Empresas no quartil superior de uso de IA são 50% mais lucrativas que suas concorrentes diretas. Esse dado do BCG, publicado em 2024, já seria suficiente para justificar urgência. Mas há outro número ainda mais revelador: a janela de vantagem do pioneiro em IA fecha em 18 a 24 meses por vertical.
Não estamos mais diante de uma aposta no futuro. A adoção de inteligência artificial em empresas é hoje a principal alavanca de vantagem competitiva disponível e o relógio está correndo.
Este artigo reúne os dados mais relevantes sobre o estado atual da IA nas empresas, os mecanismos que explicam por que ela cria fossos competitivos duráveis, e o framework de decisão que líderes precisam dominar agora.

O Estado da IA nas Empresas em 2026

Em 2022, metade das organizações globais usava IA em ao menos uma função. Em 2024, esse número chegou a 72%, segundo o relatório State of AI 2024 do McKinsey Global Institute. O uso de IA generativa específica saltou de 33% para 65% em apenas um ano uma velocidade de adoção sem precedente histórico em qualquer outra tecnologia corporativa, mais rápida que cloud, mobile enterprise e até a internet corporativa.
O que mudou não foi só o número de empresas usando IA. Mudou a profundidade da integração.
Até meados de 2024, a maioria das organizações operava em modo piloto: times de inovação testando APIs, fazendo provas de conceito, avaliando possibilidades. A partir do segundo semestre de 2024, ocorreu uma inflexão crítica em três frentes:
IA agêntica entrou em produção. Sistemas que executam tarefas autônomas com múltiplos passos pesquisar, decidir, executar, monitorar saíram do laboratório. Salesforce, HubSpot e ServiceNow lançaram agentes que trabalham sem intervenção humana contínua em operações reais.
O custo dos modelos caiu 90% em 18 meses. O que custava US$ 60 por milhão de tokens em 2023 custa menos de US$ 3 em 2025. Isso democratizou o acesso, mas também elevou o piso de exigência competitiva: “ter IA” não diferencia mais ninguém. O como você usa é o que define vantagem.
Modelos proprietários viraram padrão. Em 2023, a maioria das empresas usava GPT-4 direto da caixa. Em 2025, líderes de mercado operam com modelos ajustados nos seus próprios dados, com RAG (Retrieval-Augmented Generation) sobre bases proprietárias sistemas que concorrentes não conseguem replicar mesmo com acesso aos mesmos modelos base.

Os 5 Mecanismos pelos Quais a IA Cria Vantagem Competitiva

1. Conjunto de Dados
   A vantagem mais durável em IA não vem do modelo vem dos dados proprietários que alimentam o modelo. Empresas que acumulam dados únicos de interações com clientes, transações e comportamentos constroem uma vantagem que cresce com o tempo e que concorrentes não conseguem comprar.
   A Netflix usa dados de comportamento de 260 milhões de assinantes para alimentar seu motor de recomendação sistema que responde por 50% do engajamento da plataforma. A Airbnb desenvolveu modelo próprio de precificação dinâmica com dados históricos de reservas impossíveis de replicar por qualquer solução de mercado. A Uber otimiza disponibilidade de motoristas por zona com precisão de minutos a partir de dados que nenhum fornecedor externo possui.
2. Compressão de Custos Operacionais
   A Klarna substituiu o trabalho equivalente a 700 agentes de atendimento com IA própria. O resultado: projeção de US$ 40 milhões de economia em lucro operacional em 2024 e tempo médio de resolução caindo de 11 para 2 minutos com satisfação do cliente mantida.
   O JPMorgan Chase faz em segundos, com seu sistema COIN, o que levava 360.000 horas humanas por ano em revisão de contratos. A DHL reduziu consumo de combustível em 15% e aumentou pontualidade de entregas em 12% com IA em otimização de rotas.
   
3. Velocidade de Inovação de Produto
   Dados do GitHub/Microsoft de 2024 mostram que desenvolvedores usando Copilot completam tarefas 55% mais rápido. Empresas que adotaram a ferramenta entregam features em média 30% mais rápido do que antes.
   A Duolingo usou IA generativa para escalar de 500 para mais de 5.000 exercícios de aprendizado em menos de 12 meses volume que levaria anos com equipe humana. A Salesforce lançou mais de 200 funcionalidades de IA em 2024 com o mesmo headcount de engenharia.
4. Personalização em Escala
   Personalização um-a-um em escala massiva era impossível antes da IA. Hoje é o novo padrão esperado pelos clientes.
   Lojistas que ativam as recomendações de produto da Shopify reportam aumento de 20% a 30% no valor médio do pedido. O Spotify tem a descoberta de música via IA como principal diferencial citado por usuários em pesquisas de satisfação com base em dados de 600 milhões de usuários.
   
5. Capacidade Decisória Superior
   O Morgan Stanley deu a seus advisors acesso imediato a mais de 100.000 documentos de pesquisa de investimento via sistema proprietário com IA. A Amazon ajusta preços de mais de 50 milhões de produtos diariamente com modelos de precificação dinâmica. O Walmart reduziu ruptura de prateleira em 20% e excesso de estoque em 15% com IA no gerenciamento de estoque.

Build, Buy ou Customize: A Decisão Estratégica Central

Esta é a decisão mais importante que líderes empresariais precisam tomar agora. Cada abordagem serve a um propósito diferente.
IA de Prateleira (Off-the-Shelf)
Ferramentas como Microsoft Copilot e ChatGPT fazem sentido quando o caso de uso é genérico, a velocidade de implementação é prioridade e não há dados proprietários relevantes. O tempo de implementação é de 1 a 4 semanas, com custo de US$ 10 a 30 por usuário por mês.
A limitação crítica: qualquer concorrente pode ativar as mesmas ferramentas amanhã. Não há fosso competitivo. É um empate que custa dinheiro mas não gera vantagem.
IA Customizada (RAG + Fine-Tuning)
O ponto de entrada ideal para médias e grandes empresas. Combina velocidade de implementação com diferenciação real quando há dados proprietários que melhoram substancialmente o output. Tempo de implementação de 2 a 6 meses, investimento entre US$ 50 mil e US$ 500 mil. ROI típico de 2x a 5x.
IA Proprietária (Build)
Justificada quando você tem dados únicos que são o core do modelo de negócio, a IA é diferencial competitivo central não suporte e a escala justifica o investimento (normalmente acima de US$ 5 milhões de benefício projetado por ano). ROI típico de 5x a 20x ou mais, com fosso competitivo que cresce exponencialmente.
A HubSpot, por exemplo, percebeu que integrações com GPT-4 não a diferenciavam dos concorrentes. Migrou para modelos proprietários treinados em mais de 100 milhões de interações de CRM e criou uma nova tier de produto a US$ 45 por usuário por mês. A Duolingo fez o mesmo ao perceber que LLMs genéricos não entendiam pedagogia de línguas e escalou conteúdo 10x sem aumentar a equipe editorial.

Por Que o Timing Importa Mais que o Orçamento

A analogia com a migração para cloud entre 2010 e 2015 é precisa e reveladora. Empresas que fizeram a transição naquele período reduziram custos de infraestrutura em 30% a 40% e ganharam velocidade de desenvolvimento que concorrentes levaram anos para replicar. Netflix, Airbnb e Uber empresas nativas de cloud derrotaram incumbentes com décadas de histórico.
Com IA, o ciclo está comprimido.
O motivo é o efeito composto dos dados: IA melhora à medida que consome mais dados. Empresas que começaram a coletar dados estruturados de IA em 2023 e 2024 têm hoje 2 a 3 anos de vantagem de treinamento sobre quem começa agora. Essa vantagem cresce com o tempo e não é recuperável com orçamento maior.
A curva S de adoção tecnológica mostra que os maiores benefícios vão para quem adota antes do ponto de inflexão. Para IA empresarial, esse ponto é o período de 2025 a 2026. Empresas que ainda estão “avaliando” não estão sendo prudentes. Estão escolhendo chegar atrasadas.
Goldman Sachs projeta que IA generativa vai adicionar US$ 7 trilhões ao PIB global em 10 anos. Empresas que capturarem esse valor mais cedo usarão parte dele para acelerar ainda mais a adoção criando uma distância crescente das retardatárias.

O Que Bloqueia e O Que Acelera a Adoção

As cinco principais barreiras identificadas pelo BCG em 2024 são: falta de estratégia de dados (43% das empresas), ausência de talento e conhecimento interno (41%), resistência cultural (38%), preocupações com segurança e compliance (35%) e ROI incerto (32%).
Nenhuma dessas barreiras é intransponível. Mas exige ação intencional.
Do lado dos aceleradores, empresas que avançaram mais rápido compartilham padrões consistentes:

CEO ou C-suite como champion ativo de IA presente em 85% das empresas de alto desempenho
Caso de uso piloto com ROI mensurável em 90 dias
Investimento paralelo em infraestrutura de dados
Uso de parceiros externos na fase inicial presente em 73% das empresas que escalaram IA (BCG, 2024)
Time multidisciplinar dedicado, combinando negócio, dados e tecnologia

