Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
EP 08
IA na Smart Fit para personalização, atendimento e crescimento
Como a IA tem sido aplicada na personalização de treinos, no atendimento via chatbot, na captação de novos alunos e na transformação da jornada do cliente.
12 maio 2025 
CONVIDADO
Alexandre Gregianin
Smart Fit
Transcrição do episódio
Olá, muito bem-vindos! Meu nome é Fred Pericini, sou sócio fundador da agência F2F e Gaspers.ai. Tô aqui com o Fih Filipe Xavier, Head de Comunicação da GE Healthcare e meu parceiro co-host aqui nesse projeto. E aí, Fih, vamos para mais uma?
Mais uma. Hoje episódio especial. Todos os episódios são especiais, mas esse talvez a gente tá unindo aqui, Fred, é o que a gente ainda não uniu, que é um mercado em ângulo para expansão com a profissão, a área que cobre com mais propriedade AI. Então vai ser uma conversa muito interessante e vamos mergulhar nesse universo de possibilidades. Antes disso, a gente quer ouvir quem é você, Alexandre. Conta pra gente.
Boa, obrigado aí pelo convite, Fred, Fih. É muito legal poder falar com vocês aí sobre o mundo de IA. Bom, Alexandre Greganin, atualmente CTO do Grupo Smart Fit. Trabalho aí com tecnologia tem praticamente 20 anos, sou entusiasta de tecnologia, Eu fiz colégio técnico e desde que eu fiz a primeira aula de programação no colégio técnico eu sabia que eu queria trabalhar com tecnologia, com software, desde o primeiro momento, né? E eu basicamente pautei minha carreira trabalhando em algumas startups, algumas no Brasil voltadas para o mercado imobiliário, desenvolvendo software para o segmento de real estate. Depois eu trabalhei em algumas empresas americanas Na época que nem falava sobre trabalho remoto, eu já estava trabalhando remotamente aqui do Brasil para empresas gringas. E depois, em 2009, eu entrei no Grupo Smartfit com a intenção de montar a estrutura básica de software que viria a ser a Smartfit. Naquela época eu não imaginava que a empresa ia virar esse elefante gigantesco aí, presente em tantos países na América Latina. E fiz basicamente a minha carreira lá, fui ascendendo dentro da organização até virar diretor-geral de tecnologia e tô ajudando o grupo.
Alê, traz alguns números sobre a SmartFit aqui para nós. Quantas unidades, quantas que abriu no ano passado, quantos alunos?
Boa, vou falar uns big numbers aqui para eu não errar e falar os números imprecisos, né? Mas a gente bateu o recorde de aberturas ano passado, foram 300 aberturas de academias. É o maior número que a gente abriu em todos os anos da nossa história. São quase 1.800 academias na América Latina hoje, em 16 países. A gente tá abrindo a nossa primeira operação fora da América Latina agora, a gente vai para o Marrocos. Então, cara, vai ser um desafio novo aí. A gente aprendeu muito a como jogar o jogo latino-americano, agora vamos aprender como é que a gente opera academia fora daqui, né, do nosso quintal, vamos dizer assim. Além disso, a marca Smart Fit é a principal marca do grupo, a maior, mas a gente também tem outras, né? Todo mundo deve conhecer a Biorritmo, principalmente aqui em São Paulo, que é a nossa marca high-end, né? E a gente também tem os nossos estúdios, né? Então a gente recentemente fez a aquisição da Velocity, que é um estúdio de spinning, e a gente tem outras marcas, outras modalidades de experiência exclusivas, né? Race Bootcamp, Vidya, que é hot yoga, entre outras, né? Então é um grupo que tem uma oferta muito diversa em termos de academias e experiências fitness.
E além disso, a gente também tem a nossa plataforma B2B, que é o Total Pass, que é onde a gente oferece benefícios aí para o RH das companhias. E obviamente as nossas academias são afiliadas à rede, e a gente tem outras fazendo parte da afiliação também.
Então vamos aproveitar para trazer essa conversa para onde vocês estão hoje, Grupo SmartFit e inteligência artificial. Qual é o uso hoje?
