PODCAFÉ TECH

Jennifer Oliveira | Da Planilha ao Painel: a Revolução dos Dados na Prática

• podcafe.tech • Season 6 • Episode 237

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Jennifer Oliveira é Gerente de Suporte de Dados na Cognizant e Microsoft MVP — um dos títulos mais reconhecidos do ecossistema de tecnologia.
Criadora de conteúdo e voz ativa na comunidade de dados, ela vem ajudando milhares de pessoas a compreender o valor da análise e a transformar planilhas em decisões estratégicas.

PodCafé Tech é um podcast onde Mr Anderson, Guilherme Gomes e Dyogo Junqueira, recebem convidados para falar de uma forma descontraída sobre Tecnologia, Segurança e muito mais.


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SPEAKER_00:

Muito bem, muito bem, muito bem. Estamos começando mais um Pod Café Tech, Podcast, Tecnologia e Cafeína. Meu nome é São Fonseca, Mr. Edison, e estamos aqui pra mais um Nossa convidada. Mas o nome dela é Jenny.

SPEAKER_02:

Aqui é Guilherme Gomes da AS Pro, e hoje eu vou aprender a fazer um Proc V, será?

SPEAKER_01:

Diogo Junqueira, CEO da CS Pro e da C Cyber Pro. Pra nós é um prazer receber ela aqui, é Microsoft MVP. Vou deixar ela mesma se apresentar.

SPEAKER_04:

Nossa, faz tempo que eu não ouvi essa do Tinder, viu? Cara!

SPEAKER_00:

Cara, até pra mim que sou vendo, mas não. Agora o tema exatamente é do Tinder.

SPEAKER_04:

Olha, sim, sou o Jennifer, não fui encontrada no Tinder. Sou MVP Microsoft, que nada mais é do que o Most Valuable Professional. Um título que eu tenho muito prazer e honra de ter recebido diretamente da Microsoft. Sou fundadora do grupo Tan, entusiasta do Excel, do Power BI, de análise de dados, e se depender de mim, você vai aprender a fazer um PROC B. Como nunca antes.

SPEAKER_01:

Ah, mas se você conseguir, faz alguns anos que esse menino não sabe nem somar no Excel.

SPEAKER_02:

Aliás!

SPEAKER_01:

Planilhas lá é difícil.

SPEAKER_04:

Seus problemas acabaram.

SPEAKER_00:

Eu costumo dizer que o Excel é definitivamente a melhor ferramenta da Microsoft. Assim, até um tempo atrás eu ainda dizia, infelizmente, preciso do Windows pra rodar ele. Eu não preciso.

SPEAKER_01:

Ah, pode ser até hoje. Exatamente. Quando os nossos convidados conhecem a Jane Folliveira, um pouco mais. Me conta essa história da lojinha, cara, como é que é que funciona?

SPEAKER_00:

Mas é você nosso ouvinte, acesse podcafé.tech. Lá você vai encontrar a nossa lojinha. A lojinha de você vai encontrar nosso merchandising, essas camisas maravilhosas, essas canecas incríveis, esses presentes perfeitos para o nerd. Você quer dar um presente pro nerd? Você não sabe o que você vai dar pro nerd? O que você dá pro nerd? O que você dá pra um cara? O cara vai ficar feliz?

SPEAKER_02:

Tá chegando aí os amigos secretos da empresa. Cara, olha isso aqui.

SPEAKER_00:

Aonde é que você vai encontrar uma camiseta como essa?

SPEAKER_03:

Olha.

SPEAKER_00:

É culpa do algo ritmo. A gente dançando na camisa. Olha que bom gosto! Olha que elaboração! Isso merece uma compra, velho. Algumas. Algumas. Pois é, clica lá, compra, garante a sua camiseta, porque por uma causa nobre. Tudo que é arrecadado na lojinha do pó de café é convertido em doação para quem?

SPEAKER_01:

Para o NAE Autismo, é o núcleo de arte e inclusão dos autistas. É uma instituição muito séria, sediada em Goiânia, comandada por pais de autistas, leva bem a sério a parte de inclusão do autista, seja no teatro, na música, enfim. Então, 100% da nossa renda ali, do nosso lucro que teria que ser o lucro, a gente doa para essa instituição. E é uma causa bem bacana que a gente preza. Então, assim, a gente só fez isso porque a gente não conseguia mais dar a camiseta pra galera que todo mundo pedia antes. Falei, pô, o volume tá muito grande.

SPEAKER_02:

A gente tem que virar uma fábrica de camiseta e aí. Não é, não é.

SPEAKER_01:

Mas tem camiseta, tem caneca, tem PIN, tem bottom, tem de tudo na sua lojinha. Tem Eco Bags, então vai lá, você está contribuindo com a causa nobre e a gente presta conta, inclusive, no podcasté.tec.

SPEAKER_00:

Exato. Sensacional. E assim, se você não tiver condição de comprar uma camiseta e quiser, mas de presente, você pode mandar um e-mail para gomes, arroba.

SPEAKER_01:

Manda pra mim pra entrar na fila. O dia não pode ser sujeito. Uma hora você vai chegar lá, né? Vamos lá, Jennifer.

SPEAKER_03:

Muito bom.

SPEAKER_01:

Já que não foi encontrado no Tinder, me conta uma coisa. Como é que você. O que você acha? O Instagram é um bom lugar. Eu tenho certeza que no Instagram se acha fácil, tem muitos seguidores no Instagram, né? Pô, mais de 300 mil seguidores, eu tava ali impressionado. Conta uma. Eu vi que você é criador de conteúdo sensacional, já percebi. Mas conta um pouco como é que você chegou no mundo da tecnologia, um pouco da trajetória da Jane Folliveira pro nosso convidado te conhecer.

SPEAKER_04:

Claro, eu costumo falar que eu sou aquela pessoa, aquela. Eu fui aquela adolescente que sempre gostou de números, de dados, mas não queria ir pra área acadêmica. Não queria fazer física, não queria fazer matemática, eu falei, eu não quero dar aula. Não quero. Final das coisas. Spoiler. Hoje eu dou treinar meu. A hora que você falou um King, eu falei, gente do céu, ela mudou uma coisa com isso.

SPEAKER_01:

Vamos lá, voltei mais, entendeu?

SPEAKER_02:

Parece que o jogo virou, não é mesmo?

SPEAKER_04:

Pois é. Eu sempre tive muito claro pra mim que eu queria ir pra áreas que fossem muito além de só os números. Eu queria ir pra cá, coisas estratégicas. Eu sempre fui aquela pessoa que gostava de discutir com os outros, que queria impor argumentos, porque é isso aqui, contrafatos não é argumentos, sabe? Sempre fui essa pessoa. E no meio ali, né, das pesquisas de o que eu faço, o que eu faço, pra onde eu vou, eu encontrei a parte de análise de dados. Então foi assim a área que eu me apaixonei.

SPEAKER_00:

Sabia que geneticamente você já tinha razão, você não precisava fazer esforço nenhum, né? Você não precisa de argumentos muito fundados pra ganhar discussão, entendeu? Você só fala e é assim isso, né?

SPEAKER_01:

Tá bom. A partir do pressuposto que a mulher tem que sempre razão. E aí a lei, entendeu? Você queria além, você queria humilhar.

SPEAKER_00:

Você queria humilhar. Toma o relatório.

SPEAKER_02:

Aqui, ó. Um gráfico. E provar a razão.

SPEAKER_04:

Não tem nada mais gostoso do que isso? Olha, estou certo, ainda mostro, confio.

SPEAKER_02:

Mas dados sim, tipo, se esfregam na cara da pessoa. Nossa, é uma delícia.

SPEAKER_01:

Maravilhoso. Mas você começou desde o início já em dados, assim, pô, eu gosto de dados, eu gosto de número, eu vou pra essa área desde o início. Como é que foi? Quanto tempo foi isso, cara?

SPEAKER_04:

Eu não sabia exatamente o que era esse universo de dados, mas eu sabia que era por ali que eu queria ficar. Então, quando eu comecei a procurar pela famosa, o que eu faço de faculdade? Eu encontrei uma faculdade que ninguém conhece.

SPEAKER_01:

Conta qual é.

SPEAKER_04:

Ciências Atuariais. E é nesse momento que se fala assim, a do quê?

SPEAKER_02:

O que é isso, né?

SPEAKER_00:

A tu quê? Olha aqui, né? Quando ela falou assim, encontrei uma faculdade que ninguém sabe o que é, eu falei.

SPEAKER_02:

Duvido. Eu, Mr. Elis, vivi 300 anos, né? Você escreveu a metade das matérias. Mas eu não vou nem no GPT, conta aí.

SPEAKER_04:

Olha, ciências atuariais é uma área que é voltada pra análise de risco e precificação de seguros. Uau. Então, o atuário é um profissional obrigatório em todas as seguradoras. Ele tá presente em muitos bancos, tudo que tem análise de risco, análise de dados muito forte, tem um atuário por trás.

SPEAKER_01:

Explica o seu LinkedIn aqui. Exato. Você entendeu?

SPEAKER_04:

Se você sentar ali, você vi. É só. Seguros, seguros. Eu tenho muita bagagem em seguros por conta disso. Só que eu nunca quis atuar como atuária. Porque o atuário em si, ele é aquela pessoa que tá por trás de precificação, pura e simplesmente.

SPEAKER_00:

Peraí, mas mesmo se tornando atuária, você não quis atuar atuando como atuária.

SPEAKER_04:

Entendeu? É um certo trava-língua. Exatamente, foi bem por aí. Foi bem por aí. Eu não queria atuar porque eu não queria ser aquela pessoa. Porque, mais uma vez, eu não queria ser a pura e simplesmente pessoa técnica.

SPEAKER_00:

Agora, uma questão gramatical que não tem nem nada a ver com isso, mas o atuário, ele não tá atuando, ele tá atuariando?

SPEAKER_04:

Boa pergunta. Acredito que sim.

SPEAKER_01:

Amigos, atuários, me ajudem. Os seis que tem por aí no cara. Primeira vez que eu ouço falar dessa parada. Eu nem sabia que existia essa profissão. Não, também não. E nem que isso era obrigatório na seguradora. Então, meio que tinha uma faculdade.

