Inteligência Artificial no Comércio Exterior - 186

Então, a IA não é uma tecnologia nova, ela existe desde os anos 70, vai. Preveu isso. Hoje a nossa IA, ela é pronta para outra IA trabalhar em cima dela. As melhores empresas, as empresas que estão de fato utilizando IA na sua organização e estão virando AI-centric, que é o grande ponto agora, à medida que a IA vai avançando, né, e o conhecimento vai ficando mais acessível, Saudações, movimentadores da balança comercial, ao iVoicecast!

Estamos hoje com um episódio exclusivo aqui na LogiComex com o grande Helmut Hofstetter. Muito obrigado por essa oportunidade de conversar exclusivamente sobre inteligência artificial no comércio exterior, a mudança que a LogiComex fez de cultura e tudo mais, né, para essa mudança drástica que aconteceu em 2026. Vamos falar também da cultura que uma empresa de comércio exterior precisa para adotar de uma maneira sustentável, saudável e eficiente a inteligência artificial.

E vamos também conhecer um pouquinho da história do Helmut na parte da programação, porque ele foi um dos principais programadores dessa solução da LogiComex. Eu fiquei muito interessado quando fiquei sabendo disso, eu mandei um email para ele, cara, eu quero gravar um podcast sobre isso, quero entender mais. Mas antes da gente entrar na pauta, rapidinho, tá? Aqui na descrição do episódio já tem um link pronto para você acessar a solução da LogiComex, a inteligência artificial, 10 mil tokens gratuitos.

Não tem pegadinha, não tem que colocar cartão de crédito, nada. Clica aqui, faz seu cadastro. Já tem inclusive a minha, já tá colocado ali o meu cupom JONASVEIRA10, que aí tu tem acesso aos 10 mil tokens para testar. Se tu tá trabalhando, abre aí já enquanto tu ouve o podcast, já começa a brincar para você testar. E dia 2 de setembro tem o COMEX Tech Forum, cara. Vai ter Professor Roque de novo, o Lars Carlson, que é um baita consultor na parte de comércio exterior, comércio internacional, a parte do frete marítimo.

Acompanho ele muito no LinkedIn, gosto muito dele. Vai ter a Dafna Blaschkauer também, que foi executiva só da Nike, da Apple e da Microsoft. Pouca coisa. E para fechar, vamos ter Alexandre de Pilares fechando o Comércio Tech Fórum, dia 2 de setembro. Também tá aqui na descrição do episódio para você saber mais. Seu Helmut, então eu quero entender, tu veio da programação, essa é a tua profissão principal, né?

É, eu falo que eu tenho duas carreiras, vai, né? Eu aprendi a programar muito cedo, com 12 para 13 anos ali. Mexendo no computador, né, tal, mas ao mesmo tempo trabalhando com comércio exterior a vida toda também, né. Então comecei lá em Paranaguá, sou de Paranaguá, né. Então cidade portuária sabe como é que é, né, você de Itajaí também, né. Então basicamente a economia gira em torno do porto, né. Então ou você vai trabalhar com comércio exterior ali ou você vai fazer, enfim, muda para outra cidade para fazer uma outra carreira, né.

E aí na programação assim, uma coisa que que me atraiu bastante é você poder criar bastante coisas, né, você poder desenvolver, você poder enfim construir coisas legais. E acho que acabei unindo o útil ao agradável quando tava trabalhando no comércio exterior, que foi quando eu tive insight de construir a LoComex. Na época eu trabalhei no Porto, trabalhei na Berry Foods. Antes que era Perdigão ainda na época, já trabalhei em despachante.

Eu falo que o único lugar que eu não trabalhei ainda foi agente de carga na minha época, né? Mas o restante, em terminal, enfim, trabalhei praticamente em todos os elos. E eu comecei a observar que no comércio exterior realmente existe uma assimetria muito grande de informação. E como eu já tinha ali conhecimento técnico para desenvolver software, solução, comecei a pensar em alguma solução para esse mercado e Tinha uma coisa que me conformava, que era comércio seguro, mercado gigante, movimenta trilhões só no Brasil, e você não tem muito, não tinha na época muitas empresas de tecnologia nesse mercado.

Então você tinha lá várias startups fintech, edtech, enfim, B2C, e tinha pouquíssimas, não tinha muita empresa de tecnologia nessa área, né? Então isso me incentivou a desenvolver a Locomex. Mas eu já programo desde cedo. Na época ainda não tinha as facilidades que tem hoje, GitHub, tava bem no início da cloud, bem quando a AWS começou.

GitHub é uma unidade onde o pessoal deixa lá o que criaram, né?

É, o GitHub é associado do programador, né? Então todos os projetos estão lá, né? Mas enfim, eu comecei a desenvolver sites, né? Depois foi para sistemas, e aí depois foi evoluindo para criar a Locomex.

E o que que mudou de programar na época que começou a Locomex para hoje, tendo uma inteligência artificial? É mais fácil? Dá mais trabalho?

Hoje tá mais fácil, né? Hoje acho que essa é uma das grandes alavancas da IA, né, que ela democratiza o acesso a conhecimento e a informação, né? Então lá atrás, no início, né, a tecnologia ela evolui em camadas. Então para você tá hoje conseguindo pedir Uber no teu celular, pô, você tem que ter pelo menos 3 tecnologias, né? Você tem que ter o cloud, tem que ter o mobile, tem que ter o 3G, né? Então o Uber só foi possível existir, o Uber, porque essas tecnologias antes existiram, né?

E assim sucessivamente. Então a tecnologia ela evolui ondas, né? Então no início, para um programador começar na área, né, ele tinha que dominar algumas linguagens de programação, tinha que dominar bastante a lógica E tinha que também conhecer, né, a linguagem, como que funciona. E não tinha muita documentação disponível, né? Era bem mais restrito assim, era um negócio mais— e aí depois foi evoluindo, foi criado os frameworks, né, que são formas do programador trabalhar com linguagens de programação.

Foi meio que abstraindo essa complexidade de baixo nível, né? Então os primeiros programadores lá atrás em COBOL, né, era programado no papel assim, né? Tinha que fazer os furinhos, né? E aí a evolução, né, das camadas de tecnologia permitiu criar programações de alto nível. E agora com inteligência artificial ficou muito mais, não digo que é muito mais, é mais fácil eventualmente você programar, porque precisa mais mexer a monocódigo.

