UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE – UFF ESCOLA DE ENGENHARIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
APLICAÇÃO DE CONCEITOS DA INDÚSTRIA 4.0 EM SERVIÇOS: UM ESTUDO DE CASO NO SETOR FINANCEIRO
CESAR CARDOSO DA SILVEIRA MARA TELLES SALLES
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE ESCOLA DE ENGENHARIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
CESAR CARDOSO DA SILVEIRA
APLICAÇÃO DE CONCEITOS DA INDÚSTRIA 4.0 EM SERVIÇOS: UM ESTUDO DE CASO NO SETOR FINANCEIRO
ORIENTADORA: MARA TELLES SALLES, D.Sc.
NITERÓI 2018
CESAR CARDOSO DA SILVEIRA
APLICAÇÃO DE CONCEITOS DA INDÚSTRIA 4.0 EM SERVIÇOS: UM ESTUDO DE CASO NO SETOR FINANCEIRO
Projeto Final apresentado ao curso de gradu-ação em Engenharia de Produção da Univer-sidade Federal Fluminense, como requisito parcial para aquisição do Grau de Engenheiro de Produção.
ORIENTADORA: MARA TELLES SALLES, D.Sc.
NITERÓI 2018
CESAR CARDOSO DA SILVEIRA
fcha catalográfica automática - SDC/BEE
Bibliotecária responsável: Fabiana Menezes Santos da Silva - CRB7/5274 S587a Silveira, Cesar Cardoso da
Aplicação de conceitos da Indústria 4.0 em serviços: Um estudo de caso no setor financeiro / Cesar Cardoso da Silveira ; Mara Telles Salles, orientadora. Niterói, 2018.
59 f. : il.
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção)-Universidade Federal Fluminense, Escola de Engenharia, Niterói, 2018.
1. Indústria 4.0. 2. 4ª Revolução Industrial. 3. Futuro mercado de trabalho. 4. Inteligência Artificial. 5. Produção intelectual. I. Título II. Salles,Mara Telles, orientadora. III. Universidade Federal Fluminense. Escola de Engenharia. Departamento de Engenharia de Produção.
APLICAÇÃO DE CONCEITOS DA INDÚSTRIA 4.0 EM SERVIÇOS: UM ESTUDO DE CASO NO SETOR FINANCEIRO
Projeto Final apresentado ao curso de gradu-ação em Engenharia de Produção da Univer-sidade Federal Fluminense, como requisito parcial para aquisição do Grau de Engenheiro de Produção.
BANCA EXAMINADORA
_____________________________________________ Prof. MARA TELLES SALLES, D.Sc.
Universidade Federal Fluminense
_____________________________________________ Prof. MARCELO MACIEL MONTEIRO, D.Sc.
Universidade Federal Fluminense
_____________________________________________ Prof. OSVALDO LUIS GONÇALVES QUELHAS, D.Sc.
Universidade Federal Fluminense
NITERÓI 2018
AGRADECIMENTOS
Aos meus pais, Ericsson e Fátima, que sempre me apoiaram em todos os mo-mentos e me guiaram na construção do homem que sou hoje.
Aos meus irmãos, Caio e Ciro, que estão ao meu lado desde o início da minha vida e que são meus maiores companheiros.
À minha avó e madrinha Auricea, que é figura importantíssima na minha vida. Aos meus avôs, Agostinho e Judith, que foram fundamentais para minha cria-ção.
À minha namorada Tatiana, que foi muito paciente para a conclusão deste tra-balho, sempre me incentivando a dar o meu melhor e que sempre tinha uma palavra de conforto nos momentos mais difíceis.
Aos meus fiéis amigos do Boteco F.C., que são parte do meu dia a dia e estão presentes nos bons e maus momentos.
Aos meus amigos da Universidade Federal Fluminense, em especial Bruno Arouca, Luis Felipe Santos e Gabriela Naccache, que viveram comigo essa jornada e que levarei para vida.
Aos meus amigos da Austrália, que compartilharam comigo a maior e melhor experiência da minha vida.
Aos meus professores da Universidade Federal Fluminense, que me tornaram engenheiro de produção.
À minha orientadora, Mara, que iluminou minha mente cheia de dúvidas para a conclusão deste trabalho
A todos os colaboradores que de alguma forma contribuíram para a conclusão deste trabalho.
RESUMO
Os avanços tecnológicos ao longo dos séculos foi mudando o mundo através das Revoluções Industriais. A Indústria 4.0 ainda está no início, porém já provocou transformações na maneira como o homem se relaciona com as máquinas e no am-biente de trabalho. Ainda é cedo para determinar se a 4ª Revolução Industrial será destruidora ou produtora de empregos, porém é necessário que o homem se adapte a esse novo cenário que se apresenta. O presente trabalho busca analisar, através de um estudo de caso no setor financeiro, os benefícios, impactos e desafios gerados para as pessoas após implementação de novas tecnologias no ambiente de trabalho e se as suas atuais habilidades e conhecimentos são suficientes para a sua introdução nesse novo panorama. Quanto aos fins, trata-se de um estudo exploratório, descritivo e aplicado e/ou intervencionista. Quanto aos meios, é classificada como documental, bibliográfico e participante. A partir dos dados obtidos e das respectivas análises, foi possível verificar os impactos gerados pela mudança no ambiente de trabalho. Os resultados mostram que a mudança na rotina dos trabalhadores foi intensa, porém bem recebida e sem a necessidade de demissões. Entretanto, algumas pessoas te-mem pelo o que acontecerá com suas funções no futuro.
Palavras-chave: Indústria 4.0, 4ª Revolução Industrial, futuro mercado de trabalho, Inteligência Artificial
ABSTRACT
The technological advances have been changing the world over the centuries through Industrial Revolutions. Industry 4.0 is still in its beginning but has already brought about transformations in the way man relates with machines and the work environment. It is too early to determine whether the 4th Industrial Revolution will be destructive or job-producing, but it is imperative for people to adapt to this new sce-nario. The present work seeks to analyze, through a case study in the financial sector, the benefits, impacts and challenges generated for people after the implementation of new technologies in the work environment and if their current skills and knowledge are sufficient to their introduction into this new landscape. As for the ends, it is an explor-atory, descriptive and applied and / or interventionist study. As for the means, it is classified as documentary, bibliographical and participant. From the data obtained and the respective analysis, it was possible to verify the impacts generated by the change in the work environment. The results show that the change in the routine of the workers was intense, but well received and without the need for layoffs. However, some people fear for what will happen to their roles in the future.
Key-words: Industry 4.0, 4th Industrial Revolution, future labor market, Artificial Intelli-gence
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
FIGURA 1 - REVOLUÇÕES INDUSTRIAIS ... 16 FIGURA 2 - ARQUITETURA DO CPS ... 23 FIGURA 3 - ESTRUTURA DE UMA FÁBRICA INTELIGENTE ... 24 FIGURA 4 - "MINHA EDUCAÇÃO FORMAL É MUITO ÚTIL NO MEU TRABALHO ATUAL" (% QUE CONCORDA FORTEMENTE OU CONCORDA) ... 32 FIGURA 5 - "COMO VOCÊ SE SENTE SOBRE SUAS FUTURAS PERSPECTIVAS DE EMPREGO?" (% DE PESSOAS QUE ESCOLHEM CADA PERSPECTIVA) ... 33 FIGURA 6 - LINHA DO TEMPO ... 35 FIGURA 7 - ESTRUTURA METODOLÓGICA DA PESQUISA ... 39 FIGURA 8 - FLUXOGRAMA DO PROCESSO ANTES DA IMPLEMENTAÇÃO DA FERRAMENTA ... 45 FIGURA 9 - FLUXOGRAMA DO PROCESSO APÓS A IMPLEMENTAÇÃO DA FERRAMENTA ... 49
SUMÁRIO 1. Introdução... 12 1.1. Contexto ... 12 1.2. Problema ... 13 1.3. Objetivos ... 14 1.3.1. Geral ... 14 1.3.2. Específicos... 14 1.4. Delimitações ... 14 1.5. Relevância do estudo ... 14 1.6. Organização do Trabalho ... 15 2. Fundamentação Teórica ... 16 2.1. A Evolução da Indústria... 16 2.2. Indústria 4.0 ... 19
2.2.1. Internet das Coisas ... 20
2.2.2. Internet dos Serviços (IoS) ... 21
2.2.3. Sistemas Físico-Cibernéticos (CPS) ... 22
2.2.4. Fábricas Inteligentes ... 23
2.2.5. Inteligência Artificial (IA) e Computação Cognitiva ... 25
2.2.6. Advanced Analytics ... 26
2.3. Mudanças decorrentes da introdução de novas tecnologias .... 26
2.4. O Futuro Mercado de Trabalho ... 28
2.5. Jovens Entrantes ... 30
2.5.1. Percepções e Expectativas ... 31
2.5.2. Trabalho e Carreiras ... 32
3. Metodologia ... 34
3.2. Classificação da Pesquisa... 36
3.3. Estrutura da Pesquisa ... 37
4. Estudo de caso ... 41
4.1. Descrição da Empresa ... 41
4.2. Setor Estudado ... 41
4.3. Descrição da atividade antes da implementação da ferramenta43 4.4. motivação para a implementação da ferramenta ... 46
4.5. Objetivo a ser alcançado com a implementação da ferramenta 46 4.6. Capacidades da Ferramenta ... 47
4.7. Planejamento e implementação da ferramenta ... 48
4.8. descrição da atividade após a implementação da ferramenta ... 48
4.9. Benefícios da implementação da ferramenta ... 49
4.10. Impactos da implementação da ferramenta ... 50
4.11. Análise dos resultados ... 50
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 52
5.1. Conclusão ... 52
5.2. Sugestões para Trabalhos Futuros ... 53
1. INTRODUÇÃO 1.1. CONTEXTO
Mudanças disruptivas nos modelos de negócios terão um impacto profundo na forma em que trabalhamos nos próximos anos. Espera-se que muitos dos principais impulsionadores de transformação que afetam atualmente as indústrias globais te-nham um impacto significativo nos empregos.