SPEAKER_00:

Cara, duvidal. Muito louco. Pois é. E nessa faculdade o quê? Tinha umas três, quatro pessoas. Manda um abraço pros três.

SPEAKER_03:

Amigos, dois amigos que eu fiz na faculdade. Um beijo.

SPEAKER_00:

Você que quer ser número um no seu vestibular, deu uma dica de carreira pra você.

SPEAKER_04:

Mas você sabe que eu fiz federal. E a federal é aqui de São Paulo. E quando você começava a conversar com o pessoal, eu falei, aí, como que você escolheu? Ah, foi o que deu pra passar.

SPEAKER_02:

Eu escolhi uma com o corte mais baixo e.

SPEAKER_04:

Que tinha de gente que queria economia, queria administração, mas caiu em atuária.

SPEAKER_01:

Caramba, não é brincadeira. Por que você escolheu? Desculpa, por que você escolheu? Não é pra.

SPEAKER_04:

Eu brinco que, assim, a gente tem dez atuários, né? No Brasil.

SPEAKER_01:

Brincadeira, amigos. Agora você não tá atuando mais, tem nove.

SPEAKER_04:

Só que dos nove, seis estão na minha família.

SPEAKER_01:

Então, assim. Uma família de atuário. Que pedir, cara. Não acredito. Tá de seu familiar, cara.

SPEAKER_04:

Na verdade, assim.

SPEAKER_01:

Só vocês conhecem, né? Gente, a gente que vai ali. Estou mantendo quieto, né?

SPEAKER_00:

Você vai ver, vai bombar a pesquisa de artuário. Eu já vou encomendar pro Marketing a camiseta de atuário. É, exato.

SPEAKER_04:

Mas, ó, eu falo que é uma área que ninguém conhece. Mas é uma área que paga muito bem.

SPEAKER_01:

É óbvio, você tem nove, entendeu? Entendeu?

SPEAKER_04:

Como é que eu quero fazer? Eu vim por aí. E hoje eu recomendo muito, pessoas mais novas, assim, quando falam, olha, eu gosto de áreas mais analíticas, eu gosto de análise de dados, mas eu não sei o que fazer. Faz ciências atuariais. Porque você não precisa atuar como atuário. Que foi o meu caso. Eu não queria atuar nessa área atuarial. Eu queria ir pra áreas analíticas, mais estratégicas mesmo.

SPEAKER_00:

Mas você usou. Mais a base de estado. Mas atuar como atuário é como uma porta de entrada para a sua atuação preferencial.

SPEAKER_03:

Exatamente.

SPEAKER_01:

Misterando, o senhor está passando longe. Vai longe. E deixa de entender. Entender, então, basicamente, esse cara é o que assina o RT, mais ou menos, de um risco de um seguro, de uma pólice, alguma coisa nesse sentido.

SPEAKER_04:

Exatamente. Dentro das seguradoras, a gente tem as condições gerais, tem todos os documentos ali que embasam todos os seguros. Então, para ter qualquer tipo de precificação, pra ter qualquer tipo de alteração em preço, alteração em produto, é o atuário que ele vai estar por trás. Então, ele faz análise de risco, análise de sinistralidade, né? Então, quanto que de exemplo, um seguro de carro, quanto que assalto, quantas batidas, quanto sinistro ocorre ali. Você faz estatística pra caramba. Muito. Então, a minha base, eu falo, é uma base equiparada ali à estatística, a uma engenharia e à matemática. Porque eu fui de estatística avançada pra matemática avançada e aí, ao mesmo tempo, a parte mais jurídica. Então, pra entender.

SPEAKER_01:

Claro, porque os termos têm muita termos por trás ali. E você ficou bastante tempo aí nessa carreira do mundo ali de seguros, né? Foi quantos anos ao todo?

SPEAKER_04:

Foram oito anos.

SPEAKER_01:

Oito anos, pô, bacana.

SPEAKER_04:

Sete, oito anos, exato.

SPEAKER_01:

Legal.

SPEAKER_04:

E assim, eu amei. Eu falo que eu só saí mesmo assim da área de seguros, porque, né, quando eu comecei com a minha empresa, chegou uma hora que não fazia o menor sentido mais. Mas eu amava, assim, eu amava. E foi lá, foi na última empresa, inclusive, que eu trabalhei, que eu vivenciei a importância da análise de dados. Então eu falo que a última empresa.

SPEAKER_01:

Na Sua América.

SPEAKER_04:

Na Sua América, inclusive.

SPEAKER_01:

Um abraço, pessoal dos América. Pra quem não sabe, ela trabalhou na Zurique, e depois na Sua América, então só os grandes seguradores no Brasil. Exatamente.

SPEAKER_04:

A Zurich, inclusive, é muito engraçado porque normalmente as pessoas não conhecem por nome. Mas o seguro das Casas do Bahia, Pernambucanas, Fast Shop, é sempre ela que tá por trás. É uma grande varejista.

SPEAKER_00:

Até porque não vale a pena você começar, né? Essas empresas que oferecem seguro oferecem como White Label. É, e a. A gente não vão começar um seguro. Até porque não é burocrata.

SPEAKER_01:

Tem que contratar um das nove pessoas que já. Não tem gente. Eles até querem começar. Eu tenho, mas não tem atualha, não tem atual disponível.

SPEAKER_02:

Não, e o mercado seguro a gente sempre. Seguro, a primeira coisa que você pensa é carro, né? E outros mercados é um negócio que a gente acaba não.

SPEAKER_00:

Mas na verdade você pode segurar qualquer coisa.

SPEAKER_04:

Inclusive recomendo. Como a toária.

unknown:

Como atuária.

SPEAKER_01:

Estatista também.

SPEAKER_00:

Você pode segurar, sei lá, sua mão.

SPEAKER_01:

A mão da mainária é segura.

SPEAKER_00:

Mas é mais difícil, né? Aqui no Brasil não é qualquer lugar que você consegue sair segurando coisas assim, né? Mais aleatórias. Ou consegue fácil.

SPEAKER_04:

Olha, hoje em dia você tem uma liberdade muito maior. Então, existem muitas seguradoras, não as mais tradicionais. As mais tradicionais, elas acabam tendo ali sua carteira.

SPEAKER_01:

Além da linha de produtos flexibilidades. É mais difícil, né? De ter essa. Claro, flexibilização.

SPEAKER_04:

Exato. Agora tem outras, não. Outras você consegue. Exemplo, ele falou da mão. Tem gente, desenhista, tem seguro de mão. É, pra prudente não é legal.

SPEAKER_03:

Se ele quebrar a mão, ele precisa ter ali.

SPEAKER_04:

Então, existem muitas seguradoras que fazem hoje todo tipo de seguro. Ontem mesmo eu tava vendo um vídeo aleatório de um dentista falando, né? Que ele recebeu um processo, mas ele tinha um seguro.

SPEAKER_01:

É, é o caso da minha esposa. Ela é odontóloga e tem, pô, se eu der alguma coisa, tem a Prudente lá, tá cobrando nesse sentido.

SPEAKER_04:

Exato. Aí se tiver qualquer problema, dê um paciente processor. Hoje tem os seguros que cobram.

SPEAKER_03:

Tem uma série de coisas. Exato.

SPEAKER_04:

Então, assim, seguro é a base de muita coisa, né? E foi essa base, muita estatística, que me fez gostar cada vez mais dessa parte analítica. E nessa última empresa que eu trabalhei na So América, eu vivenciei a importância da análise de dados. Imagina. Então, eu trabalhava na parte de performance e carteira. Então, eu tava o tempo inteiro ali. Eu ia muito pro Rio, eu ia pra BH, ia pro sul. Porque eu vivenciava ali, eu fazia essa análise de campo pra identificar ali quais eram os. Como que tava pro Rio?

SPEAKER_00:

É um dos lugares mais seguros do Brasil. Tem tudo a ver.

SPEAKER_01:

Eu quase consumi a água aqui. Eu não consegui. Não, é muito assim, cara. Extremamente seguro.

SPEAKER_00:

É seguro pra todo lado. Você vai estacionar, a pessoa já pergunta: você tem seguro? É, exato. Em todo lugar, por isso. O Gomes é a história legal do que você. Você viu um desconto de seguro pra você estacionar no Rio.

SPEAKER_02:

É, claro. Vamos contar. Nesse final de semana, a gente casou o nosso querido Thales. Um abraço pro abraço, o aniversário dele amanhã, né? E aí eu fiquei no Airbnb, lá em Penedo. Parabéns, Penedo, cidade linda. Linda. Indo embora do Airbnb, me cruzo com um cara com um facão deste tamanho, querendo me matar, porque eu dormi no Airbnb, que eu tinha alugado.

SPEAKER_04:

Agora me conta, você tem seguro de vida?

SPEAKER_02:

Não. Tá vendo? Nesse momento que eu corri pro carro e pensei, eu tenho o seguro do carro. Se você bater o facão do carro, tá tudo certo.

SPEAKER_01:

Mas eu já cansei de falar pra esse menino ter seguro de vida, tanto que eu vou, mas não escuta, não. Tá vendo? Mas agora eu vou. Agora você depois do facão, né?

SPEAKER_02:

Não, depois desse episódio do podcast. Pode, agora você vai levar a série, me tocar mais com o seguro.

SPEAKER_00:

Mas é uma curiosidade aqui, dentro do contexto, que eu até falei na palestra lá em. Deixa eu tirar mal, mandar um abraço pro pessoal da Malta, lá, o Alex, lá em Jaraguá do Sul, estive lá falando sobre as sete postas da TI. E eu trouxe uma informação que é bem bacana, olha só, não sei se você sabia, existem no mundo estimadamente 175 zetabytes de dados. Isso dá em CDs, dá 250 trilhões de CDs.

SPEAKER_04:

É muita coisa.

SPEAKER_00:

Se você empilhar, isso dá 300 bilhões de metros de altura. 300 milhões de quilômetros. 800 vezes a distância da Terra até a Lua. Ou seja, dá pra ir e voltar 400 vezes.

SPEAKER_04:

É assustador, né? E o mais assustador é quando você vê a curva de crescimento disso.

SPEAKER_01:

E aí daqui pra frente vai. Isso tem dado em todo lugar. O Gomes tem dado em casa, tem dado em várias outras regiões. Sim, é verdade.

SPEAKER_02:

O jogo, por exemplo, viaja bastante, ele dá em qualquer lugar.