Quem coloca monocódigo é a própria IA, mas você precisa sim ter uma base sólida, boa de tecnologia para você entender, porque Aí ela opera num modelo mais não determinístico, que acho que é onde as pessoas acabam hoje se confundindo, né? Nem tudo é para resolver, e as pessoas acham que tudo dá para delegar para IA. Aí ela opera num formato não determinístico, diferente de um software tradicional que você tem início, meio e fim, você consegue prever o comportamento daquele software, né?

Só apertar aqui o botão Ah, vai sair o documento A, se eu apertar o botão C vai ser o documento C. Numa IA é um pouco mais complexo, né?

Eu entendo que você, digamos, você quer fazer bom uso da IA da Logcomex, que é focada no comércio e logística, você tem que entender de comércio e logística, senão teu caminho vai ser muito mais longo e caro também, né? Porque tem o gasto do token, tem um tempo que você precisa aprender as coisas, e uma IA não vai prever, ela não sabe o que é que tu não sabe da área, né? Sim, exatamente.

Mas para programação assim, eu vejo que teve um salto, especialmente na metade do ano passado para cá, né? Quando o cloud lançou o Cloud Code, né, acho que foi um divisor de águas ali, foi um motor de transformação, especialmente nas equipes de engenharia, né? Então eles treinavam engenharia de software, né, o modelo, para o modelo construir o código, revisar o código E isso destravou uma série de outras possibilidades. Então sim, hoje tá mais simples você construir um software, né?

E até engraçado assim, né, porque até o ano passado, né, as melhores empresas eram as empresas aceleradas, as empresas de software que tinham uma margem super alta, né, que um baixo custo de operação, né? E hoje todo esse diferencial que uma empresa de tecnologia de software tinha, com a IA já não é tão diferencial assim, né? Por quê? Porque a barreira de entrada para você construir software, ela caiu bastante. O custo para você construir software, ele caiu bastante, né?

E aí começa, né, toda a história das empresas tentarem se reinventar desse novo mundo de IA. E acho que no comércio seguro também, fazendo paralelo, não é Não é diferente também.

E tá certo a gente falar só de IA no momento? Porque, tipo assim, IA dominou o assunto da tecnologia, né?

E faz tempo, né?

Ou seja, a gente tá desde quando? 2021 falando só de IA?

2023 vai, quando o GPT sai a segunda versão. O GPT que foi o que democratizou, né, o acesso.

É que eu acho que a pandemia bagunçou minha cabeça com os anos, mas é 2023, né? Cara, esse é o assunto que domina, né? Será que foi porque ele ficou tão acessível para quem não é da área da tecnologia?

É, acho que o principal aspecto assim, né, da onda de explosão de IA, né, foi alguns fatores que somados permitiram esse crescimento exponencial. Então a IA não é uma tecnologia nova, ela existe desde os anos 70, vai, né? E só que ninguém ainda até então conseguiu criar um produto realmente utilizável. Né, para, enfim, para você poder utilizar no dia a dia. A galera usava IA mais na pesquisa, mais na construção de algoritmos, né.

E aí acho que a grande disrupção veio, né, com esse modelo do GPT, né, com um modelo de linguagem, né, que simula realmente uma linguagem humana, né. E aí isso foi escalando absurdamente. Então foi uma série de evoluções e diferentes tecnologias permitiram chegar no momento que a gente chegou da IA e permitiu a gente evoluir numa velocidade tão grande.

E eu acho que ficou ainda mais acessível a hora que colocaram aplicativo no celular e dava para mandar áudio. Ficou muito acessível, né, cara?

É, acho que o principal ponto, né, da IA que as pessoas, todo mundo fala em IA, IA, IA, né? Acho que Mas é, já ia ser perguntado o que é IA e o que não é.

Acho que é importante entrar nisso.

A IA basicamente é a inteligência artificial. A gente tem que separar o que é IA e o que é os modelos de linguagem, que são os LLMs. Então, e isso que se popularizou. O que é uma IA? O que é um modelo de linguagem? Basicamente é um computador que faz bilhões de operações de contas para tentar encontrar o próximo token da sentença, a próxima palavra. Então, no final do dia, nada mais é que um LLM convencional, seja GPT, seja o Claro, ele tá tentando, ele é uma máquina de previsão.

Assim como o ser humano, ele tenta prever as coisas, o computador ele tenta prever a próxima palavra e a próxima palavra e a próxima palavra. E isso gera a janela de contexto, e isso faz parecer uma experiência mágica. Mas no final do dia são bilhões de operações matemáticas para descobrir essa próxima palavra. E isso faz, cria essa sensação de, pô, não, aí a inteligência, aí, mas no final do dia ela não, nem as palavras elas não entendem, porque todas as palavras elas são tokenizadas, são viradas códigos dentro do software.

E aí ela tenta montar esses códigos, matrizes, para tentar encontrar a próxima palavra e gerar gerar o teu áudio, gerar a tua imagem, gerar o teu texto.

É uma versão muito mais complexa então, digamos, do teu tecladinho celular, que ele já sugere a próxima palavra quando a gente tá escrevendo.

Mas é parecido, né? No final do dia, ela tenta prever a próxima palavra. Então você manda um texto lá gigante, ah, eu quero, me fala sobre tal assunto, né? E ela vai tentando preencher as lacunas. E aí, obviamente que No início, né, teve bastante alucinação, teve bastante, enfim, ela previa a palavra errada. Agora tá um pouco melhor assim, né. Hoje o percentual da alucinação ainda tá cada vez mais baixo, mas ainda assim não é determinístico, que isso que as pessoas têm que ter, né.

A minha operação, ela demanda uma informação determinística, então a IA talvez não seja o melhor caminho. Determinística é, tem que retornar sempre isso, tem que ser assim, tem que ser sempre assado, entendeu? Então você pede para IA fazer uma planilha, por exemplo, possivelmente assim, beleza, bem treinada, configurada, ela vai sempre devolver no padrão, mas ainda tem uma chance de não sair naquele padrão.