Perguntas Frequentes
O que é vantagem competitiva com IA e por que ela importa agora?
Vantagem competitiva com IA é a capacidade de uma empresa usar inteligência artificial de forma mais profunda e integrada que seus concorrentes, gerando diferenças mensuráveis em custo, velocidade, personalização ou qualidade de decisão. Ela importa agora porque 72% das empresas globais já adotaram IA em funções críticas (McKinsey, 2024) e a janela para criar essa vantagem fecha em 18 a 24 meses por vertical.
Quando uma empresa deve construir IA própria em vez de usar ferramentas prontas?
Construir IA proprietária faz sentido quando a empresa possui dados únicos que são o core do seu modelo de negócio, quando a IA é diferencial competitivo central não apenas suporte operacional e quando a escala justifica o investimento, tipicamente acima de US$ 5 milhões de benefício projetado por ano. Para casos de uso genéricos, ferramentas de prateleira ou soluções customizadas com RAG são mais adequadas.
Qual é o ROI típico de projetos de IA nas empresas?
O ROI varia por área e abordagem. Soluções de prateleira entregam tipicamente 1,2x a 1,5x. IA customizada alcança 2x a 5x. IA proprietária pode chegar a 5x a 20x ou mais. Em aplicações específicas, como fraud detection em fintech, o ROI reportado chega a 15x. Em atendimento ao cliente com IA, a faixa mais comum é 3x a 6x em 6 a 12 meses (Gartner, Forrester, 2024).
Quais são as principais barreiras para adoção de IA em empresas?
As cinco principais barreiras são: falta de estratégia e qualidade de dados (43%), ausência de talento técnico interno (41%), resistência cultural e organizacional (38%), preocupações com segurança e compliance como LGPD e GDPR (35%) e dificuldade de mensurar ROI antecipadamente (32%), segundo pesquisa do BCG de 2024.
Como começar a implementar IA com resultado rápido?
A abordagem mais eficaz é: mapear os 3 processos mais custosos ou críticos da empresa, identificar onde há dados disponíveis, selecionar 1 caso de uso com métrica clara de sucesso (custo, tempo ou receita) e implementar um piloto de 90 dias com parceiro especializado. Evitar casos de uso difusos como “aumentar produtividade geral” começar com algo mensurável diretamente.

Conclusão

A pergunta que líderes empresariais precisam responder não é mais “devemos adotar IA?” é “como construímos uma vantagem que concorrentes não consigam copiar apenas comprando uma licença?”
A diferença entre empresas que criam fossos competitivos com IA e as que apenas pagam por ferramentas genéricas está na integração profunda com dados proprietários, fluxos de trabalho e decisões de negócio. Essa integração leva tempo para construir e é exatamente por isso que o timing importa mais que o orçamento.
Empresas que ainda estão avaliando em 2026 não são prudentes. Estão escolhendo chegar atrasadas em um mercado que já começou a se reprecificar.
O próximo passo prático: mapear os 3 processos mais críticos da sua operação, definir o que sucesso significa em termos mensuráveis, e iniciar um piloto de 90 dias com meta de ROI clara.

Fontes: McKinsey Global Institute (State of AI 2024), BCG (AI at Scale 2024), Stanford HAI (AI Index 2024), Goldman Sachs, Gartner, Forrester, IDC, GitHub/Microsoft Research 2024, casos públicos de Klarna, Duolingo, Shopify, JPMorgan Chase, Airbnb, Salesforce, Netflix, Uber e Walmart.

A tecnologia desempenha um papel essencial no crescimento e na escalabilidade de negócios, e encontrar os profissionais certos para transformar ideias em soluções práticas é crucial para o sucesso.

Neste artigo, vamos explorar tudo o que você precisa saber para contratar desenvolvedores web qualificados para startups. 

Desde entender o papel desses profissionais até como conduzir entrevistas técnicas e evitar turnover, você encontrará insights valiosos para formar uma equipe sólida e produtiva!

O que é um desenvolvedor web?

Um desenvolvedor web é o profissional responsável por criar, implementar e manter websites e aplicações web. 

Sua função varia dependendo do escopo do projeto e das necessidades da empresa, mas geralmente se divide em três categorias principais:

1. Desenvolvedor front-end:
   • Trabalha no lado visual do site, garantindo que os usuários tenham uma experiência agradável e funcional;
   • Linguagens comuns: HTML, CSS, JavaScrip;
   • Frameworks populares: React, Angular, Vue.js;
   • Exemplo: criar menus, botões interativos e páginas responsivas.
2. Desenvolvedor back-end:
   • Cuida da parte “invisível”, que processa dados, gerencia servidores e bancos de dados;
   • Linguagens comuns: Python, PHP, Ruby, Java;
   • Frameworks populares: Django, Laravel, Ruby on Rails;
   • Exemplo: desenvolver APIs para integrar sistemas ou processar pagamentos em um e-commerce.
3. Desenvolvedor full-stack:
   • Une habilidades de front-end e back-end, sendo capaz de lidar com todo o ciclo de desenvolvimento;
   • Ideal para startups, onde o profissional pode assumir múltiplas funções.

No contexto de startups, os desenvolvedores web muitas vezes precisam ser versáteis e trabalhar em ritmo acelerado, desenvolvendo soluções criativas para problemas complexos com recursos limitados.

Entrevistando desenvolvedores para startups

Contratar o desenvolvedor certo é um passo crucial para startups que buscam crescer e se destacar no mercado. 

Durante o processo de entrevista, é essencial avaliar cuidadosamente as habilidades técnicas, práticas e culturais do candidato.

Avaliação de habilidades técnicas

Antes de agendar entrevistas, é importante saber quais habilidades o desenvolvedor deve ter para atender às necessidades do projeto. 

Por exemplo, se a startup está construindo um aplicativo, é essencial que o desenvolvedor tenha experiência em desenvolvimento mobile ou frameworks específicos.

Por isso:

• Use plataformas como HackerRank ou Codility para criar testes técnicos personalizado;
• Avalie conhecimentos específicos de linguagens ou frameworks usados no projeto da startup;
• Pergunte sobre experiências passadas com desafios técnicos similares.

Testes práticos

Além de avaliar habilidades teóricas, é essencial aplicar testes práticos que simulam cenários reais. Exemplo: pedir ao candidato que construa uma funcionalidade simples, como um formulário de login ou uma página de listagem de produtos.

A partir disso, analise como o candidato aborda o problema: ele demonstra organização? Segue boas práticas de código?

Referências e portfólio

Revisar o portfólio do candidato ajuda a entender seu nível técnico e sua criatividade. Isso significa:

• Procurar projetos que demonstrem habilidades aplicáveis ao contexto da startup.
• Entrar em contato com referências para confirmar a confiabilidade e o desempenho do candidato em empregos anteriores.

Qual desenvolvedor escolher para evitar turnover?

O turnover é um dos maiores desafios para startups, que frequentemente enfrentam limitações financeiras e alta competitividade no mercado de talentos. 

Contratar desenvolvedores que estejam alinhados com os valores e objetivos da empresa pode ajudar a reduzir a rotatividade.

Alinhamento cultural

Antes de contratar, avalie se o candidato compartilha os valores da startup. Um bom alinhamento cultural aumenta o engajamento e a probabilidade de retenção.

Durante as entrevistas, pergunte como o candidato lida com situações de pressão e colaboração em equipe, apresente os desafios que a startup enfrenta e observe como ele reage.

Crescimento e aprendizado

Desenvolvedores valorizam oportunidades de aprendizado e crescimento. Então, ofereça treinamentos regulares e mentorias para que eles aprimorem suas habilidades.

Outra dica é criar um ambiente em que os desenvolvedores possam experimentar novas tecnologias e metodologias.

Políticas de retenção

Algumas estratégias que ajudam a minimizar o turnover são:

• Salários competitivos e benefícios flexíveis;
• Flexibilidade no trabalho remoto ou híbrido;
• Reconhecimento e valorização do trabalho realizado.

Ao focar nesses aspectos, startups podem reduzir significativamente a rotatividade e construir equipes mais estáveis e produtivas.

A importância de contratar o desenvolvedor certo para startups

Contratar o desenvolvedor certo pode determinar o sucesso ou o fracasso de uma startup. Um bom profissional não apenas entrega resultados de qualidade, mas também contribui para a inovação e a escalabilidade do negócio.

Desenvolvedores alinhados às metas da startup podem sugerir melhorias nos produtos e processos.Um exemplo prático: startups de sucesso, como Airbnb e Slack, começaram com equipes técnicas pequenas, mas altamente qualificadas. 

Esses desenvolvedores desempenharam um papel fundamental na criação de produtos escaláveis e disruptivos.

Principais desafios ao contratar desenvolvedores web em startups

Contratar desenvolvedores para startups é desafiador devido a diversos fatores: competição por talentos, necessidade de habilidades múltiplas e pressão por prazos curtos.

Competição por talentos

Startups competem diretamente com grandes empresas de tecnologia e corporações estabelecidas na busca por desenvolvedores talentosos. 

Enquanto gigantes da indústria podem oferecer pacotes de benefícios robustos, estabilidade financeira e projetos de alta visibilidade, startups operam geralmente com orçamentos limitados.

Esse cenário torna mais desafiador atrair profissionais altamente qualificados, especialmente aqueles que já têm experiência em startups. 

Necessidade de múltiplas habilidades

Em uma startup, a estrutura enxuta muitas vezes exige que os desenvolvedores assumam papeis híbridos. Isso significa que um desenvolvedor web pode precisar lidar não apenas com a programação em si, mas também com design, testes, implantação e até suporte técnico.

Essa versatilidade pode ser um desafio durante a contratação, já que profissionais especializados nem sempre têm interesse ou preparo para desempenhar funções tão amplas. 

Pressão por prazos curtos

Startups enfrentam frequentemente a pressão de lançar produtos rapidamente para conquistar mercado e atrair investidores. Isso pode levar a decisões precipitadas na contratação, como priorizar velocidade em vez de qualidade.

A contratação apressada pode resultar em um encaixe inadequado entre o desenvolvedor e a empresa, aumentando o risco de turnover e impactando negativamente os projetos. Para minimizar esses riscos:

Como a Northern pode ajudar startups a contratar desenvolvedores web?

A Northern oferece suporte especializado para startups que precisam contratar desenvolvedores web qualificados. 

Com serviços de consultoria e um vasto conhecimento do mercado, a Northern pode:

• Identificar os melhores profissionais para cada projeto, considerando habilidades técnicas e culturais;
• Ajudar a estruturar testes práticos e entrevistas técnicas;
• Fornecer suporte contínuo para retenção de talentos e desenvolvimento das equipes.