SPEAKER_01:

Tem dado em qualquer lugar.

SPEAKER_03:

Desculpa, desculpa.

SPEAKER_01:

Mas vamos. Mas me conta aí, Jennifer, como é que surgiu a história de fundar o Grupo Tan and what is the Groupo Tan?

SPEAKER_04:

It surgiu muito da minha última experiência ofra. Come on, commentei, foi uma experiência que pra mim foi, ela mudou completamente a forma com que eu via dados and via negócios também. So foi uma empresa that I tive a oportunidade muito grande. In three years, I saí de Analysa Junior a consultora. So I told you via muito de perto a importância disso, a importância de você não só saber analisar, mas saber aplicar os dados no contexto do negócio. Andro dessa empresa, eu comecei a ser convidada a treinar outras gerências. Então eu comecei ali dentro, falava, gente, pra mim era algo muito simples. Era algo que era natural. A forma como eu criava dashboards, relatórios, análises, com que eu conectava aquilo a um ambiente corporativo e ao que os meus gestores precisavam. E eu percebia que outras pessoas não tinham essa facilidade. Então ali dentro eu comecei a ser convidada pra treinar outras equipes. Cheguei a treinar umas quatro ou cinco gerências ali dentro. Androu ela. A pandemia.

SPEAKER_01:

A famosa pandemia.

SPEAKER_04:

A famosa pandemia. A ditacuya. 2020. 2020. Foi assim. Foi. Eu entrei em 2018 nessa empresa, eu fiquei lá até final de 2021. E quando iniciou a pandemia, eu falo que eu sempre fui uma pessoa que trabalhava muito. E aí aquelas, o percurso que eu tinha pra ir voltar ficou vago. O que eu posso fazer aqui, né? De diferente. E como eu nessa época eu ainda tava realizando muitos treinamentos de forma online, eu falei, ah, vou começar a compartilhar um pouco do que a gente vai dividindo ali no Instagram.

SPEAKER_01:

Foi aí que você começou a gerar conteúdo.

SPEAKER_04:

Foi aí que eu gerei. E assim, foi algo completamente natural no sentido de. Eu sempre fui entusiasta de internet. Então eu sempre fui aquela pessoa que, ai, eu quero ter Tumblr, eu quero ter blog. Quero ter, não sei o que, lá. Eu sempre quis ter tudo. E aí, porque eu gostava de compartilhar, assim. E aí, quando eu comecei a compartilhar no Instagram, foi algo muito, muito natural mesmo. Às vezes as pessoas perguntam, né? Ai, você planejou, criou uma estratégia? Falei, não, gente, eu só abri o Instagram.

SPEAKER_02:

E começou a falar. Comecei a fazer. E é engraçado que a maioria das pessoas é mais ou menos assim, quando tem muito planejamento, às vezes tem que ser verdadeiro, né? Eu acho que é a questão.

SPEAKER_04:

Você tem que querer fazer, sabe? Só que tem uma coisa que eu fiz desde o começo que pra mim fez muita diferença. Que é o seguinte, quando eu comecei, eu me comprometi com aquilo, eu falei, eu não vou fazer de qualquer jeito. Então, todo dia eu tinha que fazer pelo menos uma publicação.

SPEAKER_01:

Ok, então você teve um compromisso de realmente persistência ali e constância.

SPEAKER_04:

Isso. Mas não no sentido de eu vou fazer isso porque eu quero crescer. Muito mais no sentido de eu quero conhecer.

SPEAKER_01:

Eu comecei e vou continuar, eu vou ter constância. Eu vou fazer do melhor de você. Exato.

SPEAKER_04:

Eu sempre fui muito competidora comigo mesma. Entendi.

SPEAKER_01:

Vou fazer por favor. Como que eu vou fazer de forma melhor?

SPEAKER_04:

Exato. Então eu falei, não, eu vou fazer isso. E aí eu comecei. Eu lembro até hoje, foi meio pro final ali de setembro de 2020. E aí quando chegou em dezembro, eu tava com 15 mil seguidores.

SPEAKER_01:

Uau!

SPEAKER_04:

Eu falei, caramba, gente, que absurdo, assim.

SPEAKER_01:

E já tava conteúdo, desculpa, já voltado pra dados ali, Excel, vi que você fala bastante.

SPEAKER_04:

Eu acho que era o que eu vivia.

SPEAKER_01:

Legal, eu tava com o que eu tava.

SPEAKER_04:

Era o que eu tava vivendo ali no treinamento, a hora que eu passava. Então, eu pegava as dúvidas que as pessoas me faziam, tipo, ah, Jenny, quando que eu escolho esse gráfico aqui ao invés desse? Ah, as pessoas não sabem isso? Então eu vou falar sobre isso. Legal. Então, vou fazer um post desse. Ô, Jenny, como que eu faço o PROC V? Nossa, as pessoas não sabem fazer o PROC V, deixa o que eu vou ensinar. Então, foi muito isso, eram as perguntas que iam me surgindo no dia a dia que eu ia respondendo pra quem quisesse ver ali. Legal. Então foi muito assim. Foi tudo que eu ia usando, então, análise de dados, né? E aí entra também aquele negócio. Ai, análise de dados é um monstro de sete cabeças. Não, é você olhar pra um gráfico, saber ler aquilo.

SPEAKER_01:

E isso é importante. Tem muita gente que olha um gráfico e não tem a menor ideia do que tá falando, né, cara?

SPEAKER_04:

Saber uma linha e fala, ai, bonita, sabe? Olha que coisa mais linda.

SPEAKER_01:

Não, eu assim, eu tenho facilidade de ler gráfico impressionante, até de ler dados em geral. E aí, às vezes, a pessoa mostra lá no slide e começa a me explicar. Não precisa explicar, não, eu não consigo entender o gráfico, entendativo assim. É, isso ficou claro, é. Porque, pra mim, eu sou visualmente e eu vejo aquilo ali. Mas eu vejo que hoje é uma dificuldade muito grande com relação à nova geração quando você fala do Excel, uma coisa básica ali. Eu sinto que a geração mais jovem não sabe tanto assim. Vou dizer, o Gomes pra cá, da geração do Gomes pra cá, não sabe mexer no Excel como antigamente. Não sei se você tem sentido isso.

SPEAKER_04:

O que eu percebo é que, primeiro, as pessoas criaram uma trava muito grande com Excel. Eu falo que eu acho que todo mundo já fez algum cursinho de Excel.

SPEAKER_02:

Sim.

SPEAKER_04:

Alguma coisa. Um Fundação Bradesco, né? Que geralmente é o que muitas pessoas conhecem, que tem alguns cursos gratuitos. Então, muitas pessoas já fizeram ali algum cursinho. E o que acontece? A maioria dessas pessoas faz um cursinho e aí vai no dia a dia e não consegue usar nada.

SPEAKER_01:

Aplicar, não consegue aplicar.

SPEAKER_04:

Então fala, eu não sei, não nasci pra isso. Não vou aplicar. E não quero mais saber. Então, assim, tem essa trava. Vou usar o mínimo possível, só o que é necessário, e acaba apanhando um básico.

SPEAKER_00:

Eu vejo também um afastamento do computador, do desktop em si, né? O pessoal tá usando muito celular.

SPEAKER_01:

E é difícil fazer no celular. É, no celular não é a mesma experiência. Realmente, cara, o Excel no celular é muito difícil. Não, né, cara? É muito legal. Ela até é uma lagrimina. Não, o cara conseguiu construir o Excel top, né? Não, é difícil lá.

SPEAKER_00:

Você consegue consumir o conteúdo. Não foi desenhado pra aquilo.

SPEAKER_04:

Não, ele é muito limitado. E assim, é até. Quando a gente olha, né, Microsoft, o que ela desenvolveu pro desktop e o que ela desenvolveu para um mobile, por exemplo, pra um celular. É assim, é crachado. Não é pra ser usado.

SPEAKER_01:

É porque é difícil você produzir conteúdo. Assim que você consumir, tá legal, mas produzir um conteúdo do Excel, de dados.

SPEAKER_00:

Até um problema da Microsoft a longs, ela, enquanto empresa, chegou a moment in que ela deu uma estagnada inovação, né? Ela manteve aquele status of product. And só manter aquilo funcionando já é difícil pra caramba no pau. Eles viraram uma empresa tocada rodando ao invés de ser uma empresa de inovação. Eles começaram a só focar naquilo ali, né? Agora a gente teve um salto com a IA, mas até ali houve um gap de muitos anos de só saindo uma nova versão do Office, nova versão.

SPEAKER_01:

É, não, a parte de software e Microsoft, tirando o Azure placar, né? Que é a parte onde dá dinheiro realmente. Porque eles nem tentam vender hoje M365 ⁇ , né? Então, assim, basicamente é realmente. Eles foram pra outros caminhos. Foram pra outros caminhos. E o que você pensa hoje com relação pra quem quer. Muita gente. Tá, quero começar em dados, mas não gosto do Excel. Tem gente que pode estar falando isso aqui agora. Ah, explica esse podcast, vai embora. É importante, hein? É importante, cara.

SPEAKER_04:

É importante. Essa semana, inclusive, eu respondi uma pergunta no Instagram que eu falo, gente, eu acho até um pouco ingênuo alguém quando me pergunta, Jenny, ainda é importante aprender Excel? Pelo seguinte, eu quero que todo mundo que tá aqui, você trabalha, você tá num ambiente corporativo, comece a observar o seu redor. Observa o redor. Normalmente, em 99, pra não falar 100% das empresas, existem pelo menos um, dois, três processos que estão no Excel. Então são planilhas.

SPEAKER_01:

Não, ela é. Eu tô bem boazinha. Boa, estreita? É, ela tá numa realidade extremamente automatizada. É, é.

SPEAKER_04:

Bem boazinha, assim, ó. Bem boazinha. Mas existem processos, em todas as empresas praticamente, que existem. Existem planilhas que são. Ou informações que são transportadas, que são compartilhadas via Excel. Então o Excel, ele hoje, ele não se não é mais aquele diferencial, ah, eu vou estudar Excel porque vai ser um diferencial no meu currículo. Não é. No ambiente corporativo hoje, ele é o mínimo. Porque é onde as pessoas transacionam informações, desde o jovem aprendiz até o CEO, o presidente, o sócio da empresa. Eles transacionam informações.

