Podcast com: Angela Kai, Gerente Executiva de Dados e Analytics da Ipiranga

Bem-vindos ao Liderança Digital e à E-Dados no Centro da Estratégia. O podcast da Denodo explora como a gestão de dados e a inteligência artificial estão impulsionando resultados e moldando o futuro dos negócios. Prepare-se para conversas inspiradoras com executivos que lideram a transformação digital em suas empresas.

Olá, sejam muito bem-vindos. Eu sou Guilherme Duarte, host do podcast Liderança Digital e há e dados no centro da estratégia. Hoje a conversa é com a Ângela Cai, gerente executiva de dados e analytics da Ipiranga, onde lidera a estratégia de dados, governância e inteligência artificial de uma das maiores redes de distribuição de combustível do Brasil.

Cerca de 6 mil postos, mais de 7 mil grandes clientes e 85 unidades operacionais. Mais de 20 anos de experiência, tem que querer entregar a idade aqui, né? Em tecnologia, ela construiu sua trajetória em grandes empresas, como Caixa, Porto Seguro, Nestlé, sempre com foco em transformar dados em valor para o negócio, que é o que a gente busca, né?

Ângela, prazer enorme ter você aqui. Obrigado por aceitar o nosso convite. Guilherme, o prazer é todo meu. Obrigada pelo convite. Vai ser muito legal conversar um pouquinho sobre dados e a estratégia. Que bom, que bom. Então vamos lá. Sem mais delongas, como diriam os mais tradicionais, vamos para a nossa primeira pergunta, então. Vou falar de algo que talvez pouca gente saiba.

A Ipiranga tem uma das maiores bases de dados de consumidores do Brasil, um famoso programa de fidelidade, quilômetros de vantagens. A estimativa é de 38 milhões de pessoas. Imagina isso. Como é que é liderar a área de dados de uma empresa com esse volume e diversidade de informação?

certeza tem alguma preocupação com compliance aí também, não é? Exatamente. Eu acho que liderar dados na Ipiranga é um grande privilégio, mas também uma grande responsabilidade. E falando especificamente da quantidade, a gente não tem o desafio só de volume de dados. Como você falou, a diversidade de dados, a complexidade, como a gente tem a segmentação de clientes, a variedade, até dados contextuais, transacionais.

Então, isso faz com que a gente tenha, assim, uma preocupação muito grande em estruturar esses dados. E quando o assunto é segurança, compliance e tudo mais, isso faz parte de todas as camadas, hoje, de uma arquitetura robusta, né? Então, se a gente não tem dados confiáveis e não é só na Ipiranga, a gente acaba não trazendo muito valor para a companhia, né? Ok.

Tem um tema que me fascina um pouco, essa questão da previsão de demanda de combustíveis, que é uma área que envolve, você falou de variedade de dados com relação a clientes, eu imagino que essa área então envolva outras variáveis macroeconômicas, sazonalidade, até safras agrícolas.

Como é que vocês estruturaram a arquitetura de dados para integrar e para lidar com fontes que são tão distintas, que falam em idiomas diferentes, que têm momentos do tempo diferentes? Como é que vocês fizeram? Exatamente. A previsão de demanda é um problema, é um desafio, vou dizer assim, multidimensional.

Então, tudo isso que você falou, a gente tem variáveis macroeconômicas, a gente tem variáveis de mercado, a gente tem as próprias variáveis internas e algumas outras que vão dizer ali como é que o mercado se comporta. Então, como que a gente estrutura a arquitetura? É uma arquitetura que é um pouco commodity até, que a gente tem aquela arquitetura de dados em várias camadas, reunindo e qualificando essas fontes de dados sempre. Então, existe esse trabalho.

bem grande de qualificação, de confiabilidade dos dados e tudo mais. Mas aqui tem um ponto que é importante, que não só a tecnologia aqui que faz diferença. A gente fala de previsão de mercado, a integração entre as pessoas da área de negócio e a área técnica de dados, ela que vai realmente encontrar ali qual que é a variável que vai fazer mudar o nosso negócio. Você sente que ainda... E aí

precisamos aproximar cada vez mais o técnico do negócio. Exatamente. Eliminar um pouco essa barreira. Esse silo, não existe mais aquela área de dados que ficava lá no fundo, que só dizia normalmente não, porque estava muito preocupado com o formato, com a taxonomia. Então, a integração aqui, eu acho que é a chave do negócio.

