Latest / PodCat | Papo Tech no Financeiro / #09 — Dados Primeiro, IA Depois: Como CFOs Tomam Melhores Decisões
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- Catarina Pinheiro: Oi pessoal, bem-vindos a mais ⁓ episódio do Papo Tecnônico Financeiro. Hoje estamos com Arlindo Alves, CFO da Florart. Vamos falar ⁓ pouco sobre dados, analytics, machine learning e como a IA está mudando como as áreas financeiras operam e tomam decisões. Arlindo, para começar, conta ⁓ pouco da tua história e também o que te levou a aprofundar tanto nessa parte de dados e a aplicada finanças. Arlindo: legal. Eu tenho... uma vertente de dados muito forte, principalmente para área de estatística. na minha concepção, isso ao longo da minha construção de carreira, financeiro ele tem que ser ⁓ grande orquestrador, não pode ser aquele cara que olha só para fotografia, então ele tem que entender de dados, modelos preditivos, entender agora da nova moda e a generativa para que ele consiga aproveitar essas informações e tirar o melhor proveito como financeiro, deixar de olhar para o retrovisor e olhar mais para o futuro. Então na minha formação enquanto economista e contador Eu sentia essa necessidade e eu acabei me aprofundando ⁓ pouco mais agora num MBA ⁓ específico ⁓ Data Science e Analytics para entender ⁓ pouco mais a grandeza desse mercado, até para que a gente consiga explorar o quanto de informação qualitativa a área de dados ela pode proporcionar para o negócio, não só para uma área específica. Catarina Pinheiro: Legal. E aí você comentou sobre o seu MBA ⁓ dados, então já entrando ⁓ pouquinho nessa parte, tem ⁓ pouco de background nas duas áreas, Então é contador de formação, economista, ⁓ tem essa parte mais financeira também e tem a parte de dados com seu MBA. Então que você está vendo que já é possível construir hoje dentro das áreas financeiras com os dados mas de learning de forma prática? Arlindo: Valeu! é você consegue ter ⁓ modelo de crédito muito mais produtivo, muito mais eficaz. E aí exemplos claros, usando regressão logística, usando análise discriminante, você consegue formar ⁓ modelo, ⁓ blend, que é chamado de Ansible, onde você consegue ter uma análise de crédito mais automatizada, com mais critério, menos subjetividade, olhando para... diversas variáveis que façam correlação importante para a liberação do crédito ou não. Olhando para a carteira de clientes, de análise fatorial IPCA, você consegue clusterizar o seu cliente. ⁓ se aquele cliente é diamante, ouro, prata, bronze, ⁓ ⁓ padrão, encontrando ⁓ padrão nesse sentido. ⁓ é importante porque imagine que eu tenho uma carteira de clientes grande e aí eu não tenho critério de clusterização. Para mim todo mundo é a mesma base. Como é que eu dou o mesmo limite de credito ⁓ percentual para o mesmo cliente, o mesmo tipo de cliente? deveria, O meu diamante ouro deveria ter ⁓ apetite a risco maior e o meu bronze é ⁓ apetite a risco menor. Então são exemplos claros que a gente consegue de forma muito prática tirar Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: aproveito disso daí e trazer rentabilidade para o negócio. Catarina Pinheiro: Total. E aí até explicando, se quiser explicar ⁓ pouquinho para quem está ouvindo não tem muito essa noção de que é uma clusterização, acho que são métodos básicos de dados, então a gente que está habituada ⁓ pouco sobre a área de dados, mas explica ⁓ pouquinho para quem está ouvindo de forma super simples e que não tem contato. Arlindo: Sim. Legal! A costurização surgiu ⁓ detrimento da segunda etapa que foi a derivada do modelo de análise de crédito. do modelo de análise de crédito, olhando para a regressão logística e análise discriminante, ⁓ final de tudo eu tenho ⁓ cliente meu com ⁓ nível de score de 0 a 100 ou de 0 a 1, mas de 0 a 100. E nível de score serviu como parâmetro para classificar, a clusterização é uma classificação ou ⁓ enquadramento do meu cliente. aí, exemplo, o