Entendi.

Vai variar a coluna, vai variar o valor da coluna, vai variar o texto. Por quê? Porque você tem essa camada girando, né? Essa Adivinhação de contexto de palavra, entendeu?

Aí que entra os agentes então, que dá uma ajudada a manter o contexto, a manter, a facilitar.

Os agentes, eles são uma camada para cima da IA. Então você tem a IA, que no final é o LLM, né, que é o modelo de linguagem que tenta adivinhar a próxima palavra.

Ok.

E aí você tem o agente de IA, que é meio que onde você amarra, né, o que que se a gente consegue fazer. Então qual que é o guardrail dessa IA, como que ele tem que retornar informação e como e quais ferramentas ele pode acessar. Então no final do dia o agente é como se fosse camada de extração, organização desses, desse LLM.

Entendi. É porque eu entendo que quanto mais contexto, arquivos e informações a gente dá para o prompt, né, para o comando, melhor é a entrega, né? Se a gente fica sendo muito leviano no que se pede, aí a chance de alucinar é maior. Mas ela não tá alucinando, ela tá trabalhando com a informação que ela tem, né?

É, sim e não. Assim, eu concordo com essa, com essa, com esse teu ponto, que é de Quanto mais profundo, melhor a qualidade. Isso sim, né? Então, se entra coisa ruim, se o input é ruim, o output vai ser ruim. Se o input é raso, o output vai ser raso. Mas tem um ponto que eu acho que as pessoas, elas não estão muito ligadas, que é a janela de contexto. Então, cada modelo, né, dependendo do que você usa, seja cloud, seja GPT, seja Gemini, seja os chineses que tá bastante em alta, todo modelo ele tem um limite de token, de janela de contexto de entrada e de saída, né?

Então se você tem um contexto muito amplo, muito grande, né? Ah, pô, coloquei todo meu conhecimento, a base de conhecimento de tudo que eu tenho na empresa na IA, existe uma grande chance das próximas integrações ela começar a esquecer das coisas, porque você causa um overhead de contexto. Então, se cabe 128 mil tokens de entrada e eu já tô carregado bastante, com bastante coisa, bastante informação, bastante regra, etc., quando eu colocar mais coisa, se eu não tiver um processo claro de organização e reduzir esse contexto, é uma chance muito grande de a IA se perder.

Por isso que tem muita gente de IA que as pessoas constroem, que no começo ele funciona super bem, Ah, tô interagindo aqui, mas passa alguns dias, né, ou algumas semanas, ele começa a se perder, ele começa a esquecer o que ele falou. Por quê? Porque você, o agente, ele estourou essa janela de contexto, e aí o que tá para trás dessa janela, aí ela tem amnésia, ela não vai esquecer, ela vai esquecer, entendeu?

Que loucura, não fazia ideia disso, tá? Então aí a ideia é não ser profundo demais, tem que saber também filtrar a tua informação.

Tem que ser profundo, mas não pode ser tipo muita informação, porque não pode ser redundante também, não pode ser redundante. E o ponto é, você tem que, quando você vai construir o agente de IA na tua empresa, né, você tem que separar essas camadas assim: o que que é importante tá na memória da IA, do agente, e o que que é uma coisa que ela pode consultar com um pedido, que é uma ferramenta, entendeu? Então, ah, sei lá, não precisa carregar na memória da IA todos os meus clientes, todos os meus contratos, todos os meus, mas eu preciso dar para ela a instrução, né?

Se o Jonas perguntar de um cliente, né, acesse aqui o CRM, né, a ferramenta do CRM, e faça a busca no CRM desse cliente e me traga depois a informação. Então quando a gente fala em construção de agente de IA, são essas camadas, né? Então você tem ali a camada das ferramentas, né? Quais ferramentas essa IA consegue acessar? Você tem essa camada de memória e de guarda-reio, de definições, que é um ponto bem importante nesse aspecto.

E você também tem a camada de automação, que as pessoas ultimamente estão confundindo automação com IA.

Virou tudo IA, né?

Virou tudo IA, que é a palavra do momento, né? Buzzword agora.

Então a gente, até a próxima pergunta que eu entrar, acho que entra É pertinente nisso, né, que qual que é o risco da pessoa sair da planilha ou do SaaS e ir para o IA, que aí talvez ela se empolgue demais, encha de informação tudo de uma vez, e ela vai mandar. É bem assim, porque dentro dela, dentro da IA da Logcomex, tem, pode alimentar também com as informações, né, da empresa e tudo mais, mas é preciso esse bom senso, né.

É preciso ter bom senso. E no comércio exterior, assim, a gente tem, acho que tem o trade-off assim, né. De um lado, o comércio exterior no geral no Brasil é um mercado regulado, então você tem ali muita documentação de apoio na instrução normativa, é como que as coisas funcionam, etc. E isso ajuda bastante, né, uma IA. Só que é muita informação, regulamento do Brasil é gigante. Então assim, não dá para carregar tudo isso na memória da IA e toda integração ela carregar tudo isso, que a chance dela alucinar é muito grande.

Do outro lado assim, né, você tem essa questão de, por ser um mercado regulado, ele exige bastante padronização e que as coisas não— as coisas têm que ser mais determinísticas e menos não determinísticas, que é o caso da IA. Então assim, tem coisas que é muito mais rápido, muito mais barato, tipo você fazer com uma automação sem IA, tipo gerar uma planilha, do que você pedir por uma IA Então assim, tem prós e contras, né? A mesma coisa com o software assim, né?

Então o software, o caminho tradicional, ele tem começo, meio e fim, né? Você tem ali a jornada, você aperta aqui, o menu faz isso, gosta daquilo outro. E aí você tem diversos softwares, diversos módulos que funciona mais no modelo wizard, né? E com IA você consegue abstrair um pouco esse modelo wizard, início, meio e fim. Você começa a delegar para IA esse processo de escolha de qual etapa ela vai fazer. Então acho que tem que avaliar bem, cada caso é um caso assim.