Legal, integração não só de dados, mas também de funções de pessoas para que todos participem desse processo. Exato. É uma noção mais ampla da palavra integração. Bacana, bacana ouvir isso. Vamos lá, algo que eu acho que devem conversar com você a respeito também. Muita gente ainda associa Ipiranga, força da marca, apenas com postos de combustíveis. Nessa linha...

Existe alguma iniciativa interna de dados específica para a relação com revendedores, com os donos dos postos? Muita gente não sabe como funciona essa dinâmica. Como é que, de alguma maneira, e como os dados estão transformando essa relação? É muito boa essa pergunta. Então, quando a gente fala de Ipiranga, a gente enxerga realmente a Ipiranga como uma empresa de postos de gasolina, de combustível no geral. E o nosso sistema é muito além disso.

já é uma referência muito importante ser a Ipiranga dos postos. Mas quando a gente fala de revenda, até por conta dessa diversidade e do nosso ecossistema complexo, a gente tem, sim, muitas iniciativas que já são consolidadas de dados. Então, a gente tem assistentes de dados, assistentes virtuais com IA generativa.

A gente tem a própria previsão de demanda que vai auxiliar muito na revenda. A gente tem a recomendação de mix de produtos e outros apoios para o revendedor.

Isso, sem dúvida, ele facilita o dia a dia do revendedor, mas a gente toma muito cuidado nessa questão em a gente manter essa autonomia também, né? Da ponta, né? Da ponta da Ipiranga. O revendedor, no fundo, ele fica ali com uma cara, uma representação em Ipiranga, e a gente tem uma escuta muito ativa em relação a isso e respeita muito essa autonomia também.

Legal, você tocou num ponto importante, você citou nos postes de gasolina a criação desse cardápio de produtos. Muita gente ainda associa muito só a questão do combustível, tem muito mais do que isso, né? Ipiranga é muito mais do que só combustível, né? Tem, a gente tem MPM, a gente tem Jet Oil, a gente tem algumas marcas ali associadas, né? Então tem bastante coisa ali para oferecer Ipiranga.

Claro que a gente não vai deixar de falar do tema do momento, da inteligência artificial. Eu vou a eventos ou a qualquer webinar, qualquer sessão, se a gente não tiver isso, as empresas estão mudando de nome, botando um pontinho AI, todo mundo está querendo trofar nessa onda da inteligência artificial. Mas mesmo com tantos avanços, a gente está vendo que sim, existe uma agenda executiva, existe uma certa...

pressão para que as iniciativas aconteçam, mas o que a gente vê no mercado e em pesquisas é que a adoção ainda está patinando na hora de obter alguns resultados concretos. Há até um famoso estudo do MIT rodando por aí, dizendo que 95% das iniciativas de IA até agora trouxeram zero de retorno. Quer dizer, apesar de estarmos investindo, apesar de estarmos incentivando ou com as iniciativas em curso, a coisa ainda não escalou.

Para você, quais são ainda os principais desafios ao implementar e combinar a IA com a gestão de dados dentro da Ipiranga? Então, esse é um assunto bem polêmico, a gente conversa dentro e fora da companhia.

A inteligência artificial evoluiu muito rápido, apesar de ser uma disciplina que todo mundo, quem é do mundo de dados conhece e sabe que ela existe há muitas décadas, ela evoluiu nos últimos anos muito rapidamente, trazida ali mais pela parte de agentes e agenerativa e tudo mais. E realmente a gente tem que equilibrar qual é a fome que as empresas têm.

com que realmente a gente consegue ali sustentar em termos de desenvolvimento de inteligência artificial ou não. Acho que são várias variáveis que vão fazer com que uma IA realmente dê retorno ou não. Dados confiáveis, qualificados, uma governança robusta de dados, sobre que tipo de dados você pode utilizar ou não pode, ou se aquele dado é confiável ou não.

E principalmente, eu acho que você desenvolver aquilo que realmente faz sentido para o negócio, aquilo que vai gerar valor para o negócio. Então muitos entusiastas querem utilizar a tecnologia por utilizar. E eu acho que é aí que está a virada da chave. Quando você utiliza a tecnologia, mas para um fim que gera valor para o negócio, eu acho que é aí que está a virada da chave.