meu cliente, se dou ⁓ exemplo aqui, se ele tem ⁓ score acima de 60, ele pode ser classificado como ⁓ cliente diamante, ou como ⁓ cliente ouro, ou, não, diamante eu só quero cliente que seja ⁓ score a partir de 75, mas a estatística ela te traz à tona isso daí. Eu deixo de ter a subjetividade, quero 50, 60, 70 de score, ⁓ a estatística te prova que você consegue classificar o clusterizado do cliente de uma forma muito mais profissional. Então, vez que eu fiz o trabalho de análise de crédito que resultou no score, o score serviu como ponto de partida para classificação e clusterização da minha base de clientes. Isso é tão importante que veja, se uma empresa ela trata toda a sua base de cliente de forma igualitária, ela não tem foco no cliente. Porque se todo mundo é igual, é a minha percepção de foco no meu cliente? O meu cliente é o centro do meu negócio, ⁓ hora que eu classifico a clusterize, eu começo a olhar e dizer, poxa, se entrar alguma reclamação de cliente aqui na empresa, ⁓ cliente é diamante? Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: ou prato o bronze, porque é ⁓ diamante, então ele tem que prioridade no atendimento, tem que ter celeridade, E o cara que é bronze, eu não vou descartar, mas eu preciso fazer com que aquela base melhore para que eu saia do bronze para o prato, para o outro, para o diamante. Ou seja, a ideia é ter uma carteira muito mais ouro e diamante do que bronze, obviamente, né? Catarina Pinheiro: Sim. Então, tô... Acho que você, como você disse, você traz ⁓ pouco de objetividade, você traz ⁓ pouco de fato do cálculo, ⁓ vez de entrar só naquele subjetivo de o que você tá vendo, porque parece ⁓ bom cliente ou não, você traz objetividade de... Eu fiz o cálculo aqui, ele tá nessa margem. E, claro, você vai juntar com perspectivas, ⁓ mas junto, ⁓ Mas interessante. Arlindo: Exatamente. hoje que mais tem são empresas vendendo motor de crédito. E motor crédito nada mais é que muita informação de fonte pública. ⁓ Então se pega... Catarina Pinheiro: verdade. Uhum, sim. Arlindo: o teu comportamento do cliente dentro de casa. Como é que esse cara se comportou dentro da minha casa? as variáveis. Peguei as variáveis de fonte pública, é disponível, que é gratuita. E eu faço ⁓ teste mínimo ali de causalidade, correlação e começo a ver os impactos entre elas. Eu começo a medir e sentir se, poxa, se essa variável, sei lá, capital social, por exemplo, exemplo, alto ou baixo, quanto isso tem ⁓ peso para o meu resultado. Então você amarra as coisas, amarra ⁓ análise de crédito, uma classificação, ⁓ inadimplência. E inadimplência afeta a caixa. ⁓ Então isso está amarrado de forma muito ajustada pela área de dados ou pela área de estatística. Catarina Pinheiro: Sim. Sim, com certeza. eu acho que até fazendo uma ponte para o próximo tópico que a gente vai entrar, contrário de uma IA generativa que costuma ser uma caixa preta, então você não sabe exatamente onde ela está indo, porque por trás dos planos de fato é ⁓ pouco caixa preta, aqui consegue isolar variáveis. com regras métodos de dados básicos, você consegue isolar e você olhar para aquele problema e falar ⁓ Arlindo: E... Catarina Pinheiro: que está fazendo diferença, que está afetando meu negócio. Coisa que... De fato, quando você joga no Maiá, ela pode até te retornar alguns resultados, mas eu acho que você não consegue entender por que está tão bem por trás daqueles resultados. Mesmo você pergunte, acho não é algo que ela vai te responder, ela vai te dar uma resposta. Não necessariamente é isso que ela está usando, porque nem quem está construindo sabe o que o Maiá Generativo está usando. Arlindo: a generativa, na minha percepção, ela nada é que o modelo. ⁓ Quando a gente fala, ⁓ tem uma chamada o andar do ⁓ ou round on walk. Então, ⁓ quando pergunto ao Claudio, ao e mais é que isso, né? Catarina Pinheiro: Sim. Tem ⁓ livro muito bom sobre isso, inclusive. Arlindo: perguntas que de