Boa! Eu acho que tem alguns usos relevantes que mexem o ponteiro do negócio, mas eu vou falar de um que a gente gosta de falar bastante, que é sobre o uso de machine learning na precificação dinâmica das academias. Então, poxa, hoje a gente tem quase 1.800 academias e o modelo de negócio da SmartFit, o que driver a demanda é basicamente a gente conseguir regular o preço de alguns dos nossos planos, né? A gente tem um plano Black, que é um preço flat em todo o país, mas a gente tem o plano Smart, o plano Fit, que a gente altera a mensalidade dele, né, para cima, para baixo, de acordo com a estratégia daquela loja em específico, né? Você fazer isso para 10 academias, tranquilo, né? Você pega uma lista lá e toma a decisão e tudo certo. Você fazer isso para 1.800 fica muito mais complexo, né? Você conseguir avaliar a concorrência na região, você conseguir avaliar se aquela academia já tá no no limite máximo de capacity que ela tem. Então a gente desenvolveu um modelo de machine learning que ele coleta uma série dessas variáveis e ele recomenda, fala, cara, olha, eu acho que a gente deveria mudar o preço dessa loja para determinado preço, porque ela vai ter um incremento de receita, né, se a gente fizer esse movimento.
Então a gente tem usado bastante isso dentro da organização e o tempo inteiro a gente está testando novas variáveis para saber se a gente consegue otimizar esse modelo de alguma forma.
E como que você mensura que essa iniciativa deu certo?
É backtest, né? Machine learning, você consegue, na hora que você está desenvolvendo um modelo, você olha o passado, né? Como que ele foi sem o uso do modelo. E aí você começa a dizer, ah, se eu tivesse usado o modelo nesse período com o que ele recomenda, né? Como que teria sido a assertividade, né? No ganho de vendas, etc. Então você consegue saber o resultado das vendas, porque Tá no passado e aí você consegue inferir se aquilo foi bom ou não para o resultado da loja. Então, todo modelo de machine learning é isso, né? Você pega dados passados para fazer o treinamento e aí consegue com um percentual desses dados fazer o backtest e aí você consegue inferir qual que é a acurácia que você tem daquele modelo.
Então você já consegue afirmar hoje que AI move a tua régua de produtividade, eficiência e ganho? Evidentemente, de receita.
Com certeza, com certeza. E aí tem um outro caso que é super relevante, né, que é a prescrição de treino para os nossos alunos, né. Então a gente tem um aplicativo da SmartFit que é usado por 2 milhões e meio dos nossos clientes, metade da base, e a principal atividade, né, que esse aplicativo faz é prescrever treino. E para a gente é muito importante que a gente prescreva o melhor treino possível para o nosso cliente, porque se ele se engajar com aquele treino, a tendência é que ele fique mais tempo com a gente, né? Então hoje o algoritmo que prescreve o treino é baseado em algumas preferências do usuário. A gente pergunta para ele quantas vezes por semana ele vai na academia, se ele gosta de treinar de manhã ou de noite, mas a gente também coleta avaliação dos usuários se eles gostaram daquele treino ou não. E a gente sabe se eles executaram o treino porque eles confirmam no app. Então os treinos que são mais bem avaliados e mais utilizados têm mais recomendação para novos clientes, e os que não são tão utilizados assim têm menos, né? Então naturalmente a gente já consegue consegue direcionar um pouco um treino mais eficiente para o cliente.
E aí no futuro o que a gente pretende fazer é a gente conseguir levar isso no nível de equipamento, né, que para a gente é muito importante conseguir distribuir os alunos da melhor forma possível entre todos os equipamentos que tem na loja. Então às vezes a gente tá prescrevendo muito um treino que usa o supino, por exemplo, para fazer peito, e aí aquele equipamento pode estar com fila, né, e aí você fala, poxa, por que que o algoritmo não detecta que tem muita gente usando supino e a gente não começa a recomendar outra máquina que trabalha o mesmo grupo muscular. Então isso é algo que ainda não acontece, mas a gente quer testar essa tese no futuro para ver se a gente otimiza a distribuição dos alunos e consequentemente vai fazer com que a gente possa absorver mais pessoas na loja e melhorar a rentabilidade daquela academia.
E ainda muito provavelmente de uma maneira invisível você vai ter pessoas mais felizes com o treino que desempenham ali, né? Então um ganho de AI também que é bem bacana para o teu negócio e deve refletir na retenção, né?
Você treina, eu treino, a gente sabe como é importante ter um treino individualizado, né?
E eficiente, né? Que você fique menos tempo esperando para fazer o que você quer fazer.
Eu achei do caramba, cara, é o Waze da academia, né?
É isso aí, exato. Eu sempre quando falo sobre esse projeto falo, cara, vai ser o Waze da academia, né?
Te leva para onde tem que ir pegando o menor trânsito dentro da academia, se conseguir.
Exato.