Sim, eu fiz bastante testes com a IA de vocês e eu vi assim, tem coisas cotidianas que às vezes a gente acha que não é economizar tempo, mas tu economiza muito tempo e evita erro humano. Por exemplo, eu tinha pego ali umas cotações antigas que eu tinha de armazenagem de porto e armazém geral. Só que cada um tem um jeito de cobrar, cada um tem um jeito de informar os valores, cada um tem o seu modelo de negócio, né, comercial. E aí, para você colocar isso lado a lado para comparar uma planilha é uma trabalheira.

Agora, se você coloca isso dentro da IA, fala assim: olha, eu quero comparar essas 3 cotações aqui de armazém. E aí você dá conta assim: ah, eu não quero só olhar o menor preço, eu vou fazer, digamos, 15 movimentações por mês de entrada e saída de produto. Qual que é o mais interessante para mim? Aí ela entrega uma resposta muito bacana.

É, acho que esses principais casos de uso da IA, né? Então todo mundo, alguns anos atrás, a gente tava naquela revolução dos dados, né? Ah, pô, dados big data, né? Estruturado, tem que estruturar os dados, tem que, enfim, normalizar as informações, tem que deixar isso numa base SQL, vai, uma base mais estruturada. E com a IA você consegue pular esse esse passo, porque você consegue pegar dados de diferentes formatos, diferentes jeitos, e ela estrutura isso em contexto, ela vetoriza isso e ela consegue trabalhar com esse dado.

O que que geralmente a gente fala para os nossos clientes assim, né? Colocar IA para rodar na operação é fácil, e acho que a maioria das empresas, das pessoas, já estão usando. É aquilo, começa individualmente usando lá o GPT e tal, depois tem uma equipe, depois enfim. Mas esse não é o principal gargalo hoje. O principal gargalo, na minha visão, a empresa, né, no final do dia, o modelo de linguagem, o LLM, não importa. É relevante, mas não importa tanto, né, tipo o Claude, GPT, o Gemini, etc.

O que vai importar no final disso, se você quiser adotar aí na tua empresa, que é um ponto que as pessoas estão trabalhando mais, é esse harness de IA. O que que é isso? É você preparar o chassi da tua empresa, da organização, para ela ser consumida por LLMs. Então a empresa ela não arruma a base, né? Então no caso teu, do exemplo da armazenagem, o caminho ideal, né, você pega todas essas cotações, essas apresentações da empresa, materiais, você vetoriza ela, você cria um vetorizar basicamente uma base de dados de contexto.

Então esse é o primeiro ponto. Aí do outro lado você vai e configura as regras, a governança de acesso, né? Como que acessa, quem que acessa o quê. Beleza, a base todo mundo acessa, mas explicar onde tá cada informação, né? Aí você tipo, você monta esse chassi que é o harness. Aí do outro lado, quais ferramentas estão disponíveis para ser consumida pelo LLM? Quando você organiza essas 3, 4 coisas, você pode colocar qualquer, basicamente qualquer LLM vai funcionar bem para o teu negócio.

Entendeu? Então acho que esse é um ponto muito importante que as empresas elas estão deixando de lado, só estão focando bastante no LLM. Ah, tô usando o cloud, tô usando GPT, tô usando Gemini, mas se a tua base não tiver bem estruturada, aí você vai ter um problema, né, para você utilizar a IA. E aí você não vai ter governança e as coisas vão quebrar.

Por isso que as pessoas usam mais de uma, então esse é um dos motivos.

Por isso que as pessoas usam mais de uma IA. Sim, esse é um dos motivos que cada uma tem a sua especialização, né? Mas o LLM, no final do dia, assim, o modelo de linguagem, né, aí ela vai, ela não tá virando commodity ainda, mas você tem muitas opções no mercado e não é isso que vai fazer a tua empresa ganhar o jogo, né? No final do dia, um LLM bom, mais caro, Ele vai ajudar você a tapar um pouco dessas deficiências que você tem na tua empresa, de falta de contexto, de estruturação de dados, mas ele não vai resolver o problema.

As melhores empresas, as empresas que estão de fato utilizando IA na sua organização, então virando AI-centric, que é o grande ponto agora, é que elas estão primeiro obcecadas em fechar esse loop de dados. Esse loop de contexto, né? E aí depois que a IA entra, não o contrário, entendeu? A maioria das pessoas estão fazendo o contrário, estão botando a IA na frente e depois elas vão pensar em, ah, não, pô, isso aqui poderia estar numa base de contexto, isso aqui poderia estar numa outra ferramenta.

Então, já que a gente tá falando de aderir a inteligência artificial e fazer o uso, eu gostaria de entender então uma empresa, uma do comerciante, uma pessoa comerciante que começa a utilizar a IA da LogComex, então ela vai começar a usar num cotidiano mais simples, como eu dei exemplo agora, mas em algum momento ela tem que se preparar para organizar os próprios dados para ela realmente tirar todo o proveito.

Então é isso, o ponto principal é isso, né? E aí, independente, assim, eu sou da Locomex, eu tô vendendo o IA da Locomex, mas independente se for a Locomex ou não, um outro provedor de IA, a empresa ela precisa estruturar esse loop de dados da organização. Então não é só plugar aí, beleza, ela vai funcionar, mas se você quiser extrair o máximo de valor e você quer de fato uma IA que opera dentro da tua ferramenta, aí é melhor você ter essa informação estruturada.

Quando a gente fala da IA da Loggi, uma das coisas que a gente pensou desde o D0 assim na construção foi essa camada de governança, né? Então quais são os guarda-reios, né? Qual a linha que ela não vai cruzar? Então isso é bem importante. É especializado em comércio seguro. Comércio seguro errar custa caro, né? Então tem que ter bastante confirmação da pessoa para não sair fazendo tudo sozinho, né? Então a gente pensou nessa camada.

Uma segunda camada que a gente pensou bastante em fazer e se conectar são as ferramentas. Então hoje a IA da Olá Comex ela se conecta com mais de 300 ferramentas. Então uma das coisas, ao invés de se estruturar os seus todos os seus dados, dependendo do sistema que você usa, e ela já se conecta. Então evita esse trabalho de você ter que criar toda essa camada de dados. Então, sei lá, se usa o HubSpot, por exemplo, como CRM, você já consegue conectar direto na IA da loja.