SPEAKER_00:

É no code, né? Ele tá ali e te dá possibilidade de no code e você montar a estrutura que quiser.

SPEAKER_01:

Deixando claro que a gente tá falando Excel aqui, mas pode ser um Google Sheets, um Globo Planilhas, uns Zorro Sheets, enfim, é uma ferramenta, uma solução ali de planilha. Vamos lá, deixa eu pagar de velha aqui. Ela é o Microsoft MVP, ela não tinha como esperar o que. Como o Microsoft MVP?

SPEAKER_00:

Você usava o Access?

SPEAKER_04:

Usava.

SPEAKER_00:

O Access era maneiro.

SPEAKER_04:

Até hoje ainda existem muitas empresas que usam muito Access.

SPEAKER_00:

É por causa da estrutura de MDB, né?

SPEAKER_04:

Exato.

SPEAKER_00:

E aí, o que acontece? Meio que, pô, eles deixaram de investir nisso, né? Porque era uma gestão de dados mais acessível, né? Por quê? Até o Access, né? Acessível.

SPEAKER_04:

É, tá.

SPEAKER_00:

Você tem ideia de por que eles pararam de investir nisso?

SPEAKER_04:

Sim, o que acontece é que nos últimos anos, a Microsoft veio priorizando ferramentas e soluções que consolidem melhor outras soluções e inovações deles. Então, por exemplo, muita gente não vai me perguntar do famoso VBA macro. Precisa aprender? Hoje em dia já não. Por quê? Porque o próprio Excel tem suplementos como o Power Query, o Power Pivot e até mesmo outras ferramentas, como o Power Automate, que eles vieram pra substituir de uma forma melhor, mais automatizada, anda de uma forma mais amigável, até mesmo no dia a dia. A mesma coisa quando a gente fala com Access. Então hoje a gente tem algumas structures dentro, tanto do proper Excel, como até mesmo dentro do SQL, que tem ali uma perna moreft, which form the utilization of the Access a little bit necessary. Not that it ainda utilized, ainda existem that utilizes them. But exists ferramentas and solutions that substituem the utilization dele. Aí é claro, a gente entra também na questão de custos, which are ferramentas com customs a little bit maiores, et cetera.

SPEAKER_01:

Strategically valia mais a pena. Se ela for pensar no mundo indo para o BI, etc., valia mais a pena ela manter por aí. Basicamente foi essa a história, eu acho.

SPEAKER_00:

O que eu penso? Eles meio que ficaram um tiro na água, porque ele não servia para as big candidates. Exato. E também para quem estava a nível financeiro.

SPEAKER_01:

Financeiramente não ia valer a pena. Mais ou menos isso. Eu acho que foi só isso que aconteceu, que eles são de priority.

SPEAKER_00:

Até não quis interromper a lógica no moment, but she felt do destaque for seen with dados and the form of raciacy. You attribute this to your family? Depends on the forms that influence, or no?

SPEAKER_04:

No, not because the family when I take atuaris is, for example, I saw the casa. But I was my personal methodically, Sempre, Dom. I ame. So it's something that just veio. My mãe até conta my story. When I was in the episode of vestibular, when I was in a gente, via praia. I felt eu com duas malas. Minha mãe, pra que essa segunda mala? São livros. Eu livro uma mala de livros, porque eu queria estudar, me preparando pro vestibular. Então eu sempre fui muito de metódica até. Então eu sempre soube muito pra onde eu queria ir e eu percorri aquele caminho.

SPEAKER_00:

Deixa a gente fazer uma pergunta aí na salinha, porque tem uma coisa até. Pra quem é ouvinte aí, as pessoas acham que isso tá muito ligado à matemática propriamente. E é um ponto interessante que, assim, eu sou analista de sistemas, né? E eu sempre fui muito bom em estruturar lógicas, mas em cálculo propriamente, nunca fui bone. Or a calculador or a computador calcula, but pra montar a estrutura complexa, I so simpática. Vai embora. Top, vai lá. Agora assim, e quanto que dá? Nem ideia.

SPEAKER_04:

Você é o calculo, é.

SPEAKER_00:

As pessoas acham que você tem que ser bom de cálculo, but ser bom de cálculo nem sempre é ser bom de lógica. Ser bon de lógica, nem sempre.

SPEAKER_04:

Bon ponto. Excelente ponto. Não precisa ser bom de cálculo pra ser bom de lógica, pra ser bom em análise de dados. Eu falo que um bom profissional de análise de dados, ele tem que ter a tríade, primeiro. A visão analítica. Então, o ser analítico não é você saber calcular, é você olhar pra uma informação, ter base de conhecimento de negócio, entender ali o que o meu gestor quer ver, o que eu quero ali com isso, qual que é o objetivo da campanha, por exemplo, eu tô analisando uma campanha. Tá, não é só olhar pros números, é entender o que tá aquilo e conseguir criar essas conexões. Então precisa ser um profissional analítico, um profissional curioso, que queira ir atrás. E a visão, né, o raciocínio lógico. Então, o raciocínio lógico é muito importante, porque é independente da ferramenta. Se você tá fazendo no Excel, no Power BI, num SQL, num. sei lá, construindo uma linguagem em Python, tudo isso você precisa ter um raciocínio lógico pra ir quebrando, né? Criando essas segmentações de o que eu quero? Eu quero chegar ali, tá, como que eu vou fazer isso? Então, começar a ir criando essas vertentes pra conseguir chegar naquela solução. Hoje, o cálculo em si, você não faz.

SPEAKER_01:

Você não precisa fazer, já vai fazer. Você não faz, é.

SPEAKER_04:

Tem as funções no Excel que já vão criar aquilo, medidas já no Power BI, por exemplo. Agora, você entender a lógica por trás daquilo aí é importante. Então, ir desenvolvendo esse raciocínio lógico pra falar, não, o que eu quero? Eu quero fazer esse tipo de cálculo, por exemplo. Tá, eu não vou calcular na mão, mas eu preciso construir essa medida. Então, eu preciso construir a função que vai realizar esse cálculo. Exatamente.

SPEAKER_01:

Você tocou aí na questão até do Power BI, né? E a gente tem gente aqui que às vezes tá começando, tá, estudante, tem de todos os níveis que nos acompanham. Defina lá pro pessoal o que é o BI em si, né? E qual é que é o salto de uma simples planilha pra ir pra realmente pra Business Intelligence? Vamos lá.

SPEAKER_04:

Boa. Quando a gente fala sobre Excel, a gente tá falando muito de planilhas, mais dia a dia. Então eu gosto de falar assim: quando usar o Excel, é pra você mexer no dia a dia ali? Show. Vai no Excel, por quê? Ele é uma ferramenta que o objetivo dele é facilitar o acesso às informações, acesso a planilhas e tabelas mais simples. Se você pega ali uma tabela de 2 milhões de linhas, esquece, o Excel tem 1 milhão e 48 mil de linhas.

SPEAKER_03:

Nossa, tá bom. Você não me lembra os últimos três dias. Tá vendo?

SPEAKER_04:

Mas é 1 milhão e 48 mil e algumas coisinhas ali de linhas, tá vendo?

SPEAKER_00:

Isso explica por que o meu Excel travou algumas vezes.

SPEAKER_04:

Exatamente. Ele tem uma capacidade máxima de linhas ali dentro. Então o objetivo dele é você conseguir acessar informações mais rápidas. Ah, eu tô ali com um relatório, eu quero criar uma dinâmica para eu ver qual foi o faturamento médio por produto, pra saber quais são os vendedores que mais estão vendendo ou que menos estão vendendo. O Excel vai ser perfeito pra isso. Agora, eu preciso criar um relatório mais robusto pra deixar na mão do meu gestor pra que ele consiga acompanhar todos os dias a performance da equipe. Então esse gestor vai ter ali na palma da mão. Como que tá performando a equipe, quais são os gargalos, onde ele precisa melhorar ou não, aí eu já recomendo ir pro Power BI. Porque o Power BI é uma ferramenta de visualização de dados. Ou seja, você vai. Você não vai olhar a tabela.

SPEAKER_00:

Esse que é um ponto importante pra colocar aqui, porque o que acontece? O Excel, a fonte de dados do Excel, está não exclusivamente, mas está primariamente no Excel. No Excel, exato. Está ali. E quando você fala de Power BI, você está buscando uma fonte de dados externa.

SPEAKER_02:

Hey, você aí, já se inscreveu no nosso canal, já ativou o sininho das notificações e aquele comentário. E as nossas redes sociais? Você já seguiu a dos apoiadores da CESPR, da CESCyber? Bora lá, tá tudo aqui na descrição.

SPEAKER_04:

Exato. O Power BI você conecta nos mais diversos bancos possíveis. No próprio Excel, num Google Sheets, num Axis, num RP diferenciado, em diversos sistemas. Então o Power BI vai funcionar como uma TV. Você conecta os dados onde. Ou melhor, você conecta o Power BI onde os dados estão. Então, no RP, no sistema, na API, onde quer que ele esteja ali armazenado. E dentro do Power BI, você vai criar as visualizações. Então você vai criar aqueles relatórios bonitinhos, cheios de informações, de gráficos, de indicadores. Porque o objetivo dele é visualizar os dados. Então ele vai criar essas visualizações. Então, quando migrar do Excel para o Power BI, quando o que você quer vai muito além de criar resumos, de olhar pra tabela, fazer uma manipulação pontualmente ali. Não, eu quero criar um relatório mais robusto, deixar isso na palma da mão do meu gestor. Uma versão mobile, por exemplo, aí vai no Power BI.

SPEAKER_01:

O Excel vai ser difícil. Já sabe que não é muito bem. Tem inúmeras ferramentas dessa área de analíticas, né? E aí, vamos lá. É uma dúvida que muita gente às vezes, pô, eu vou lá e peço pro Gomes, eu quero um dashboard XY ou Z. E o cara, às vezes, sai e começa a fazer esse dashboard sem ter pensado ainda em alguma série de fatores ali antes, né? Pra você construir um dashboard desse, quais as suas dicas, os primeiros passos que você tem que analisar ali realmente pra antes de começar a construir um dashboard?

SPEAKER_04:

Boa. A primeira coisa que você precisa fazer antes de criar um dashboard é fechar o computador.