Boa. E aí a gente ouve dois casos de uso bem diferentes, né? Um em ajudando eficiência e qualidade na precificação. E o outro caso de uso, um serviço prestado ao cliente como ferramenta de retenção. Nos bastidores a gente tava conversando, eu achei muito interessante sobre chatbot para atendimento, o seu ponto de vista. É um caso de uso que a gente vê muitas empresas correndo atrás. Até saiu o Nubank aí com uma matéria, né, explicando como eles já estão resolvendo toda a primeira camada de atendimento com IA generativa. E na Smartfit, como é que vocês enxergam esse atendimento com chatbot AI?
É, o que eu tava falando antes para o Fred, que eu acho que é super importante, é a gente não tem que usar a tecnologia por usar, né, ela tem que ter um um business case, né? Seja para trazer uma melhor experiência para o usuário ou de alguma forma ela trazer mais eficiência e mais rentabilidade para a organização. Então, casos como o do Nubank, né? A própria OpenAI divulgou no blog deles falando que eles tinham 55%, têm 55% dos atendimentos de primeiro nível automatizados com IA. É incrível, né? Porque o atendimento de um banco, eu imagino que sejam atividades complexas, né? Às vezes o cara teve um problema com a fatura do cartão dele ou ele foi cobrado indevidamente alguma coisa, não são perguntas e respostas triviais. E o Nubank deve ter um time gigantesco lá fazendo atendimento de CX, porque eles têm 100 milhões de clientes ou mais no Brasil. Então eu imagino que qualquer coisa que você implantar com algum grau de eficiência lá, o payback vai vir, né? No caso da Smart, a gente tem um atendimento, uma equipe de atendimento super enxuta, são menos de 30 pessoas fazendo o nosso atendimento de CX aqui no Brasil.
E a gente tem um chatbot automatizado, mas ele não é feito com IA generativa, ele é aquele chatbot clássico, meio que com árvores de decisão, né? Você vai lá, coloca opção 1, opção 2, opção 3, e ele já atende, cara, quase 80% das requisições que a gente recebe, né? Então, qual meu ponto com relação a isso, né? Às vezes você tem uma solução simples que já resolve muito do seu problema, né? Dá para melhorar? Obviamente dá para melhorar, mas você tem que parar e fazer a conta. Será que o dinheiro que eu vou investir para fazer essa melhoria dos 80% para os 95%, ele vai dar retorno para o negócio? Tem casos que vai fazer sentido, com certeza. Tem casos que talvez o payback não vai vir. Então eu acho que é uma visão muito de ponderação. Não sei se vale dar o exemplo que eu tava falando lá da feira nos Estados Unidos também.
Claro. É, complementando, você vê, é um caso de uso clássico que a gente ouve muitas empresas falar, e na Smart Fit ele tem uma solução que já atende. Então o investimento vai dar um retorno extra, é isso que ele tá ponderando, né? Então não existe uma regra de bolso.
Aí acho que vai olhar para um outro lado, né? Quer ver? Vocês abriram número recorde de academia o ano passado, esse ano vocês devem ter aí de novo uma taxa de crescimento crescimento super grande. Você deve ter um time também de um tamanho proporcionalmente grande para atender tudo isso, porque vocês, apesar de serem um business de academia e de presença, a pegada digital de vocês ela é bem diferente do que era das outras academias. Eu até atribuo particularmente um pouco do sucesso de vocês a isso. Então, como é que você olha para o futuro do grupo com AI?
Legal, uma boa pergunta. O que eu acho, né, sobre aplicação de AI para todas as empresas e também conectado com empresas de saúde e bem-estar, primeira coisa é, tá todo mundo tentando entender onde essa engrenagem mexe o ponteiro dentro da empresa. Então a gente hoje, eu tava compartilhando com o Fred, fez um baita assessment que a gente entrevistou todas as áreas dentro do grupo jurídico, RH, expansão e etc. E a gente saiu com uma lista de possíveis projetos onde IA pode contribuir em termos de eficiência de alguma forma na organização. Então, eu acho que todo mundo vai fazer isso eventualmente, né? Não é restrito ao mercado de saúde e bem-estar. E aí eventualmente a gente vai tirar algum tipo de ganho dessa história, né? A gente falou de chatbot para atendimento aos clientes, uma das coisas que a gente está projetando nessas iniciativas é fazer um chatbot para atendimento da operação. Querendo ou não, a gente tem 1.800 academias, são quase 20 mil funcionários e eles toda hora precisam de alguma ajuda do escritório central. E tem um grupo de pessoas no escritório que está dedicado só para atender a operação. Será que se a gente não automatizar esse atendimento também não tem um ganho de escala, de eficiência, de velocidade e consequentemente até de melhoria de experiência para o cliente?