Legal pra caramba. Aí isso acaba facilitando, porque tá tudo no mesmo ambiente. Mesmo exemplo, você não precisa pegar, baixar a tua base do HubSpot, estruturar, ou enfim, um outro CRM.

Conecta via API aí.

Conecta via API. Aí você conecta ali e a IA já começa a interpretar e já começa fluir essa informação para ajudar ela a ser mais precisa na tua operação. Mesma coisa com os armadores, uma coisa com o sistema do governo. E aí o terceiro ponto, que acho que é crucial para uma operação de comércio seguro, uma operação do comércio seguro ela funciona, né, baseada em rotinas. Comércio seguro é rotina, né?

A gente quer rotina. Se não tem rotina, porque a gente não tá se estressando.

Apesar de ser um mercado que varia bastante e tal, né, fortes emoções, mas no final do dia ele deveria funcionar com rotina, né? Rotina para pegar e chegar, rotina para verificar o documento, uma rotina para— então a nossa, ela foi pensada nisso, para que você programa essas rotinas e ela vai executar para você, obviamente com a tua aprovação, né? Então a gente pensou basicamente nesses 3 componentes, né?

Excelente. Quero entrar então agora no papo que, pô, logo mais vai completar 10 anos esse ano. Completamos 10, completaram já 10 anos. Parabéns por isso. Olha aqui, a minha empresa tem 6, eu já vejo que é uma batalha bem difícil. Esses anos. Que legal! Mas eu quero entender assim, como é que foi de você ou da equipe da Locomex essa decisão, tipo assim, precisamos migrar para inteligência artificial?

Sim, o que que a gente, como que a gente chegou nessa conclusão, né? A Locomex, ela fez 10 anos esse ano e a gente passou, vai, por 3 grandes transformações assim. Quando a gente começou oferecendo ali tecnologia para o mercado, enfim, para os pegadores de COMEX, né, depois a gente evoluiu ali para os agentes de carga, depois evoluiu para os importadores. E qual que foi assim o ponto de virada assim, né? A IA já é uma realidade, acho que todo mundo usou, usa o ChatGPT ou qualquer IA, pelo menos uma, duas, três vezes por dia.

E hoje, né, com a evolução da IA, cada modelo novo que lança, seja pela ampliação da janela de contexto, seja pela assertividade, seja pelas ferramentas que ele consegue proporcionar, você tá cada vez tendo modelos mais inteligentes. Então, na evolução da IA, começou lá com o GPT lá só para responder, depois começou com algumas rotinas, e depois começou a colocar ferramentas dentro dessa IA para executações.

A partir do 3.5 que começou a ficar interessante mesmo, né?

Sim, aí começou a evoluir. E aí o que que a gente pensou assim, né? Se a adoção da IA é praticamente um, acho que é um caminho sem volta, vai, que todo mundo tá usando e a tendência das pessoas utilizar mais, um produto que não funcione dentro da IA e não seja, aí não seja parte disso, nos torna obsoleto. Então qual que foi a visão assim? Se a gente não tentar construir uma IA que de algum grau afete mesmo o nosso produto principal, alguém vai fazer, né?

E vai chegar, e o cliente ele já usa isso. Então é melhor que ele use uma IA da Logomax, que é especializada em comércio exterior, que nem todo o contexto, inclusive roda dentro da IA dele, né? Então se ele tiver lá o Cláudio, o GPT, ou qualquer outra IA, ele consegue conectar.

Ah, não sabia.

Inclusive o nosso, a nossa IA, 20, mais ou menos 20 a 30% de todos os acessos são de outras IAs. Então, e aí isso é muito mais fácil porque não precisa mudar muito o workflow do cara. Só que dentro do nosso ambiente você programa toda a governança, né? O que que vai acessar, quais são as rotinas, quais são as ferramentas, quem pode acessar o quê. Mas aí ele configura isso e conecta direto no cloud, no Gemini, qualquer lugar, aí a da Loggi, ele interage por ali.

Então você tá dentro do cloud e pede lá: rastreia o container XPTO. O cloud já entende que tem a ferramenta da Locomax, aí a da Locomax já vai buscar o container, já vai trazer informação para você, entendeu?

Então aquela pessoa que já acostumada com cloud, GPT, Gemini, ela pode continuar trabalhando ali que vai ter em segundo plano, roda atrás ali.

E inclusive até quando a gente avalia as métricas de uso assim, né, a gente vê que quando o cliente da Locomex usa a Locomex AI dentro do cloud do ecossistema de IA dele, primeiro o input é muito melhor e a qualidade da resposta é muito melhor. Por quê? Porque tem um filtro. Então você pede para o cloud lá: rastreie o container MSC 123. O cloud vai interpretar isso, vai pegar toda a tua base de conhecimento, as tuas skills, e vai montar um comando mais estruturado e vai mandar para a Locomax.

Vai economizar token também, né?

Vai economizar token e vai mandar um negócio muito mais estruturado. E aí a Locomax vai melhorar, vai conseguir responder muito melhor para você. Então é bem interessante essa visão, porque o que que a gente acredita assim? A evolução do software, das empresas de software. Primeiro, o software tá ficando cada vez mais líquido, então não tem essa de você ter um— ninguém quer mais criar conta em novo sistema, login e senha, etc.

As pessoas querem estar onde que ela já trabalha, qual que é o workflow dela. E se o workflow dela tá migrando tudo para dentro desses grandes conglomerados de IA, não faz sentido a gente não ficar fora disso, né? Então é um pouco da nossa, da nossa visão. E o segundo ponto que eu acho que toda empresa ela vai ter que começar a pensar no futuro hoje, né, utilizar IA na empresa ainda é um diferencial muito grande, porque são poucas empresas que investem e podem investir.

É uma coisa nebulosa, né? Porque assim, você usar bem IA, tu não precisa ser um programador, mas você precisa entender do que que você é bom, ao mesmo tempo que tu tem que saber usar IA com qualidade. A coisa meio termo, né, é esquisito, né? Tipo assim, adianta tu mandar o cara para estudar programação para ele aprender a usar IA melhor? Não necessariamente, né?

