A Weg é uma empresa global do setor de energia com sede em Jaraguá do Sul (SC), uma das maiores fabricantes de equipamentos eletroeletrônicos do mundo. Produz por dia nada menos do que 70 mil motores, mantém 45 plantas industriais em 12 países e quatro continentes. Avaliada no ano passado em mais de R$ 95 bilhões, tinha o desafio de atender com mais agilidade aos Request for Quotation (RFQ – Pedido de Cotação) dos clientes.
O projeto para atingir essa meta já estava na lista de prioridades de Paulo Sérgio dos Santos, CIO da Weg. Sempre atento ao que pode fazer para aprimorar processos, desde o primeiro dia na companhia em 1993, havia cobrado da equipe o desenho de uma solução. Até que ao perder um voo e ficar retido no aeroporto, abriu o seu note e construiu todo o roteiro do caso de sucesso inscrito no prêmio As 100+ Inovadoras no Uso da TI, na categoria Holdings e Grupos Empresariais, com o qual saiu vencedor.
“O próximo passo foi montar um time qualificado, que reuniu inicialmente seis pessoas. Contratamos dois doutores e um mestre do Instituto Euvaldo Lodi (IEL). Todos empenhados em buscar uma tecnologia capaz de protagonizar a estratégia, que acabou pendendo para Inteligência Artificial (IA)”, conta o CIO.
O que teria de ser feito? Os processos de venda, projeto, produção e entrega de produtos personalizados estavam altamente automatizados, possibilitando o atendimento aos clientes, a custos competitivos e com prazos arrojados. Mas o anterior à venda – que é a cotação e emissão de proposta – precisava ser modernizado.
Desde o envio da solicitação do cliente (RFP), passando pelo desenvolvimento da cotação técnico-comercial e o acompanhamento da conversão dessa cotação em pedido, tudo era majoritariamente manual, dado ao nível de detalhamento necessário para a cotação de produtos personalizados.
Para realizar a cotação, é necessário entender e selecionar as informações e especificações técnicas relevantes de cada uma das solicitações. Esta ação exige inteira dedicação de engenheiros que precisam mergulhar na leitura de documentos, com cerca de cem páginas, em geral, para a realização de um briefing a ser entregue ao responsável por cotar o produto.
Esse processo não somente consumia tempo valioso dos engenheiros como impactava a agilidade do atendimento ao cliente. É aí que a IA mostrou a que veio. A equipe mergulhou no desenvolvimento do algoritmo para essa tarefa. Mas não foi tão simples assim.
“Não existia um algoritmo de NLP – Natural Language Processing focado em engenharia. Tivemos de ensiná-lo, treiná-lo com características além da TI. Então o ensinamos a ler um documento técnico de engenharia e a fazer a sumarização desse documento para facilitar e agilizar o trabalho”, relata.
Hoje, a solução está na área de Vendas. “E eu a chamo de suco da laranja, porque extrai o que é relevante de um documento altamente técnico, ou seja, as especificações que, de fato, interessam para a tomada de decisão”, brinca Santos, acrescentando que o projeto foi o embrião que deu origem a várias outras iniciativas com IA na companhia.
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