Então esse é o primeiro ponto, acho que esse ganho de eficiência vai vir para qualquer empresa independente de saúde e bem-estar. Agora, no setor de fitness, eu acho que tem várias aplicações que estão surgindo no dia a dia, né? Computação visual não deixa de ser inteligência artificial de alguma forma. Estão saindo várias soluções por aí que você consegue medir o percentual de gordura da pessoa através de uma foto, né? Uma coisa que antes, se você olhar 15 anos atrás, você tinha que usar um adipômetro, tinha toda uma técnica para medir a gordura corporal da pessoa. Depois isso evoluiu para uma bioimpedância, que hoje muita gente usa, Inclusive a gente tem um produto como esse rodando nas academias. E agora já tá vindo para um negócio, cara, que você tirou uma foto no seu celular sem camisa, com shorts, você já tá lá mostrando se o cara tá com 10%, 20%, 30% de gordura. E isso é muito importante. Por quê? Porque não tem nada mais engajador do que mostrar resultado. O cara entrou na academia, passou 60 dias, pô, ele olhou e falou, cara, tá a mesma coisa. A chance dele desistir é muito alta.
Pô, se ele viu que ele tinha 30% de gordura, foi para 25%, cara, perdi um pouquinho de peso. Perdeu uma medida no braço.
Que ele pode estar enganado, que não tá a mesma coisa, a composição corporal dele mudou, que ele não tá vendo ainda.
Ele ganhou massa magra e perdeu gordura, né? Só que, cara, se você conseguir mostrar isso para o cara de forma rápida, eu tenho certeza que isso tem impacto no negócio, né? Então eu acho que cada vez mais soluções de AI vão trabalhar em fitness e bem-estar para trazer isso, né? Como é que você mostra resultado para o cara de um jeito que você não conseguia mostrar antes?
Eu capturei na sua fala duas grandes visões de futuro. Uma é AI vai me trazer eficiência. Você repetiu a palavra eficiência algumas vezes.
Sim.
E a gente adora essa palavra aqui, porque de fato é o valor mais óbvio que está na mesa da inteligência artificial agregar. Mas você trouxe uma visão também de AI como novos produtos ou novas ferramentas para aumentar o meu engajamento, minha retenção ou minha captação. Cara, como que você vê isso na linha do tempo assim? Dá para a gente tentar abocanhar esses dois valores ao mesmo tempo ou você vê uma priorização?
É assim, eu acho que todo mundo hoje está olhando muito para frente de eficiência, né? Porque parece mais óbvio, né? Quando você olha para tecnologia de LLM, né, de IA generativa, você fala, pô, cara, esse negócio é um robô inteligente que responde a pergunta que eu quiser. Será que eu não consigo fazer com que ele execute algumas coisas que hoje eu preciso de muita gente para serem executadas? Então eu acho que essa frente ela acaba sendo priorizada de forma automática, né? Mas eu acho que dá para competir sim, né? Tudo é uma questão de dinheiro na mesa, né? Se você tá investindo em pesquisa e inovação nas duas frentes, dá para você trabalhar. Eu acho que tem times distintos para atuar em cima disso. Na própria Smart, o cara que está olhando para eficiência não necessariamente é o cara que está olhando para melhoria do algoritmo de treino e conseguir absorver os dois ganhos, com certeza absoluta.
Boa, legal. Eu queria que você trouxesse uma visão sobre como é, a gente ouve muito agente de AI, muita falação, E beleza, né? A gente compreende que tem um valor na mesa e estamos aqui para isso, para ajudar o Brasil a capturar esse valor, mas também tem muita espuma, né? Eu queria uma visão realista sua. Implementar AI numa organização é fácil?
Não, a resposta de curto prazo não é fácil, mas é possível, né? Eu acho que o que você falou sobre espuma É verdade, toda vez que surge uma tecnologia nova tem muita espuma. É o que eu falei do metaverso, né? Quando lançou o metaverso, todo mundo só falava disso e a gente viu o que aconteceu 2 anos depois. A iniciativa foi para o buraco e praticamente não se fala nisso. E, cara, e a generativa não é diferente, né? Todo mundo tenta ganhar alguma coisa em cima disso. Então sim, tem muita solução que no vídeo de demonstração é perfeito, mas na prática você sabe que não é exatamente aquilo. Mas ainda assim tem muita coisa boa. Então eu vou dar um exemplo. Em março do ano passado eu tava na South by Southwest no Texas e saiu um vídeo de uma solução que chamava Devin, que era o primeiro engenheiro de software 100% autônomo, né? Então no vídeo de demonstração você falava para ele, cara, eu quero que você desenvolva um software XPTO. Meu, ele dava um jeito lá, saiu o software pronto, né? Passava 15 minutos, ele ficava dialogando com você, tirando dúvidas, aí é um software 100% funcional, né?
