ter de criar código. Essa foi uma enorme revolução. Acho que a linguagem natural é a nova GUI. Agora, nem é preciso arrastar e soltar objetos para construir soluções.

Mostrámos isso na nossa plataforma de Total Agility no último mês, onde se poderá interagir com a nossa plataforma através de linguagem natural, o que significa que vamos permitir que os nossos clientes tragam qualquer licença que desejarem para qualquer modelo de linguagem – OpenAI, ChatGPT, Google Bard, seja qual for o modelo que desejam utilizar –, trazer a licença para a nossa plataforma e basicamente conectá-la e conversar com a plataforma.

Os clientes vão poder escrever ‘quero iniciar um processo de empréstimo automóvel’ e o que o Total Agility vai fazer é interagir com o LLM – que tem 35, quase 40, anos de Internet, de processamento de empréstimos automóveis, os best in class, qual é o processo final. Todos os modelos de dados já foram desenvolvidos, estão aí, algures, e os modelos de linguagem encontram, trazem-no e indicam ao Total Agility para construir um processo end-to-end para criarem os formulários que são necessários de ser colocados de forma que um humano possa interagir com a nossa plataforma e depois vai construir os modelos de dados necessários para iniciar o processo de empréstimo. Tudo isto numa questão de segundos e apresentado ao utilizador final. Como se pode imaginar, um developer técnico pode escrever isso, assim como um developer não técnico, um business builder ou um cidadão developer. Agora, isso vai ser uma resposta a 100%? Não, mas vai ser a 70, 80, talvez até 90%. É um acelerador enorme.

Isto é acelerar a automação, não é canibalizar, não é colocá-la de lado e dizer que isto é a próxima grande coisa. É uma adição. Vemos isto a acelerar a automação. Nos eventos que fizemos, perguntei à audiência quão valioso seria a IA generativa na aceleração da sua estratégia de automação: extremamente valiosa; moderada; ou nada valiosa. Globalmente, 82% disseram que será extremamente valiosa. 17% moderadamente valiosa e 1% disse, de facto, nada valiosa

Isto não é como a onda do robotic process automation há dez anos onde houve muito hype e não se podia escalar muito porque só se consegue lidar com dados standard estruturados – dos quais apenas 25% dos dados da empresa o são. Isto é completamente diferente. 

De encontro ao que disse, na atividade da Kofax como sentem que tem sido o balanço, nos vossos clientes, entre a automatização de processos e o redesenho desses mesmos processos – por outras palavras, se ao iniciarem um projeto de automatização, as organizações também os repensam, e quão profundamente, ou antes, automatizam o que existe?

Vemos isso todos os dias, mas diferenciava entre quem está a conseguir fazer as coisas corretas e quem está a ter dificuldades. Um fator crítico que faz avançar e ter progresso é tomar decisões e agir, em vez de continuar a olhar para o problema.

Os meus primeiros 20 anos de carreira foram passados no exército norte-americano, nos Marines, e a forma como treinam todos os militares é com algo muito, muito simples. É tomar decisões depressa porque cada pessoa só consegue tomar um determinado número de decisões e não se pode parar. Há decisões simples – como o que vou tomar ao pequeno-almoço – e há decisões complexas – como o que vou priorizar estrategicamente para completar a minha missão.

Ensinaram-nos – e ainda utilizo hoje, como Chief Strategy and Growth Officer numa grande empresa mundial de software – o OODA loop; significa observar, orientar, decidir e agir. Essencialmente, em todas as tarefas que se fazem diariamente – e provavelmente fazemos mais de cem por dia – devemos observar o que é a tarefa e o que procuramos completar; depois devemos orientar os vários dados à volta da tarefa; decidir o que fazer com esses dados; e, por fim, agir, tomar a ação. Muitas pessoas no OODA loop ficam parados no observar e, talvez, cheguem ao orientar, mas ficam assoberbados com a orientação dos dados, o que faz com que a sua capacidade de decidir e agir fique comprometida.

O que nos ensinam nos Marines é a passar rapidamente pelo OODA loop: não ficar parados, não ficar paralisados pelos volumes de dados, passar pelo barulho, tomar uma decisão e seguir em frente. E se for a decisão errada, então aplicar novamente o OODA loop para remediar a situação. Se ficarmos parados no ‘O’, não conseguimos definitivamente tomar uma ação.

É isto que vejo com as empresas que estão a avançar e a progredir. Têm uma boa liderança de governance que força a máquina a trabalhar neste OODA loop muito rapidamente. Não têm medo de falhar, não têm medo de cometer um erro; as pessoas assumem e resolvem. Mas trabalham estas decisões rapidamente.

Portanto, sim, há obviamente uma evolução em todos os modelos de negócio, nada é estático. Mas onde vejo as pessoas a ter problemas, as empresas a ter muitos problemas é que olham para isto e pensam que é um problema muito grande, de que se vão reformar num par de anos e que o esforço não compensa e simplesmente não fazem.

