Tom Soderstrom:
Sim, eu estava interessado na lei de IA da Europa, então você já falou sobre isso. Você terá compatibilidade para isso?
David Villaseca:
Sim, com certeza. Acho que temos uma abordagem para esses enormes requisitos de conformidade na Europa, que prioriza o ser humano. E a ideia é que estejamos alinhados, usando essa abordagem que prioriza as pessoas e que, por exemplo, tenhamos um modelo conjunto de governança de dados e inteligência artificial. Por exemplo, construímos um novo escritório de gerenciamento de dados que trabalha em conjunto com nossos colegas de trabalho para garantir que eles tenham os proprietários de dados corretos. Eu acho que esse é um elemento importante. E depois democratizações de dados e inteligência artificial. Estamos garantindo que todos os nossos colegas saibam como lidar com essas soluções de inteligência artificial. Oferecemos por exemplo, treinamento de habilidades digitais para cerca de 2.000 de nossos colegas. Desenvolvemos habilidades específicas e temos cerca de 250 cientistas de dados cidadãos que são especialistas em negócios, especialistas em processos, que agora usam nossas ferramentas de ciência de dados, ferramenta de inteligência artificial. Eu acho que isso é importante.
E com certeza é preciso estar em conformidade com a Lei de Inteligência Artificial na União Europeia. Esses regulamentos limitam especificamente o que pode ser feito e o que não pode ser feito com inteligência artificial. Além disso, construímos nossos próprios princípios éticos. Precisamos reduzir a complexidade dessa governança, e é por isso que construímos uma plataforma de governança e observabilidade de inteligência artificial. Acho que isso é interessante porque tudo foi construído 100% internamente. E tudo está focado na governança e na ideia de gerenciar os princípios éticos em todas as nossas soluções de inteligência artificial. Além disso, precisamos ter a abordagem correta de percepção humana, garantindo que estamos criando as soluções certas em conjunto com nossos colegas e clientes. E, devido ao nosso compromisso com a sustentabilidade, precisamos garantir que, em todos os diferentes desenvolvimentos de inteligência artificial, otimizamos o consumo de energia e reduzimos as emissões potenciais. Acho que isso é algo muito importante sobre como podemos aproveitar essas regulamentações e ir além da conformidade.
Tom Soderstrom:
Minha experiência anterior foi como diretor de inovação tecnológica do Laboratório de Propulsão a Jato, que faz parte da NASA. E você mencionou cientistas cidadãos. Foi um alívio ouvir isso! Cientistas cidadãos podem fazer muitas coisas. Essa turma pode ajudar você e, essencialmente, são mão de obra gratuita, mas querem participar, querem fazer coisas boas. Como eles obtêm acesso? Como você dá a eles acesso para fazer coisas boas?
David Villaseca:
Acho que combinamos diferentes abordagens. Primeiro, trata-se de desenvolver suas habilidades digitais e de inteligência artificial. Portanto, há muito treinamento para isso. E precisamos ter certeza de que estamos fornecendo as ferramentas e soluções certas. Por exemplo, criamos uma fábrica de IA generativa onde podemos desenvolver a assistência e os agentes certos para capacitá-la e ajudá-la. Criamos essa plataforma e essa fábrica com base na IA generativa para garantir que possamos ajudar, reutilizando os modelos certos e fazendo isso de forma eficiente.
E, voltando ao ponto da sustentabilidade, selecionamos as melhores soluções de LLM. E não apenas em termos de custo ou precisão, mas também em termos de consumo de energia. Estamos capacitando, por exemplo, com assistência aos trabalhadores de campo em postos de gasolina ou nos parques de energia. E acho que isso é muito útil para que eles cheguem aos procedimentos corretos. E também estamos ajudando nossas equipes de engenharia ou até mesmo de RH. Acredito que estamos aproveitando esses cientistas de dados cidadãos e todos os colegas em várias oportunidades diferentes.
Tom Soderstrom:
Você mencionou algo interessante que são diferentes modelos de LLM. É claro que nós, na AWS, não acreditamos que exista uma única regra para tudo. Na verdade, cada modelo de linguagem grande melhorará e inovará, e nossos clientes escolherão o melhor para seu caso de uso. No total, quantos modelos de linguagem você acha que vai usar?