Pô, a indústria inteira comentou sobre isso, várias pessoas que são referência no mundo software falando, putz, talvez, cara, programação acabou, né? Vai ser tudo automatizado, etc. Passou 8 meses, esses caras ficaram em silêncio, não falaram nada, não soltaram mais nenhum vídeo, mais nada, né? Quando foi, cara, mais para o final do ano, terceiro, quarto trimestre, vai, Eles começaram a soltar um beta, né, da solução deles de verdade. E obviamente, né, a gente participou do beta, estamos usando até hoje. Ela não é aquela mágica que tava no vídeo, mas ela também não é completamente inútil. A gente tá entendendo agora que existem algumas tarefas que a gente consegue fazer com ela de forma muito eficiente. Agora, não é que ela vai pegar um sistema legado de 25 anos de empresa super complexo e vai arrumar ele sozinho. Não vai. Então, eu acho que é nosso sonho, mas não vai acontecer. Talvez isso aconteça, sei lá eu, daqui 10 anos, essas coisas evoluem exponencialmente, mas hoje tem como se aproveitar essa tecnologia, mas ela não é esse milagre que todo mundo prometeu.
E usando um pouco da tua bagagem nessa jornada de AI dentro do grupo, quais foram os maiores entraves que você teve para discutir com pares, com a a direção da companhia para ter mais eficiência a partir de AI? Onde foram os desafios?
A gente tá nessa jornada, né? Eu acho que a gente ainda tá passando por esses desafios. Acho que um desafio muito grande cultural é o medo das pessoas, né? Então assim, falou-se muito quando lançou-se o ChatGPT, todo mundo falou: ferrou, perdi meu emprego, né, cara? Já era. Eu vou ser automatizado, né? Então muita gente ficou desesperada, né, com isso. E aí eu acho que sim, existe, né, um problema que quando você vai implantar uma ferramenta com IA generativa nas empresas, as pessoas precisam te contar como o trabalho dela é feito para então você conseguir fazer automação daquilo com agente. E aí, cara, a pessoa tá com medo, fala, meu, será que se eu contar, entregar ouro para o cara do que que eu faço, será que ele vai automatizar meu trabalho? E aí, pô, será que eu vou ficar emprego, né? Isso é natural, né, o medo do ser humano. Mas eu acho que aos poucos tá todo mundo entendendo que essa não é a pegada. Ninguém quer demitir todo mundo e acabar com o mundo, né? A gente quer ganhar produtividade, porque se a gente na nossa empresa não fizer isso, a empresa do lado vai estar fazendo e ela vai conseguir ser mais rentável, né?
E aí a gente vai acabar ficando obsoleto de qualquer maneira. Então não é uma guerra para ver quem vai automatizar o mundo inteiro e virar Skynet, tomar o emprego todo mundo, é mais para quem consegue ser mais eficiente. E aí não tem como usar.
Isso, o funcionário inteligente, ele entende que ele precisa ajudar aquele barco a sobreviver, né?
Ele vai mais longe junto, mais longe, mais rápido, né?
Mais longe, mais rápido. Exatamente.
Eu super corroboro da ideia, acho que vai ter uma mexida no mercado de trabalho natural, mas surgem novas posições, surgem novas necessidades E o mundo vai se reajustando, né? Agora, a não adoção por isso te leva a não competitividade, ainda mais no mundo que eu vivo, né, de comunicação, agências. Cara, agência que não adotar AI, ela vai ser disruptada, ficar para trás.
E já tá acontecendo, né? Isso já tá acontecendo, não só no nosso universo. É o que você falou, quem não adota pessoa física e pessoa jurídica já tá para trás. O jogo já mudou, a gente sabe disso, né? Já é uma verdade. Mas neste ponto, Alexandre, e aí acho que a tua bagagem ela é muito legal, quando que você teve a primeira faísca de opa, isso aqui é uma coisa interessante, quero me aprofundar, quero saber mais, quero conhecer mais? E quando foi o momento também que você falou, isso aqui vai funcionar dentro da nossa empresa? Você consegue se lembrar?
