Carol é o nome da plataforma de dados de qualidade e inteligência artificial (IA) da TOTVS. A novidade pretende aprimorar a propriedade dos dados nas organizações e ampliar a capacidade de análise e a velocidade de tomada de decisões diante de um volume crescente de informações. Carol também tem capacidade de atuar como uma assistente virtual, respondendo perguntas e oferecendo insights de negócios para maior velocidade, precisão, confiabilidade e individualização nas decisões de negócios.
Uma das aplicações desenvolvidas com a plataforma de IA foi com a Bematech, empresa do Grupo TOTVS de dispositivos inteligentes e IoT. Partindo do Bemacash, solução para ponto de venda voltada aos micro e pequenos varejos, a Carol passou a receber dados das vendas realizadas pelos clientes através de componentes de IoT com extrema velocidade, performance, segurança e privacidade. Com milhões de recibos sendo processados por dia, a primeira ação tomada pela plataforma é o saneamento e a qualificação desses dados. Por exemplo, somente o produto Coca-Cola foi registrado de 986 formas diferentes pelos estabelecimentos analisados. Utilizando técnicas de Deep Learning, Algoritmos Genéticos e Redes Neurais, a tecnologia consegue entender que todos são refrigerantes produzidos pela mesma empresa com diferentes sabores e tamanhos.
O próximo passo então é utilizar o engine de Machine Learning para levar insights de negócios a esses comércios. Desta forma, os empresários podem entender como eles estão se saindo no seu segmento em comparação aos concorrentes da região, qual a previsão de vendas baseada em eventos externos, como clima e feriados, e até planejar uma expansão.
À medida que a plataforma recebe novos dados, mais ela aprende e conhece melhor aqueles setores. A capacidade infinita de aprendizado também é acelerada a partir das APIs abertas da ferramenta, permitindo que qualquer pessoa ou empresa ensine novas habilidades e crie modelos em cima da Carol. Assim, conforme alguém ensiná-la, os demais clientes também se beneficiarão dessa inteligência, abreviando a evolução e os benefícios do uso da inteligência artificial.
“Aos poucos todas as nossas soluções TOTVS incluirão ciência de dados e inteligência artificial. No entanto, continuamos precisando de pessoas para garantir que os modelos sejam frequentemente melhorados e que a máquina aprenda constantemente. Portanto, o futuro é a combinação entre soluções e plataformas simples e modernizadas em conjunto com inteligência artificial e pessoas. Só assim será possível obter os melhores resultados”, afirma Vicente Goetten, diretor executivo do TOTVS Labs.
Equipe de dados
A companhia montou uma equipe de cientistas de dados e engenheiros de inteligência artificial com passagens em grandes empresas de vários setores e alguns com com PhD. O time foi responsável pelo desenvolvimento da plataforma, sob supervisão do TOTVS Labs, laboratório de inovação da companhia no Vale do Silício, EUA.
Essa equipe está responsável por identificar oportunidades para a IA da TOTVS. O setor de Educação chamou a atenção neste sentido por apresentar altos índices de evasão, chegando a superar 50% em alguns cursos do Ensino Superior. A estatística reflete não só em perdas financeiras para a instituição, mas em problemas sociais para o País ao afastar a população do acesso à educação, um processo-chave para uma sociedade melhor. Com objetivo de evitar este cenário, o Carol Retenção de Alunos foi criado juntamente com uma grande universidade privada de São Paulo.
Tudo teve início com a unificação dos dados da instituição através dos conectores da plataforma. Informações de professores, alunos, notas e histórico escolar foram levantados sem precisar de nenhuma integração. A partir disso, o time de cientistas de dados modelou os algoritmos de identificação de evasão escolar para que a ferramenta pudesse evoluí-los utilizando fontes externas, como redes sociais, outros sistemas – da TOTVS ou não –, na nuvem ou on premisse, para citar alguns exemplos. Agora, basta perguntar à Carol, por meio de um aplicativo com reconhecimento de voz ou texto, para saber quantos alunos correm o risco de abandonar a universidade ou um curso específico e qual seria o impacto financeiro dessa evasão.
Além disto, a Carol também apresenta quais alunos têm risco de evadir e por qual motivo. O engine de Machine Learning recomenda também quais ações devem ser tomadas para que o aluno não cancele o seu curso.
Após dois anos de desenvolvimento, pesquisas e testes, a Carol continuará sendo enriquecida para ser disponibilizada em definitivo ao mercado, até o final do ano, com mais habilidades e para diversos segmentos.
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