SPEAKER_01:

Olha lá, tá vendo? É contraintuitivo. Mas vamos lá.

SPEAKER_04:

Mas por que é importante fechar esse computador? Porque geralmente o que a gente faz, o que muitas pessoas fazem quando vai começar. Acende uma vela. Um computador.

SPEAKER_01:

Não, é, mas é assim, o computador, todo mundo vai pra lá, já começa a criar. Falei, cara, não é bem assim. Já começa a puxar informações, começa ali, ó.

SPEAKER_04:

Por que isso é perigoso? Porque você não tem uma linha de raciocínio que você construiu antes. Você não sabe, você não desenhou o que você vai mostrar ali dentro. O que acontece com isso? Você pode criar um material super legal? Pode. Mas você também pode criar um material que não vai servir pra nada. E essa é a maior probabilidade de acontecer. Por quê? Quando você cria relatórios que não tem perguntas que são respondidas ali dentro, ele é um relatório que ele não vai estar em casa.

SPEAKER_00:

Mas eu diria até o seguinte: muitas vezes que eu vejo acontecer, quando você não planeja alguma coisa, é que você, em tempo de execução, você tem que fazer alterações demais. Vai, volta, vai, volta.

SPEAKER_04:

Você demora três, quatro vezes, tem os famosos retrabalhos. Então a primeira coisa que eu recomendo é fecha esse computador e comece a se perguntar o que eu quero com esse dash. Eu não quero só construir. Ah, eu quero criar um material. Um exemplo do material de acompanhamento de demandas para o gestor. Eu quero que esse meu gestor, ele todo dia consiga abrir o celular ou abrir o computador, se deparar com esses indicadores e entender como a minha equipe está produzindo. Qual é a performance que está tendo, onde a gente tem gargalo, ou qual é o tipo de demanda que estão sendo feitas. Então eu quero que ele tenha essas perguntas respondidas. Entendido isso, a gente vai conseguir agora escolher quais indicadores a gente coloca. Então, que gráfico você vai colocar? Não é aleatório. Coloca qualquer gráfico, coloca qualquer informação ali dentro e acabou. Não, é um gráfico que vai possibilitar responder alguma dessas perguntas. Então eu sempre falo, fecha, coloque todas as perguntas que você quer que esse relatório responda e defina, com base nessas perguntas, quais indicadores vão responder. Então, ah, eu quero que ele consiga olhar qual é a produtividade da equipe. Qual seria o indicador? Quantidade de demandas entregues por dia, prazo médio de resposta, talvez distribuição por analista. Então, eu já sei quais indicadores respondem essa pergunta. E aí sim, aí você consegue definir, olha, quais são os mais importantes? Pra colocar todos também, né?

SPEAKER_01:

Se não fica também. Informação demais não dá aula, né, cara? É um problema também.

SPEAKER_04:

Vou criar aqui um 30 gráficos diferentes.

SPEAKER_00:

Eu vou até corroborar demais o que você está dizendo. Lembrei da conversa do Steve Jobs com um desenvolvedor. meio que confrontou o Jobs, dizendo, ah, você tá falando muito bonito, mas você tá falando, a gente não tem recurso técnico pra executar. Em linha gerais, você fala assim, não, but peraí, você tem que pensar no que eu quero entregar. Depois eu descobri como technically.

SPEAKER_04:

Exactly.

SPEAKER_00:

This caminho inverso, nah, legal, definitely dashboard.

SPEAKER_04:

Ela pode ser importante.

SPEAKER_00:

So, de repente, você traz informações meteorológicas para aquele contexto, pra você dizer se vendia mais no frio ou no calor, coisa que não está por natureza naquele dashboard. But você tem ali data e hora, então você pode cruzar uma coisa com a outra.

SPEAKER_01:

Fazer realmente a parte de negócio, alinhar o negócio das informações.

SPEAKER_00:

Você traz a inteligência para o negócio, que é business intelligence.

SPEAKER_04:

Por isso que é muito mais eficiente isso, porque senão você vai ali e começa a construir, fala, já vou pegar essa tabela, vou fazer isso aqui, vou. Aí você constrói um monte de coisa e depois você vê que não tem a informação meteorológica que eu queria. Aí você vai ter que criar, buscar, às vezes criar gambiarras dentro do que já tinha sido feito. Então o processo fica muito mais moroso. E a chance de você entregar um material que não tem exatamente o que você gostaria, e pior, que as pessoas pouco se importam, é muito grande. Então, por isso que o importante é primeiro você olhar pra isso, quais perguntas eu quero responder. E fazer esse de trás pra frente mesmo. É o melhor caminho.

SPEAKER_01:

Então, a gente começou a falar lá do grupo Than que você, de repente, lá no meio do final de pandemia, viu essa oportunidade e aí, cara, você deu spoiler, né? Você ensina o pessoal. Conta um pouco mais pra gente. O que é o Grupo Tan?

SPEAKER_04:

Exato, o grupo TAN é a da sigla: transformar, aplicar e notabilizar. Ele surgiu exatamente nesse processo, nesse objetivo que eu tinha - de olha, já que as pessoas estão se interessando por isso daqui, eu quero mostrar pra elas que é além de ferramenta. Ah, você tem que aprender Excel? Tem. Você tem que aprender Power BI? Muito possivelmente. A linguagem de programação, sim, a técnica é muito importante. Mas se você só saber isso, não vai adiantar nada. Então, o grupo Tele surgiu com esse objetivo de transformar não só os números, não só a parte técnica, mas em aplicações e resultados de fato para o ambiente corporativo. Então, quando eu comecei ali, né, compartilhar o conteúdo, que começou a surgir pessoas, começaram a surgir as perguntas. Você é dá aula de Excel?

SPEAKER_01:

Você lembrou, gente, eu não quero dar aula lá atrás.

SPEAKER_04:

Ah, eu falei, vixe. Já tava dando, né?

SPEAKER_02:

Mas é o lado empreendedor, né?

SPEAKER_04:

O lado ali? E aí o que eu comecei a pensar.

SPEAKER_00:

Não, eu não dou aula, não, mas eu pago. Paga.

SPEAKER_04:

Uh, gente, não é que tem uma oportunidade aqui.

SPEAKER_01:

Não é que tem a oportunidade de empreender.

SPEAKER_04:

E surgiu, assim, muito naturalmente, exatamente dessa forma. As pessoas me perguntando, você tem curso? Eu falei, não. Mas eu posso pensar nisso. E quando eu comecei a pensar em, tá, se as pessoas estão querendo um curso, tem 15 mil pessoas já aqui. E detalhe, isso em dezembro, né? Eu falei que em dezembro já tinha 15 mil. Mas em fevereiro já tinha, sei lá, 60 mil. Uau. Foi um crescimento absurdamente rápido.

SPEAKER_01:

Exponencial muito rápido.

SPEAKER_04:

Muito. Em seis meses eu já tava com 100 mil seguidores. Nossa, eu vou fazer um pouco. Então foi algo muito, muito rápido. E quando eu percebi isso, eu falei, tá, as pessoas querem um curso de Excel, mas eu não quero ensinar Excel. Eu quero ensinar além disso. Eu preciso.

SPEAKER_01:

Não só Excel, Excel é o básico, é o início, né?

SPEAKER_04:

Porque só apertar botão por apertar botão, hoje em dia, qualquer inteligência artificial é.

SPEAKER_01:

Isso que é o LGBT, já não vai fazer, né?

SPEAKER_04:

Exato, não é aí que tá, né?

SPEAKER_00:

A minha cabeça explodiu aqui, porque assim, se você quiser, sei lá, dar um curso de data storytelling e você usar o Excel como ferramenta, rola, dá pra fazer, né? Então, assim, dá pra você pegar qualquer tema e usar o Excel pra chegar num objetivo mais complexo, né?

SPEAKER_04:

Eu dou o seguinte exemplo. Quando você tá ali com a sua cozinha e você quer reformar a sua cozinha, você tá preocupado se o pedreiro vai usar martelo, maquita, ou o que quer que seja, só com essas duas ferramentas.

SPEAKER_01:

Ou alguma coisa. Não importa o resto, né?

SPEAKER_04:

Não importa a ferramenta que ele vai utilizar.

SPEAKER_01:

Pra mim tá na entregue e no prazo, possível.

SPEAKER_04:

O que importa é o resultado daquilo. É a cozinha pronta, a cozinha do jeito que você esperava. Então, eu defendo muito isso: que a ferramenta por si só, ela não pode ser o protagonista. Ela não é protagonista no ambiente de trabalho. O que importa é o resultado que aquilo tá realizando. Então, se o seu trabalho é mexer no Excel, daqui a pouco você vai ser substituído.

SPEAKER_00:

Ah, então vamos falar disso. Vamos falar disso. Já que falamos do BI, vamos falar de BI. Por isso que eu nem aprendi Excel. Eu não queria nem. Como é que fica pra você essa nova ferramenta?

SPEAKER_04:

Olha, eu vou te falar que quando começou a surgir o boom da inteligência artificial, lá por 2023, que eu venho acompanhando, que pelo menos na minha realidade foi quando começou a movimentar muito mais. Ainda era algo que eu mesma me questionei muito. Falei, até que ponto a inteligência artificial vai manter a necessidade desses outros aprendizados? Legal. E eu venho, desde então, estudando muito a aplicação de inteligência artificial. Imagina. Mas muito. Assim, ó, todos os tipos de inteligência artificial que possa entender.

SPEAKER_01:

Mas sai todo dia uma coisa nova, né, cara? O negócio é foda de acompanhar.

SPEAKER_04:

Não dá pra acompanhar a gente o que tá acontecendo. Então, eu venho estudando muito e tentando entender ali aplicações, tentando entender também o impacto disso no ambiente corporativo. E hoje eu posso dizer, assim, com uma confiança muito grande de que a inteligência artificial, ela vai substituir sim, muita gente. Quem fala que não vai substituir. Tá mentindo. Tá mentindo e tá sendo muito ingênuo. É, é lógico. Muito ingênuo. No entanto, ela vai substituir quem? Meros apertadores de botão. Aquelas pessoas que, sim, a única coisa que sabem fazer no trabalho é. Ah, gera esse relatório. Vai lá, aperta o relatório. Top. Ah, faz isso aqui, vai lá, aperta isso daqui e envia.