Consigo. A primeira fase que foi muito rápido, né? O ChatGPT acho que fez o primeiro release novembro, final de novembro de 2022. E eu participo de um grupo no WhatsApp, uma comunidade de CTOs, que, cara, tem todos os CTOs do Brasil inteiro lá, de empresas gigantescas a empresas menores. E a galera é super antenada tudo que sai. E alguém postou o link lá, né, da demo que tinha da OpenAI, falou, meu, testa isso aqui, que, cara, nunca tinha visto nada parecido, né. Aí eu fui lá, testei, falei, caramba, né, porque, cara, até então você conversava com chatbot, era aquela conversa árvore de decisão, né. Aí você perguntava uma coisa, ele respondia uma coisa, e você perguntava uma coisa sobre a coisa anterior e ele sabia do que você tava falando. Você fala, cara, Eu nunca vi esse negócio, então eu fiquei impressionado, né? E aí eu tentei fazer algumas brincadeiras para pedir para ele acessar dados na internet, ele ainda era super limitado, então ele só tinha uma base de dados legada lá, mas já conseguiu fazer uma brincadeirinha, né? Então, cara, logo na primeira semana eu lembro que eu tava fazendo um workshop com a diretoria da empresa, fazendo planejamento estratégico, etc., e eu tinha que fazer uma fala de 20 minutos para falar de tendências.
Falei, cara, o que eu vou falar e tal? E cara, eu mostrei esse negócio assim. Ninguém ficou muito impressionado logo de cara, porque era um negócio super incipiente, mas já dava pra ver que ia ser um diferencial. Agora, quando eu falei, cara, eu tenho que usar isso na empresa, aí eu acho que é um ponto mais cético, né? Acho que assim, toda vez que surge um negócio, você pode ser o early adopter, né? E aí, cara, você vai ficar testando tudo o tempo inteiro e etc. E você pode ter que investir muito tempo e dinheiro nisso, com certeza você vai ser o primeiro cara que vai usar aquela tecnologia e vai ter uma vantagem sobre isso. Ou você pode ser um cara um pouquinho mais conservador e esperar o ecossistema se formar e tentar atuar. Então eu passei uns 6 meses só olhando, né? Cara, o que que vai acontecer? Porque eu conversei com algumas empresas, atendimento, por exemplo, né? Eu liguei para os fornecedores de atendimento automático, falei: cara, e aí, vocês já estão integrados com a OpenAI? Não, claro, a gente tá. Aí você ia ver a integração do cara, Não era uma integração, era um negócio que a galera já tava entendendo que era importante, então falava que tinha integração, mas não tinha nada, né?
Então acho que demorou para as plataformas se integrarem, né, e embarcarem AI dentro do produto delas. Hoje, 2 anos depois, isso já mudou completamente, né? As pessoas lançam produtos já com AI embarcada, etc. Então acho que agora tá muito mais óbvio de fazer essa jornada, tanto é que eu fiz esse trabalho de entrevistar todas as áreas e elencar projetos a partir do ano passado, né? Quando foi meio do ano passado, eu falei, cara, preciso trazer uma consultoria aqui e a gente entender quais processos fazem sentido e a gente listar projetos que a gente pode atacar com inteligência artificial.
Começar com um prestador de serviço, né, uma consultoria ou uma agência que já tenha familiaridade com AI é uma maneira de acelerar a adoção, né?
Isso é principalmente o cara que é pequeno, ele não vai ter bolso, né, para investir pesado no negócio e possivelmente errar, né? Investir muito dinheiro e talvez o negócio não dá retorno. Cara, você contratar uma plataforma, um SaaS que já passou pelos desafios, o cara já sabe como implantar, eu acho que ajuda muito, né? Eu acho que ajuda bastante. Boa!
E de fato, assim, no começo, né, os softwares, como você disse, dizendo que já estavam integrados, mas lá naquele começo era prompt engineering, né, cara? Uma engenharia de prompts e de pedidos. Não tinha esses agentes. Então essa integração também não era tão viável lá atrás, né? Hoje tá muito mais viável. Eu tenho uma última pergunta que é sobre agentes. Né, que é a palavra agora da moda na inteligência artificial. A gente vê inclusive que os earning calls, as reuniões em que apresentam resultados nos Estados Unidos, essa foi a palavra mais repetida. Tem estudos mostrando isso. Como é que tá isso dentro da smart fit? Assim, é realidade já ter multi-agentes, equipe híbrida? Em que pé vocês estão nesse sentido?