Pelo menos a minha percepção, que eu tenho conversado com muitos colegas, é um pouco disso. Não falta tecnologia, não é? Não falta. O importante é encontrar um objetivo para que essa tecnologia sirva de ferramental, não é? Exato. E Guilherme, também tem a questão de...

como ela está evoluindo muito, tem muita propaganda em cima disso, todo mundo acha que é plug and play, que sai utilizando e tudo mais. Então a gente, como líder de dados no mercado, a gente precisa equilibrar muito essa sede, essa fome de utilizar a IA. O letramento, nesse caso, é muito importante das empresas. E a gente saber como conduzir uma agenda.

que ao mesmo tempo baixa um pouco a ansiedade, mas que sim gera valor. É um equilíbrio complexo. Trabalho de malabarista aí, não é? Exatamente. Equilibrar a ansiedade, isso é um termo bom, vou começar a usar, eu acho que sim. Não é tanta tecnologia, tanta modernidade.

porque não temos resultado tão rápido, né? Exatamente. Acredito que é colocar dinheiro, fazer investimento de um lado e automaticamente sair do outro lado. Sair do outro. Exato. Controlar a ansiedade é parte do trabalho também de nós líderes aqui de tecnologia, controlar essa ansiedade. Vou começar a usar isso um pouco. Perfeito.

E aí, está curtindo o episódio? Então não deixe de conhecer a Denodo, líder em soluções de integração de dados. Acesse denodo.com para mais informações e siga acompanhando o nosso podcast. Vamos lá. Para encerrar, eu até anotei o nome aqui. Ansiedade? Controlar a ansiedade? Muito bom. Esse aqui eu deixei aqui, que esse aqui eu vou usar com certeza. Mas para encerrar, a Ipiranga anunciou...

Recentemente uma nova, e aí essa que eu notei aqui, vice-presidente de transformação digital. Um cargo que demonstra que estamos, acho que as empresas, cada vez mais centradas e entendendo, identificando a importância dessas iniciativas. Como você vê, e aí uma opinião de quem já está há décadas aí no mercado, como você vê a evolução da área de dados nesse novo contexto estratégico? E, não sei, olhando para os próximos dois, três anos, qual é a aposta, e eu vou pedir um pouquinho de...

de dicas aí, mas qual é a aposta que você está fazendo hoje e que o mercado ainda não percebeu? Algum segredo, novidade?

que ninguém está enxergando ainda, mas que você viu, olha, eu estou indo por ali, eu não estou vendo, eu não estou na manada. Alguma coisa diferente que você enxergou ali que você pode compartilhar com a gente? Bacana. Então, para começar, a criação, acho que da vice-presidência, ela é um recado claro interno da Ipiranga de que dados, ela faz parte da transformação digital da companhia.

Então, ela deixa de ser uma área comandada por uma área de tecnologia, normalmente, ou uma área que é parceira da tecnologia, para fazer parte da estratégia do negócio. Isso está ficando cada vez mais claro. Então, nos últimos anos, com a criação e a força dessa vice-presidência de transformação digital, a gente está investindo muito pesado na fundação de dados.

numa arquitetura mais robusta, na evolução dessa arquitetura continuamente e principalmente numa governança.

de dados, né? Então, a gente está numa jornada de maturidade lá no Ipiranga, que a gente está chamando de hub núcleo de dados, que, na verdade, é a utilização do modelo operacional hub spoke, que todo mundo conhece, né? Só que lá a gente adotou algumas premissas, que são premissas que estão dando super certo, né? E eu acho que aí um pouquinho o gancho da segunda parte da pergunta, né? Então...

O que a gente está fazendo lá que está dando super certo? A gente está investindo nesse modelo Hub Spoke, que é o Hub Núcleo de Dados, onde a gente cria um núcleo de dados nas áreas de negócio. E essas pessoas das áreas de negócio, elas acabam sendo extensões do Hub. Então, elas vão cuidar de governança, elas vão cuidar de engenharia de dados, elas vão cuidar de análise de dados e até futuramente de uma ciência de dados.

tudo isso sendo letrado pelo Hub, que basicamente é formado pela tecnologia da Ipiranga. Então, com isso, a gente passa a eliminar um pouco o atrito das áreas de tecnologia, com as áreas de negócio, e começa a dar um pouco mais de autonomia com a governança necessária.