SPEAKER_02:

Ah, a gente conhece algumas histórias de pessoas que têm uma planilha e a vida dela depende daquela planilha.

SPEAKER_04:

Olha, essa pessoa tá. Cuidado, pessoa. Porque realmente, quando você olha pra inteligência artificial, ela não é só chat de APT, igual muita gente acha. Muita gente acha que não, inteligência artificial, é chat de PT. É fazer vídeo, é fazer foto no.

SPEAKER_02:

Deep fake.

SPEAKER_04:

Exato. Não é assim, gente. Inteligência artificial, ela tá vindo pra automatizar muita coisa. Ela tá vindo dentro das próprias ferramentas, dentro da própria Microsoft. Hoje a gente já tem funcionalidades, suplementos de inteligência artificial que corroboram pra uma automatização absurda de praticamente todos os processos no ambiente corporativo. Aí a gente se pergunta, tá, e aí? No que entra o analista nesse momento? Se a inteligência artificial tá vindo automatizando muita coisa, até que ponto a gente tem o profissional como sendo algo importante? Então, a gente tem um profissional aqui a partir do momento de que, não importa qual é a inteligência artificial, não importa o quão melhor ela seja, ela não substitui um bom profissional que saiba usar a inteligência artificial.

SPEAKER_02:

Um abraço é pra ver Deloitte, né? Sacanagem. Sacanagem aí, que perigoso.

SPEAKER_01:

Devolveu um pouquinho de dinheiro ali pra ver mais o menos. Errou só um pouquinho no relatório.

SPEAKER_02:

A gente tem que colocar.

SPEAKER_04:

Tá vendo?

SPEAKER_02:

Tivesse analista ali, ó, na lista. Não tinha dado isso. Revisando só o negócio, já tava bom, né?

SPEAKER_04:

Um simples checklist.

SPEAKER_01:

É, era básico, né, cara? E assim, a escola Tan hoje é voltada pra B2C e B2B é pra quem, cara? Ou é pra ambos.

SPEAKER_04:

Hoje a gente tem, né? A escola Tan em si, ela é pro B2C. Pra pessoa que, olha, eu preciso melhorar, preciso me desenvolver mais.

SPEAKER_01:

Que tipo de curso tem lá pra B2C? Vamos lá.

SPEAKER_04:

Nós temos desde Excel, Power BI, and o principal que eu digo é a escola TAM Completa. Por quê? A gente tem uma porção, ah, só quero entrar no Excel, beleza. Mas a escola Tan Completa hoje abrange não só as ferramentas técnicas, como Excel, Power BI, linguagem de programação, o próprio Google Sheets, a gente tem ali alguns conteúdos sobre. But a gente tem trilhas de comunicação, posicionamento, visão analítica, storytelling com dados. So, mais uma vez, não é só apertar o botão. É você entender aquilo como uma ferramenta e como utilizar.

SPEAKER_00:

Fazendo uma alegoria a isso, não é dirigir o carro no sentido de dar partida, apertar acelerador e andar. Tem quais são as regras de trânsito, tem que saber se locomover, tem que saber ler um mapa, tem que saber, enfim, uma. Fazer tudo isso ao mesmo tempo? Exatamente. E ainda mandar a mensagem.

SPEAKER_02:

Enquanto alguém tenta te cortar, enquanto é uma loucura. As outras pessoas do trânsito.

SPEAKER_00:

E aí, assim, a IA, ela ajuda pra caramba, mas, assim, tá longe de resolver, né? Exato. Que eu tenho observado demais na IA, e eu não sei se você vai concordar comigo, mas você já olhou a IA de outras pessoas? Você já deu uma espiada na IA alheia?

SPEAKER_01:

Eu defino isso, Mr. Daniel. Cara, eu defino isso que eu quero entender também.

SPEAKER_00:

Então, olha só, ela é atuária. Aliás, ela é líder do cartel atuário do Brasil.

SPEAKER_04:

Seis participantes.

SPEAKER_00:

Até, assim, teu marido é atuário também.

SPEAKER_02:

Pior que sim. Tá vendo, gente? A gente vai começar a pi no atuário então. Pra galera não saber que pode.

SPEAKER_00:

O que acontece? Inclusive, se você quiser ser atuado, você tem que pedir a bênção.

SPEAKER_01:

Vem cá, mãe.

SPEAKER_00:

O que acontece? O papo que ela tem com a IA dela é todo desse universo analítico e tal. Se ela conversar com a IA de uma outra pessoa, ela vai achar que ela IA é uma idiota. Porque assim.

SPEAKER_01:

Claro, ela tá em outro contexto.

SPEAKER_00:

É, e não traz as mesmas respostas e tal. Então, o que acontece? À medida que você vai usando a sua IA, ela vai te trazendo mais do mesmo. Ela começa a te trazer respostas que você espera que ela dê. Às vezes ela vai até aparecer contigo. Então, o que acontece? A ideia de que a IA vai ser uma revolução pra você fazer tudo de todo mundo. Não é assim que isso não funciona. Exatamente.

SPEAKER_04:

Exatamente. Inclusive, dentro da escola Trans, a gente tem um módulo que a gente fala só sobre inteligência artificial. E uma das coisas que a gente fala muito é isso. É não é, por exemplo, o chat de GPT. Gente, o chat de GPT pode ser uma benção ou o seu pior inimigo. Claro. Tudo vai da forma como você treina ele, da forma desenvolve.

SPEAKER_02:

Depois no cálculo, porque eu fiz, ele falou que estava certo. Eu joguei, deu errado. Eu perguntei, faz de novo. Ele falou, não, agora tá certo, eu joguei e tava errado.

SPEAKER_04:

Mas você sabia que inteligência artificial, de um modo geral, ela é programada pra concordar?

SPEAKER_01:

Ela vai sempre querer concordar contigo.

SPEAKER_04:

Você pode falar maior das neiras, Alice, falando, estou certa? Ela fala assim, você está maravilhoso.

SPEAKER_02:

Nossa, que ponto de criança. Modita!

SPEAKER_00:

Você sabe nunca que tá comigo e você me dá a resposta certa, mas você se sentia inteligente. Aí eu lanço, se eu não tiver ninguém é o prompt.

SPEAKER_01:

Por exemplo, eu hoje, eu confesso pra você, assim, if, cara, if no Excel, quando eu preciso dar um IF, eu confesso que eu não faço mais o IF, mas eu dou um prompt pra ela pra me dar um if pronto, que eu vou lá e só. Ih, eu confiro o IF, entendeu? Porque dá muito trabalho, cara. Esse, aquele, cara. Eu confesso que eu vou lá, faço o prompt direitinho, dou Ctrl C, Ctrl V, e confiro, deu certo o resultado. Porque tomava muito meu tempo ali fazer um if no Excel.

SPEAKER_04:

Agora eu te desafio a olhar pelo seguinte ângulo. Você consegue hoje pedir pra inteligência artificial te gerar uma fórmula IFE? Por quê? Primeiro. Eu tenho conhecimento. Você tem conhecimento.

SPEAKER_01:

É, óbvio.

SPEAKER_04:

Você sabe o momento que você tem que usar um IF dentro do Excel.

SPEAKER_01:

É isso aí.

SPEAKER_04:

Você entende as variáveis que tem ali dentro, os testes que você quer fazer. Então, pra você pedir isso pra inteligência artificial, você consegue, é mesmo.

SPEAKER_01:

Beleza? Não, é impossível. É isso que eu ia falar pra eles. Ia dar merda, cara. Se você chegasse lá, eu me faz isso. E aí eu te entrego um resultado, ó, tá ok, não tá.

SPEAKER_04:

Olha que coisa maravilhosa, testa isso daqui.

SPEAKER_01:

Eu acho que eu tinha umas parcelinhas, cara.

SPEAKER_02:

No final eu fiz na mão e foi mais rápido. Desistiu, né? Desisti dela.

SPEAKER_01:

E com relação mais assim, eu vi que tem a escola TAM e tem o grupo TAN que é pra empresas também.

unknown:

Isso.

SPEAKER_01:

Como é que é essa parada?

SPEAKER_04:

A escola, o grupo TAM, ele surgiu mais uma vez, naturalmente, sob demanda. Eu falo que hoje, o grupo TAN, que todos os nossos braços, ele surgiu completamente sob demanda. Por quê? A gente iniciou com a escola TAM só para pessoas. Só que o que começou a acontecer? Gestores. Jenny, preciso treinar a minha equipe. Preciso colocar esse treinamento pros meus analistas. Então a gente começou a receber uma demanda muito grande. Então, dentro do grupo TAN, a gente também dá tanto os treinamentos como parte de consultorias. Então, olha, eu não quero treinar agora, eu quero desenvolver um processo analítico, eu quero desenvolver um material que eu possa gerenciar aqui as minhas informações e as minhas campanhas. Então a gente também faz esse tipo de situação. Então foi tudo muito sob demanda. E a gente viu. Por isso até que eu falo muito, né? Muita gente pergunta, tá saturado o mercado de análise de dados. Eu falei, gente, o mercado, análise de dados tá começando agora.

SPEAKER_00:

Tem zitilhões de dados aí. Daqui a aluno com a 100%. Exatamente.

SPEAKER_04:

Exatamente. Então, assim, tá faltando profissionais. A verdade é muito essa. Faltam profissionais qualificados e faltam profissionais que queiram se qualificar também.

SPEAKER_01:

Eu ia te fazer essa pergunta. Como é que é, assim, primeiro o formato? Vocês têm. O curso está lá pronto, as pessoas têm uma área e sob demanda, tem os horários. Quem é a equipe? A gente falou, a gente, além de você, fundadora, como é que é o grupo TANC? Como é que funciona isso?

SPEAKER_04:

Hoje nós estamos em quase 15 pessoas.

SPEAKER_01:

Bacana.