A contratação de desenvolvedores web para startups exige planejamento estratégico e uma análise detalhada de habilidades técnicas e culturais. Escolher o profissional certo pode impulsionar a inovação e garantir o crescimento sustentável da empresa. 

Entre em contato com a Northern e descubra como podemos apoiar o sucesso da sua startup!

No ambiente digital atual, entender como extrair leads do Google é fundamental para o sucesso de qualquer estratégia de marketing.

Com a predominância das buscas online, empresas têm encontrado maneiras inovadoras de captar informações valiosas através das pesquisas dos usuários. Por exemplo, extratores como gleads é bom? Afinal, esse tipo ferramenta pode ser capaz extratir leads qualificados.

Quais são os tipos de como extrair leads do Google?

Existem diversos tipos de estratégias para extrair leads do Google. Conhecer essas variações é fundamental para otimizar campanhas, segmentar públicos e maximizar resultados.

Cada abordagem oferece maneiras distintas de captar contatos qualificados, tornando a estratégia de marketing mais eficaz e assertiva.

1. SEO para geração de leads

O SEO (Search Engine Optimization) é uma técnica essencial para gerar leads organicamente. Através da otimização de palavras-chave, conteúdo relevante e backlinks, as empresas podem aumentar sua visibilidade nos motores de busca, atraindo visitantes qualificados. Essa abordagem é eficaz a longo prazo e reduz custos com anúncios pagos.

Exemplos práticos incluem blogs otimizados e páginas de produtos bem estruturadas.

• Aumenta a visibilidade online
• Atrai tráfego qualificado
• Reduz custos de aquisição

2. Anúncios pagos no Google Ads

Os anúncios pagos via Google Ads permitem que empresas alcancem públicos específicos de maneira rápida. Com segmentação precisa, é possível direcionar campanhas para nichos de mercado, aumentando a taxa de conversão. Esta estratégia é ideal para negócios que buscam resultados imediatos.

Exemplos incluem anúncios de pesquisa e display que capturam leads através de formulários de contato.

• Resultados imediatos
• Segmentação precisa
• Flexibilidade de orçamento

3. Marketing de conteúdo

O marketing de conteúdo é uma forma eficaz de gerar leads, criando e compartilhando materiais relevantes, como e-books, webinars e blogs. Essa abordagem não apenas atrai visitantes, mas também educa o público, construindo autoridade e confiança.

Exemplos incluem guias especializados que incentivam downloads em troca de informações de contato, como e-mails.

• Educa e engaja o público
• Constrói autoridade
• Captação de e-mails através de iscas digitais

4. Redes sociais para leads

As redes sociais são ferramentas poderosas para gerar leads. Com campanhas direcionadas, posts interativos e anúncios pagos, as empresas podem engajar usuários e direcioná-los para páginas de captura. Essa estratégia é ideal para construir relacionamentos e aumentar o reconhecimento da marca.

Exemplos incluem concursos e promoções que incentivam o compartilhamento de informações.

• Engajamento direto com o público
• Aumenta o reconhecimento da marca
• Flexibilidade em formatos de conteúdo

5. Email marketing

O email marketing é uma técnica clássica, mas ainda extremamente eficaz para nutrir leads. Após capturar contatos, as empresas podem enviar newsletters, ofertas e conteúdos personalizados. Essa abordagem mantém o relacionamento ativo e aumenta a probabilidade de conversão.

Exemplos incluem campanhas de automação que segmentam os leads de acordo com seu comportamento.

• Personalização de mensagens
• Nutrindo o relacionamento
• Alto retorno sobre investimento

Vantagens de extrair leads do Google: Oportunidades reais

Extrair leads do Google é essencial para negócios que buscam crescer no ambiente digital. Ao entender o comportamento do consumidor, as empresas podem direcionar suas estratégias, aumentando a eficiência e a conversão de potenciais clientes.

Aumenta a visibilidade da marca

Extrair leads do Google permite que as empresas aumentem sua visibilidade online. Com a otimização de SEO e campanhas de marketing bem direcionadas, é possível alcançar um público mais amplo e relevante, resultando em maior reconhecimento da marca.

• Estudos mostram que 75% dos usuários nunca passam da primeira página de resultados do Google.
• Empresas que investem em SEO têm até 14 vezes mais chances de conversão do que as que não o fazem.
• O aumento da visibilidade está diretamente relacionado ao crescimento das vendas, segundo dados de marketing digital.

Geração de leads qualificados

Quando extraídos corretamente, os leads do Google são geralmente mais qualificados. Isso ocorre porque os usuários que buscam ativamente por produtos ou serviços têm maior probabilidade de se tornarem clientes, aumentando a taxa de conversão da empresa.

• Leads qualificados têm uma taxa de conversão 20% maior do que leads não qualificados.
• Cerca de 61% dos profissionais de marketing afirmam que gerar tráfego qualificado é uma prioridade.
• O Google é a plataforma de busca mais utilizada, com mais de 3,5 bilhões de pesquisas por dia.

Redução de custos com marketing

Extrair leads do Google pode resultar em uma significativa redução de custos com marketing. Ao focar em leads que já demonstraram interesse, as empresas podem otimizar seus gastos, utilizando estratégias mais eficientes e econômicas.

• Empresas que utilizam marketing digital economizam até 40% em comparação com métodos tradicionais.
• Leads gerados através de busca orgânica têm um custo de aquisição 61% menor do que leads pagos.
• A segmentação de leads permite um retorno sobre investimento (ROI) mais elevado.

Melhora na segmentação de público

Ao extrair leads do Google, as empresas conseguem entender melhor seu público-alvo. Isso possibilita a criação de campanhas mais direcionadas e personalizadas, aumentando a efetividade das ações de marketing e a satisfação do cliente.

• Estudos indicam que campanhas segmentadas têm um aumento de 202% na taxa de conversão.
• A personalização das campanhas resulta em um aumento de 10% na lealdade do cliente.
• O Google fornece dados analíticos que ajudam na segmentação do público.

Como extrair leads do Google?

Este guia apresenta um passo a passo para extrair leads eficazmente do Google.

Seguir a sequência correta é fundamental para maximizar a qualidade e a relevância dos contatos obtidos.

Estratégias de extração de leads

1. Defina seu público-alvo

Antes de iniciar a extração de leads, é crucial entender quem é seu público-alvo. Determine características demográficas, interesses e comportamentos. Isso ajudará a direcionar suas pesquisas e a escolher as palavras-chave corretas.

2. Utilize palavras-chave relevantes

Pesquise e selecione palavras-chave que estão diretamente relacionadas ao seu negócio ou nicho. Ferramentas como o Google Keyword Planner podem auxiliar nesta tarefa, permitindo identificar termos que seu público está buscando.

3. Explore os resultados de pesquisa

Acesse o Google e insira suas palavras-chave. Analise os resultados da primeira página, identificando sites, blogs e redes sociais que podem conter potenciais leads. Anote informações de contato disponíveis.

4. Use ferramentas de automação

Considere utilizar ferramentas de automação de marketing, como o Hunter ou o ZoomInfo, que podem ajudar a encontrar e organizar leads de forma eficiente. Essas ferramentas costumam fornecer dados adicionais sobre os contatos.

5. Verifique a qualidade dos leads

Após a extração, é importante qualificar os leads. Verifique a relevância e a precisão das informações coletadas, garantindo que os contatos sejam válidos e que correspondam ao seu perfil de público-alvo.

Como extrair leads do Google?

Extrair leads do Google é fundamental para negócios que buscam expandir sua base de clientes. Com diversas ferramentas e métodos disponíveis, a escolha certa pode otimizar sua estratégia de marketing.

Como extrair leads do Google?

Compreender como extrair leads do Google é essencial para otimizar estratégias de marketing. Abaixo, são abordadas as principais dúvidas que podem surgir nesse processo.

É possível extrair leads do Google gratuitamente?

Sim, existem métodos gratuitos para extrair leads do Google, como o uso de ferramentas de busca e análise de palavras-chave. No entanto, soluções pagas podem oferecer recursos mais avançados e resultados mais eficientes.

Quais ferramentas podem ajudar na extração de leads?

Ferramentas como Google Analytics, Google Ads e plataformas de SEO, como SEMrush, podem ser extremamente úteis para identificar leads. Elas permitem monitorar o tráfego, analisar palavras-chave e otimizar campanhas.

Como identificar leads qualificados no Google?

Identificar leads qualificados envolve analisar dados demográficos, comportamentais e de engajamento. Use filtros para segmentar seu público-alvo e foque em palavras-chave que refletem a intenção de compra.

Extrair leads do Google é legal?

Sim, desde que sejam respeitadas as diretrizes de privacidade e proteção de dados, como a LGPD no Brasil. É importante obter consentimento ao coletar informações pessoais.

Qual é a importância do SEO na extração de leads?

O SEO é crucial, pois melhora a visibilidade do seu site nos resultados de busca do Google. Um bom ranqueamento atrai mais visitantes e, consequentemente, gera mais leads potenciais.

Quais são os mitos sobre a extração de leads do Google?

Um mito comum é que a extração de leads é uma tarefa simples e rápida. Na realidade, requer planejamento, análise de dados e estratégias bem definidas para ser eficaz.

Quais são as tendências atuais na extração de leads?

Atualmente, a automação e a personalização são tendências em alta. Utilizar inteligência artificial e chatbots pode otimizar a captação de leads, tornando o processo mais eficiente e direcionado.

Transforme seus esforços em resultados extraordinários

Extrair leads do Google vai muito além de simples buscas; trata-se de conectar-se com oportunidades reais. A cada clique, você pode acessar um vasto universo de potenciais clientes, como os 3,5 bilhões de pesquisas diárias que geram um mar de informações valiosas.