É, um agente-agente com AI, eu acho que é algo que a gente não tá aplicando no dia a dia de forma em ampla escala, vamos dizer assim, né? O que a gente obviamente faz são pequenas coisas pontuais. Por exemplo, precisa fazer scraping de dados para a gente monitorar sei lá eu, como que tá a nossa concorrência. É normal a gente querer saber onde os nossos concorrentes vão abrir loja, etc. Para fazer isso você precisa ter uma ferramenta de automação que entra no site do cara, baixa as informações, etc. Há muito tempo atrás você fazia isso na mão, né? Um engenheiro de dados ia lá, programava, entrar no site e coletava os dados. Hoje em dia já tem soluções de AI que ela consegue perceber que o site mudou um pouquinho e ainda assim e sim coletar o dado correto. Então, para esse caso de uso, a gente tem uma ferramenta. Mas não é que, cara, você tem um agente que faz um processo de cabo a rabo na empresa automatizado através de AI. Hoje ainda não, e eu acho que é um dos projetos que a gente tem que trabalhar aí nos próximos meses e semestres.
E quais desafios você imagina encontrar nessa implementação?
Eu acho que integridade de dados, né? Eu acho que o problema tá aí, né? Agente, né, essa palavra agente ela tá na moda, mas na verdade assim, a gente já tem agente há muito tempo, né. A gente chamava isso só de outro nome, que era workflows, né, ou BPM, alguma coisa automatizada que segue uma determinada regra. O que acontece é que quando a IA generativa entrou na jogada, você ganhou muita flexibilidade no input e output que esses workflows podem gerar. Então, cara, se antes você tinha que seguir um fluxo ABCDEFG, e se saísse qualquer coisa fora do caminho, o negócio travava. Agora você tem um pouquinho mais de flexibilidade para receber um input do usuário, aí a generativa interpretar aquilo e falar, cara, eu acho que ele tá querendo falar sobre isso. Eu acho que a gente no final nada mais é do que isso, tá? Então eu acho que a grande dificuldade é como que você conecta plataformas, né? Não deixa de ser, cara, APIs, integrações, etc., que no mundo no mundo teórico é tudo muito simples, né? Você pluga uma API aqui com outra ali, tá tudo certo. A gente que é do mundo de tecnologia e software sabe que, cara, fazer uma integração por API é sofrido, né?
Então não adianta você ter um agente lindo, maravilhoso, que usa OpenAI e o caramba a 4, se a API na outra ponta que ele vai consumir não tiver funcionando de forma muito bem estruturada. E hoje tudo tem uma API para ser conectado. Então, cara, é muito sistema, tendo que interagir. Eu acho que o problema ainda tá aí, né, de alguma forma.
Gente, olhem aqui para mim. O desafio, segundo o Alê, CTO da SmartFit, está nos dados, está em organização dos dados, integrações, e deixar esses dados disponíveis para a AI poder ler e treinada atuar para vocês. Isso eu acho fantástico, esse, esse ponto, porque eu concordo demais. É algum tempo a gente já fala em organizações data-driven, orientadas a dados, mas, cara, os dados existem, estão validados, estão organizados? Nem sempre essa é a realidade. Isso é o gargalo da implementação de AI.
E o Fred também é super fã de superagente. Então, que é uma outra coisa que eu não vou deixar nem te perguntar agora. Só para voltar numa historinha aqui, você falou de onde vocês estão, como tem sido, como AI tá ajudando em retenção e captação, né? Porque acho que tem também essa, como vocês são muito grandes, acho que as pessoas ficam curiosas se AI também te ajuda a crescer. Como é que funcionaria para captação? Vocês têm algo? Vocês estão olhando para isso também?
Sim, só que eu acho que as big techs, elas já estão embarcando isso de uma forma quase que transparente para a gente consumir nos produtos delas, né? Então, se a gente for conversar com a equipe de marketing, dentro do próprio algoritmo do Google para entregar mídia, né, você já pode colocar lá diversas peças, né, e ele testando, né, qual peça funciona melhor. Com teste A/B e vendo o que que ele precisa entregar mais ou menos, né? Não deixa de ser um algoritmo de machine learning, de inteligência artificial, para saber, cara, essa aqui tá funcionando melhor e acabou, né? A mesma coisa para a própria geração das peças, né? Você também pode ter uma ferramenta de AI automatizada para gerar 200 peças diferentes. Se antes você precisava de uma equipe de criação lá com 150 pessoas, você pode ter lá a equipe fazendo baseline disso, né, com 10, 15 peças, E as variações desse negócio, cara, geração de imagem através de generativa AI e manda bala. Então, acho que essas duas coisas têm a ver indiretamente com captação de clientes e naturalmente a gente e um monte de empresa está usando. Acho que seriam duas coisas essenciais, não sei se isso faz sentido para vocês.