SPEAKER_04:

E aí a gente se divide em B2B e B2C. Então, empresas e pessoa física. Legal. Dentro da parte empresarial, a gente tem, desde consultores que hoje desenvolvem os projetos. Então, eu preciso desenvolver um material gigante. Hoje já não sou mais eu que desenvolvo. Eu sou o tipo de pessoa que eu adoro entrar nos assuntos, porque eu amo o processo analítico. Então, eu quero ver o que tá acontecendo. Mas não sou mais eu que desenvolvo. A mesma coisa, treinamentos. Então, olha, eu quero um treinamento que a gente tem duas versões, né? Ou pode ser o treinamento que a gente já tem, o padrão gravado, plataforma. Que aí eles entram, tem todo o acompanhamento pro gestor ver se a pessoa tá acessando ou não, que é importantíssimo. Ou, se eles precisarem de um treinamento super personalizado, hoje a gente tem também a nossa equipe que desenvolve. Então, olha, eu gostaria de dez aulas, uma hora ao vivo, nesse formato, a gente tem um consultor que vai dar esses treinamentos personalizados de acordo com o quem precisa. Porque o que eu vejo, né, assim, de todos esses anos já, tanto treinando, desenvolvendo pessoas, uma das maiores dificuldades que as pessoas têm é a seguinte questão. E na minha área? E no meu caso, mas a minha planilha é diferente.

SPEAKER_00:

Mas eu tenho dificuldade de fazer uma contextualização.

SPEAKER_04:

Exato, sim.

SPEAKER_01:

Em geral, o problema de Excel é isso, é contextualizar, eu acho. Exato.

SPEAKER_00:

É porque, vamos lá, você começa sempre dos fundamentos. A pessoa tem que saber o que é uma célula, o que é uma coluna, o que é uma linha. E a pessoa já fica até ansiosa, né? Tá, e. E o que isso tem a ver com a minha padaria? E aqui, um rapar de ver. Ah, vamos entender aqui como é que se estrutura uma fórmula. E vamos lá. Esse é o grande problema do ensino no geral. E a Google, agora com inteligência artificial, inclusive, lançou uma nova ferramenta que o que ela faz? Ela contextualiza aquilo que você está estudando com a sua vida.

SPEAKER_02:

Eu quero ver fazer isso com o cálculo 2. Mas é pra isso. Eu quero ver fazer isso com o cálculo 2.

SPEAKER_00:

Pega lá o cálculo, pega lá o coisa. E acho que um contexto onde a pessoa consiga entender. Isso é um grande desafio.

SPEAKER_04:

Sim. É uma das coisas que as pessoas mais penam no processo de desenvolvimento. Tanto é que dentro da metodologia, transformar, aplicar e notabilizar, o transformar é justamente isso: é transformar a teoria em assuntos eficientes para o ambiente corporativo. Tanto é que assim, não adianta eu chegar aqui e falar, olha, isso aqui é uma tabela dinâmica. Pra você criar, você seleciona isso aqui, aí você clica nesse botão. Vai aparecer esse negocinho aqui, ó. Aí apareceu isso aqui, você vai arrastar. Eu estou ensinando tabela dinâmica. Agora, se eu pegar andar, olha, a tabela dinâmica é muito útil pra quando você tem informações que você precisa resumir rápido. Então é explicando o porquê daquilo. Não só o como, mas o porquê. Então, isso é algo muito importante, que as pessoas muitas vezes deixam de lado. E é por isso que muita gente tem ranço do Excel. Porque tentou uma vez.

SPEAKER_01:

E não conseguiu aplicar na realidade dele ali, né? E. É, o Gomes é um caso como. Vai passar, vai passar. Essa pergunta pro Gomes, deixa eu. Quanto tempo demora a escola tan completa pra entender?

SPEAKER_04:

Olha, a escola tan completa tem mais de 500 horas. É muita coisa.

SPEAKER_01:

É muito tempo.

SPEAKER_04:

Por quê? E aí tem também uma coisa que o pessoal sempre fala, né? Mas eu preciso assistir tudo? Claro que não. Você precisa assistir o que é mais importante de fazer.

SPEAKER_01:

E aí é sob demanda, você vai lá, e como é que. Tipo assim, tem uns testes. Explica, conta pra gente aí. Tem 500 horas, eu vou escolher meus modos, meus conteúdos, como é que funciona? Vamos lá.

SPEAKER_04:

Dentro ali, a gente tem, logo no início, o que a gente chama de metodologia TAM, que é onde eu passo exatamente o passo a passo de estudar. Então, o que eu recomendo? Eu não recomendo, por exemplo, que você abra agora a escola e fale, não, vou começar pelo Excel. Aí vê tudo Excel, depois eu vou ver Power BI. Depois eu vou ver um SQL da vida. Porque, gente, no ambiente corporativo não é essa que funciona. Não é. No ambiente corporativo você está com uma planilha.

SPEAKER_01:

Você não vai mudando de solução. Agora é só Excel. É, não, a partir de agora você cargo mudou de solução, não é assim? Exato.

SPEAKER_04:

Não é assim, no ambiente corporativo você tá aqui. Você recebeu uma planilha. Aí você precisa colocar essa planilha num Power BI. Aí você vai precisar acessar um sistema que a linguagem é SQL. Aí daqui a pouco você vai entrar numa reunião e você precisa saber se comunicar. É, lógico. Então o ambiente corporativo, ele é vivo, é um constante apagando incêndio. A verdade é essa. Então, qual que é a melhor forma de você se desenvolver? É você indo no que mais tá te doendo hoje. Hoje o que mais tá doendo, ah, eu não tô sabendo me comunicar. Então, putz, trilha de comunicação.

SPEAKER_01:

Bacana, tem trilha também de soft skill lá.

SPEAKER_04:

Tem. Comunicação, posicionamento, apresentações como um todo, desenvolvimento de visão analítica e várias outras. Então o objetivo é justamente esse, é fazer com que um profissional entenda que o Excel é incrível? É, o Power BI ele é incrível? É. Precisa aprender? Precisa. But se você só aprender isso, você vai continuar no mesmo lugar. É a mesma coisa. Não adianta você criar um material incrível se você não souber vender aquilo. O profissional é um vendedor do seu próprio trabalho. Então ele precisa fazer com que outras pessoas vejam que o trabalho que ele tá fazendo é relevante.

SPEAKER_00:

Legal. E a forma como você aprende, ela traz resultados completamente diferentes.

SPEAKER_03:

Exatamente.

SPEAKER_00:

Eu tava vendo um documentário, as pessoas estão comentando sobre exemplos matemáticos. Assim, ah, por que um milionário paga uma fortuna pra uma criança ir pra um colégio especial e tal? Aí a pessoa tá falando assim, olha, o exemplo que essa criança recebe na escola comum é, olha, se tem duas maçãs, cortou uma quanto você. Nessa escola de milionários, é, olha, você tem duas empresas, entendeu? Você teve uma baixa de tantos funcionários e tal, tal, tal. Todo o contexto muda, a mentalidade muda, toda a forma como você desenvolve o conhecimento é diferente.

SPEAKER_02:

Seu pai.

SPEAKER_00:

Você vai fazer o seu pedido. Exatamente.

SPEAKER_04:

Seu pai faleceu, ficaram dois irmãos. Como você divide?

SPEAKER_01:

É por tudo.

SPEAKER_00:

E o mindset, cara, ele afeta a fé. Não tem jeito, né, cara?

SPEAKER_01:

Não tem inevitável. Exatamente. Quantos estudantes, alunos, vocês já impactaram hoje? Não sei se você quer divulgar esse número, vocês divulgam.

SPEAKER_04:

No meu Instagram tá 15 mil, mas a gente tá quase batendo 20.

SPEAKER_01:

Sério? Já muita gente, cara.

SPEAKER_04:

É muita gente. Já foram mais de 200 empresas que a gente trabalhou diretamente. Fora as que são impactadas pelo Zé.

SPEAKER_01:

O Grupo Tan virou desde pós-pandemia seu full time ali, se dedica somente a isso. Legal demais, cara.

SPEAKER_04:

Desde 2021, tô 100% com o grupo TAM.

SPEAKER_01:

E me conta uma coisa. Como é que foi? Porque essa pergunta é que muita gente do outro lado deve estar. Como é que foi sair ali da carreira de corporação executiva e tal, de empresas gigantes, como você estava, pra entender no Brasil, que a gente sabe que não é fácil.

SPEAKER_04:

Uma loucura.

SPEAKER_01:

Vamos lá, me conta aí, porque eu tenho certeza que é uma gente, como é que ela fez isso? Tá lá, e aí? Conta como é que foi essa experiência?

SPEAKER_04:

Eu nunca quis empreender. Nunca foi o meu sonho. Eu até brinco que quando eu trabalhava na São América, na última empresa, tem até uma gerente que ela vive comentando isso pra mim, que a gente ainda tem contato, que ela fala assim, nossa, eu lembro que ela era novinha, eu devia ter 20, 21 anos. Ela fala assim, eu só vou sair daqui quando for diretora. E eu, de fato, eu falava isso. Eu falei, só saio daqui quando tiver no cargo de diretora. Porque eu sempre tive muito claro pra mim.

SPEAKER_01:

Você ia fazer.

SPEAKER_04:

Que eu ia seguir carreira corporativa.

SPEAKER_01:

Corporativa. E muita gente tem medo, às vezes tem vontade de empreender, mas tem medo. Por isso que eu tô te fazendo essa pergunta. E como é que foi pra você? E assim, no meio de uma pandemia.

SPEAKER_04:

Exato. Eu acho que, na verdade, eu acho que o processo da pandemia, para mim, foi positivo no sentido da empresa. Legal. Por quê? Justamente por estar em pandemia, eu tive um pouco mais de tempo de entender o que eu tava fazendo. Então, como nunca foi um sonho meu, eu nunca tinha cogitado, eu não sabia nem por onde começar. Era um negócio, tipo, tá, e aí? Eu preciso fazer um treinamento? O que eu faço?

SPEAKER_02:

Quais são os primeiros passos, né?

SPEAKER_04:

Quais as primeiras passas? Onde eu vendo isso? Como que eu faço pra fazer suporte de aluno? Então eu não sabia nada, eu não sabia nada contábil, então, de empresa, nossa, menos ainda. Então, o que eu fiz foi muito de, tá, se eu vou fazer isso, eu vou fazer bem feito. Então eu sempre tive muita noção de que eu não ia sair fazendo qualquer coisa.

SPEAKER_03:

Claro.