Coloque em prática estratégias como SEO, anúncios segmentados e criação de conteúdo relevante. Lembre-se: cada lead é uma chance de transformar sua abordagem de vendas.

Invista tempo e criatividade, e você verá seu negócio florescer com novos relacionamentos.

O futuro está em suas mãos!

Este artigo abordará como a IA está sendo usada em aplicações web para empresas de seguros.

A IA pode ser usada para melhorar o serviço de seguros. As empresas de seguros podem usar a IA para entender melhor as necessidades e intenções dos clientes. Isso permite que as empresas ofereçam produtos e serviços que melhor atendam às necessidades dos clientes.

Além disso, a IA também pode ajudar as empresas de seguros a priorizar os processos, aumentando a eficiência e reduzindo os custos.

Introdução à Inteligência Artificial e sua aplicação em aplicações web para empresas de seguro

Com o avanço das tecnologias, a Inteligência Artificial (IA) tem ganhado cada vez mais destaque. Esta nova tecnologia é capaz de criar aplicações web para empresas de seguros, que oferecem uma experiência de usuário única e personalizada. Aqui estão alguns dos recursos essenciais do uso da IA para aplicações web de seguros:

• Uma análise mais profunda dos dados: a IA pode analisar os dados armazenados pelas empresas de seguros e gerar análises mais profundas, o que permite identificar tendências e prever resultados.

• Mais interação com os usuários: com a IA, as empresas de seguros podem oferecer uma experiência de usuário mais rica e interativa. Isso inclui recursos como chatbots, que podem responder às perguntas dos usuários e ajudá-los a encontrar informações.

• Automatização de processos: a IA pode ajudar as empresas de seguros a automatizar processos complexos, como o processamento de documentos ou o envio de alertas. Isso significa que os usuários podem concluir seus processos de seguros mais rapidamente.

• Redução de custos: com a IA, as empresas de seguros podem reduzir custos operacionais ao automatizar processos e reduzir a necessidade de contratar mão de obra humana.

Com a IA, as empresas de seguros têm a oportunidade de melhorar seus serviços e oferecer uma experiência de usuário mais personalizada e eficiente. Como parte de sua estratégia de negócios, é importante que as empresas de seguros explorem todas as possíveis aplicações da IA para obter maior eficiência e melhores resultados.

Exemplos de como a IA está sendo usada para análise de risco, atendimento ao cliente e gestão de sinistros

A Inteligência Artificial (IA) vem mudando a maneira como as empresas gerenciam riscos, atendem aos clientes e processam sinistros. Empresas de seguros, bancos e outras empresas de serviços financeiros estão usando a IA para ler e entender documentos, extrair dados relevantes, identificar padrões, tomar decisões e até mesmo responder automaticamente aos clientes.

• Análise de Risco: As empresas de seguros estão usando a IA para ajudar a identificar e avaliar os riscos envolvidos em certas políticas de seguro. A IA pode analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões e tendências, ajudando as empresas a prever melhor os riscos envolvidos e, assim, oferecer melhores taxas de seguro.
• Atendimento ao cliente: A IA está sendo usada para ajudar a atender aos clientes de forma mais rápida e eficiente. Por meio de chatbots e sistemas de inteligência artificial, as empresas podem fornecer respostas precisas e úteis aos clientes, ajudando-os a se sentirem mais satisfeitos com o serviço.
• Gestão de sinistros: A IA também está sendo usada para ajudar a gerenciar sinistros mais eficientemente. Os sistemas de IA podem analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões, o que ajuda a reduzir o tempo necessário para processar um sinistro. Além disso, os sistemas podem ajudar a detectar fraudes mais rapidamente e a reduzir os custos associados ao processamento dos sinistros.

Benefícios da IA para as empresas de seguro, incluindo aumento da eficiência e redução de custos operacionais

A Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel cada vez mais importante na indústria de seguros, trazendo inúmeros benefícios para as empresas de seguros.

Desde aumentos na eficiência até reduções de custos operacionais significativas, as empresas de seguros estão usando a IA para se tornarem mais competitivas e oferecerem serviços melhores para os seus clientes.

A IA pode ajudar a tornar os processos de seguros mais eficientes. Por exemplo, os processos de análise de risco são muito mais complicados do que a tomada de decisão humana, e a IA pode ajudar a simplificar esses processos. Com a IA, as empresas de seguros podem analisar grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo para dar uma avaliação mais precisa e rápida do risco.

Além disso, a IA pode ajudar a identificar padrões e tendências nos dados, o que pode ajudar a prever o comportamento futuro dos clientes.

Além da eficiência, a IA também pode ajudar as empresas de seguros a reduzirem os custos operacionais. A automação dos processos de seguros pode ajudar a reduzir os custos de mão de obra, pois os processos são executados automaticamente.

Além disso, a IA pode permitir que as empresas de seguros realizem uma análise mais detalhada das informações coletadas, o que pode resultar em custos operacionais mais baixos.

Outro benefício da IA para as empresas de seguros é a melhoria da experiência dos clientes. A IA pode ajudar a fornecer aos clientes serviços personalizados, com recomendações e informações específicas para seus perfis. Além disso, a IA pode ajudar a tornar os processos de aquisição de seguros mais simples e intuitivos para os clientes.

Além de tudo isso, a IA também pode ajudar as empresas de seguros a se manterem à frente da concorrência. Com a IA, as empresas de seguros podem obter insights sobre o comportamento do mercado em tempo real, o que pode ajudar a informar as estratégias de negócios da empresa.

Em suma, a Inteligência Artificial tem muito a oferecer às empresas de seguros, desde aumentos na eficiência até reduções de custos operacionais significativas. A IA pode ajudar as empresas de seguros a se manterem à frente da concorrência e melhorar a experiência dos clientes. Como resultado, a IA pode ser uma ferramenta extremamente valiosa para as empresas de seguros.

Considerações éticas e de privacidade relacionadas ao uso da IA em empresas de seguro

Embora possa trazer inúmeros benefícios, como a otimização dos processos, o aumento da precisão e o acesso a insights mais precisos, existem também algumas considerações éticas e de privacidade relacionadas ao uso da IA em empresas de seguro.

É importante que as empresas de seguros garantam que os dados pessoais dos seus clientes sejam tratados de forma responsável e segura, garantindo assim que as informações pessoais dos clientes não sejam usadas de forma inadequada.

Além disso, é importante que as empresas de seguros garantam que os dados e os resultados da IA sejam transparentes e auditáveis, de modo que as decisões tomadas com base na IA sejam justas e éticas.

Ao implantar a IA em seus negócios, as empresas de seguros devem ter em mente essas considerações éticas e de privacidade para garantir que os dados e os resultados da IA sejam usados ​​de forma responsável.

Imagem gerada por Inteligência artificial

Tendências futuras no uso da IA em aplicações web para empresas de seguro

A Inteligência Artificial (AI) está se tornando cada vez mais prevalente e tem se tornado uma peça chave nas aplicações web para empresas de seguros. Aqui estão algumas tendências futuras para o uso da IA nesse setor:

• Automatização de processos: A IA pode ser usada para automatizar processos complexos, como a tomada de decisão e análise de dados. Isso economiza tempo, permitindo que os seguros se concentrem em outras áreas do negócio.

• Previsão de tendências: A IA pode analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e prever tendências. Isso permitirá que as empresas de seguros se adaptem rapidamente a mudanças no mercado para manter a competitividade.

• Redução de custos: A AI pode ser usada para reduzir custos operacionais, como otimizar o serviço ao cliente para garantir que os clientes recebam a melhor experiência possível.

A Inteligência Artificial tem o potencial de melhorar significativamente o setor de seguros, permitindo que as empresas aproveitem as últimas tendências e tecnologias para se destacar na indústria. Com as tendências futuras apresentadas acima, a IA pode ser a chave para aumentar a competitividade das empresas de seguros e garantir a satisfação dos clientes. [1]

[1] Khaitan, S. (2019). AI in Insurance: Trends, Opportunities and Challenges. Disponível em: https://www.analyticsinsight.net/ai-in-insurance-trends-opportunities-and-challenges/

Conclusão e recomendações para empresas de seguro que desejam implementar a IA em suas aplicações web

A Inteligência Artificial (IA) está ajudando as empresas de seguros a otimizar seus serviços por meio do uso de tecnologias inovadoras. É importante que as empresas de seguros se esforcem para aproveitar ao máximo os benefícios oferecidos pela IA ao implementar aplicações web.

Aqui estão algumas recomendações para empresas de seguro que desejam implementar IA em suas aplicações web:

• Utilize a análise preditiva para analisar dados históricos e tendências de seguros para prever futuros resultados;
• Desenvolva um sistema de recomendação para oferecer aos clientes seguros personalizados de acordo com seus requisitos;
• Crie bots de IA para ajudar os clientes a entender o processo de compra de seguros e obter as respostas às suas perguntas;
• Utilize a IA para detectar fraudes de seguros e evitar prejuízos financeiros para a empresa;
• Desenvolva otimizadores de processos baseados em IA para ajudar a automatizar a tomada de decisão e a reduzir custos;
• Crie aplicativos para dispositivos móveis para interagir com clientes existentes e potenciais e fornecer suporte ao cliente.

Ao implementar a Inteligência Artificial em suas aplicações web, as empresas de seguros poderão aproveitar os benefícios da tecnologia para melhorar seus serviços. É importante que as empresas estejam conscientes dos riscos envolvidos e que adotem medidas para garantir a segurança de seus clientes.

E além dos levantamentos, é bastante perceptível como o desenvolvimento de software tem sido presente no cotidiano das empresas. Seja qual for o nicho, essa demanda aparece.

Ainda assim, os softwares de prateleira não dão conta das peculiaridades de que cada negócio precisa para ter suas necessidades atendidas. É por essa razão que muitas delas procuram software houses para desenvolver soluções digitais.