David Villaseca:
Acho que onde estamos lançando, realmente expandimos nossa capacidade em apenas alguns anos. E, quando a Amazon compartilha que tem uma nova solução e um novo modelo básico como o Amazon Nova, podemos, em tempo real, comparar nossas diferentes soluções e escolher a melhor para nossas necessidades. Acredito que no futuro poderemos ter diferentes LLMs. Porque agora temos diferentes LLMs para diferentes necessidades. Às vezes, talvez você também precise de algo mais barato em termos de escala. Às vezes, você precisará ter modelos mais avançados e acho que, em última análise, precisamos ter certeza de que somos os donos dessa decisão. Acho que essa é a melhor parte, por exemplo, da nossa colaboração em nossa plataforma de IA generativa com a solução Amazon Bedrock. Acho que é muito útil escolher e selecionar o melhor modelo de LLM para cada aplicação.
Tom Soderstrom:
Pois é. E você aprenderá muito e o mundo aprenderá com seus experimentos. A outra coisa que testemunhamos com a IA generativa é que ela traz de volta a importância dos dados. E é claro que estamos falando de muitos dados. O que você pode compartilhar sobre a quantidade, a estratégia e a variedade de dados, e como isso afeta o que você vai fazer?
David Villaseca:
Concordo que aprendemos que é essencial garantir que todas as soluções de inteligência artificial sejam construídas sobre uma base sólida de dados. E no nosso caso na Moeve, trabalhamos nos últimos seis anos em nossa jornada para a nuvem. E desenvolvemos cerca de 400 soluções baseadas em dados. E estamos trabalhando em 12 domínios de dados. Temos muita experiência nessa área de estratégia de dados. E acho que isso não é suficiente.
Neste momento, por mais que estejamos usando inteligência artificial e obtendo um bom retorno sobre os investimentos nessa área, estamos aumentando nossos esforços na coleta de dados. Precisamos de mais dados sobre nossos diferentes pontos de contato, em nossos diferentes ativos.
E a qualidade correta dos dados é importante. No nosso caso, falei anteriormente sobre o departamento de gerenciamento de dados cuidar da qualidade dessas informações. E ter os metadados corretos é um dos elementos que precisamos levar em consideração sempre. É uma combinação de gerenciamento de dados e desenvolvimento da inteligência artificial.
Tom Soderstrom:
Muito bom. Isso parece muito interessante. Eu ouvi falar também da estratégia 2030 Positive Motion da Moeve. Me fale um pouco sobre isso. Me parece uma excelente iniciativa.
David Villaseca:
Sim, acho que a Positive Motion é uma visão sobre a transformação da Moeve. Estamos todos trabalhando com o mesmo propósito, e acho que temos esses fortes indicadores de que precisamos traçar um panorama dos negócios. Você estava dizendo que vendemos a maior parte dos nossos investimentos no segmento de upstream, e que estamos investindo para garantir nossa aposta em soluções como biocombustíveis e hidrogênio verde. Acho que isso é algo significativo. Com certeza estamos combinando os veículos elétricos com diferentes soluções em todo o mundo. E, por exemplo, o nitrogênio verde é muito importante para nossos clientes industriais e de transporte no mundo de B2B. Então eu acho que, afinal de contas, estamos apostando que seremos líderes na parte sul da Europa nessas energias sustentáveis. E isso é realmente um objetivo de todos nós. As equipes digitais e todos os nossos colegas, estamos trabalhando com a mesma visão. Acho que isso é realmente poderoso, o objetivo que compartilhamos.
Tom Soderstrom:
A missão é muito importante. Vou compartilhar uma história da NASA. Quando John F. Kennedy, o presidente, veio à NASA e disse: “Em 1962, vamos colocar um homem na lua. Não porque é fácil, mas porque é difícil”. Ele perguntou a um zelador: “O que você faz para a NASA?” E o zelador poderia ter dito: “Ajudei a torná-la limpa para os engenheiros”. Mas ele não respondeu assim. Ele disse: “Estou ajudando a colocar um homem na lua”. Ou seja, a missão estava claramente estabelecida. O que você diria que é a declaração de missão de Moeve?