Essa agenda está fazendo com que também a gente não só faça a análise básica de dados, mas que no futuro a gente consiga escalar, inclusive, com as próprias áreas de negócio, criando seus produtos de dados, de agenerativa e tudo mais. E a governança vai fazer com que a gente consiga auxiliar o negócio a avaliar se aquilo vai trazer valor ou se vai custar mais.

e se aquilo pode ser utilizado, como pode ser utilizado. E, no fim, as pessoas do núcleo são extensões que garantem com que esses dados sejam utilizados da melhor forma, dados e produtos. Então, acho que...

Tudo veio num momento em conjunto e num momento mais propício possível. A criação da vice-presidência, o investimento forte na fundação, na arquitetura e na governança, e que possibilitou a gente a começar a criar esse modelo novo operacional e trazer mais maturidade para a jornada de dados Ipiranga.

Você foi falando, eu me empolguei até no meio ali, que eu estava realmente tentando raciocinar. Não, está tudo bem, é uma conversa aqui. Tentando chegar numa frase que resumia essa estratégia que vocês adotaram. Deixa eu ver se eu consigo resumir isso bacana ou se você usaria isso num slide de vocês. A gente está falando então de...

governança central, mas com uma autonomia local. As pessoas e grupos têm autonomia local para tocarem seus trabalhos, mas sempre seguindo uma governança, padrões que foram estabelecidos, mas eles têm autonomia para fazer esse trabalho, uma vez que eles estão mais próximos do negócio. Seria algo nessa linha bem interessante.

Entendi bem, bacana É isso aí, você entendeu, você traduziu Perfeitamente, né No fundo Vou anotar aqui Depois vou retomar nossa gravação E vou anotar aqui que foi a frase Vencedora, né Porque eu acho que no fim do dia É, isso aí

No fim do dia, eu acho que as empresas que vão superar ali, ser vitoriosas nessa agenda de IA, que não para de mudar, que cada vez mais tem uma tecnologia nova, vão ser as empresas que elas valorizam, sim, uma tecnologia, elas usam a tecnologia da melhor forma, mas elas também governam o dado, sabem que dado que elas têm, sabem que qualidade esses dados têm, e têm pessoas preparadas para utilizar esse dado da melhor maneira.

Você citou algo fundamental aí, a palavra da Ângela aqui, pessoal, para quem está escutando a gente agora, ela separou bem essa questão da IA, mas ela citou e bateu muito na questão dos dados, né? É o que a gente diz, a IA é tão capaz ou tão inteligente...

Quanto à qualidade de dados que a gente vai entregar para ela, então se a gente não preparar uma fundação de dados legal, uma fundação de dados que entregue dados como você citou, confiáveis, que não tenham viés, vocês que lidam muito com dados de pessoas, cadastro de pessoas, de entregar, não entregar apenas um grupo social ou étnico, algo para a gente tomar uma decisão bastante assertiva nesse sentido.

Bacana, é importante essa divisão que você destacou de IA, tem a sua função, mas jamais esquecendo da fundação de dados, que eu acho que alimenta isso tudo, não é? É o combustível, para a gente usar a analogia do nosso podcast. Perfeito, é o combustível. O combustível da IA são os dados qualificados e governados.

Perfeito, ótimo encerramento. Bem, eu ficaria aqui por horas batendo papo com a Ângela, tá? Ângela, muito obrigado por compartilhar essa visão com a gente. A Jornada de Dados da Ipiranga é uma referência de como, de fato, transformar dados em vantagem competitiva real.

Obrigada, Guilherme. De novo, foi um super prazer. E conto sempre com vocês ali para compartilhar, trazer insights e a gente crescer junto nessa jornada de dados IA. É isso, obrigado. E para quem está nos acompanhando, compartilhem esse episódio e sigam o podcast Liderança Digital. Nos vemos no próximo episódio, pessoal. Tchau, tchau. Até mais.

Obrigado por ouvir o Liderança Digital e há e dados no Centro da Estratégia. Inscreva-se em nosso podcast para ficar por dentro dos próximos episódios. Até a próxima!