Mas afinal, o que é e como funciona uma software house?

Neste artigo, vou apresentar a você melhor esse conceito e, claro, explicar quais motivos fazem valer a pena investir em uma fábrica de software. Vamos nessa? Boa leitura!

O que é software house?

De forma bastante simples, uma software house (SH) é uma empresa de desenvolvimento de software especializada nesse serviço, oferecendo soluções sob medida para atender as necessidades específicas de seus clientes.

Basicamente, então, esse é o nome dado às empresas que trabalham especificamente na produção de softwares. Mas elas também podem ser chamadas de fábricas de software, por exemplo.

Outra informação sobre elas é que são compostas por profissionais altamente capacitados e especialistas em diferentes áreas de tecnologia.

A ideia é que essas pessoas trabalhem em conjunto para o desenvolvimento dos projetos.

Para isso, é normal que boas software houses contem com uma estrutura completa para garantir a qualidade do produto final, oferecendo, por exemplo:

• estrutura de TI;
• metodologias ágeis;
• gestão de projetos.

Como funciona o desenvolvimento em uma software house?

Como disse no tópico anterior, as software houses são responsáveis por planejar, desenvolver e comercializar soluções personalizadas, como o desenvolvimento de aplicativo. Mas como isso é feito?

Esse espaço de criação segue uma logística de atividades para que possam oferecer o melhor serviço.

Para isso, então, o primeiro passo é o entendimento do problema a ser solucionado e, claro, dos objetivos do cliente.

Depois, é hora de fazer um levantamento de requisitos para identificar as funcionalidades que o software deve ter.

Com essas informações em mãos, a software house pode começar o trabalho de criação do software, que é divido em etapas, como:

1. análise do projeto;
2. codificação;
3. testes e validação;
4. implantação;
5. manutenção.

Por se tratar de uma empresa, como eu falei no tópico anterior, essas atividades dependem de uma equipe com funções diversificadas.

Mas é bom entender quem são esses personagens. Fazem parte, então, os gerentes de projetos, engenheiros de software, designers de produto, desenvolvedores de front-end e back-end e analistas de teste de qualidade, por exemplo.

Percebe como são áreas complexas, mas, ao mesmo tempo, interligadas?

Quais os benefícios de apostar em uma software house?

Você ainda pode estar se perguntando: entendi o que é uma software house, Neto. Mas qual é a vantagem de apostar nesse formato em vez de outra solução?

Muito provavelmente você já sabe como o desenvolvimento de softwares é importante para diversos ramos. Mas aqui a questão é o motivo de escolher uma empresa.

Bom, o primeiro ponto é a especialização. Ao contratar uma fábrica de software, você tem acesso a profissionais que estão acostumados a lidar com diferentes demandas e tecnologias e, portanto, conseguem oferecer soluções mais eficientes.

Além disso, esse negócio tem toda a estrutura necessária para o desenvolvimento de software, o que inclui tecnologia de ponta, metodologias ágeis e um bom gerenciamento de projetos.

E isso sem falar na agilidade. Como elas têm um foco específico no desenvolvimento de software, elas são capazes de oferecer soluções mais rápidas, de acordo com as necessidades do cliente.

Por fim, vale destacar que uma software house costuma ter um modelo de preços mais flexível do que os grandes players do mercado, o que facilita o acesso a esse tipo de solução. Interessante, não é mesmo?

Por que investir na Northern para desenvolver o software da sua empresa?

Como falei, existem diversas fábricas de software no mercado, mas aqui na Northern estamos sempre em busca de inovação e da excelência dos nossos produtos.

Temos uma equipe altamente capacitada e especializada em diferentes áreas de tecnologia, o que nos permite oferecer soluções sob medida para atender as necessidades específicas de cada cliente.

A Northern é uma empresa de negócios digitais que, através do uso de ferramentas próprias, pode orientar a sua empresa a ter sucesso em sua jornada.

Mas para deixar ainda mais claro nossos diferenciais, vou compartilhar alguns dos nossos pilares importantíssimos.

Oferecemos gestão de negócios digitais

Em primeiríssimo lugar, eu gosto de apontar que oferecemos uma gestão de negócios digitais. Ou seja, vamos muito além de simplesmente criar um aplicativo ou site para um produto virtual.

A Northern cria tecnologias mais adequadas para que os clientes possam ter uma informação mais robusta ao mesmo tempo que agreguem valor aos seus modelos de negócio. Tudo isso melhorando a vida do usuário.

Somos totalmente data driven

Bons negócios são data driven. Por isso, outro pilar essencial é o fato de sermos uma software house totalmente orientada a dados. Em resumo: todas as nossas ações e decisões são baseadas neles.

Isso nos permite ter um controle maior sobre o projeto, monitorar o progresso e tomar as melhores decisões para garantir o sucesso do software.

Fazemos uso da IA e do machine learning

Por fim, mas não menos relevante, a Northern também faz uso da inteligência artificial (IA) e do machine learning para desenvolver soluções inovadoras.

Esses recursos são uma das áreas de tecnologia que mais crescem no mundo e, por isso, estar atento a elas é crucial para se manter à frente da concorrência.

Diversos projetos da Northern envolvem bancos de dados autônomos, combate a fraudes, traduções de textos e recomendações de conteúdos. E tudo isso demanda o uso dessas tecnologias.Se você está procurando uma software house de confiança para apostar no seu negócio, a Northern é a melhor solução para você. Fale com nossa equipe e conheça ainda mais o que podemos fazer pela sua empresa!

Hoje o tema é o Processamento de Linguagem Natural (PLN, ou do inglês NLP – Natural Language Processing), que pode ser entendido como a tecnologia que permite extrair de textos escritos seu significado. Considerando que temos uma quantidade imensa de textos que precisam ser lidos e interpretados, é humanamente impossível ler todos. Vamos usar um exemplo para deixar clara nossa motivação. Imagine um e-commerce que coleta a opinião dos clientes sobre as compras através de um formulário. Além de questões alternativas, existe aquela caixinha de texto: “Críticas/Sugestões”, onde o cliente pode escrever o que quiser. Nessa caixinha, existem milhares de frases, que podem conter dicas valiosas para o seu negócio. O Processamento de Linguagem Natural tem a intenção de extrair informação relevante desses textos de forma automatizada, sem a necessidade de leitura humana. Vamos entender melhor como isso funciona?

Como o Processamento de Linguagem Natural funciona na prática?

Nada como mais alguns exemplos, para facilitar a compreensão da tecnologia. Imagine que um cliente de e-commerce comprou um celular, e escreveu: “Adorei o aparelho, a tela é ótima. Chegou dentro do prazo, e tudo funcionou direitinho. Vou recomendar aos meus amigos.” Tem muita informação aí. Uma das primeiras técnicas para processar esse texto, é dividi-lo em pedaços. Esse procedimento é chamado de “tokenização”. Existem várias formas de fazer isso, você pode considerar cada elemento do texto como um token diferente, então teríamos o seguinte conjunto:

[“Adorei”, “o”, “aparelho”, “a”, “tela”, “é”, “ótima”, “.”, “Chegou”, “dentro”, “do”, “prazo”, “,”, “e”, “tudo”, “funcionou”, “direitinho”, “.”, “Vou”, “recomendar”, “aos”, “meus”, “amigos”, “.”]

Note que até a pontuação é inserida como token. Dependendo da análise, isso pode fazer sentido, ou não. Se o cliente usa ponto de exclamação várias vezes (!!!!), ele pode estar querendo expressar sentimentos, e a repetição pode significar intensidade. Os sentimentos e suas respectivas intensidades, podem ser informações relevantes, e dar insights para o seu negócio. Então até a pontuação é importante. E pode mudar o significado da frase. Para descontrair, esse meme da internet indica que a falta de uma vírgula, pode te tornar um canibal… rsrsrs…

Aqui consideramos cada elemento como um token distinto, mas ao invés disso, cada sentença poderia ser um token distinto. A granularidade de seu token, depende da sua análise e das características do seu texto.

É comum ocorrer uma análise exploratória nos textos (como um pré-processamento), e para facilitar todas as palavras são escritas em letra minúscula, e as pontuações são extraídas. Nosso texto ficaria assim: 

[“adorei”, “o”, “aparelho”, “a”, “tela”, “é”, “ótima”, “chegou”, “dentro”, “do”, “prazo”, “e”, “tudo”, “funcionou”, “direitinho”, “vou”, “recomendar”, “aos”, “meus”, “amigos”]

Ao usar essa técnica, temos que tomar cuidado, pois na linguagem dos textos da web, é comum uma pessoa que está brava escrever em maiúsculo todas as palavras, como “VOCÊS COBRARAM ERRADO, DEVOLVAM MEU DINHEIRO!!!!!” Ao tornar tudo minúsculo, e tirar as pontuações, podemos perder alguns sentimentos importantes.

Outra técnica, é a remoção das palavras que a princípio, não agregariam significado à interpretação da sentença, como “a”, “as”, “de”, etc… Essas palavras são chamadas de stopwords em PLN. Fazendo isso no nosso texto, o conjunto ficaria assim:

[“adorei”, “aparelho”, “tela”, “ótima”, “chegou”, “dentro”, “prazo”, “tudo”, “funcionou”, “direitinho”, “vou”, “recomendar”, “meus”, “amigos”]

E agora, precisamos fazer o computador entender o que aconteceu aqui. Nas frases existem verbos, adjetivos, partículas apassivadoras, objetos diretos, pronomes, … Você não imaginava que esse texto iria se tornar uma aula de português do ensino fundamental, não é? Kkkk… Pois é, quando fiz meu primeiro trabalho em PLN, tive que recordar aqueles conceitos gramaticais que todos nós deveríamos saber, mas quase ninguém sabe… 

Podemos analisar cada palavra através de seu radical. Esse processo chama-se stemização (do inglês, stemming). Então as palavras “amigo” e “amiga”, na stemização viraria “amig”. Após reduzir todas as palavras ao seu radical, analisando a frequência em que esses radicais aparecem, poderíamos quantificar, medir com mais clareza o que está acontecendo. Se tivéssemos a ocorrência de 1.000 radicais do verbo atrasar, poderia ser uma indicação que estamos tendo problemas com as entregas de produtos fora do prazo. 