David Villaseca:
Temos uma visão clara e queremos ter certeza de que estamos capacitando o mundo, diferentes setores, pessoas diferentes, com energia sustentável, para possibilitar esse crescimento, mas ao mesmo tempo para torná-lo sustentável. Acho que essa é realmente uma visão poderosa para nós. E essa ideia de Movimento Positivo reforça a ideia de que precisamos ter um impacto positivo e tudo o que estamos fazendo, nesses momentos, acho que é muito poderoso. E isso realmente nos ajuda a atrair talentos em...
Tom Soderstrom:
Sim.
David Villaseca:
habilidades digitais. Imagine por exemplo um cientista de dados, como é difícil contratar esse especialista. E o melhor é que podemos atrair esses talentos, porque temos essa visão, e também podemos atrair clientes conscientes que estão dispostos a transformar, seja B2C, sua própria mobilidade de forma sustentável, mas também os líderes de B2B, que eles precisam para transformar seus próprios setores. Na Europa, com esses novos regulamentos, que fortalecem a transição energética, temos muitas conversas com líderes de companhias aéreas. E eles nos perguntam: “Como podemos usar o combustível sustentável para companhias aéreas”, por exemplo, “O que estamos produzindo em suas novas usinas de biocombustível, para acelerar nossos negócios de forma sustentável?” Acho esse tipo de conversa muito interessante. E estamos co-criando com eles soluções baseadas em dados e inteligência artificial. E não apenas para habilitar nossa própria jornada de descarbonização, mas também para ajudá-los a capacitá-los em sua própria jornada de descarbonização. Acho que isso é muito poderoso e podemos expandir nossa visão da Positive Motion como uma visão compartilhada na sociedade. Eu acho que isso é muito poderoso.
Tom Soderstrom:
Uma pergunta que acabou de surgir na minha cabeça é que, quando conversamos com clientes que precisam passar por essa transformação digital em todo o mundo, é difícil mudar a cultura. O que você está achando disso? Tem sido difícil?
David Villaseca:
Acho que, no nosso caso, a primeira parte é a nova visão de que cumprimos essa nova missão em 2022, foi realmente o primeiro nível da transformação da cultura. Então eu acho que a cultura é realmente um trabalho difícil. Portanto, temos uma visão clara. O digital também tem sido outro nível, para acelerar essa cultura. Novos conceitos de design, ágeis e diferentes podem nos ajudar também a transformar nossa própria cultura. Afinal de contas, somos uma empresa com mais de 90 anos de história. Mas, ao mesmo tempo, temos apenas alguns anos de história com essa nova visão, e é realmente uma maneira poderosa de realmente nos capacitar conjuntamente.
Tom Soderstrom:
Portanto, a forte missão ajudará a fazer essa transformação cultural. Por ser uma empresa de 90 anos, é difícil mudar, como estamos vendo. Mas parabéns, você está no caminho certo.
David Villaseca:
Estamos trabalhando nisso.
Tom Soderstrom:
E você é o diretor digital, certo?
David Villaseca:
Sim.
Tom Soderstrom:
Então esse é o seu desafio.
David Villaseca:
Sim, acho que quando eu morava no Vale do Silício e recebi o convite dessa empresa, achei que era muito importante, porque estamos fazendo história. E então chamamos isso de transição dupla, mas é uma transição tripla. A transição dupla significa que precisamos acelerar a transição energética com a digitalização. Mas, em última análise, também estamos transformando os negócios. Acho que muitos colegas de diferentes setores estão passando pela mesma necessidade. Eles precisam se transformar. E os dados e a inteligência artificial são realmente uma fonte de capacitação para essa transformação. Acho que até mesmo os assistentes e agentes estão nos capacitando a compartilhar algumas ideias comuns. Acho que existem ferramentas realmente poderosas que estamos compartilhando com nossos colegas.
Tom Soderstrom:
Quando penso na transição tripla, eu gosto disso, isso é novo, eu não ouvi isso de ninguém.