Sim, é, acho que é o grande que eles falam, né, o grande paradigma do conhecimento assim, vai, porque de um lado Existem muitos negócios no mundo, muitos modelos de negócio e áreas diferentes que foram construídas em cima do conhecimento específico. Então, pô, despachante é um belo exemplo, cara. Eu tenho conhecimento específico, tem o contexto da lei, etc., etc. Contador, mesma coisa. E assim sucessivamente, diversas empresas, principalmente na área de serviços, construíram e criaram baseado no conhecimento ultra especializado.

E aí você tem a primeira disrupção da IA, que o acesso ao conhecimento ele é distribuído. Então assim, em algum grau, beleza, não é no nível mais profundo, mas você consegue, tipo, cara, aí ela consegue, os modelos gerais, né, de linguagem, eles conseguem se virar bem ali em grande parte do trabalho.

Caminho da certeza vai te dar.

E aí, como que você prepara a tua empresa para lidar com isso? Se o conhecimento ele é infinito e ele é aberto e acessível, o custo da inteligência tende a cair, como que eu blindo meu modelo de negócio para ficar mais robusto a isso? E aí tem toda uma evolução do próprio modelo de trabalho. Então na Loja Comex e em outras empresas provavelmente é assim, né? Você tem lá uma, como se fosse uma linha de produção, né? Então vou dar um exemplo em vendas.

Tem lá o inteligência comercial, o SDR, o BDR, executivo de vendas. Por quê? Porque não existe ninguém com conhecimento full. Você até acha uma pessoa igual no marketing, ela tem lá o pessoal que faz copy, pessoal que faz o inbound, o pessoal que faz— então você até acha alguém mais ou menos assim, mas é muito, acaba sendo amplo e raso, né?

Ou faz tudo que não faz nada direito.

Isso. Tipo, né, enfim. E aí você começa o quê? A especializar o conhecimento da empresa. Por quê? Porque é difícil achar alguém que faça tudo bem, né? Aí você começa a quebrar em camadas. Então beleza, então eu tenho aqui uma pessoa que é muito boa em copy, faz só copy. Tem uma pessoa que é muito boa em design, faz só design. Tem uma pessoa que é muito boa em qualificar o lead, ligar e agendar, vai fazer só isso. E à medida que a IA vai avançando, né, o conhecimento vai ficando mais acessível, vai ter um movimento de juntar essas peças.

Então, qual que é a evolução assim, né? Começou com uma pessoa usando IA para resolver um problema pessoal, depois ela começa a usar para resolver um problema da empresa, depois ela põe a IA num fluxo tradicional, no fluxo tradicional. Então, ah, então vou botar IA aqui na etapa qualificação de lead, sei lá. Então, em vez do cara unir as informações, pede para ir qualificar.

Beleza, ensina ela com teu ICP, né?

E aí, e agora tá evoluindo para o modelo da pessoa, você tem uma pessoa só que ela olha a esteira toda, e a esteira é feita por agentes de IA. Então, em vez da pessoa só olhar o inbound, ela olha inbound, ela olha qualificação, e ela olha, sei lá, cadência de email. E aí você põe as IAs para fazer esse trabalho, e o humano ainda é extremamente importante para tomar decisão e analisar.

Eu vejo assim que uma preocupação de cultura de usar IA é que quanto mais a IA tá evoluindo, mais tentador é para o ser humano ficar preguiçoso com a IA. Eu acho que isso é muito tentador, porque conforme ela vai melhorando tu fica tentado a não se dedicar tanto a fazer um comando com qualidade, a não fazer essa varredura, a preparar o contexto. Eu vejo, eu vejo esse perigo na cultura da empresa, né? Tipo assim, cara, não é porque ela tá melhorando que tu vai trabalhar, tu vai poder ser mais raso no teu trabalho com ela, né?

É, acho que são dois pontos. Assim, o primeiro, que acho que isso não tá relacionado só aí, acho que toda tecnologia que o ser humano constrói é para deixar ele mais preguiçoso mesmo, é para Que a gente é uma máquina de economizar energia, né?

O cérebro gosta de economizar energia, né?

Então tudo que for feito para eu não precisar— começou, né? Não preciso mais caçar, não preciso mais, enfim. Então acho que todas as evoluções elas partem desse princípio, né? E o segundo ponto que eu acho que pouca gente tá olhando, né, é que assim, você trouxe um ponto legal, a IA tá ficando mais inteligente, eu tô delegando muito poder meu cognitivo pessoal para uma IA. Julgamento e decisão, etc. Ao mesmo tempo que eu tô usando IA aqui, você tá usando IA lá, o teu cliente tá usando IA, todo mundo tá criando diversos índices de IA para tocar a operação.

Vai chegar um ponto que eu acho que vai ter mais IA trabalhando nas empresas do que pessoas, entendeu? Então, porque construir hoje em dia é muito fácil, você vai lá, configura tal e deixa ele tipo operando sozinho. Aí, ah, não assina contrato, né? Aí, ah, você tipo põe lá. Então você pode ter, sei lá, numa empresa de 2 pessoas pode ter 10 mil agências de IA operando. Só que o ponto que acho que as pessoas, poucas pessoas enxergam, é que assim como você tá usando aí, ah, o teu competidor tá usando, teu fornecedor tá usando, teu cliente tá usando, daqui a pouco quem vai estar tomando a decisão ou analisando o que contratar ou não é a própria IA.

Então hoje na Loja Comex a gente já previu isso. Hoje a nossa IA ela é pronta para outra IA trabalhar em cima dela, entendeu? Tem o ser humano, ele consegue interagir, mas também uma outra IA ela consegue interagir de uma forma normal assim, sem muito atrito. E aí quando você vai prestar um serviço tem que pensar nisso. O próprio SEO, né, que todo mundo falava lá, né? Ah, pô, eu tenho que indexar no Google, deixar bonitinho, né?

Agora tem que indexar na IA agora.

Então, e esse foi um dos primeiros processos, mas eu acho que tudo vai convergir para isso. Você vai ter IA numa ponta e vai ser IA da outra ponta, e aí elas, uma vai estar falando com a outra, vai estar contratando serviço da outra. E aí, no final do dia, como que uma IA toma decisão, né? Acho que esse é um ponto bem importante, né? Geralmente é mais binário, né? Ou é mais rápido, ou é mais barato, ou é mais eficiente, né? Então, enfim, não tem fatores humanos que influenciam, que dependendo do contexto que se dá para ela, vai tomar decisão, mas é mais fatores lógicos, né?