Em muitas indústrias e países, as funções ou especialidades mais demandadas não existiam há dez ou mesmo cinco anos, e o ritmo de mudança está previsto para acelerar. Segundo de um estudo do Fórum Econômico Mundial, 65% das crianças que entram na escola primária hoje acabarão trabalhando em tipos de trabalho com-pletamente novos que ainda não existem (FÓRUM ECONÔMICO MUNDIAL, 2016). Há evidências de que a maior parte dessas novas profissões estarão relacionadas às áreas tecnológica e de ciências exatas. Por outro lado, as profissões que demandam trabalhos repetitivos e com processos bem estruturados serão as primeiras a serem extintas, já que serão facilmente substituídas por máquinas e sistemas cognitivos. Isso gera um grande aviso: as funções que desaparecerão em um primeiro momento exi-gem um grau de educação menor do que as que serão geradas por essa revolução. Avanços tecnológicos e mudanças demográficas levaram a uma maior prospe-ridade, produtividade e criação de emprego. Isso não significa, no entanto, que essas transições foram livres de risco ou dificuldades. Em um cenário de emprego de tão rápida evolução, a capacidade de antecipar e se preparar para as futuras exigências de habilidades, conteúdo do trabalho e o efeito agregado sobre o emprego são cada vez mais críticos para empresas, governos e indivíduos, a fim de aproveitar plena-mente as oportunidades apresentadas por essas tendências e mitigar os resultados indesejáveis.
Novas tecnologias estarão presentes em diversas áreas da economia, desen-cadeando diversas mudanças econômicas e sociais nos próximos anos. Um elevado número de dispositivos capazes de se comunicarem uns com os outros e coletar da-dos do ambiente e da-dos usuários, tais como smartphones, veículos, eletrodomésticos, sistemas de iluminação, associado às tecnologias de big data, computação em nuvem e novas tecnologias de tratamento de dados, certamente abrirão espaço para a cria-ção de novos modelos de negócios e poderá alterar a forma como as empresas se
relacionam com clientes e fornecedores. As tradicionais divisões entre indústria e ser-viços e as delimitações dos setores industriais serão alteradas.
A introdução da digitalização à atividade industrial resultou na concepção da Indústria 4.0, em referência ao que seria a 4ª Revolução Industrial, que consiste na integração e controle da produção a partir de sensores e equipamentos conectados em rede e da combinação do mundo real com o virtual, criando os chamados Sistemas Físico-Cibernéticos (CPS) e viabilizando o emprego da Inteligência Artificial (IA) (CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA, 2016). Além do setor industrial, esse conceito também pode ser aplicado na área dos serviços (LEE; KAO; YANG, 2014).
1.2. PROBLEMA
O ritmo acelerado da disruptura tecnológica, demográfica e socioeconômica está transformando indústrias e modelos de negócios, alterando as habilidades que os empregadores precisam e reduzindo a vida útil dos conjuntos de habilidades exis-tentes dos funcionários no processo. Exemplos para ilustrar essa situação são a ro-bótica e a aprendizagem de máquinas, que, em vez de substituir completamente as profissões existentes e as categorias de trabalho, provavelmente substituirão tarefas específicas realizadas anteriormente como parte desses trabalhos, liberando os tra-balhadores para se concentrar em novas tarefas e levando a mudanças rápidas nos conjuntos de habilidades principais nessas ocupações. Mesmo as funções que são menos afetados pela mudança tecnológica e têm uma perspectiva de emprego am-plamente estável – profissionais de marketing ou de cadeia de suprimentos voltados para um novo grupo demográfico em um mercado emergente – podem exigir conjun-tos de habilidades muito diferentes em um curto espaço de tempo, caso os ecossiste-mas dentro dos quais eles operam mudem. A futura força de trabalho terá de alinhar as suas qualificações para acompanhar o ritmo.
É importante ter em mente que essas mudanças vão exigir dos líderes empre-sariais, os educadores e os Governos uma proatividade na melhoria das qualificações e na reciclagem/formação das pessoas, para que todos possam se beneficiar com a 4ª Revolução Industrial.
O problema que esse trabalho aborda são as mudanças na interação homem-máquina geradas por esse novo panorama de introdução de tecnologias digitais pos-sibilitadas, principalmente, pela internet.
1.3. OBJETIVOS 1.3.1. Geral
O objetivo geral deste trabalho é apresentar um panorama geral da Indústria 4.0; mostrando seus principais componentes; identificando quais são os conceitos chave para o entendimento do tema, mostrando sua aplicação ao setor financeiro.
1.3.2. Específicos
1. Promover uma discussão acerca das mudanças, impactos e oportunidades que surgirão a partir desse novo contexto;
2. Entender os benefícios e desafios que a implementação de uma ferramenta base-ada em Inteligência Artificial e computação cognitiva causou nas atividades diárias de um setor de contas a receber de um banco de financiamentos.
1.4. DELIMITAÇÕES
Apesar desse estudo abordar o contexto da 4ª Revolução Industrial de uma maneira mais abrangente e geral, considerando as diferentes tecnologias que supor-tam a Indústria 4.0, o estudo de caso apresentado refere-se especificamente às tec-nologias de Inteligência Artificial e computação cognitiva. Esse trabalho não tem como objetivo avaliar os aspectos técnicos das implementações das tecnologias, mas sim as questões sociais, como o incentivo da implementação, impactos e dificuldades que foram gerados para a sociedade. Análises financeiras e de custos de implementação também não estão no escopo do projeto.
1.5. RELEVÂNCIA DO ESTUDO
Entre os motivos que justificam a relevância deste presente estudo, está o fato de que o assunto Indústria 4.0 ainda é pouco debatido no Brasil e, portanto, há pouca literatura que aborde o desenvolvimento das pesquisas. Se faz necessário identificar
o início do movimento; os impulsos e desdobramentos do tema; os conceitos mais importantes e as possíveis mudanças que surgirão no ambiente de trabalho e social de pessoas no mundo todo. Além disso, espera-se que essa transformação no mer-cado de trabalho exija profissionais com conhecimentos, habilidades e atitudes distin-tas das exigidas atualmente. A pesquisa de campo visam identificar resultados que corroborem ou descartem essa teoria.
Outro ponto importante é em relação à academia. A partir das informações ge-radas por esse estudo será possível reavaliar, se necessário, as diretrizes atuais das universidades para uma orientação mais focada no mercado de trabalho e suas exi-gências. Além disso, poderá servir de guia para os próprios alunos de começo ou meio de curso a buscarem outras formas de aprimoramento de suas competências, para que possam chegar mais preparados ao mercado.