Outra técnica muito utilizada, é a lematização (do inglês  lemmatization). Nos verbos, o lema é o infinitivo do verbo. Então as palavras “tiver”, “tenho”, “tinha”, o lema transformaria todas elas em “ter”. No caso das palavras “amigo” e “amiga”, o lema seria “amigo”.

Em suma, a stemização e a lematização permitem reduzir o número de palavras no texto, e facilitar a abstração do significado das frases.

Indo mais a fundo, o próximo passo seria identificar a função sintática de cada palavra. Sim, isso mesmo, voltei ao nosso português. Vamos começar a identificar os pronomes, verbos, preposições, artigos, substantivos, etc. e extrair o significado de cada sentença. Essa tarefa, ao mesmo tempo que é fascinante, é dificílima. Para quem gosta de desafios, é uma delícia. E a boa notícia, é que existem várias bibliotecas que podem ajudar nessa análise.

Exemplos de Ferramentas com Processamento de Linguagem Natural – NLP

Como o nosso objetivo aqui não é se aprofundar em como fazer um PLN, mas sim em dar uma visão geral sobre a tecnologia, vamos comentar um pouco sobre as ferramentas disponíveis para tal. Existe um toolkit muito famoso, chamado NLTK (Natural Language Toolkit). São diversas bibliotecas prontas que permitem realizar diversas tarefas em PLN, na linguagem Python. Tudo o que comentamos anteriormente (tokenização, stemização, lematização, stopwords), pode ser feito com bibliotecas prontas.

A língua inglesa possui mais bibliotecas e mais desenvolvimentos computacionais. Nossa língua portuguesa não possui a mesma quantidade de ferramentas, mas já existe documentação mostrando como processar textos em português. Aqui no Brasil, a USP disponibiliza um corpus linguístico chamado de Mac-Morpho, com mais de um milhão de palavras, que podem ajudar no desenvolvimento de aplicações envolvendo PLN.

Podemos dizer que essas técnicas ajudam a desenvolver chatbots, sistemas anti-spam, assistentes virtuais, fazer analise de sentimentos, categorização de textos, entre outras coisas. 

Dei alguns exemplos de PLN na linguagem escrita, mas provavelmente você já “falou” com o Google para fazer uma pesquisa, ou então conversou com a Alexa. Estava vendo um vídeo no Youtube, e ao selecionar legendas em inglês, fui informado que um algoritmo iria gerar as legendas analisando o que estava sendo falado. Foi engraçado, pois o algoritmo errava bastante, então algumas legendas estavam completamente fora de contexto. Por outro lado, para quem não sabe o idioma, era uma ajuda relevante em grande parte do vídeo. Todos esses exemplos envolvem processamento de linguagem natural, que pode ser escrita ou falada.

E agora, como você vai usar o processamento de linguagem natural para gerar insights à sua empresa? Espero que de diversas formas. Bons negócios e até a próxima!

O que é Machine Learning?

Antes de entender do aprendizado de máquina, vamos recordar um pouco sobre como funciona o aprendizado humano. Aprendemos observando situações, aprendemos errando, aprendemos fazendo coisas, enfim, existem várias formas de aprender. Lembro quando era criança, e minha mãe me falou para não colocar o dedo na boca do fogão, senão eu ia me queimar. Eu poderia ter aprendido ouvindo o conselho dela, mas eu decidi colocar o dedo mesmo assim, afinal ela podia estar errada… Aprendi da pior maneira, queimei meu dedo e fiquei ouvindo que deveria “ouvir minha mãe” por muitos meses/anos… rsrsrs… 

Note que, nesse exemplo, já colocamos algumas coisas que aparecem nos códigos de Machine Learning: se colocar o dedo na boca do fogão, então vai se queimar. Essa instrução, por mais banal que pareça, envolve um dos dilemas do cotidiano humano: a famosa tomada de decisão. Nessa situação, parece óbvio a decisão a ser tomada. Mas como diria o filosofo Voltaire, “Common sense is not so common”, ou seja, o senso comum não é tão comum assim. Imagine uma situação que você acha evidente agir de forma A, e seu melhor amigo acha evidente agir de forma B, e você acha uma extrema estupidez agir de forma B… Quando isso ocorrer, lembre-se de Voltaire… rsrsrs… Calma, esse texto não é focado em filosofia, mas é bom citar esse exemplo, para enfatizarmos que desenvolver algoritmos para a máquina aprender e tomar a melhor decisão não é uma tarefa fácil. Não é fácil nem para nós humanos. Portanto é um campo que tem muito a crescer, mas já apresenta vários resultados expressivos. Vamos citar alguns deles?

Como funciona o treinamento de um modelo de machine learning?

Vou começar por um trabalho da turma de Stanford. Eles queriam “ensinar um helicóptero” a realizar manobras difíceis, que apenas pilotos experientes eram capazes de realizar. Esse problema é muito interessante, pois um dos objetivos de colocar a máquina para fazer tarefas de humanos, é justamente tirar os humanos de situações que coloquem sua vida em perigo. 

Se o voo for de risco, seria melhor que não tivesse nenhuma pessoa envolvida, apenas a máquina. Então eles desenvolveram um algoritmo que inicialmente aprendia vendo as manobras difíceis (acrobacias, por exemplo) realizadas por um outro helicóptero. Eles explicaram os procedimentos nesse vídeo intitulado Autonomous Helicopters Teach Themselves to Fly Stunts (Helicópteros autônomos ensinam a si mesmos a fazer acrobacias). A situação é muito bacana, eles utilizaram Helicópteros de brinquedo, pilotados por controle remoto. Então o helicóptero “autônomo” olha, através de câmeras, um outro helicóptero controlado por um humano. Ele fica “observando as manobras”, aprendendo com o que o outro faz. Depois de um tempo de aprendizado, ele começa a realizar de forma similar o que o outro fazia. É um exemplo típico de aprendizado de máquina. Nesse caso, a máquina era o helicóptero. O aprendizado era por observação, e o objetivo era o de realizar manobras difíceis. Os detalhes do algoritmo não são triviais, e fogem do escopo desse texto. 

Outro exemplo muito bacana, está associado a um projeto de fazer o “computador ensinar a si mesmo” a jogar diversos jogos de Atari. Para quem não sabe, muitas décadas atrás existia um videogame chamado Atari, que fazia muito sucesso. Nesse projeto, foi desenvolvido um algoritmo que aprendia à medida que ia jogando o jogo.  No vídeo intitulado “Google DeepMind’s Deep Q-learning playing Atari Breakout!” é apresentado o software jogando o jogo “Atari Breakout”. É um vídeo curto, de pouco menos de 2 minutos, que vale a pena ver. É possível observar que no começo, o algoritmo joga muito mal, parece uma pessoa iniciante, fazendo erros básicos. Mas à medida que vai jogando, vai aprendendo a melhor maneira de jogar, e de ganhar mais pontos, dependendo da decisão que toma. No final, ele descobre “as manhas” do jogo, e fica craque. Isso ocorre depois de mais de 4 horas de treinamento, ou seja, mais de 4 horas jogando.

A performance de um modelo de Machine Learning

Os exemplos do Atari e do Helicóptero são típicos de aprendizado de máquina, mas você poderia dizer: não estou nem aí para isso, quero saber como posso aplicar a técnica em minha linha de produção, em meu e-commerce, etc… O princípio é o mesmo. Os algoritmos iriam “observar”, monitorar o que vem sendo feito, e buscar formas mais otimizadas, melhores de obter os resultados. Aprender com o que vem sendo feito, e fazer melhor. A ideia é essencialmente essa, e pode ser aplicada em várias áreas. Vamos ver o exemplo de aplicação de uma métrica para o caso de avaliação de qualidade de testes de Covid?

As métricas de um modelo de Machine Learning

O pessoal do Google (já disse isso antes, esse pessoal é fera…), disponibilizou um curso de Aprendizado de Máquina chamado Machine Learning Crash Course. Se você clicar no link, indiquei a página que mostra especificamente algumas métricas de classificação utilizadas em Machine Learning. Existe a precisão, que é uma métrica que pretende responder à seguinte pergunta: Qual proporção de identificações positivas foi efetivamente correta? Para facilitar o entendimento, vamos pensar que queremos que a máquina aprenda a identificar quem tem Covid e quem não tem, da melhor forma possível. Imagine que precisamos aprender com os diversos testes disponíveis no mercado. Temos os testes que dão o verdadeiro positivo (VP), ou seja, a pessoa testou positivo e realmente tem Covid. Tem o falso positivo (FP), que é o caso que a pessoa deu positivo, mas não tinha covid. Tem o falso negativo (FN), nesse caso o teste deu que a pessoa não tinha covid, mas ela tinha. E por fim, tem o verdadeiro negativo (VN), que é quando o teste dá um resultado negativo, e a pessoa realmente não tem Covid. A precisão é uma métrica calculada da seguinte maneira: Precisão = VP/(VP + FP). Então se tivermos 700 verdadeiros positivos e 300 falsos positivos, podemos dizer que a precisão é 700/(700 + 300) = 0,70 = 70%. Podemos colocar essa métrica em nosso algoritmo, e esse valor servir de referência para uma tomada de decisão. Informar, por exemplo, se o teste em questão é confiável ou não. O algoritmo de ML poderia aprender com diversos testes, que possuem diferentes precisões, e sugerir que um teste confiável tenha mais que 85% de precisão, por exemplo. Existem várias outras métricas, para quem tiver interesse, existe esse material em Python que pode ajudar.Existe um kit para desenvolver projetos em Machine Learning, que é o scikit-learn. Quem tiver interesse, vale a pena dar uma olhada. O assunto é muito vasto, e hoje vamos parar por aqui. Espero que o texto tenha dado uma noção geral. Quem estiver pensando em colocar a mão na massa, em algum projeto prático, é só dar um toque. Bons negócios e até a próxima.