E aí, como que tá a tua operação, né? O cliente tem que pensar nisso, né? Porque uma coisa que vai demorar ainda, eu acho, para evoluir bastante, é o relacionamento profundo com as pessoas, né? E isso aí ela não consegue ter essa profundidade, esse papo que a gente tá tendo aqui hoje num dia de sol em Curitiba, que é raro acontecer. Pois é. Mas é isso assim, acho que tem que pensar na construção de negócio para preparar a empresa para uma IA, para você construir tua IA em cima e preparar o teu serviço para uma outra IA contratar e acionar.

É, eu entendo que a IA ela pode acabar comoditizando aqui os nossos diferenciais. Por exemplo, vocês aqui tem um CS muito forte. Não é porque você tem uma IA aqui muito boa que você vai colocar uma IA para fazer o teu CS.

Sim, não, tem que ter um ser humano ali, cara. Tem que ter, né? Sim, é primordial que as soft skills vão voltar novamente a estar em alta. Então relacionamento, O relacionamento, cara, ainda mais nesse mundo, isso é mais crucial ainda. Se o conhecimento ele é infinito, ele é barato, o relacionamento não. O relacionamento ainda, só depois tiver mais robô humanoide e tal, mas isso acho que vai demorar muito ainda para chegar a Skynet, né?

Enfim, mas vamos falar mais um pouquinho da IA da Locomex. O que que ela já faz hoje? O que que ela se destaca das outras IAs?

Boa, excelente pergunta. Bom, primeiro ponto, né, o que que, qual que é a tese que a gente acredita assim, né? A gente tava na tese de software vertical, né, que comércio exterior, América Latina, B2B, e agora a gente mudou a nossa, não mudou, mas a tese evoluiu para ser uma IA de vertical. Então o que que eu acredito assim, vai continuar existindo e esses modelos generalistas vão crescer mais, vão ficar cada vez melhores em algumas áreas, mas de novo, eles são generalistas.

A gente acredita que em determinadas áreas é necessário sim uma IA específica que conhece a particularidade daquele país, daquele mercado, daquele contexto. Então a gente tá um pouco apostando nessa linha de ser a IA de vertical para o comércio exterior da América Latina. Comércio exterior da América Latina É bastante complexo, pouco digitalizado, e a gente vê que tem essa possibilidade. E aí a nossa IA, ela pega alguns princípios, alguns são imutáveis, né?

Então não tem essa de estourar o contexto e você conseguir estourar, porque ela gerencia bem essa memória e o acesso a diferentes ferramentas e essa camada de governança e permissão muito importante. Porque assim, tem muita empresa botando um monte de IA dentro, usando a IA grátis, né, onde você, cara, como que tá a governança da tua informação, né, como que tá a governança dos teus dados. E aí a outra, de um lado a empresa proíbe, ah não, ninguém da empresa pode usar o GPT e tal. Aí o cara vai lá, vai na conta free e sei lá, manda um documento, manda uma—

se o software é gratuito, você é o produto, né, cara, eles estão usando as informações.

Aí você sobe lá para IA e tal, e isso é bastante, é sensível, né. É, a gente que nada, a gente é bastante preocupado assim, bastante paranoico com a segurança. Então hoje a gente usa diversas LLMs, mas para coisas mais sensíveis assim, a gente, cara, usa uma máquina local assim, não aqui na log, mas um servidor local nosso para rodar esses negócios. E isso acho que a comunidade da IA tá evoluindo bastante assim. Você tem hoje modelos que eles chamam que são de pesos abertos, né?

Não é um open source que você consegue ver o código-fonte, mas consegue baixar esse modelo seja no teu computador ou seja um servidor, e você consegue executar ali totalmente offline aquela operação dentro da IA.

Mas é importante que você mencionou, realmente, porque hoje em dia com as IAs que temos, tu consegue fazer um site.

Sim.

Agora, esse site vai ser seguro e ninguém vai conseguir invadir? Aí vai precisar do ser humano ainda, né, cara? Essa parte de segurança, ela é muito importante. Cara, tu consegue fazer aplicativo, consegue subir no Android, na Apple, mas e a segurança desse aplicativo?

Por isso que eu acho que essa parte de InfoSec, de infraestrutura mesmo na área de tecnologia, vai crescer bastante assim. Assim como que a gente vai ter gente de negócio construindo produto. Então pessoas de negócio que conhece de fato a dor do cliente ali eles vão se tornar um agente transformador dentro da empresa.

E você já viu o pessoal aqui da Loja Comex, os seus clientes, usando para algumas funcionalidades a IA de vocês que vocês nem tinham pensado ainda? Aconteceu já? Tipo, sim, tem algum caso para trazer para nós?

A gente tem vários casos assim. O principal que a gente, que a gente tá vendo assim, essa parte de inteligência, né? Então, ah, pô, quero fazer uma inteligência de importação. No modelo anterior da Logitech, tinha que colocar um monte de filtro, rodar, filtrar, organizar, é complexo. E agora com a IA você consegue em linguagem natural conversar com ela, mandar WhatsApp, um email, fala assim, ah, eu quero acompanhar aqui o mercado de importação de, sei lá, peças de carro, monitora semanalmente qualquer alteração de preço, qualquer mudança, se mudar a alíquota da NCM, me avisa no email, manda WhatsApp.

Isso é importante.

Então acho que o trabalho ele deixa de ser mais demandado e ele se torna mais automatizado. O próprio tracking mesmo também, em vez de você entrar lá, a gente tinha vários softwares dentro da log, né, um de tracking, um de log manager, outro de documento. E agora você consegue traduzir tudo isso numa interface simples e dentro de onde o cliente já tá acostumado a operar assim, né. Então é essa aposta que a gente tá trabalhando de um lado.

É permitir que a nossa IA seja acessível por outras IAs e do outro lado é aumentar esse pool de ferramentas que ela consegue fazer. Então, desde cotação de frete, tracking, análise de documento, pesquisa de mercado, enfim.