1.6. ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO
O capítulo 2 apresenta a revisão da literatura, na qual serão abordadas diversas definições e conceitos que ajudam a construir o referencial teórico do trabalho.
Logo após, no terceiro capítulo, é feita a definição da metodologia, com uma breve explicação do desenho geral do estudo e o porquê da escolha do método para a pesquisa de campo, revelando também a estratégia adotada.
Por fim, no quarto capítulo, haverá a análise do material coletado nas pesquisas relativas ao caso estudado e alguns dados importantes serão apresentados para, pos-teriormente, chegarmos às considerações finais que formam o quinto capítulo.
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 2.1. A EVOLUÇÃO DA INDÚSTRIA
A 4ª Revolução Industrial, também conhecida como Indústria 4.0, foi antecedido por outras três revoluções industriais na história, que causaram diferentes impactos na dinâmica da economia mundial, na relação de trabalho e na utilização de tecnologia para a fabricação de novos produtos.
A 1ª Revolução Industrial ocorreu durante o século XVIII, sendo mais impulsio-nada no século XIX e surgiu com a com a invenção do primeiro tear mecânico a vapor na Inglaterra. A partir de 1870, a adoção da eletricidade e da divisão do trabalho na indústria deu início à 2ª Revolução Industrial, que também apresentou ao mundo a produção em massa através das linhas de montagem, idealizadas e implementadas por Henry Ford. A 3ª Revolução Industrial, também chamada de “Revolução Digital”, foi impulsionada pela Segunda Guerra Mundial quando se desenvolveram avançadas técnicas de eletrônica para automação dos processos de produção através da intro-dução dos controladores lógico programáveis (PLC) e da tecnologia da informação (TI) no chão de fábrica (RODRIGUES; JESUS; SCHÜTZER, 2016).
FIGURA 1 - REVOLUÇÕES INDUSTRIAIS
A 1ª Revolução Industrial gerou uma intensa migração da população campe-sina para as cidades, culminando em um aumento significativo da população urbana, que por consequência acelerou o desenvolvimento e a urbanização, mesmo que de-sordenados. A expansão da população gerou problemas de moradia, o que intensifi-cou a poluição e a proliferação de doenças nos centros urbanos. Esse deslocamento de grandes massas de trabalhadores rurais e sem qualificação profissional fez com que muitos ficassem em condições miseráveis de trabalho e submetendo-se a gran-des jornadas trabalhistas. O ritmo de trabalho, que anteriormente era ditado pelos artesãos, passou a ser regulado pelos donos faz fábricas (IGLÉSIAS, 1986).
Mulheres e crianças passaram a fazer parte da mão-de-obra. Na indústria têxtil do algodão, a classe feminina formava mais da metade da massa trabalhadora. Não haviam garantias contra acidentes e nem indenizações, o que acabou fortalecendo o poder econômico, social e político dos grandes empresários.
A mecanização tornou os métodos de produção mais eficientes. Isso só foi pos-sível através da aplicação inovações técnicas no campo da indústria e com o desco-brimento de uma inovadora fonte de energia produzida pelo vapor (SPARTA, 2003). Os produtos passaram a ser produzidos em maior escala, diminuindo os preços e estimulando o consumo. Por outro lado, aumentou também o número de desempre-gados. As máquinas foram substituindo, aos poucos, a mão-de-obra humana. O co-mércio também foi favorecido pela evolução nos meios de transporte terrestres e ma-rítimos, proporcionando o acesso a mercados cada vez mais distantes.
A energia elétrica está para a 2ª Revolução Industrial assim como a máquina à vapor esteve para a primeira e com a luz elétrica as taxas de lucratividade foram ele-vadas, permitindo o acelerado crescimento industrial. Novas tecnologias advindas do uso da eletricidade permitem o desenvolvimento de um grande número de utilidades domésticas, que seriam os bens de consumo duráveis que, juntamente com o auto-móvel, constituem os maiores símbolos da sociedade moderna (LANDES, 2003).
Impulsionados pelas ideias de Frederick W. Taylor e Henry Ford, surge a pro-dução em massa e a especialização do trabalhador. No ambiente de industrial, fica clara a separação entre quem pensa de qual maneira uma atividade deve ser feita e quem de fato a executa, criando a distinção entre trabalho intelectual e manual (PINTO, 2007).
A 3ª Revolução Industrial é caracterizada pelas melhorias nos sistemas de te-lecomunicações e transportes, pelo advento e rápido crescimento da informática e da automação, além do desenvolvimento da engenharia robótica. Esse panorama esta-beleceu intensas transformações no mundo do trabalho.
Nas revoluções industriais anteriores, ocorreu uma grande substituição do ho-mem pela máquina no processo produtivo, tornando o indivíduo apenas um apêndice de um maquinário cada vez mais amplo e complexo. A partir da “revolução Digital”, esse contexto ganhou novas e maiores proporções, pelo fato de que, junto ao maqui-nário e às novas tecnologias, a informática passou também a atuar. O trabalhador passou a ser substituído não apenas pela mecânica, mas também por softwares, que, em muitos casos, passaram a gerir a produção fabril (RIFKIN, 2012).
Além disso, Rifkin (2012) afirma que se verificou um crescimento do setor ter-ciário da economia, em que a maior parte dos empregos estão concentrados no co-mércio e serviços. Tal movimento, aliado à uma maior flexibilização do trabalho, cola-borou para a precarização das condições do trabalho, para a crise das representações sindicais e para a perda de direitos trabalhistas.
Outra mudança significativa que ocorreu no âmbito do trabalho nessa revolução está associada à questão espacial entre campo e cidade. Os meios de produção rurais passaram por um processo de mecanização e foram desenvolvidos mecanismos e técnicas agrícolas que propiciaram um grande desemprego nesse meio, o que inten-sificou do êxodo rural, isto é, uma migração em massa da população do campo para a cidade (PENA, 2013).
Mais qualificação técnica passou a ser exigida, tanto no trabalho urbano quanto no rural, já que a operação das novas tecnologias exige determinados conhecimentos específicos que não podem ser realizados por um profissional que não possui uma determinada formação. Tal contexto contribuiu para o surgimento de um contras-senso: aumento tanto no número de empregos quanto no número de desempregados, uma vez que a massa de trabalhadores que não consegue se adequar às novas con-dições de trabalho não alcança oportunidades.
Como consequência há um aumento no surgimento de empregos informais, nos quais leis e direitos trabalhistas não são respeitados, uma vez que esse setor se
caracteriza pela sua falta de regulamentação e pela ausência de uma hierarquia or-ganizada de trabalho. O resultado é a caracterização de diversos problemas, dentre eles, a pirataria, bastante comum nos países subdesenvolvidos ao final do século XX e início do século XXI (PENA, 2017).
O desenvolvimento proporcionado pela industrialização possibilitou a produção em larga escala. Para facilitar esse aumento da produtividade foi necessária a divisão da produção em etapas e processos bem definidos. Portanto, ao longo das revoluções industriais, ocorreram mudanças drásticas na distribuição do trabalho, que passou dos artesãos, que eram extremamente especializados e realizavam as atividades do pro-cesso produtivo, para os trabalhadores que se especializaram em realizar apenas uma parte do processo de produção, parte essa que muitas vezes era demasiadamente simples. Essas transformações foram originadas a partir da introdução de novas tec-nologias que impactaram o ambiente de trabalho e a forma de consumo. Há uma forte relação entre o tamanho da demanda por bens e a adoção de tecnologia na produção e na determinação da natureza evolutiva do trabalho (WEINBERG, 2004).
2.2. INDÚSTRIA 4.0
Com base em uma digitalização avançada dentro das fábricas, a combinação de tecnologias da Internet e tecnologias orientadas para o futuro no campo de objetos "inteligentes" (máquinas e produtos) parece resultar em uma nova mudança de para-digma fundamental na produção industrial. O Programa Industrie 4.0 surgiu na Ale-manha em 2011 em resposta à competitividade global e foi proposto por uma associ-ação de representantes de negócios, políticos e acadêmicos (KAGERMANN et al., 2013). Hermann, Pentek e Otto (2015) afirmam que o governo federal alemão respal-dou a ideia, anunciando que a iniciativa Industrie 4.0 é parte integrante de uma estra-tégia de alta tecnologia para a Alemanha 2020, visando à liderança da disrupção tec-nológica. Isso deixa claro a necessidade das empresas pela adequação e o conside-rável investimento que será́ feito na tentativa de alcançar os objetivos do programa.