Em ano de paralimpíadas a discussão é natural, você vai encontrar diversos textos discutindo o tema, e levantando a questão, “Por que tornar os produtos digitais mais acessíveis?”. Talvez o principal ponto seja que somos humanos, temos limitações e devemos ajudar uns aos outros. Tornar qualquer projeto mais acessível, ajudará a todos, alguns mais do que outros, e trará benefícios diretos e indiretos.

Tem também a questão da legislação. De acordo com o artigo 63 da Lei Brasileira de Inclusão da Pessoa com Deficiência (Estatuto da Pessoa com Deficiência), “É obrigatória a acessibilidade nos sítios da internet mantidos por empresas com sede ou representação comercial no País…”, entre outras obrigações. Essa lei é de 2015 e se você ainda não leu, sugiro que dê uma olhada. E aí vêm as questões de 1 milhão de dólares?….

Como tornar meu produto mais inclusivo? Como melhorar a acessibilidade em meus projetos?

Não são questões fáceis de responder. Para abordar isso precisamos pensar em nossos cinco sentidos: tato, visão, audição, olfato e paladar. Os três primeiros não podem ser ignorados, seu usuário ou irá tocar, ou irá ver, ou irá ouvir o seu produto. Talvez até fale com o seu sistema. E agora, como começar a desenvolver o app?

Vamos pedir ajuda a uma das gigantes de tecnologia, a Intel, e mostrar alguns cases de startups que tornaram apps mais inclusivos. Em 2013 a Intel fez uma competição chamada Perceptual Challenge Brasil, que foi um concurso que premiou aplicativos com reconhecimento de gestos, voz e realidade aumentada. Nosso país recebeu 103 ideias, 5° lugar no mundo. A lista dos projetos vencedores da competição pode ser encontrada aqui. 

Para contextualizar o que ocorreu, na época a Intel desenvolveu uma câmera e um kit de desenvolvimento de software (SDK) que tinham o objetivo de melhorar a experiência do usuário ao interagir com os softwares. Os recursos melhoravam, consideravelmente, a interação através da fala e dos gestos. Mas, para isso entrar no mercado, os desenvolvedores precisavam aprender a usar as ferramentas. Então a Intel inventou essa competição que serviu de estímulo para diversas empresas, na maioria startups, a ingressarem nesse segmento de desenvolvimento de soluções que envolviam o uso de gestos e fala.

Pensando em melhorar a acessibilidade, tecnologias desse tipo abrem infinitas possibilidades. Como exemplo vamos citar a empresa que foi a 3ª colocada nessa competição e desenvolveu um aplicativo chamado THSFlex. Você pode ver o vídeo do protótipo. 

O nome da empresa era Top Hint Solutions e a proposta foi a de desenvolver um sistema que media a flexibilidade das pessoas. O nome completo da aplicação é THSFlex – Teste de Flexibilidade Coxo-Femoral. Utilizando gestos, o usuário fazia todas as seleções dos menus e identificava a faixa etária. Então, fazia um teste de flexibilidade seguindo a metodologia Sit and Reach. Nesse teste, o usuário ficava sentado com as pernas esticadas em frente ao computador. Analisando as imagens, o aplicativo media a flexibilidade e indicava o grau de flexibilidade da pessoa seguindo os critérios da metodologia.

A ideia permitia que profissionais da saúde pudessem fazer um diagnóstico das limitações de movimentos de algumas pessoas, em alguns segundos, de forma mais precisa e automatizada. Em 2013 isso só foi possível, pois a Intel disponibilizou o hardware e o software para o desenvolvimento do aplicativo. Mas hoje, em 2021, essas tecnologias já vêm embutidas em seu celular, em sua TV, no seu PC, etc… Ou seja, o desenvolvimento hoje é muito mais fácil. No exemplo citado, a empresa utilizou a linguagem C# dentro do ambiente do Microsoft Visual Studio para desenvolver a solução.

Utilizando a mesma tecnologia, um professor também desenvolveu um projeto chamado “Blink – Gestos controlando equipamentos”, em que cadeirantes poderiam controlar equipamentos através de gestos faciais. Nesse vídeo você pode ver uma criança cadeirante com Mielomelingocele controlando as luzes de uma árvore de Natal [7]. Nesse outro, uma adulta cadeirante controlando as luzes da própria residência. Essencialmente essas duas ideias permitem o acesso através do tratamento de imagens. Como as câmeras atuais já estão disponíveis nos equipamentos, para você começar a desenvolver seus sistemas mais acessíveis, basta ter uma equipe disposta e preparada para isso.

Nos exemplos apresentados, as soluções melhoram a qualidade de vida dos usuários de alguma forma. Mas a abordagem pode ser outra, não precisa ter objetivo final na acessibilidade, pode ser no produto e a acessibilidade ser um diferencial. Vou explicar melhor. Imagine que sua empresa desenvolveu um sistema de controle de estoque. O objetivo final de seu produto é oferecer o melhor controle de estoque possível. E realmente o seu sistema é espetacular, parabéns! No entanto, você projetou o sistema para que um usuário sem limitações fosse utilizado. E de fato, se isso ocorrer, tudo é ótimo. Mas, infelizmente, seu cliente sofreu um acidente, e perdeu o movimento das mãos. E agora? Ele pode utilizar a fala e gestos faciais para utilizar a ferramenta. Imagina que diferencial?

Se você não projetou inicialmente seu sistema para dar esses acessos, realmente o trabalho pode ser muito maior. Mas se desde o início você incluiu como um dos requisitos do seu projeto, pode ser muito mais fácil. Mesmo para pessoas sem nenhuma limitação, imagina oferecer ao cliente um controle de estoque em que ele pode digitar ou falar as entradas, do jeito que ele achar melhor. Imaginou? Imagina o usuário poder controlar os menus com o movimento dos olhos ou com um sorriso. Imagina o conforto e consequente satisfação do usuário em utilizar o seu produto. 

Existem muitos dispositivos, sensores e equipamentos que podem tornar o seu sistema mais inclusivo. São muitas possibilidades. Vamos conversar a respeito? Bons negócios e até a próxima. 

Hoje falaremos das Aplicações de Página Única (do inglês SPA – Single Page Application). Como o próprio nome diz, são aplicações em que as funcionalidades estão concentradas em uma única página. Nesse tipo de aplicação, quando você clica em um botão, a aplicação não recarrega toda a página, nem te direciona para uma outra página, ela apenas atualiza o conteúdo específico de acordo com a funcionalidade que você deseja. E isso é bom? Como tudo na vida, tem seus prós e seus contras, vamos falar sobre eles. E por que eu me interessaria por essa tecnologia? Excelente pergunta. Essa tecnologia é utilizada pelo Gmail, Outlook, Netflix, Airbnb, entre outras grandes empresas. Se essas gigantes se interessaram, vale a pena dar uma olhada. Talvez a SPA possa melhorar a performance e consequentemente a experiência do seu cliente com sua aplicação. Bora conhecer mais?

Um pouco da história das páginas da web e modelo tradicional

Antes de mergulhar na SPA, vale a pena comentar um pouco da história das páginas da web. Inicialmente, os conteúdos eram estáticos, era como se fosse um jornal de papel disponível no computador. No decorrer da página era comum ter vários links que direcionavam para outras páginas, e à medida que você ia lendo poderia ir para outro assunto de interesse clicando no link. Apesar de ser um começo meio sem graça, já era uma evolução, você não precisava mais ir até a banca comprar o jornal, podia acessar no computador. Achar as palavras e os temas de interesse era mais fácil. A experiência de sentir aquele cheirinho de jornal foi perdida, mas diversos outros benefícios foram incorporados. Saudades daquele cheirinho… Mas, por que eu estou mencionando isso tantas décadas depois? É que esse princípio de página tradicional ainda aparece em diversos sites. Não acredita? Você já ouviu falar naquele jornal The New York Times? Pois é, ele segue, majoritariamente, esse princípio tradicional, que chamamos de Aplicações de Páginas Múltiplas (do inglês Multiple Page Application – MPA). Mas, só serve para jornal? Não, também pode ser aplicado em outros casos, podemos citar o eBay e a Amazon como exemplos de gigantes que utilizam esse conceito.

Agora que vimos o conceito de página tradicional, podemos comparar os dois. Na imagem a seguir, mostro o ciclo de vida de uma página tradicional e de um SPA. 

Fonte: Microsoft – ASP.NET – Single-Page Applications: Build Modern, Responsive Web Apps with ASP.NET

Essa imagem foi adaptada da imagem desse excelente texto da Microsoft. Notou que existe a frase “Page Reload”, aqui “atualização da página”? Esse procedimento de recarregar toda a página consome recursos do servidor e, muitas vezes, torna o acesso mais lento. Consequentemente, a experiência do usuário pode ser prejudicada. No SPA, após o carregamento inicial as atualizações são feitas via AJAX-JSON, tornando o processo mais rápido. Se AJAX-JSON parece grego, e você quer se aprofundar, vale a pena dar uma olhada aqui. Essencialmente os benefícios do SPA são os seguintes: respostas mais rápidas às interações do usuário, menores carregamentos no servidor e muito menos atividades na rede durante a execução da aplicação.