alguma forma ele segregar por aquele movimento e vai te trazer alguma resposta específica. Eu acho que antes das pessoas irem para a IA generativa, deveriam buscar primeiro fazer bem feito a parte de dados, aprender a bem feito a parte de dados, porque depois você vai explorar a minha IA generativa. Porque veja, se eu não cuidar da minha parte de dados bem Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: tratada não adianta eu ter a generativa vai entrar lixo vai sair lixo Catarina Pinheiro: Sim, é verdade. entrando nesse top sobre a generativa, você tem enxergado a relação entre a generativa e os modelos clássicos dentro da área financeira? Arlindo: é Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: para interface, para ⁓ copiloto analítico, para automação de análise. Porque veja, muita atividade transacional que na minha percepção deixa de existir ao longo do tempo. criação de agentes, automação, enfim, deixa de existir, mas não necessariamente vai deixar de existir a cabeça, Eu não vou economizar a headcount, pelo contrário, eu devo expandir atividades que antes acabavam que não eram abraçadas pelo financeiro. Então eu acho que vai ter uma transformação da estrutura do financeiro, né? Com novas skills. Catarina Pinheiro: Sim. Total. concordo com você tenho ⁓ pouco disso eu tenho ⁓ pouco desse pensamento também e aí falando ⁓ pouco de métodos tradicionais acho que pouca gente muita gente que conhece ⁓ pouco sobre a clássica muita gente acha que é a mesma coisa então já vi muita gente falando de iá como se fosse a generativa para fazer score de crédito que não é provavelmente não é isso que os metros estão usando geralmente se usa de fato modelos mais clássicos então onde é que você enxerga os casos mais fortes do uso de dados e dessa parte mais tradicional dentro da operação. Você citou ⁓ pouquinho sobre score, você fala ⁓ pouquinho sobre fluxo de caixa. Arlindo: Se a gente falar ⁓ questão de AI e produtividade, onde a gente encontra os maiores ganhos? Acho para mim os maiores ganhos são ⁓ eliminar trabalho repetitivo e aumentar a velocidade de decisão. gente tem N casos ⁓ que todo dia a pessoa fazia aquela mesma atividade. Todo santo dia. ⁓ aí eu não vou muito longe. ⁓ gente fala muito de agente. automação, regenerativa, mas veja, se Voltar ⁓ pouquinho no passado, eu tenho ⁓ negócio chamado join ou job, Faz ⁓ job no banco, Que ⁓ comando que automaticamente opera uma determinada situação. Então veja, eu não preciso na hype, né? Então o que a gente fez? A gente tirou essa que essa pessoa rodava todo santo dia e substituiu. Só pra você ter ideia, isso me trouxe ⁓ ganho pra atividade de duas horas e meia contas a receber. ⁓ uma simples atividade que todo dia a pessoa faz e gente ganhou duas horas e meia de produtividade. onde que o financeiro desperdiça muita energia? ⁓ Conciliação, fechamento, gerar relatório, classificação, né? E onde é que a IA vai nos ajudar a reduzir essa fricção operacional? reduzir viés, aumentar a consistência, priorização, a própria auditoria. Imagine que eu vou auditar ⁓ balanço, eu vou por amostragem, porque eu não consigo fazer tudo. aí, com as auto-alumações, ⁓ conseguir aumentar o meu nível de amostragem, vou trazer mais informação qualitativa. ⁓ acho que é ⁓ pouco nesse sentido. Catarina Pinheiro: Sim. Acho que você falou até dessa questão de auditoria, eu estava lendo recentemente ⁓ artigo que eu achei super interessante sobre usar a parte de fato de dados e ⁓ pouco de IA, então IA generativa mesmo nesse caso, para tentar pegar algumas variáveis que antes não eram pegadas e tentar tirar os 20 que você ler, você vai ler e continuar lendo, Os 20 dados, mas escolher de forma mais assertiva, ⁓ vez de pegar como era antes, né? Arlindo: Sim. Catarina Pinheiro: Aquele conjunto de regras tradicionais que no fim do dia eram if e else. Então se a descrição está vazia faça isso. E aí até pegar essa parte da descrição ⁓ si, exemplo, e