A internet é a ferramenta que possibilita a comunicação entre pessoas no mundo e através dela produtos, máquinas e sistemas ainda mais complexos também podem ter essa capacidade de troca de informações. O intuito principal dessa revolu-ção tecnológica é equipar novos produtos e sistemas de produrevolu-ção com sensores e
atuadores inteligentes, possibilitando uma comunicação ainda mais eficaz entre esses dispositivos, criando um Sistema Físico-Cibernético, ou seja, uma fusão do mundo físico e virtual (BRETTEL et al., 2014).
De acordo com Kagermann et al. (2013), no futuro, as empresas estabelecerão redes globais que incorporarão suas máquinas, sistemas de armazenagem e instala-ções de produção sob a forma de Sistemas Físico-Cibernéticos. No ambiente de fa-bricação, esses sistemas são compostos por máquinas inteligentes, sistemas de ar-mazenamento e instalações de produção capazes de trocar informações de forma autônoma, desencadear ações e controlar-se independentemente. Isso facilitará me-lhorias fundamentais nos processos industriais envolvidos na fabricação, engenharia, uso de materiais e gerenciamento da cadeia de suprimentos e do ciclo de vida. As fábricas inteligentes empregarão uma abordagem completamente nova para a produ-ção. Os produtos inteligentes são identificáveis de forma única, podem ser localizados em todos os momentos e conhecer sua própria história, status atual e rotas alternati-vas para atingir seu estado alvo. Os sistemas de fabricação incorporados são vertical-mente conectados em rede com processos de negócios dentro de fábricas e empresas e conectados horizontalmente a redes de valores dispersas que podem ser gerencia-dos em tempo real – desde o momento em que um pedido é colocado até a logística de saída. Além disso, eles habilitam e exigem engenharia de ponta a ponta em toda a cadeia de valor.
A escassez e, por consequência, o aumento dos preços dos recursos, bem como a mudança social no contexto dos aspectos ecológicos, exigem um foco mais intensivo na sustentabilidade na produção industrial. O objetivo é um aumento econô-mico e ecológico da eficiência (LASI et al., 2014).
Segundo Hermann, Pentek e Otto (2015) existem quatro elementos que são fundamentais para a realização da 4ª Revolução Industrial: Internet das Coisas, Inter-net dos Serviços, Sistemas Físico-Cibernéticos e Fábricas Inteligentes.
2.2.1. Internet das Coisas
Atualmente, existem diferentes opiniões sobre o que é a Internet das Coisas (IoT), que vão desde o conceito original proposto por Kevin Ashton, co-fundador do Auto-ID Center, que se trata de uma rede informações que permite a pesquisa sobre
objetos do mundo real por meio de um ID único chamado Código de Produto Eletrô-nico (EPC) e um mecanismo de resolução (ONS), a uma rede de sensores, atuadores e objetos autônomos que interagem uns com os outros diretamente. A comunicação machine-to-machine (M2M) é outro termo às vezes associado ao assunto.
Para Lee e Lee (2015), a Internet das Coisas (IoT) é um novo paradigma tec-nológico concebido como uma rede global de máquinas e dispositivos capazes de interagir uns com os outros. A IoT é reconhecida como uma das áreas mais importan-tes da tecnologia futura e está ganhando grande atenção de uma ampla gama de indústrias. O verdadeiro valor da IoT para empresas pode ser plenamente compreen-dido quando os dispositivos conectados são capazes de se comunicar entre si e se integram com sistemas de estoque gerenciados por fornecedores, sistemas de su-porte ao cliente, aplicativos de business intelligence e análises de negócios. Porém, segundo Haller (2010), mais importante do que concordar com uma definição do termo geral, é ter uma compreensão comum dos componentes e conceitos que constituem a Internet das Coisas.
Todas as diferentes definições do termo "Internet das Coisas" têm em comum o fato de estarem relacionadas à integração do mundo físico com o mundo virtual da Internet. A IoT é como um mundo em que objetos físicos estão integrados em redes de informação e onde os objetos físicos podem tornar-se participantes ativos nos pro-cessos de negócio. Os serviços estão disponíveis para interagir com esses “objetos inteligentes” através da internet, consultar e alterar seu estado e qualquer informação que lhes estejam associadas, levando em conta questões de segurança e privacidade (HALLER, 2010).
No ambiente industrial, através da tecnologia RFID (radio frequency identifica-tion), um dos principais componentes da IoT, produtos receberão identificações que serão capazes de informar ao sistema produtivo suas especificações, os processos pelos quais ele deve passar e também os processos que ele sofreu. Essa tecnologia é composta por leitores e etiquetas que possuem maior capacidade de armazena-mento de informações que códigos de barra.
2.2.2. Internet dos Serviços (IoS)
A ideia básica da Internet dos Serviços é usar sistematicamente a Internet para gerar novas formas de criação de valor no setor de serviços (TERZIDIS et al., 2012).
Levando isso em consideração, a visão da "Internet dos Serviços" é permitir que os fornecedores administrem seus serviços através da internet. Dependendo do possível grau de digitalização, os serviços podem demandados e ofertados em qualquer lugar do mundo. A Internet dos Serviços consiste em participantes, uma infraestrutura para serviços e modelos de negócios. Esses serviços são oferecidos e combinados por diversos fornecedores para de tenham um maior valor agregado; eles são comunica-dos aos usuários, bem como aos consumidores e são acessacomunica-dos por eles através de vários canais (BUXMANN; HESS; RUGGABER, 2009).
Um exemplo da aplicação desse conceito é o sistema da empresa varejista americana Kroger chamado Retail Site Intelligence. Trata-se de uma plataforma de varejo composta por dispositivos de análise de vídeo, dispositivos sem fio, dispositivos POS (point of sale), sensores portáteis, câmeras IP e software de gerenciamento de vídeo que foi projetado para ajudar os clientes a ter uma melhor experiência de com-pra, encontrando mais facilmente os produtos que desejam e economizando tempo na hora de pagar suas compras (LEE; LEE, 2015). Esses sistemas de inteligência no setor de varejo permitem o gerenciamento eficiente de lojas e melhoram a experiência do cliente. É um setor que está sendo transformado à medida que as tecnologias dis-ruptivas em redes são integradas com sistemas de negócios para pontos de venda, programas de fidelidade, alocação de pessoal, gerenciamento de estoque e distribui-ção.
2.2.3. Sistemas Físico-Cibernéticos (CPS)
Para Lee (2008), sistemas físico-cibernéticos (CPS) são integrações de com-putação com processos físicos. Computadores e redes integrados monitoram e con-trolam os processos físicos, geralmente com loops de feedback onde os processos físicos afetam os cálculos e vice-versa. No mundo físico, a passagem do tempo é inexorável e a concorrência é intrínseca. Nenhuma dessas propriedades está pre-sente nas abstrações de computação e rede.
Trate-se da próxima geração de sistemas de engenharia que exigem uma es-treita integração de tecnologias de computação, comunicação e controle para alcan-çar estabilidade, desempenho, confiabilidade, robustez e eficiência em lidar com sis-temas físicos de diferentes domínios de aplicação (KIM; KUMAR, 2012), e através dessa sinergia dos componentes computacionais e físicos, ocorreu o avanço das im-plementações da IoT.
No setor de transportes, veículos e a infraestrutura mantêm uma comunicação entre si através de sistemas físico-cibernéticos, compartilhando informações em tempo real sobre tráfego, localização ou problemas para prevenir acidentes ou con-gestionamentos, aumentar a segurança e, por fim, economizar tempo e dinheiro (IBM, 2017).
FIGURA 2 - ARQUITETURA DO CPS
Fonte: Adaptado de IBM (2015)
2.2.4. Fábricas Inteligentes
A Fábrica Inteligente é definida como uma fábrica que é consciente do contexto, auxilia pessoas e máquinas na execução de suas tarefas. Isso é conseguido por sis-temas que trabalham em segundo plano, os chamados Sissis-temas Calm, e que permite que as máquinas levem em consideração informações de ambiente em que se encon-tram como a posição e status de um objeto. Esses sistemas realizam suas tarefas com base em informações provenientes do mundo físico e virtual. Essas informações do mundo físico podem ser, por exemplo, posição ou condição de uma ferramenta, em contraste com a informação do mundo virtual, como documentos eletrônicos, de-senhos e modelos de simulação. Os Sistemas Calm estão se referindo neste contexto ao hardware de uma Fábrica Inteligente. A principal diferença entre o Calm e outros
tipos de sistemas é a capacidade de se comunicar e interagir com seu ambiente (LUCKE; CONSTANTINESCU; WESTKÄMPER, 2008).