Single Page Application: melhorando a performance e a experiência do usuário (UX – User Experience)

Esse ganho de performance permite investir em outros recursos de sua aplicação, para melhorar a experiência do usuário (falei várias vezes disso hoje, é o famoso UX, em breve escreveremos um artigo dedicado a isso). É possível fazer transições visuais muito elaboradas, que dão a sensação de aplicações nativas ao seu cliente. Existe uma premiação internacional focada em aplicações SPA, clique aqui para ver exemplos sensacionais, de “cair o queixo”.

Vamos imaginar que você gostou da ideia, mas nunca desenvolveu uma aplicação SPA. Está na hora de falar disso, quais são os primeiros passos para desenvolver usando esse framework. “Frame… o que?”, calma, eu explico. Um framework é uma estrutura que oferece um ambiente de desenvolvimento para a sua aplicação SPA, e vai permitir que você desenvolva formulários, manipule banco de dados, datas, envio de e-mails e etc… Uma das tecnologias mais populares nesse contexto é o Angular. Adivinha quem fez? Aquela turma do Google, eles não são fáceis…

Na primeira linha da documentação do Angular eles já colocam: “Angular is an application design framework and development platform for creating efficient and sophisticated single-page apps.” Focando no finalzinho, “…para a criação de aplicativos de página única eficientes e sofisticados.” Uma forma de medir a aderência dessa tecnologia no mercado, é pesquisar no LinkedIn quantas empresas estão contratando profissionais que a conhecem. Pode ir fazer a pesquisa, você vai ver centenas de vagas. Um passo a passo de como instalar o Angular pode ser visto aqui. O seu time de desenvolvedores precisa de alguns pré-requisitos, como conhecimento em HTML, JavaScript e CSS. Tenho que me segurar, senão vou começar a desenvolver uma aplicação SPA nesse texto… rsrsrs…

Existem outras opções de tecnologias, como o Ember, ou então o Blazor, é uma questão de sentar com o seu time e escolher a que mais se encaixa no perfil dos desenvolvedores e da aplicação em si. Para ajudar, alguns sites fazem rankings dos frameworks, como esse. Nesse outro material, um desenvolvedor explica por que escolheu o Blazor. Essas leituras podem ajudar a fazer a melhor escolha.

Até o técnico do Roger Federer usa SPA que já ganhou prêmio

Entrando na reta final desse texto, vamos voltar àquele site que premia as melhores aplicações SPA. Acabei de acessar e escolhi um que foi eleito um dos melhores, que é o site da academia do Ivan Ljubicic, um dos treinadores do tenista Roger Federer. Se você acessar, vai ver que uma vez carregado, a navegação é fluída. Apesar da alta qualidade das imagens, as transições ocorrem de forma muito eficiente. Além disso, o acesso é rápido a todas as funcionalidades. Por curiosidade eu cliquei no botão de contato e, automaticamente, abriu um formulário de cadastro dentro da estrutura do SPA, enfim, a experiência do usuário é bem bacana. Eu gostei. 

Esse exemplo que escolhi reflete uma aplicação que lembra muito um portfólio, e o SPA se encaixa “como uma luva” também nesse caso. Lembra do início do texto, quando citei o Gmail, entre outros sites? Note a diversidade de segmentos em que posso usar a tecnologia do SPA. Partiu elaborar sua aplicação? Bons negócios e até a próxima.

Hoje vamos falar do Scrum, que essencialmente é uma metodologia para gestão de projetos. A palavrinha é difícil de falar, mas a metodologia é poderosa e pode ser aplicada em diversas áreas, entre elas a nossa, de Tecnologia de Informação. Vamos dar uma visão geral sobre como funciona, usando exemplos práticos do dia a dia. Bora lá?

Quando fazemos o planejamento de nossa empresa, ou time, em geral temos perspectivas a curto, médio e longo prazos. Essas perspectivas estão alinhadas com o planejamento estratégico (longo prazo), tático (médio prazo) e operacional (curto prazo) da empresa. Uma vez definido o planejamento, você precisa arregaçar as mangas e colocar as coisas para funcionar. A gestão das atividades que você vai desenvolver, para alcançar os objetivos desejados, precisa ser feita de forma adequada. É aqui que entra o papel de ferramentas para auxiliar na gestão dos projetos/processos envolvidos.

Dentro desse contexto, o Scrum é uma metodologia ágil que pode te ajudar. Essencialmente, ele tem a ambição de permitir a execução de projetos complexos da forma mais eficiente possível, ou seja, otimizando o tempo e os recursos. Para isso, o Scrum utiliza uma séria de ferramentas para ajudar as equipes a organizarem e gerenciarem o trabalho. Vamos colocar um exemplo prático para facilitar o entendimento?

Como aplicar SCRUM no seu negócio

Imagine que a sua empresa está crescendo, e que o servidor que você usa localmente para guardar os dados de tudo o que é feito (clientes, notas fiscais, fornecedores, etc…), está operando a 70% de sua capacidade. No seu planejamento, estava claro que em algum momento os dados seriam migrados para um servidor externo. Sua expectativa é que, em 5 meses, a migração precisa estar concluída, caso contrário, as atividades de sua empresa terão um grande risco operacional, ou seja, você poderá não atender os clientes de forma adequada. Vamos colocar o Scrum nesse contexto.

O primeiro passo seria definir a história, que é o que você quer fazer. Nesse caso, poderíamos escrever essa história como: “Migrar os dados para um servidor externo.” A metodologia Scrum propõe que histórias claras sejam definidas, de forma que qualquer pessoa consiga entender o que deve ser feito. A definição da história e das respectivas tarefas, são realizadas no ritual chamado planning, que nada mais é do que uma reunião de planejamento, envolvendo os membros da equipe do projeto.

Essa história possui muitas tarefas a serem executadas. Nesse exemplo hipotético, uma das tarefas seria escolher o local externo onde serão armazenadas as informações. Existem várias opções no mercado, como a AWS (Amazon Web Services), GCP (Google Cloud Platform), Microsoft Azure Web Services, etc… Outra tarefa, seria fazer o levantamento de todas as bases de dados da empresa. Então definir os responsáveis pela migração de cada base de dados. Depois da migração das bases, validar os resultados para ver se tudo funcionou direitinho. Todas essas tarefas, que estão dentro dessa história, fazem parte do que chamamos de “backlog”. Ou seja, o backlog é a lista de todas as tarefas que precisam ser executadas para que a história seja concluída com sucesso.

Uma vez definido o backlog, para cada uma das tarefas é atribuído um responsável. E então vamos começar uma sprint. O que é uma sprint? É um ritual que tem um tempo definido planejado, para executar as tarefas propostas. Dependendo dos times e dos projetos, as sprints podem durar uma semana, um mês, uma quinzena, enfim, podem variar, mas um prazo precisa ser definido. Nossa história tem um horizonte de tempo de 5 meses, então vamos definir que nossas sprints vão ter 15 dias (cerca de duas semanas). Então teremos ao todo no máximo 10 sprints para serem executadas, até a conclusão da história (“Migrar os dados para um servidor externo.”).

Como funciona o acompanhamento no SCRUM

No Scrum, o acompanhamento das sprints é diário, e ocorre através de reuniões chamadas de daily. Em geral as dailies ocorrem no início do dia, e todos os profissionais que estão participando da sprint informam o que já fizeram do projeto, quais são as atividades previstas para aquele dia, e se existe alguma coisa bloqueando as atividades (na linguagem do dia a dia, dizemos “tem algum block aí?”). A ideia é identificar, diariamente, se existem entraves para a execução do backlog (lista das tarefas) e, se existirem, o que precisa ser feito para superar esses entraves (“blocks”), e seguir em frente. O tempo é valioso, e as entregas precisam ser feitas. Então, nessas dailies toda a equipe se mobiliza para ouvir, entender o que está acontecendo e, se existir algum problema, quais serão as ações necessárias durante o dia para resolvê-los.

Como mencionamos, nesse exemplo a sprint dura 2 semanas, então apenas algumas atividades dessa história serão realizadas. Afinal, são 10 sprints previstas para concluir a história. Evidentemente, nem sempre as coisas saem como o planejado. Às vezes, algumas atividades previstas para serem concluídas na sprint não são, então são colocadas na próxima sprint. Em alguns casos, as atividades são terminadas antes, então outras atividades são antecipadas, e as coisas vão evoluindo. Em uma metodologia ágil como o Scrum, as coisas são bem dinâmicas. 

A seguir apresentamos um diagrama para ilustrar como funcionam as coisas utilizando a metodologia ágil.

A figura do Product Owner

Dentro desse contexto, existem os seguintes atores: o dono do produto, chamado de Product Owner (PO), o mestre de Scrum (Scrum Master), e a equipe de desenvolvedores. É o que chamamos de “Funções Ágeis do Scrum”. O dono do produto (PO), ajuda a definir as prioridades, medir o andamento das entregas, gerenciar o backlog, gerenciar a versão do produto, e gerenciar as partes interessadas. É uma atividade de um gestor. O Scrum Master é o líder que irá acompanhar a equipe de perto na execução das tarefas. Em geral possui um conhecimento técnico muito bom, para orientar adequadamente a equipe de desenvolvedores a alcançar os objetivos. Por fim, existe a equipe de desenvolvedores, que é o time que põe a mão na massa, e executa as tarefas.

Ferramentas para aplicar o SCRUM

Existem muitas ferramentas para utilizar o Scrum e fazer a gestão dos projetos. Eu utilizo o Jira com alguns times que interajo, e em outros utilizo o Monday. Existem outras opções no mercado. Confesso que minha vida seria mais fácil se todos os times utilizassem o mesmo software, mas a vida nem sempre é fácil… rsrsrs… A diversidade é compreensível, cada time tem o seu perfil e acaba escolhendo a ferramenta que se encaixa melhor. Na prática, você acaba se adaptando ao cliente, seja ele interno ou externo. 

E aí, preparado para utilizar a metodologia Scrum em seus projetos? Bons negócios e até a próxima!