usar ⁓ modelo para poder identificar e classificar. Se aquela descrição parece estranha ou parece padrão demais. Coisa que de fato é uma pequena parte do processo de auditoria. Ainda vai existir o processo manual, mas é como você disse, Acho que ela vai ajudar a tornar Arlindo: E Catarina Pinheiro: mais assertivo. O esquia ela vai mandar para o manual parece mais assertivo de fato, parece que tem mais fraude, então isso acaba aumentando a curaça, te ajuda, é ⁓ copiloto mesmo, que vai te ajudar o auditor a fazer seu trabalho de forma mais assertiva. Arlindo: Sim. Total. Total. E a ideia é essa, assim, as pessoas precisam entender isso, né? Porque, se não, as pessoas vão entrar numa ideia de criar agente para tudo, de forma desgovernada, só para dizer que está sofando e está fazendo, mas no final você vai gerar ⁓ Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: ⁓ problema grande, porque como é que você vai monitorar ou gerenciar vários agentes que no final não vão me entregar absolutamente nada, Então é importante a gente ter ⁓ pouco de cautela. Catarina Pinheiro: Sim, com certeza. Tenho visto bastante isso no mercado, acho que ⁓ crescimento de ⁓ número de agentes, mas sem entender muito por trás de se isso vai te trazer resultados, se vai ajudar também, ou seja, é só ⁓ agente por ⁓ agente para dizer que eu construí ⁓ agente de ar, e não de fato para te ajudar. Então acho que isso leva até o nosso próximo tópico, que é falar ⁓ pouco do perfil do time. Enfim, acho que você começou a ⁓ pouquinho sobre, você recomenda que a pessoa tenha ⁓ pouco de conhecimento de dados e dessa parte inicial até para poder fazer uma análise mais consciente talvez da AI, o que está por trás, entrando já nessa parte de times financeiros, quando as áreas financeiras começam a operar de formas mais orientadas a dados, fato, análise e ⁓ pouco de automação também, o que você acha que muda na estrutura e no perfil dos times? Arlindo: é pra mim a principal mudança e uma coisa que eu sempre bato na tecla é quanto mais eu baixo minha cabeça, operacional eu fico. Então, uma analogia, ⁓ vou precisar ter ⁓ time cada vez mais analítico e menos operacional. ⁓ Excel continua sendo importante? Continuará. Mas sozinho ele não será mais suficiente. ⁓ o profissional financeiro vai ter ter skill de dados, ⁓ estatística, visualização, ⁓ ⁓ de modelos, Catarina Pinheiro: e Arlindo: Interpretação analítica, não é o cara que vai montar, mas ele precisa ter a lógica por trás, ter o entendimento. Ele não vai virar o cientista, mas ele precisa conversar com tecnologia. Então o novo financeiro, ele é ⁓ cara interdisciplinar, ele vai ser o orquestrador mais ainda. Ao longo da minha história eu sempre disse que o financeiro é o provedor de soluções para empresa e agora mais do que nunca ele tem que ser não só o provedor, mas o grande orquestrador daquele processo, deixando de ser só a história do guardião e olhando para frente, Catarina Pinheiro: e aí você falou ⁓ pouco sobre dados e o perfil ⁓ si, ⁓ acha que ainda faz sentido aprender ⁓ pouco de programação, ⁓ TITLE, alguma linguagem mais comum, ⁓ SQL ou mais importante é saber interpretar os modelos ou fazer ⁓ prompt mais acurado. Arlindo: Veja, eu vou dar ⁓ exemplo meu. nunca fui de mexer ⁓ banco de dados, ⁓ dar comando ⁓ si. ⁓ ao longo da minha jornada a gente se depara com as vezes as morosidades de atendimento do time de TI não por incompetência ou ineficiência, mas pela demanda elevada que você tinha. Então eu decidi, eu fui lá e fiz o curso da SQL. Então eu tenho ⁓ curso da SQL, porque eu quero, se numa dor de barriga der, me libere, eu quero consultar, acessar, ou pelo menos eu ter a lógica para conversar de igual para igual. Então eu acho Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: a precisa ter o conhecimento, ela não precisa ser o executor, porque senão de fato eu estou tampando o sol com uma peneira, mas eu preciso ter o conhecimento, seja, isso aqui que você falou não faz muito sentido, eu acho que você precisa olhar por essa ótica aqui, então quando eu tenho conhecimento eu me igualo ali, então eu acho que a precisa ter conhecimento, eu sou o cara que eu fiz o curso da SQL, fiz o curso de Python, ⁓ eu executo? Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: não Catarina Pinheiro: Uhum. Sim. Uhum. Arlindo: isso, mas eu estou rodando porque é ⁓ trabalho de TCC que vai ser aplicado. Então aproveitei a oportunidade para desenferrujar aquilo que eu tinha de clínica, mas eu acho que o financeiro hoje ⁓ dia tem que ter o curso para pelo menos conversar de igual para igual. Acho que é ⁓ ensino que tem que ter enraizado hoje. Catarina Pinheiro: Sim. Faz sentido! faz sentido. ⁓ até esses métodos mais clássicos de dados, que faz você ter ⁓ conhecimento de uma programação que ajuda. ⁓ E que você esteja usando uma IA para gerar seu código, que às vezes você não tem jeito. Você pode usar a melhor IA do mercado e ⁓ algum momento vai travar alguma parte do código, vai escrever de uma forma estranha, errada, às vezes, talento. ⁓ Porque vários conhecimentos do movimento software que hoje Arlindo: Sim? Catarina Pinheiro: que a precisa ter e que eu acho que não faz sentido mas pelo menos ⁓ pouco do que a IA está errando ali para poder até de travar com a IA mais rápida Arlindo: Isso é importante, porque veja, esse modelo mesmo que eu estou rodando para a minha profissão do meu conto virar na depresa, o código é enorme. Eu não codei tudo, mas eu tinha o esqueleto do código. Catarina Pinheiro: Sim. Sim. Arlindo: E aí eu peço para IA fazer as adaptações necessárias sem perder aquela essência, tentando otimizar. E aí você ganha produtividade. Então, beleza. Mas eu não sei programar, vou pedir para IA. Mas se ela te der ⁓ negócio errado, você vai usar de forma errada. Então você tem que ter pelo menos uma lógica de entendimento daquilo que você está pleiteando. Catarina Pinheiro: certeza. aí falando ainda dessa parte de financeiro, quem está trabalhando ali, aí agora falando ⁓ pouco da área macro, você acha que o financeiro com o uso de AI e ferramentas mais de dados vai se tornar uma área mais analítica, tende a se tornar e menos operacional? Arlindo: o financiado do futuro pra mim... Ele vai operar de forma cada vez mais contínua, integrada e preditiva. E as empresas hoje precisam olhar não só para ciclos de fechamento, consolidação relatória ou análise tardia. O futuro do financeiro tem que ser real time. Dashboard vivo, modelos preditivos, alertas, simulações, teste de stress. Ele tem que estar olhando para frente. O financeiro começa a funcionar quase como ⁓ centro de inteligência. urgência integrada da empresa. Eu diria que a parte de dados tem que ficar dentro do financeiro, porque ele é o cara que tudo desagua lá, mas ⁓ vez de olhar para o passado, para tomar a decisão, eu começo a tratar esses dados integrados ao negócio e dando resposta muito mais rápida para minha rentabilidade, para meu... lucro, para o faturamento, para o margem, custo, para o drive que eu quiser. Então eu passo a muito mais integrado ao negócio. Catarina Pinheiro: total. E acho que você para de olhar para o passado que era o que a gente fazia, ainda faz ⁓ pouquinho, mas começa a olhar muito mais para o futuro. Acho que isso tende a contribuir bastante para a própria empresa, porque é a área que é mais capacitada, sabe, fazer análise. Então quem é financeiro costuma saber fazer muita análise, mexer ⁓ planilha, enfim, entender ⁓ pouco, mas muito... que quando a gente já entra numa ferramenta que nos traz condição para gente conseguir liberar tempo para olhar para o futuro, a empresa tende a ser a maior beneficiária disso. Arlindo: imagine você hoje sofre por uma cultura que as empresas, ⁓ grande, grande maioria não são data driven, ⁓ né, eu tô falando as grandes S.A. você tem uma cultura data driven, mas a sua grande maioria que não é, não tem cultura data driven. E aí o cara tá se preocupando ainda ⁓ fechar DRE a balanço, DFC, ⁓ para as reconciliações, ⁓ para apresentação, ⁓ passou dias, acabou o mês, tô olhando. Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: ele com defasagem. Então ele esquece de estar olhando a cadeia de valor, ele está dentro da cadeia de valor para dizer assim, isso aqui vai afetar isso aqui lá na frente. vocês querem fazer, tudo certo, problema nenhum, mas vai ter impacto lá na frente. E aí você deixa o registro. Se lá na frente acontecer, está vendo aqui, foi sinalizado, foi pontuado, então ele tem que estar dentro da cadeia de valor. Ele sai da área de back office e ele cada vez mais fica dentro da cadeia de valor. pessoa que, o financeiro que entende isso, ele com certeza é ⁓ cara que vai estar muito mais preparado para uma posição de CEO, esquecendo de... olhar o passado e olhando sempre para futuro, para a perspectiva. Ele começa a antecipar cenários, movimentos, ele começa a capturar o que está na mesa. Catarina Pinheiro: aí você até pegando o seu gancho você falou ⁓ pouquinho do... você já se prepara para se tornar ⁓ pouco CEO? ⁓ aí eu vou falar do profissional do financeiro de modo geral, tá? Desde aquele profissional que quer começar a ser mais estratégico, que quer conseguir evoluir na carreira até chegar de fato num cargo de CFO. ⁓ conhecimentos você acha que o CFOs e a pessoa, o profissional do financeiro precisa começar a ter para realmente se tornar mais estratégico e evoluir para chegar lá no fim ou se anunciou ou pelo menos você anunciar foi bem mais estratégico Arlindo: Eu diria assim, eu vou ⁓ pouquinho da minha trajetória. Eu comecei como todo mundo, estagiário, assistente, analista. Mas uma coisa que sempre me incomodou, me incomoda até hoje, é o fato de por que eu estou fazendo isso dessa forma repetitivamente. Então, tem coisas que eu fazia porque me ensinaram, eu comecei como estagiário, ó, tem que fazer assim, mas... porque tem que fazer assim? Não, porque sempre foi feito. Mas não pode ser assim. Eu costumo dizer que as melhores ideias elas surgem de quem estão na execução. Mas as pessoas precisam se questionar. Faz sentido? Não. Então beleza. Eu vou levar pro meu superior discutir ponto de melhoria. Eu tenho que ser o cara chato pra convencer meu superior pra buscar a melhoria naquela área. Aprendi. Entendi a lógica, melhorei. Beleza, surgiu a oportunidade de eu estar ⁓ pouco mais preparado para posição acima. E aí, assim, por dentro. seja, quanto mais eu vou crescendo na minha cadeira, eu deixo de ser menos operacional. Mas, não necessariamente, eu deixo de entender do operacional. Porque, como eu vivenciei toda essa melhoria, todo o fluxo de melhoria já está mapeado no nosso mapa mental. Então, quando você encontra uma empresa de se puxar aqui, não faz sentido aqui, não faz sentido aqui, não faz sentido. temos que melhorar isso. as pessoas precisam se incomodar com aquilo que elas fazem, se questionar. Mas Arlin, mas como que eu vou me questionar? Hoje ⁓ é muito mais fácil, né? Você tem chat, cloud, você tem ⁓ mundo de informação na palma da sua mãe. Só fazer uma pergunta, faz sentido, sim ou não, ou não faz. E agora? No final, você tem que ser ⁓ agente de mudança, né? As pessoas precisam ter muito dentro dela essa questão. Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: de melhoria continua, de buscar melhorar sempre. Se as pessoas fizerem isso, com certeza elas vão ter uma perspectiva melhor, porque ela vai melhorar o seu processo e processo você traz governança, você vai envolver tecnologia, você vai melhorar produtividade, uma série de fatores que é o que as empresas buscam, as pessoas fazendo mais com menos recursos. Catarina Pinheiro: E aí, acho que você até falou da melhoria contínua. No início acho é difícil, muita gente se pergunta como eu vou entender o que eu preciso melhorar, mas acho que isso é ⁓ esforço que você faz contínuo, de não se acomodar e sair ⁓ pouco das suas zonas de conforto tempo inteiro e perguntar o que eu posso melhorar. E acaba que vira ⁓ hábito, depois de ⁓ tempo você acaba pegando isso e todos os dias acaba saindo de forma natural esse questionamento, mas acho que o início ele costuma ser mais difícil mesmo, que fazer ⁓ esforço e ter a certeza de que você precisa ter essa melhoria contínua é ⁓ ponto que pra mim foi fundamental pelo menos, né? Eu no início da minha carreira acho que eu tinha ⁓ pouco disso de... eu sempre fui ⁓ pouco incomod... da principal escolaridade repetitiva, eu sempre falo que eu sou uma preguiçosa do bem nesse sentido, é... minha mãe sempre disse que eu era preguiçosa, dos meus três irmãos, ela dizia que eu era preguiçosa, e aí, ela falava preguiçosa nesse sentido de eu não gostava de fazer tarefa manual, tarefa operacional, então eu sempre fui fugir, ela disse que essa menina é feita para estudar, ela arranja uma forma e ela vai fazer, mas aí... Arlindo: e Catarina Pinheiro: Assim, de qualquer forma, quando você entra e está num fluxo lá, entra numa empresa e começa, você acaba se acostumando ⁓ pouco, Acho que quando eu entrei como estagiária, eu sou regiária civil de formação, então entrei como estagiária ⁓ uma obra. Na primeira vez que eu fui, fui me acostumando, eu disse, não, vou fazer. E aí, tarefas extremamente operacionais e ⁓ algum momento eu falei, caraca, eu não tô evolu... carreira e eu sou estagiária, deveria evoluir porque eu tô aqui pra fazer isso, né? Então acho que é ⁓ pouco do trabalho contínuo também, né? Até chegar lá e hoje o dia dificilmente eu passo ⁓ dia e falar eu tô tenho que melhorar tenho que fazer olhar novidades óbvio que você não vai surtar olhando todos os notícias de a da fase dessa terra mas pelo menos né? Tá acompanhando o que que tá acontecendo, né? Arlindo: É. É, e ⁓ ponto que eu digo muito é assim, imagina que você assume uma nova posição, poxa, sei lá, eu era analista e surgiu oportunidade de virar ⁓ supervisor, coordenador, né? Vou gerenciar agora ⁓ time, né? Eu tô vendo aqui ⁓ mato alto, né? de oportunidades e aí aquela pessoa vai lá e consegue melhorar os processos porque ela já viu nesse artigo, conseguiu dar ⁓ bom resultado legal. Mas veja, as pessoas precisam tomar cuidado porque eu costumo dizer que quando você encontra ⁓ cenário de muita oportunidade que você melhora, você cai numa história do ócio criativo. Poxa, melhorei, eu não tinha nada, melhorei. Agora eu estou 10, eu estou bem. Mas você nunca pode baixar a guarda, porque na hora que você baixa a sua guarda vem uma pancada. É? Certo. A Arlente já venceu isso? Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: dezenas de vezes, dezenas de vezes, eu sempre fui, tive a sorte de empresa para fazer a estuvação, turnar around e tal, então só ficaram da construção do mato alto, de melhoria, de trazer o resultado, de gerar valor, mas se você não ficar tempo todo atento e buscando a melhoria e tal, e cada vez mais a melhoria vai ser mais dolorosa, porque uma coisa é mudar algo no mato grande, outra coisa é mudar algo no mato que já abaixou. mas eu sempre preciso ter a guarda aberta, estar ligado porque se não, hora que eu desligar ⁓ pouco vai acontecer algum BO e tá tudo certo, contanto que eu esteja preparado ou minimamente preparado porque daquele problema eu melhoro para não acontecer mais, vai surgir outro problema melhor e não acontece mais. Mas é ⁓ ponto que eu deixo de atenção para as pessoas, porque eu já vivenciei isso, né? Então, são aprendizados que a gente carrega dentro da nossa trajetória para que quem está nessa trajetória não sofra o que a gente já sofreu. Catarina Pinheiro: É verdade. E aí, ponto, falando de lobo profissionais, mas aí você comentou sobre as empresas meio data driven. O que você acha que eu ou a pessoa que está ouvindo aqui, nosso ouvinte, precisa fazer para tentar tornar o