Esse conceito também pode ser entendido também como uma fábrica onde o sistema físico-cibernético se comunica através da Internet das Coisas e auxilia pes-soas e máquinas na execução de suas tarefas (HERMANN; PENTEK; OTTO, 2015). Processos realizados em Fábricas Inteligentes podem ser alimentados por da-dos enviada-dos por fornecedores, clientes e pela própria empresa, os quais podem ser avaliados para em seguida serem integrados à produção de fato. Nesse ambiente, a cadeia de suprimentos é toda integrada. A utilização de novas tecnologias, como ro-bôs, impressoras 3D e sensores, resulta em processos de produção mais ajustados, com tempo de resposta muito menor. Além disso, esse sistema permite a redução de perda de materiais por meio da utilização da manufatura aditiva, e a robotização pos-sibilita alta produtividade a custos baixos, uma vez que estará́ substituindo a força humana (BLANCHET et al., 2014).
FIGURA 3 - ESTRUTURA DE UMA FÁBRICA INTELIGENTE
2.2.5. Inteligência Artificial (IA) e Computação Cognitiva
De acordo com Kelly (2015), como muitas tecnologias avançadas que foram concebidas antes do seu tempo, a Inteligência Artificial passou a ser amplamente in-compreendida - distorcida por Hollywood, caracterizada pelas mídias, retratada como tudo, desde o salvador até o flagelo da humanidade. As pessoas envolvidas em ciên-cia da informação e em sua aplicação na realidade atual dos negócios e da sociedade entendem o enorme potencial de sistemas inteligentes. O futuro dessa tecnologia – que acredita-se ser cognitivo, não "artificial" – tem características muito diferentes das que geralmente são atribuídas à IA, gerando diferentes tipos de desafios e oportuni-dades tecnológicas, científicas e sociais, com diferentes requisitos de governança, política e gestão.
A computação cognitiva refere-se a sistemas que aprendem em escala, razão com propósito e interagem com humanos naturalmente. Em vez de serem explicita-mente programados, eles aprendem e “raciocinam” através de suas interações com pessoas e de suas experiências com o ambiente. Isso é possível a partir de avanços em vários campos científicos, como por exemplo machine learning, ao longo do último meio século, e são diferentes dos sistemas de informação que os precederam.
Os sistemas programáveis são baseados em regras que direcionam dados através de uma série de processos predeterminados para chegar aos resultados. Em-bora sejam poderosos e complexos, são deterministas – sendo efetivos em dados estruturados, mas incapazes de processar entradas qualitativas ou imprevisíveis. Essa rigidez limita sua utilidade ao abordar muitos aspectos de um mundo complexo e emergente, onde a ambiguidade e a incerteza abundam (KELLY; HAMM, 2013).
Os sistemas cognitivos são probabilísticos, o que significa que eles são proje-tados para se adaptar e dar sentido à complexidade e imprevisibilidade das informa-ções não estruturadas (NOOR, 2014). Eles podem "ler" textos, "ver" imagens e "ouvir" a fala natural, e eles interpretam essa informação, organizam e oferecem explicações sobre o que isso significa, juntamente com o raciocínio feito para chegar às conclu-sões. Eles não oferecem respostas definitivas. Na verdade, eles não "conhecem" a resposta. Em vez disso, eles são projetados para pesar informações e ideias de múl-tiplas fontes, para argumentar e, em seguida, oferecer hipóteses para consideração. Um sistema cognitivo atribui um nível de confiança a cada visão ou resposta potencial.
Esses sistemas cognitivos não são destinados a substituir o pensamento ou as ações humanas, mas sim aumentá-los. Um exemplo disso é o de Garry Kasparov, campeão mundial de xadrez que perdeu para o computador IBM Deep Blue em 1997. Depois de perder para Deep Blue, Kasparov passou a participar de ligas de xadrez "freestyle", nas quais jogadores podiam utilizar assistência de computadores. Alguns jogadores jogaram sem ajuda, outros dependiam inteiramente de computadores, po-rém os mais bem-sucedidos foram aqueles que combinaram a entrada de computa-dores com seus próprios instintos e estratégia. (KELLY, 2015).
2.2.6. Advanced Analytics
De acordo com um estudo feito pela consultoria Gartner em 2016 o Advanced Analytics, também conhecido como Monitoramento Preditivo, 40% dos novos investi-mentos das empresas será em analytics e inteligência de negócios. As ferramentas capazes de entregar soluções com potencial de utilizar dados e algorítimos para rea-lizar previsões, otimizar e simular ambientes de negócio terão maior importância nos próximos anos (PARENTEAU, 2016). Essas ferramentas, através de análises de da-dos, permitem simulações e previsões de cenários futuros, facilitando o processo de tomada de decisão e proporcionando uma otimização na utilização de recursos (OP SERVICES, 2016).
Além disso, de acordo com Baur e Wee (2015) essa capacidade de análise avançada melhora de maneira drástica o desenvolvimento de novos produtos, redu-zindo custos e tempo gastos.
2.3. MUDANÇAS DECORRENTES DA INTRODUÇÃO DE NOVAS TECNOLO-GIAS
Como foi mostrado anteriormente, as revoluções industriais demandaram dife-rentes tipos de profissionais, mais ou menos capacitados, a partir das novas tecnolo-gias que foram surgindo. Estudos comprovam que existe uma forte relação entre nível de capacitação com salários: profissionais mais capacitados tem maiores salários. Estudos como esse comprovam como as novas tecnologias que surgem no mercado impactam a sociedade de maneira geral e com a 4ª Revolução Industrial não será diferente. O contínuo aperfeiçoamento durante a carreira profissional será essencial,
aumentando o dinamismo do mercado de trabalho e o reposicionamento dos traba-lhadores nesse novo contexto. Essas mudanças desafiarão os atuais modelos de trei-namento educacional e de mão-de-obra, bem como abordagens de negócios para o desenvolvimento de habilidades. Outra prioridade é repensar e fortalecer o apoio à transição e renda para os trabalhadores apanhados nas contracorrentes da automa-ção (MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE, 2017).
Uma quantidade significativa de evidências quantitativas e de estudos de caso demonstram uma forte correlação entre a adoção de tecnologias baseadas em com-putadores e o aumento do uso de mão-de-obra com formação universitária em indús-trias e empresas. Esta correlação robusta é frequentemente interpretada como evi-dência de mudança técnica baseada em um conjunto de habilidades específicas. (AU-TOR; LEVY; MURNANE, 2003). De acordo com Acemoglu e Autor (2011) as mudan-ças na distribuição de rendimentos e o retorno à universidade nas últimas décadas no mercado de trabalho dos EUA motivaram uma grande literatura que investiga a rela-ção entre a mudança técnica e os salários. O ponto de partida desta literatura é a observação de que o retorno às habilidades, medido pelos salários relativos de gra-duados universitários a gragra-duados do ensino médio por exemplo, tem mostrado uma tendência a aumentar ao longo de várias décadas, apesar do grande aumento na oferta relativa de trabalhadores com formação universitária. Isso sugere que, conco-mitantemente ao aumento da oferta de habilidades, houve um aumento na demanda (relativa) de habilidades.
A mudança das habilidades exigidas pelo mercado de trabalho compõe uma série de fatores que devem ser analisados, a fim de entender melhor os impactos causados pela introdução de novas tecnologias. É possível notar que essa modifica-ção vem ocorrendo desde as primeiras revoluções industriais, em diferentes propor-ções. Uma questão a ser discutida é até que ponto as tecnologias serão capazes de substituir totalmente a mão-de-obra humana em certas atividades. Já é possível ob-servar isso em funções como trocadores de ônibus, vendedores de bilhetes de entrada de cinema e até mesmo profissionais de telemarketing.
