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Prever o que você não controla é o verdadeiro desafio · Os Agilistas

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  Quem conseguir AAA fórmula mágica vai sair na frente.
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  Todas as empresas pensam em previsibilidade, pensam em em
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  conseguir fazer um planejamento. De sua produção com a maior
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  acuracidade possível. Mas assim, até o momento, aqui
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  dentro da copana a gente tem as estimativas.
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  A gente consegue alcançar mais de 80% sobre essas estimativas.
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  Quando a gente vai falar sobre planejamentos, né?
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  E antecipação. Mas isso é muito difícil, né?
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  Então, por exemplo, antecipar controles.
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  É climáticos? Depende.
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  É muito da região, depende. Se você vai ter estações
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  implementadas em cada ponto estratégico da sua plantação,
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  que não é o caso da cooperativa aqui da copana, porque usamos,
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  temos as, os cooperados, que são os produtores.
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  Então a copana em si não tem uma área, uma fazenda própria, né?
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  Quem planta são os produtores e nós recebemos esse produto deles
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  em. Então, OOOA cadeia, né?
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  Ela inicia com o produtor na plantação, mas toda essa gestão
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  de clima, gestão da sua cultura, são os produtores que tocam.
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  E aí claro que se eles precisam de um algum apoio é de serviços
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  técnicos. Aí a gente tem um time de
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  agrônomos que possui algumas ferramentas tecnológicas na mão
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  pra poder fazer esse apoio a eles, né?
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  E quando eles finalizam esse plantio, né?
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  Aí está na hora da colheita. Aí eles começam a usar o nosso
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  aplicativo e ali começa toda a ponta de relacionamento com a
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  cooperativa, né? Então, aí dentro do aplicativo
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  que temos desenvolvido, disponíveis para o nosso
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  produtor, para o nosso cooperado, ele consegue fazer
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  todo vínculo, olhar relatório, dar é direcionar quais são os
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  caminhões e até acompanhar quais são os caminhões que estão
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  dentro da nossa operação. Né?
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  E esse ponto de previsibilidade de safra, de quanto que a gente
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  vai receber volumetria ele é feito através do nosso CRM, né?
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  Que é o seu, esforce e ali junto com o time de CT CS olhando AA
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  produção EOCCVS, que são os contratos assinados com cada
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  cooperado, né, com cada produtor, sobre a volumetria.
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  E isso nos prepara. Para estimar quantidade de
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  colaboradores que precisam trabalhar na safra.
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  Como que a gente pode tentar organizar a nossa fila para
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  causar o menor tempo de de fila, né, do do de descarga do dessas
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  matérias? Então é bem difícil, tá essa a
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  gente conseguir atingir 100% desse desse patamar.
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  E eu imagino que também são muitos cooperados, né?
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  Então assim isso vai é pulverizando o olhar.
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  Como é que está? É o road map de vocês com
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  relação a dados, né? Sabendo que quanto mais a gente
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  tiver os dados organizados, mais a gente vai conseguir fazer
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  predição, mais a gente vai conseguir até usufruir das
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  inteligências artificiais aí de diversas formas.
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  Esse tem sido um desafio para vocês.
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  Eu Acredito que é de todas as empresas também, né?
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  É, é dados. Sem dados a gente não tem IA sem
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  dados. A gente não tem tomada de
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  decisão e assim a gente. Foi muito feliz em consolidar as
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  caixinhas por etapas, né? Então, primeiro pessoas,
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  processos, agora erps, né? Ou sistemas, estruturar esses
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  processos dentro dos sistemas e aí depois vem dados, que é o
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  trabalho que. Iniciamos já tem praticamente 2
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  anos que trabalhamos sobre a estrutura de um data Lake, né?
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  Fazendo relacionamento com o CRM, com o RP, promovendo.
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  Para as áreas de negócio, indicadores relevantes para
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  tomadas de decisão, porém, a área de tecnologia, ela
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  disponibiliza os dados. Quem precisa fazer a gestão dos
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  seus indicadores de negócios são as áreas de negócio que conhecem
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  o seu, a sua gestão, que conhece o seu negócio, né?
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  Então, esse é o papel que a gente vem trabalhando muito
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  forte sobre dados. Primeiro é construir.
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  É a estrutura desse data lei que já estamos bem avançado,
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  principalmente com a área de comercial, né, que é a área mais
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  assim relevante nesse processo todo, né, que gera caixa e
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  tomada de decisões dinâmicas. Também estamos bem avançado com
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  a toda a parte industrial e o foco da vez agora é estruturar.
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  É toda a parte de finanças com base nisso, né?
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  Aí a gente vem ligando e as vamos construindo os nossos
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  agentes. Llms exclusivos para facilitar
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  toda essa organização dos dados, né?
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  Que hoje as plataformas de a já avançaram tanto os modelos?
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  Que daqui a pouco eu costumo. Eu já estou até pensando, será
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  que vai ser necessário ainda o data Lake pra todo esse trabalho
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  que a gente executou em data Lake atualmente, será que ainda
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  vai ser necessário termos esses dados estruturados em frente à
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  evolução de como AIIA está acontecendo?
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  Não sei, não tenho essa resposta, mas hoje é necessário
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  essa estrutura. EE fizemos 11.
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  Boa lição de casa.