Não, faz super e é algo que a gente vê no nosso dia a dia. Você ainda vai precisar da mente humana para facilitar essa produção, que ela é muito mais rápida e mais eficiente, mas você precisa de ter uma pessoa ali que entende o teu negócio e vai te entregar o dado, né? Como é que eu olho quem é o cliente, quem é o futuro cliente, e como isso conversa com a realidade da minha empresa hoje? Como é que eu posiciono isso?
E eu vejo uma oportunidade na parte de CRM, né? O que acontece é o seguinte, né? A gente fala muito de segmentação de público em CRM. Pô, você selecionar esse cara que esse comportamento. Só que agora a gente consegue ir num nível de ultrapersonalização, né? Você sabe exatamente qual que é o hábito do Fred, quais academias ele frequentou, quais exercícios ele fez. Então você consegue gerar uma comunicação muito assertiva para ele, né? Tanto para converter ele, caso não seja aluno, quanto se ele for aluno, para você engajar. Então eu acho que a gente vai evoluir muito nisso ainda, né? Não só a gente, Smart Fit, empresa, mas as pessoas consumindo as soluções CRM que conseguem entregar especificamente o que você precisa, comunicação que vai te impactar em específico como indivíduo, né, não como um bloco de pessoas.
E vai te levar a ação muito mais fácil, independente de qual coisa que você esteja propondo. Isso é genial.
Marketing digital mais inteligência artificial vai entregar a promessa que a gente tá correndo atrás há algum tempo, né, que é a mensagem certa na hora certa para pessoa certa, no lugar certo. Isso, pessoal, é o que não existe ainda, mas tá muito próximo de existir, né? Quero agradecer ao Alê, um bate-papo incrível. A gente poderia ficar aqui por horas e horas. A gente aprendeu aqui bastante com vocês. Espero que vocês também tenham essa sensação de aprendizado. Muito obrigado, Fih.
Obrigado você, obrigado Alexandre pela generosidade de compartilhar um pouco da sua trajetória e também coisas que você tá fazendo lá. Sempre um grande prazer ter uma mente como a sua aqui com a gente. Obrigado por isso. Valeu, Fredão, mais um para conta. E palavras finais suas para gente, se você puder dar um conselho para quem nos ouve de como fazer AI uma realidade dentro das organizações. Soluções, acho que seria muito legal do seu lado.
Boa! Antes de falar sobre isso, agradecer mais uma vez aí o convite, né? Foi muito legal, gostei muito. Já participei algumas vezes de alguns podcasts e sempre é legal falar sobre tecnologia, inovação, inteligência artificial, bater papo com gente que gosta de falar desse assunto, é muito bacana. Mais uma vez, obrigado. E sobre a sua pergunta, é Eu acho que é o seguinte, né, fazer IA virar realidade é alinhamento com o negócio, né. Então não dá para tecnologia, não pode colocar uma tecnologia para rodar porque ela tá afim, né, acordou de manhã e falou, cara, vamos usar AI, né. Tem que resolver algum problema de negócio. E para você resolver um problema de negócio, você tem que conversar com seus pares, né, você tem que conversar com as outras áreas, entender, cara, qual o problema que você tem aí. Eu vejo muita gente hoje com essa, com esse hype de AI querendo colocar alguma coisa para rodar para falar que tem. Puts, eu tenho, né? Fala, cara, mas pô, vamos voltar para o que todo mundo sempre fez. É, tem algum problema de negócio para ser resolvido?
Tem.
E dá para usar IA generativa com ele? Dá. Pô, então demorou. Então vamos lá, vamos fazer uma solução. Se não tem, paciência, entendeu? Vamos procurar outras alternativas. Acho que alinhamento com o negócio é fundamental.
Boa, fechou em altíssimo estilo.
É isso aí, é isso aí. Muito obrigado vocês por permanecerem até agora. Curtam o nosso canal, comentem. Os comentários a gente traz como pergunta para os próximos entrevistados. E se tiverem sugestão também de novos entrevistados, podem nos mandar.
Muito obrigado, é isso aí. Nos vemos!
APRESENTADORES
Quem apresenta o AI First Cast
Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
Filipe Xavier
Especialista em marketing digital, branding e estratégia de conteúdo. Experiência c-level, visão ampla de comunicação e tecnologia e entusiasta early-adopter de inteligência artificial.