Uma vasta literatura documenta um aumento pronunciado na desigualdade sa-larial nos Estados Unidos e em numerosas outras nações avançadas com início na década de 1980 devido à discrepância no grau de capacitação dos trabalhadores (AU-TOR; DORN, 2013). O fundamento intelectual dessa literatura é o que Acemoglu e
Autor (2011) chamam de modelo canônico, que apresenta dois grupos de habilidades distintos - tipicamente, pessoas com ensino superior completo e pessoas com o en-sino médio completo - realizando duas ocupações distintas e imperfeitamente substi-tuíveis ou produzindo dois produtos substisubsti-tuíveis de maneira imperfeita. Supõe-se que a tecnologia no modelo canônico assume uma forma de aumento de fator, o que sig-nifica que ela complementa trabalhadores de alta ou baixa qualificação e, portanto, induz um aumento ou diminuição monótona na desigualdade salarial entre grupos de habilidades. O modelo canônico não é apenas tratável e conceitualmente atrativo, mas também provou empiricamente bastante bem-sucedido ao explicar a evolução dos conjutos de habilidade nos Estados Unidos ao longo do século XX, bem como capturar as principais diferenças entre países nos conjuntos de habilidade entre nações avan-çadas.
2.4. O FUTURO MERCADO DE TRABALHO
Levando em consideração o cenário apresentado anteriormente, surgem os questionamentos de como será o novo relacionamento homem-máquina e se a força de trabalho estará preparada para esses novos desafios. De acordo com Lasi et al. (2014) disciplinas como engenharia serão precursoras na formação de agentes capa-zes de atuar nesse novo contexto, entretanto ainda falta muito para alcançar resulta-dos palpáveis. Faltam investimentos para um melhor desenvolvimento de equipes multidisciplinares, a valorização profissional com ênfase no futuro e a visão crítica e ampliada da dinâmica social (PEREIRA; HAYASHI; FERRARI JUNIOR, 2016). Cruz (2015) afirma que é necessário incorporar novos componentes na formação em en-genharia que passam pela ampliação da reflexão histórica, sociológica e filosófica, já que no ensino atual pouca ênfase é dada à sensibilidade aos valores sociais
Ao passo que as novas tecnologias permitirão uma redução no tempo de pro-dução e lançamento de novos produtos em tempos cada vez mais curtos, a demanda por novas criações irá aumentar, retroalimentando um ciclo de consumo e produção. Portanto, se faz presente a reflexão se o homem será capaz de acompanhar essas mudanças no âmbito do trabalho.
Ao longo das últimas duas décadas, a inovação se tornou imperativa na indús-tria e na academia. Em pesquisa apresentada por Carlomagno e Scherer (2012), 80%
dos executivos consideram inovação como prioridade, mesmo que essas prioridades não sejam convertidas em ações concretas. A partir dessa informação é possível con-cluir que há intenção em inovar e muito se comenta sobre o tema. Entretanto, essa vontade não é refletida em uma ação concreta.
De acordo com Weber (2016) as circunstâncias em que a Indústria 4.0 se apre-senta motivam duas posições acerca do futuro mercado de trabalho e essas opiniões não poderiam ser mais conflitantes: de um lado, temor de perdas maciças de empre-gos, causadas pela a utilização de robôs interconectados; do outro lado, imagens bri-lhantes de enormes ganhos de emprego e inovação e de alívio do estresse para os funcionários. Ele pontua que o desenvolvimento tecnológico é tão antigo quanto a humanidade e que, nem por isso, houve falta de emprego. As profissões foram mu-dando ao longo do tempo e, muito provavelmente, a 4ª Revolução Industrial apenas exija adaptações da força de trabalho.
Para que seja possível realizar uma análise consistente dos impactos econô-micos e sociais consequentes da Indústria 4.0, se torna necessário considerar vários fatores, como extinção de profissões e postos de trabalho, como também o surgimento de novos; as novas demandas dos consumidores; desenvolvimento de novos produ-tos; maior eficiência dos processos; variação nos preços, ofertas e compras. Em pes-quisa realizada na Alemanha pelo Institute for Employment Research (IAB), foi con-cluído que o aumento da produtividade e das exigências de qualificação dos trabalha-dores, resultará em um aumento nos salários (WOLTER et al., 2015).
Parece não haver dúvidas quanto ao fato de que um dos desafios a serem enfrentados será́ a transformação na oferta de profissões: enquanto algumas irão dei-xar de existir, outras irão surgir. Weber (2016) menciona que haverá uma redução de vagas de emprego da área de manufatura, como por exemplo, controle de fábricas e profissões relacionadas a manutenção de máquinas. Por outro lado, haverá um au-mento em vários campos ocupacionais e, em particular, nas profissões de serviços, mais significativamente nas áreas de tecnologia da informação e ciências exatas. Também a demanda por trabalhos de baixa qualificação diminuirá.
Em pesquisa realizada pelo McKinsey Global Institute (2017), foi concluído que, aproximadamente, 50% das atividades realizadas por humanos são tecnologicamente automatizáveis e que 60% das ocupações atuais tem mais de 30% de atividades que são tecnologicamente automatizáveis.
2.5. JOVENS ENTRANTES
Jovens prestes a se formar ou entrando no mercado de trabalho nos dias atuais enfrentam um cenário mais turbulento e em rápida evolução visto por qualquer gera-ção. A economia global está se aproximando da 4ª Revolução Industrial, impulsionada pelo aumento da automação do mercado de trabalho – habilitado por inovações rápi-das em robótica, Inteligência Artificial e tecnologias inteligentes. Essas forças trans-formadoras causarão uma ruptura sem precedentes das vidas dos cidadãos globais nas próximas décadas, devido à:
• Velocidade de mudança: ao contrário das revoluções industriais ante-riores, o mercado de trabalho e a sociedade terão um tempo insuficiente para se adap-tar ao ritmo de mudança esperado.
• Onipresença da mudança: os avanços alcançados através da 4ª Re-volução Industrial – impressão 3D, ciências dos materiais, sistemas inteligentes auto-matizados – afetarão quase todos os setores e níveis de empregos e qualificações.
O início da 4ª Revolução Industrial está criando uma paisagem dinâmica para os jovens navegarem. Consequentemente, entender suas percepções e prontidão para os desafios futuros é primordial (INFOSYS, 2016).
De acordo com o relatório do Fórum Econômico Mundial (2016), embora ape-nas uma minoria da força de trabalho mundial de mais de três bilhões de pessoas seja diretamente empregada por grandes e emergentes empresas multinacionais, essas companhias possuem grande influência em pequenas empresas e ecossistemas lo-cais de empreendedorismo. Portanto, além de sua própria parcela significativa de em-prego, as decisões de planejamento de força de trabalho dessas empresas têm o po-tencial de transformar os mercados de trabalho locais através do emprego indireto e estabelecendo o ritmo de mudança de habilidades e requisitos ocupacionais.
Embora as implicações das atuais rupturas nos modelos de negócios para o emprego sejam de grande alcance, um ajuste rápido para a nova realidade e suas oportunidades é possível, desde que haja um esforço feito por todas as partes inte-ressadas. Ao avaliar o mercado de trabalho futuro, espera-se melhorar o estoque atual de conhecimento em torno de necessidades de habilidades de maneira antecipada, padrões de recrutamento e requisitos ocupacionais. Além disso, espera-se que este
conhecimento possa incentivar e melhorar as parcerias entre governos, educadores, provedores de treinamento, trabalhadores e empregadores, a fim de gerenciar melhor o impacto transformador da 4ª Revolução Industrial sobre o emprego, habilidades e educação.
2.5.1. Percepções e Expectativas
Em um estudo feito pela consultoria Infosys (2016), com jovens entre 16 e 25 anos de países desenvolvidos e emergentes, a grande maioria acredita que enfrentam uma concorrência mais competitiva no mercado de trabalho do que gerações anterio-res devido ao aumento da globalização. A noção de ter que competir por emprego com colegas nacionais e internacionais também é um fator a ser levado em conside-ração.
Apesar disso, esse mesmo estudo constatou que, no geral, os jovens são muito positivos sobre suas experiências educacionais e acadêmicas atuais ou passadas. A grande maioria – 72% – achou suas experiências inspiradoras. Em todos os merca-dos, menos de metade disse que sua educação era chata ou antiquada, embora essa visão seja duas vezes mais provável entre os jovens em mercados avançados do que em mercados emergentes.