É importante mencionar isso, né, que as funcionalidades que a gente conhecia antes da IA da Logomax estão dentro da IA. O search, o tracking, tá tudo ali dentro, né?

Tá tudo ali dentro. Atendimento Intel, inclusive configurada para você plugar e acessar dentro do teu cloud.

Legal, isso é bacana, que digamos, ah, eu quero acompanhar tal container, aí ele proativamente pode avisar todo dia onde é que tá, né? Aí tu não precisa parar o teu dia lá, tu pega o cafezinho, deixa acessar o site do armador, vê onde é que tá meu container, ou como tu fazia antigamente, né? Então isso já vem essa informação para você, né?

Aí você consegue empilhar contexto também, que isso é uma coisa muito legal. Empilhar contexto não é só tipo, não é só rastrear o container, então você pode dar uma sequência grande de de instruções, né, e ela entende, ela vai quebrar isso em tarefas menores e vai executar, e no final ela vai te entregar. Então, analisa o container aqui, a chegada, já verifica no site do porto, verifica no MyNet Traffic, verifica no Track Trace, verifique lá no AIS a posição do navio, e você consegue delegar para ela essas tarefas complexas, ela vai conseguir encontrar os caminhos e ela vai te entregar a informação do jeito que você pediu.

Que essa hiperpersonalização, que eu acho que é uma grande tendência que tá em alta no uso da IA.

Eu queria voltar até na pergunta que eu acabei pulando, mas eu acho muito importante fazer, porque, ok, você, você, toda, todo o seu head aqui entendeu que precisava migrar para IA. Como é que foi passar isso para empresa? Que vocês são em quantos colaboradores hoje?

300.

Meu Deus, 300 pessoas! Como é que vocês fazem essa mudança cultural e de negócios com tanta gente tão rapidamente? Porque foi uma mudança muito rápida que a gente— quem tá de fora, todo mundo comentou assim: nossa, mudaram muito rápido assim, cara.

Como é que foi isso, cara? Ainda a gente tá em mudança ainda, vai, né? Eu acho que a gente fez a virada lá na Intermodal, né, foi em abril, e em maio a gente virou toda a nossa operação assim, foi tá sendo um pouco desafiador, ainda mais assim, quanto maior a empresa, mais camada você tem e mais difícil é para chegar a informação em todas as camadas. E aí uma das coisas que a gente fez bastante aqui na empresa é rituais para reforçar o porquê da mudança, é clareza.

Então toda semana traz case, investe em IA para as pessoas, libera IA para todo mundo. A gente tem plano Tá no plano enterprise do cloud, do GPT. A gente permite as pessoas usarem, incentiva as pessoas usarem, incentiva as pessoas compartilharem, né?

Ah, não só a nossa principalmente, mas a gente meio que—

você tem que incentivar as coisas que você quer acontecer na empresa, né? Você tem que premiar as coisas boas que acontecem na tua empresa. A gente montou com o time de people aqui uma certificação também de IA. Premiou os principais cases, né? Então, de novo, é uma mudança, começa de dentro para fora, e ela precisa ser repetida constantemente, ela precisa ser incentivada. Que não é só assim, mudamos para IA, beleza, agora vou virar aqui em operação.

Você precisa comunicar isso frequentemente, é no dia a dia que as pessoas vão pegando.

Então, a pergunta aqui que a tua equipe adicionou, que eu fiquei bem curioso para saber: se você fosse começar a Logi Connex do zero hoje, como é que ela seria?

Excelente pergunta. Até foi uma das perguntas que um dos nossos investidores levantou numa reunião de conselho, né, que a gente tem, né, com nossos investidores.

Ah, é pergunta leve assim que rola?

Não, não, mano, de chegar é tranquilo, né? Mas possivelmente assim, a gente tem muita coisa boa que a gente construiu, né, como marca, como empresa. Então, pô, são mais de 4 mil clientes Tem uma base boa de profissionais bons, referências no mercado, tem uma distribuição boa, tem um produto matador. Então assim, muitas das coisas são legais, a máquina de vendas tal, e eu levaria. Mas possivelmente assim, o que que eu ajustaria, o que que a gente tá ajustando, acho que Primeiro, o modus operandi de uma empresa.

Então você, você com IA na sua empresa, você consegue ser muito mais rápido, né? Então quando a gente compara assim antes da IA, o mundo antes da IA, o mundo pós-IA, antes da IA uma startup para ela ter um diferencial, o que ela tinha que fazer? Ela tinha que ir mais rápido. E para ir mais rápido, geralmente o que ela tinha que fazer? Ou construir o produto mais rápido ou vender mais rápido. E aí, para isso, você precisava ter muitas squads, né?

Você montava várias squads. E aí um competidor novo, ele demorava, né? Porque ele pegava e falava, puta, eu não tenho toda essa grana que a empresa do Jonas tem, eu não tenho 300 pessoas, tal, então eu vou construir aqui devagar aqui o produto. E aí ela meio que rompeu um pouco essa barreira. Então a construção de produto e lançamento, ele precisa ser mais rápido, que é um dos drives que a gente tá puxando aqui. Então a gente cortou tempo de sprint pela metade, a gente tem times muito mais enxutos, mas com muito mais velocidade, contexto.

Então assim, acho que a gente tá nessa transformação porque a gente realmente acha que dá para fazer ainda mais diferente, dá para ainda ter mais resultado usando IA na operação. Assim, não mudaria muita coisa, mas esse processo de construção, de atendimento, de monetização é uma das coisas que a gente já tá mudando. Então seguiria mais ou menos esse caminho.

Perfeito, chegamos ao final do episódio. Então lembrando, se você já quer testar a IA da LogiComex, tá aqui no link na descrição do episódio. Já tem 10 mil tokens gratuitos para você usar bastante. Testar. Depois disso você vai no Como É Que Está Aqui Fora no dia 2 de setembro. Vem trocar uma ideia com o Helmut também, cara, ele adora falar sobre o assunto, você pode ver muito bem. Eu vou estar lá também. Aproveita para se informar mais sobre todas as possibilidades.

Então é isso, trabalhos encerrados. Helmut, muito obrigado e até a próxima. Tchau, tchau!

Valeu, pessoal!