Tradicionalmente, os serviços financeiros são a área que mais pode beneficiar da automatização de processos e RPA, mas que outros setores começam a olhar para RPA e que podem beneficiar da tecnologia?

Vemos robotic process automation quase como uma funcionalidade dentro da nossa plataforma de automação inteligente. Temos um workflow de automação no core da nossa plataforma e plugin de RPA como uma funcionalidade, uma vez que RPA está pensada para endereçar a automação de tarefas, não para acabar com a automação de processos. Mas dentro de um processo podemos ter centenas de tarefas; essas tarefas são ‘if then else’. RPA é suposto ser aplicada em regras baseados em processos repetitivos. O modelo de negócio está sempre a evoluir e mais rápido do que nunca. RPA serve um propósito, mas vemos como uma peça do puzzle, não como o puzzle.

Temos quatro prioridades de indústrias. Claro que temos clientes em quase todas as indústrias do mundo, mas temos quatro prioritárias. A primeira é serviços financeiros, banca e seguros. A segunda é saúde. A terceira é setor público – que, como sabemos, tipicamente está uma década atrás, mas há trabalho a fazer e vemos o setor público comprometido e a mover na direção certa – e depois cadeia de valor, algo mais horizontal.                                                                                                                              

Para a Kofax, a cadeia de valor é vista como manufatura, transporte e logística e retalho. Essas três indústrias juntam-se essencialmente para formar o nosso quarto vertical prioritário, que é a cadeia de valor. 

Qual é o conselho que deixa para os CIO que estão no seu processo de transformação digital?

Olharia de duas maneiras. Uma mais de alto nível, para C-Suite, e outra um pouco mais tático, para os líderes de unidades de negócio que precisam de tomar ações e se calhar estão a programas o orçamento do ano.

Para o C-Suite, os CIO e os boards, a Morgan Stanley tem um roadmap muito bom. Basicamente usar o ciclo de investimento mobile que começou em 2010 para fornecer uma direção correta da criação de valor para a IA generativa. Este roadmap diz que há claramente três ondas de monetização. A primeira foram os semicondutores – a Qualcomm, a ARM. Foram os semicondutores que verdadeiramente beneficiaram em primeiro lugar do investimento mobile porque eram necessários para fazer os chips; parece muito semelhante ao que a Nvidia está a passar agora.

A segunda onda foram as empresas de infraestruturas e dispositivos – a Samsung e a Apple. É muito semelhante ao que está a acontecer na IA generativa com o que a Microsoft Azure anunciou nos seus resultados trimestrais e onde preveem que a IA será o negócio mais rápido a chegar aos dez mil milhões de dólares.

A terceira onda chega cerca de quatro anos após o início e são os software e serviços. No ciclo de investimento mobile, esta terceira onda foram a Google e a Amazon. É aqui que a Kofax está. Estou a ajudar o meu CEO e o meu board a pensar como nós, na Kofax, vamos participar na criação de valor de IA generativo. Temos de tomar decisões agora, mas não podemos esperar monetizá-las imediatamente.                                                                                                                                   

Se olharmos para a primeira onda, a Nvidia está agora claramente a monetizar, o que significa que o relógio já começou. A segunda onda já fala de previsões dos maiores crescimentos de receita de uma unidade de negócio de sempre. Vemos muitas empresas de software, todas as empresas do nosso espaço, a chegar ao mercado e a falarem de como vão permitir os seus clientes trazer os seus modelos de linguagem e, seja através de um conector ou um modelo de licenciamento plug and play, integrar os seus sistemas com o Total Agility da Kofax. Isso é o que diria ao C-Suite: olhar para o ciclo de investimentos mobile como um caminho a seguir.

Depois, olhando especificamente para o que podemos fazer hoje. Tenho o que chamo de Operating Model Assessment, ou OMA, para líderes de unidades de negócio. Essencialmente diz onde devo começar, onde devo aplicar os meus gastos, esforços e recursos de automação. Há três partes nisto. A primeira parte é determinar onde há um fit para automação no seu ponto mais inicial. A segunda parte é operar o modelo de assessment, qual é o nível de esforço para de facto automatizar? É simples, baixo, médio ou alto? E tenho atributos para determinar o processo de candidaturas que fazem sentido para automatizar.

O terceiro ponto é, ok, estamos prontos para a automação, sabemos que há um certo grau de complexidade, de que vai tomar um determinado tempo e determinados recursos. O terceiro ponto é qual é o retorno sobre o investimento esperado, desde o tempo de pagamento, até à melhoria operacional, ao impacto na força de trabalho. Isto permite aplicar recursos de uma forma muito standardizada. De outra forma, temos pessoas a aparecer com ideias aleatórias que basicamente gastam recursos da empresa.