Considerando a relevância da educação para futuras carreiras, as percepções são mais variadas. No Brasil e na Alemanha, 70% concordam que sua educação for-mal é útil para seu trabalho atual, mas isso cai para 50% nos EUA, Reino Unido e Austrália (Figura 4):
FIGURA 4 - "MINHA EDUCAÇÃO FORMAL É MUITO ÚTIL NO MEU TRABALHO ATUAL" (% QUE CONCORDA FORTEMENTE OU CONCORDA)
Fonte: Adaptado de Infosys (2016)
2.5.2. Trabalho e Carreiras
Em geral, os jovens são otimistas sobre suas futuras carreiras (Figura 5). Em média, quase dois terços dos entrevistados pela empresa de consultoria se sentem positivos sobre suas perspectivas de emprego. No entanto, o otimismo é mais gene-ralizado nos mercados emergentes, especialmente quando se considera aqueles que são "muito otimistas". No Brasil, três quartos são positivos em relação ao seu futuro. Na Índia e na China é mais de 60%, com um terço desses sentindo-se "muito otimis-tas". Nos mercados desenvolvidos - particularmente a Austrália – menos da metade sentem o mesmo.
Esse otimismo é surpreendente, dada a gama de desafios que os jovens devem enfrentar. Jovens que entram em emprego já relatam ter que se capacitar para atender às demandas do local de trabalho atual, e ainda assim os empregadores não estão cumprindo as expectativas no suporte que proporcionam para o desenvolvimento pes-soal. Mais de dois terços em todos os mercados afirmam ter tido que aprender novas habilidades para seu emprego atual, chegando a quase 80% no Reino Unido, EUA e Austrália (INFOSYS, 2016).
FIGURA 5 - "COMO VOCÊ SE SENTE SOBRE SUAS FUTURAS PERSPECTIVAS DE EM-PREGO?" (% DE PESSOAS QUE ESCOLHEM CADA PERSPECTIVA)
3. METODOLOGIA
3.1. ESTUDO BIBLIOMÉTRICO
Na primeira etapa da elaboração do projeto, foi feito um estudo bibliométrico com o intuito de fazer um levantamento dos elementos analíticos para melhor com-preensão do fenômeno que se pretendia investigar. Para isso, a revisão da literatura foi encabeçada pela pesquisa de materiais teóricos e empíricos relevantes e atuais acerca do tema Indústria 4.0 nas bases de dados. Inicialmente, procurou-se o termo “Industry 4.0” nas plataformas Scopus, ResearchGate, Google Acadêmico e Periódi-cos Capes e os vinte e cinco resultados mais relevantes de cada plataforma foram revisados. O mesmo ocorreu com o termo “4th Industrial Revolution”. O intuito dessa busca inicial era encontrar outras palavras-chave que também fossem relevantes para o entendimento da temática.
A partir dos duzentos artigos listados, uma seleção foi realizada tomando por base o título, o resumo e as palavras-chaves do artigo. Além disso, foi levado em consideração também os autores citados na bibliografia do material encontrado. Ficou evidenciado que, por se tratar de um tema recente, os mesmos autores eram citados na maioria das vezes.
Através dessa primeira etapa foi possível determinar um conjunto de palavras-chaves recorrentes que passaram a incorporar o quadro de referência, dentre as quais “inter-net of things”, “IoT”, “inter“inter-net of service”, “IoS”, “smart factory”, “cyberphysical systems” e “artificial intelligence”. No primeiro momento, a leitura do material encontrado tinha por objetivo identificar diferentes definições para os termos citados, para que posteri-ormente uma combinação desses conceitos fossem oferecidos ao leitor, mostrando um panorama geral da Indústria 4.0.
Para exemplificar como esse tema tem ganhado relevância nos últimos anos, a linha do tempo a seguir (Figura 6) mostra como cresceu o número de resultados utilizando a palavra-chave “industry 4.0” na base de dados Scopus.
FIGURA 6 - LINHA DO TEMPO
Fonte: Elaborado pelo próprio autor
Em um segundo momento, foi feita uma pesquisa com a combinação dos ter-mos “industry 4.0” e “4th Industrial Revolution” com os termos “skills”, “future jobs”, “workforce” e “labor market”. Isso foi feito porque o intuito do trabalho é entender como esse novo cenário mundial vai impactar o mercado de trabalho e obter respostas para algumas perguntas como: “o que se espera dos profissionais nesse novo cenário?”, “como será o mercado de trabalho nesse futuro próximo?”, “como será a interação do homem com a Inteligência Artificial?”. Tais indagações geraram a necessidade de se aprofundar na compreensão de aspectos dos estudos de inovação e as exigências do mercado no contexto da Indústria 4.0.
A finalidade era entender a dinâmica das transformações das atividades de tra-balho. A partir de uma breve leitura sobre o tema, já se pode inferir que muitos postos de trabalho irão desaparecer enquanto novos serão criados. Dessa forma, a revisão da literatura serviu como base para o desenvolvimento dos estudos de campo, que foram realizados posteriormente para continuação do desenvolvimento deste traba-lho.
3.2. CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA
Há diferentes classificações para pesquisas, que variam de acordo com critérios utilizados por cada autor. Vergara (2016) classifica as pesquisas quanto aos:
• Fins: podendo ser exploratória, descritiva, explicativa, metodológica, aplicada e/ou intervencionista.
• Meios: podendo ser pesquisa de campo, pesquisa de laboratório, documental, bibliográfica, experimental, ex post facto, participante, pesquisa-ação e/ou es-tudo de caso.
Por sua vez, Gil (2002) conceitua as pesquisas com base em seus objetivos gerais, podendo dividi-las em três grandes grupos:
• Pesquisas Exploratórias: Tais pesquisas tem o objetivo de proporcionar maior familiaridade com o problema, a fim de torná-lo mais explícito ou de constituir hipóteses, além de aprimorar de ideias ou fazer a descoberta de intuições.
• Pesquisas Descritivas: Possuem como objetivo maior a descrição de das ca-racterísticas de determinado fenômeno ou o estabelecimento de relações entre variáveis. Uma característica significativa é a utilização de técnicas padroniza-das de coleta de dados (ex: questionário e observação sistemática).
• Pesquisas Explicativas: Têm como preocupação central identificar fatores que determinam ou contribuem para a ocorrência de fenômeno, sendo o tipo de pesquisa que mais aprofunda o conhecimento da realidade.
A metodologia utilizada nessa pesquisa consiste em um estudo de caso. Para a realização desse estudo, foi seguido o modelo proposto por Miguel et al (2010). Segundo os autores o estudo de caso é um trabalho de caráter empírico que investiga um dado fenômeno dentro de um contexto real contemporâneo por meio de análise aprofundada de um ou mais objetos de análise, nos quais essa análise permite um
amplo e detalhado conhecimento sobre o fenômeno, possibilitando inclusive a gera-ção de uma teoria. Além disso, o estudo de caso favorece uma visão holística sobre os acontecimentos cotidianos, destacando-se seu caráter de investigação empírica de fenômenos contemporâneos e tem como propósito de promover uma base para dis-cussão e debate do tema, não necessariamente devendo conter uma interpretação completa dos eventos reais (YIN, 2001).
Miguel et. al (2010) fazem uma proposta de conteúdo e sequência para condu-ção de um estudo de caso.
1. Definição da estrutura conceitual/teórica; 2. Planejamento do caso;
3. Condução de Teste-Piloto; 4. Coleta dos dados;
5. Análise dos dados; 6. Geração de relatório.
Baseado no que foi dito sobre a metodologia da pesquisa, o atual trabalho pode ser classificado quanto aos fins como exploratória, descritiva e aplicada e/ou interven-cionista. Quanto aos meios, ela é classificada como documental, bibliográfica e parti-cipante. A partir dos dados obtidos e das respectivas análises, será possível avaliar e mensurar os impactos gerados pela mudança no ambiente de trabalho.
3.3. ESTRUTURA DA PESQUISA
A pesquisa feita neste estudo é constituída por uma estrutura que leva em consideração duas abordagens, teórica e empírica, que funcionam de forma con-junta com o intuito de gerar as conclusões do presente trabalho:
• Abordagem Teórica: Levantamento de literatura referente a temas que sejam pertinentes à compreensão pesquisa, como Indústria 4.0, Internet das Coisas, Sistema Físico-Cibernéticos, Inteligência Artificial, futuro mercado de trabalho e jo-vens entrantes.
• Abordagem Empírica: Será realizada através do Estudo de Caso, que por sua vez pode ser dividido em nas seguintes partes:
o Análise descritiva da empresa;
o Observação dos dados de desempenho;
o Comparação de resultados pré e pós implementação da nova ferra-menta.