financeiro ⁓ pouco mais data driven, mais orientado a dados, analíticas? Arlindo: O primeiro passo é a pessoa se questionar se aquele mundo de informação que está caindo ali no financeiro, ela está utilizando para alguma forma. Eu vou dar ⁓ exemplo muito claro, recentemente, ⁓ dos questionamentos, eu perguntei, mas você nunca se questionou por que você concilia tanta tarifa, por exemplo, transacional de banco, sem entender porque eu tentar classificar por tipo de ocorrência porque na hora que eu classifico por tipo de ocorrência e sei lá, tenho alguns bancos que eu trabalho me geram ⁓ mapa de comparabilidade, né? Eu começo a medir média, a desviar o padrão, autilaire onde eu tô caro, eu tô barato fluxo de informação aí ele pôs, não, nunca me perguntei porque eu também não tinha o conhecimento eu sei, tudo bem, até entendo nunca fui formado, mas as pessoas precisam entender o que é que eu faço com aquela massa de informação mas só vai saber se você de alguma forma olhar o que eu tenho aqui? Jate, eu tenho ⁓ monte de informação o que você acha que pode extrair? vai, às vezes, ⁓ monte de desorganizada mas pelo menos você vai capteando as ideias, a lógica, a racional e você vai aprofundando era mais difícil, tinha, era o máximo, comecei com KD, Google e agora eu estou com a Ferrari, então é ⁓ pouco disso, tudo desagua no financeiro. mas se eu não me questionar o porquê daquelas informações eu vou ser sempre o cara transacional eu vou ser sempre o cara de confiança eu vou ser sempre o cara que não vai deixar aquela pessoa limpa eu não quero perder aquela pessoa que é uma pessoa de confiança então eu acabo que eu me limito então eu costumo dizer que o futuro ele não pertence mais às empresas com mais dados, ele pertence às empresas que conseguem transformar dados ⁓ decisões melhores. E é isso. E eu não estou falando nem às vezes de decisão de impacto final de ILL, de EBIT, de EVA, não. Mas são decisões que, de alguma forma, vão trazer ganhos. Catarina Pinheiro: com ⁓ Para lindo, ⁓ o você acha que separa a empresa e o profissional que vai evoluir nesse novo cenário daqueles que vão ficar para trás? Arlindo: A relevância do dado para a tomada de decisão para frente. Eu tenho... Ele situa a empresa com vários dados, não sabe como tratar, não sabe como orientar, então ela tem uma imensidão de informações e não consegue capturar o dele que na mesa. é ⁓ pouco disso. As empresas precisam conseguir transformar os dados que elas têm ⁓ decisões melhores e de forma mais rápida, alinhada à cadeia de valor. Ou seja, quando eu falo de cadeia de valor, existe uma dinâmica chamada de escenopia e escenoi. Imagine que eu trazer dados ⁓ tempo real para essa reunião, enquanto eu não estou ganhando de informação para a cadeia de valor. Catarina Pinheiro: Sim. Arlindo: e às vezes, imagine que eu tomo uma decisão, beleza, qual o reflexo disso? Eu olho a fotografia quando acontecer. Opa, acertei, calibrei a mão demais, de menos, e aí você vai melhorando cada vez mais. E cada vez mais o teu processo decisório vai ficando muito ajustado. Eu acho que é ⁓ pouco disso, De ter os dados e tomar decisões melhores e mais rápidas. Catarina Pinheiro: com certeza. Arlindo, muito obrigada por compartilhar tudo isso. que foi muito interessante, acho que trouxe uma visão muito boa, principalmente para quem está ouvindo, está com ⁓ pouco de dúvida se vale a pena ou não tentar estudar ⁓ pouco de dados. que você trouxe aqui uma visão de quem estudou ⁓ pouco disso e como você consegue olhar rapidamente para algum dado e... Já pensar qual é a análise que eu vou fazer, qual é a importância e consegue traduzir, que, muita importância desse dado, não só para financeiro, mas para o negócio, né? Então acho que foi ⁓ papo super rico. para quem está ouvindo, esse foi mais ⁓ episódio do Papo Tecno Financeiro. Obrigada por estarem com a gente mais ⁓ episódio e até o próximo. Arlindo: Sim. Obrigado, obrigada, tchau tchau!