Com o objetivo de entender na prática os impactos que aplicação de um dos conceitos da Indústria 4.0. podem gerar na dinâmica do trabalho, a pesquisa propõe realizar uma comparação de desempenho após implementação de uma ferramenta baseada em Inteligência Artificial em um banco especializado em financiamento de soluções tecnológicas para empresas, especificamente no setor de contas a receber de clientes de toda a América Latina, mostrando na prática os benefícios que os con-ceitos da Indústria 4.0 pode gerar.
FIGURA 7 - ESTRUTURA METODOLÓGICA DA PESQUISA
Fonte: Elaborado pelo próprio autor
Para criar a perspectiva teórica, foi feito o estudo bibliométrico citado no item 3.1, enriquecendo o conhecimento sobre o tema abordado através da literatura dispo-nível. A perspectiva empírica foi resultado de um estudo de caso realizado em um banco especializado em financiamento de soluções tecnológicas para empresas, es-pecificamente no setor de contas a receber de clientes de toda a América Latina, onde foi implementada uma ferramenta, baseada em Inteligência Artificial, para diminuir o tempo em que estados de conta são elaborados e envio para os clientes.
Para avaliar e mensurar a melhora dessa implementação, foi enviado aos 15 analistas de contas a receber uma planilha para preenchimento, que gerou dados
acerca do processo exercido antes da utilização de Inteligência Artificial. Essa coleta foi essencial para efeito de comparação com os resultados pós-implementação. Tam-bém foram feitas observações de campo onde se registrou as principais rotinas que seriam impactadas pela execução da solução.
Marconi e Lakatos (2002) afirmam que a entrevista é um encontro dentre duas pessoas, com o objetivo de que umas delas obtenha informação acerca de determi-nado assunto por meio de conversação de natureza profissional e que se trata de um instrumento de excelência da investigação social. Portanto, foram feitas entrevistas com 10 funcionários, compostas por 12 perguntas abertas, com o intuito de coletar informações acerca dos benefícios gerados por essa nova ferramenta.
4. ESTUDO DE CASO
A empresa na qual foi realizado o estudo de caso será tratada de forma anô-nima em relação ao seu nome e a outras informações que possam identificá-la e será referenciada como “BDF” – Banco de Financiamento. A descrição da companhia será sucinta, com o objetivo de apenas dar ao leitor um panorama geral sobre a empresa e o mercado onde atua. É importante pontuar que as informações foram retiradas do site da própria empresa, além de notícias, relatórios e entrevistas com colaboradores. O estudo é focado em apresentar os benefícios e impactos da implementação de uma ferramenta baseada em Inteligência Artificial e computação cognitiva em um setor específico da empresa.
4.1. DESCRIÇÃO DA EMPRESA
O BDF, divisão de financiamento de uma empresa multinacional de tecnologia da informação (TI), tem como missão disponibilizar soluções financeiras para seus clientes, oferecendo ao mercado um portfólio vasto de serviços financeiros, totalmente customizados para financiamento de TI. O BDF chegou ao posto de maior financiador de TI no Brasil, com uma carteira de ativos de R$3,6 bilhões de reais.
O banco se destaca no mercado por fazer parte de um grupo multinacional mundialmente reconhecido por sua expertise em soluções tecnológicas inovadoras para empresas de diversos setores como transporte, varejo, saúde e comunicações. Além de fornecer financiamentos para tecnologias do grupo do qual faz parte, o BDF também financia soluções de parceiros comerciais.
4.2. SETOR ESTUDADO
O presente estudo de caso foi realizado no setor de contas a receber de clientes latino-americanos, localizados especificamente nos seguintes países: Argentina, Bra-sil, Chile, Colômbia, Equador, México, Peru e Uruguai. O setor é composto por um gerente sênior e três gerentes que são responsáveis por determinados países: um responsável por Brasil e México; outro responsável por Chile e Peru; e um terceiro a cargo de Argentina, Colômbia, Equador e Uruguai. Cada país possui cinco analistas de contas a receber, que tem como atividades principais o contato com clientes, envio
de estados de conta, identificação de pagamentos, esclarecimento de dúvidas e co-brança de faturas vencidas.
Como clientes internos, o setor tem contato direto com os times de emissão de faturas, crédito, jurídico, término de contratos e, principalmente, com o time de vendas. Com exceção do último, que se encontra nos países focais, todas as equipes se en-contram no mesmo prédio, o que facilita a comunicação e a tomada de decisões.
Essa atividade era desempenhada no México por uma empresa terceirizada, porém, por uma estratégia definida pela matriz, foi transferida para a sede no Rio de Janeiro em 2017. Portanto, todos os funcionários passaram a desempenhar as mes-mas atividades no mesmo período de tempo, apesar do fato de que alguns já eram funcionários da empresa e foram deslocados para esse setor.
O time de América Latina tem metas mensais determinadas pela matriz, locali-zada em Nova Iorque. A partir desse número, o gerente sênior distribui metas indivi-duais para cada país, levando em consideração clientes e especificidades de cada nação.
Os clientes são classificados de acordo com sua complexidade e tamanho. A complexidade é medida pelo número de itens (faturas, pagamentos, notas de crédito e notas de débito) em seu estado de conta e o tamanho é mensurado pelo valor em dólares de faturas emitidas mensalmente:
• Complexidade baixa: 10 itens ou menos no estado de conta • Complexidade média: entre 11 e 49 itens no estado de conta • Complexidade alta: 50 itens ou mais no estado de conta
• Tamanho pequeno: até US$ 100.000,00 em faturas emitidas mensalmente • Tamanho médio: entre US$ 100.000,00 e US$ 1.000.000,00 em faturas
emiti-das mensalmente
• Tamanho grande: mais de US$ 1.000.000,00 em faturas emitidas mensalmente Portanto, os clientes podem se enquadrar em nove perfis distintos como mostra o quadro a seguir:
QUADRO 1 - PERFIS DE CLIENTES
Fonte: elaborado pelo próprio autor
Cabe aos analistas determinar quais clientes devem ser priorizados, estabele-cendo um contato frequente nesses casos. Essa priorização se faz necessária, pois, em média, cada funcionário possui em média 130 clientes em seu portfólio, impossi-bilitando um atendimento personalizado a cada um dos clientes.
4.3. DESCRIÇÃO DA ATIVIDADE ANTES DA IMPLEMENTAÇÃO DA FERRA-MENTA
Esse estudo está focado na atividade de elaboração e envio de estados de conta para clientes. Estados de conta são compostos por faturas em aberto, paga-mentos, notas de crédito e notas de débito. Como essa atividade é feita de forma
Pequeno Médio Grande
B a ix a pequeno de Cliente baixa complexidade Cliente médio de baixa complexidade Cliente grande de baixa complexidade M é d ia Cliente pequeno de média complexidade Cliente médio de média complexidade Cliente grande de média complexidade A lt a Cliente pequeno de alta complexidade Cliente médio de alta complexidade Cliente grande de alta complexidade TAMANHO C O M P L E X ID A D E
diferente para clientes localizados no Brasil, o processo realizado para essa localidade não foi levado em consideração.
Para gerar estados de conta, os analistas devem acessar o banco de dados online localizado na intranet da empresa e partir daí baixar quatro relatórios distintos, um para cada item, em formato de planilhas de Excel. Esse processo leva alguns minutos, já que são arquivos bem grandes. Nesses relatórios estão informações sobre todos os clientes dos países citados, portanto, é necessário filtrar as planilhas para visualizar o cliente específico desejado. Feito isso, os funcionários devem avaliar se todas as faturas e/ou pagamentos são válidos ou não, já que são emitidas faturas em moeda local e em dólares e muitas vezes “sobram” saldos desses itens, devido à flutuação do câmbio, que não devem ser enviados aos clientes. Em seguida, é baixado pelo mesmo banco de dados uma planilha com os números de contratos ativos de cada cliente. Utilizando a fórmula PROCV do Excel é possível associar cada fatura a um número de contrato. Todos esses dados são consolidados em um template e re-visados. Após essas etapas o estado de conta está finalizado. Esse processo é des-crito pelo fluxograma a seguir (figura 8):
FIGURA 8 - FLUXOGRAMA DO PROCESSO ANTES DA IMPLEMENTAÇÃO DA FERRAMENTA