SPEAKER_04:

De qualquer jeito. Porque senão, a chance daquilo dar errado depois era muito grande. Então eu fui no processo mais demorado. Ou melhor, no processo mais rápido, porém que custava mais. Então eu fui, contratei contadora pra me explicar o que eu ia precisar fazer. Falei, e aí? Eu preciso abrir uma empresa. Eu preciso? Pode ser CPF? Pode não ser, eu não sabia. Como que eu me to nota? Eu não sabia nada. Então eu fui realmente assim, entendendo. Fui buscando por mentors who pudessem me accompanhando in this process. So I was very clear that I appreciate it so demoraria much more time. But I precisava ter um accompaniment. So I think. So I'm gonna do it of gesture. I tive a cabeça CLT. So the process for me to do this was just this was viral a chave, because it's a chave completely different.

SPEAKER_01:

Completely. And other perfect, if you don't quiser respond, but I think pergunt, muita gente pode estar perguntando do outro lado. Em quanto tempo depois que você começou a empreender, você fez o switch e falou assim, pô, é o payoff de CLT pra empreendedora já tá valendo a pena financeiramente?

SPEAKER_04:

Olha, a primeira vez que eu abri o treinamento, que, né, como eu falei, eu comecei, eu peguei de janeiro, assim, e eu tava de periférias. Gravei.

SPEAKER_01:

Você abre perpétuo ou você dá abre por turmas, assim, como é que lá atrás?

SPEAKER_04:

Antes eu abria por turmas, agora ele já é aberto perpétuo.

SPEAKER_01:

Vocês em sete ali, colocava aquele método de lançamento.

SPEAKER_04:

Nossa, eu. Gente, olha, o primeiro lançamento, a abertura que eu fiz foi completamente amador. Completamente. Porque, de novo, eu não sabia nada. Eu simplesmente falava, pessoal, eu vou abrir tal dia. Ó, tal dia vai abrir, hein? E aí no dia eu abri uma live no Instagram mesmo. Porque não tinha, o YouTube não tinha nada na época.

SPEAKER_03:

Ok.

SPEAKER_04:

Eu abri ali no próprio Instagram. Eu falei, olha, pessoal, abrimos, é assim, assim, assim, assim, assim, assim, beleza. E aí, um monte de gente entrou. Gente do céu, o que tá acontecendo? E aí foi mais, acho que foi o segundo grande boom que me deu, que falou, cara. É muita gente.

SPEAKER_01:

A demanda é grande.

SPEAKER_04:

A demanda foi muito grande. E nesse primeiro lançamento já fazia total sentido que eu acabou, vou ficar só na empresa aqui. Vou advestir.

SPEAKER_01:

Então, lançando lá em cima.

SPEAKER_04:

Já. Só que aí entra o meu lado, ó, o meu lado atuário. Probabilidades, a estatística.

SPEAKER_00:

Só um pico no grau. É, exato.

SPEAKER_01:

Você vai fazer algumas possibilidades.

SPEAKER_04:

Tá, vem aí, será que isso aqui vai continuar?

SPEAKER_01:

Mas todos os lançamentos, será que serão assim? Exato. Você não faz um lançamento por semana. É lógica a coisa.

SPEAKER_04:

Tem isso também. Então foi até algo que de 2023 pra cá - que mexeu muito e falei, não, eu detesto lançamento.

SPEAKER_01:

Aí você deixou perpétuo o negócio.

SPEAKER_04:

Foi. E aí foi quando a gente reestruturou toda a empresa e falou: não, não dá. É um processo muito moído, muito. É muito energia queimada. É muita energia, assim, não era algo que eu queria como negócio. Então foi quando eu comecei a entender qual é o modelo de negócio que eu quero seguir. Eu quero que a empresa seja assim. Não, eu quero que tenha um modelo muito mais estruturado, muito mais eficiente.

SPEAKER_03:

Legal.

SPEAKER_04:

Mas eu lembro que eu esperei um ano. Parece muito tempo. Ou parece pouco tempo, mas na época foi. Eu sentia como se fosse muito tempo.

SPEAKER_01:

Um ano você ficou meio a meio, vamos dizer.

SPEAKER_04:

Meio a meio. Então era do tipo, eu entrava, começava a trabalhar oito e aí parava de trabalhar, sei lá, nove da noite porque eu trabalhava para caramba também. Só tem nove no país, você não trabalhava, não tem jeito.

SPEAKER_01:

Mano, ia ficar super reprimido. Seguro pra parar, né? Gente, é muita gente dependendo de vocês. Exato. Acho que você é foda.

SPEAKER_04:

Era loucura?

SPEAKER_01:

É loucura, sabe?

SPEAKER_04:

E aí eu parava às nove e ia, sei lá, até duas da manhã, três da manhã. Todos os dias. Todos os dias.

SPEAKER_00:

Inclusive, a gente já falou várias vezes aqui, mas vamos citar um endereço no Instagram, Jennifer Holly. É isso aí, Jennifer. Eu sigo desde agosto e assim, caí lá justamente por causa do approach de MPI, de dados, essa coisa que você traz. E assim, faz muito sentido, entendeu? E é bacana ver a forma como você construiu tudo isso. Então, é importante deixar os endereços aqui, né? E como é que as pessoas entram pro TAN.

SPEAKER_04:

Dentro do meu Instagram, Jennifer R. Holly. Jennifer Holly.

SPEAKER_03:

Ok, Jennifer Holly.

SPEAKER_04:

A gente tem lá o link, e lá a gente tem todas as informações sobre tanto. Ah, eu só quero o Excel agora. Então, tanto sobre Excel, Power BI como a escola TAN Completa. Que como eu falei, é o meu queridinho, não só por conta da estrutura, mas porque é o que realmente vai comportar o transformar o profissional em um profissional completo pro mercado. Então, tanto ali dentro a gente já tem, ou tem o link também da nossa equipe, se você quiser conversar com alguém, falar, ah, eu quero entender melhor. Lá a gente tem um. Tem o WhatsApp certinho pra conversar.

SPEAKER_01:

Então, antes da gente ir para as considerações finais, conta pra gente aí qual é a sua visão pro mercado de dados, como a gente falou um pouco de IA com relação à IA. Daqui pra frente, como você vê esse mercado nos próximos três anos, cinco anos, porque você tá se dando pra caramba, tá evoluindo uma velocidade da luz. Como é que você vê esse mercado nos próximos anos?

SPEAKER_04:

Olha, eu vejo que os próximos anos eles vão tornar o mercado, por enquanto, tá tudo muito uovo, né? Tudo muita coisa ao mesmo tempo. E eu sinto que nos próximos anos o mercado vai amadurecer muito mais. Não só em ferramentas, mas na utilização no ambiente corporativo. Porque hoje, se a gente for olhar, fora do ambiente corporativo, é muita coisa acontecendo ao mesmo tempo. Só que, sinceramente, no dia a dia mesmo, são poucas as inteligências artificiais que já estão sendo usadas.

SPEAKER_01:

Na prática.

SPEAKER_04:

Porque as empresas ainda não modelaram, não avaliaram via compliance, por exemplo.

SPEAKER_01:

Não sabem como vão usar aquilo que eu acho que não.

SPEAKER_04:

Não sabem como vão usar, qual é o nível de risco de vazamento de formações. Então, as empresas mesmo, elas ainda têm tido muita restrição pra utilizar inteligências artificiais. Então o que eu tenho percebido é que.

SPEAKER_00:

É falta de informação mesmo. Exato. Não é só resistência, não. Às vezes o cara quer, mas ele não sabe como.

SPEAKER_04:

Não sabe como, não tem ali por onde começar.

SPEAKER_00:

Eu tenho feito algumas palestras aí no Brasil afora, e uma coisa que eu tenho perguntado é: daqui, quantas pessoas sabem, têm certeza, que precisam de inteligência artificial nas suas empresas? Todo mundo levanta a mão. Ninguém sabe por quê. Eu pergunto como? Como? Como que você quer usar? Quem sabe como? Ninguém sabe como. Fazer pergunta no chat de GPT?

SPEAKER_02:

Vamos usar porque tem que usar. Exatamente.

SPEAKER_01:

Exatamente. Galera, acho que o papo tá bom, a gente pode ficar aqui o resto do dia, mas acho que nós chegamos naquela hora, né, Mr. Antes? Como é que é que funciona?

SPEAKER_00:

Jennifer, o microfone está em suas mãos para as suas considerações finais. Fica à vontade, pode deixar aí jabá. Mensagem motivacional, linda.

SPEAKER_01:

Fala lá pra nossa galera lá, que eu tenho certeza que muita gente tá curiosa aí, né?

SPEAKER_00:

Um abraço pros atuários brasileiros. Seis atuários do Brasil.

SPEAKER_04:

Tamo junto.

SPEAKER_00:

Beijo pra aquela fofura que você tem em casa também, que no futuro ela vai assistir isso.

SPEAKER_04:

Vai, Madazinha, te amo.

SPEAKER_02:

Vai ser a mais atuária também? Muito atualmente. Olha, olha.

SPEAKER_04:

A chance é grande. Ela vai seguir no tempo. Estatística vai fazer. Estatísticamente. Clara, entendeu?

SPEAKER_01:

Estatisticamente a chance é bem grande. Sensacional, vai lá.

SPEAKER_04:

Mas ó, se tem uma coisa que eu gostaria de deixar e que eu acho que faz muito sentido é se você tá no ambiente corporativo, é importante que a gente pense cada vez mais em como sair da mesmice, como sair do mais do mesmo, como se tornar um promocional de fato diferente e diferenciado no ambiente corporativo. Excel é importante completamente, Power BI é importante, mas precisa ir além. Precisa entender as soft skills, precisa entender o que o mercado tem buscando. Tem buscado cada vez mais. Então, quanto antes você pegar essa frente, mais rápido você vai se destacar. Por que aquilo? A gente ouve muito sobre nossa, precisa saber isso, precisa fazer isso daqui. But no ambiente corporativo, as pessoas não têm feito muito. O ambiente corporativo mesmo, a gente tá muito mais apagando incêndio do que qualquer outra coisa. Então, qualquer mínima estratégia que a gente tem, você já consegue se destacar absurdamente. Então eu vejo que nunca existiu um momento tão bom pra se destacar no ambiente corporativo como agora. E quanto antes pegar essa frente, melhor. Então, se quiser, estou aí pra te ajudar nesse processo. Lá no Instagram a gente tem todos os links, o link da equipe também pra conversar. Fiquem super à vontade. E é isso. Mercado de dados.

SPEAKER_01:

Sensacional. E quem ainda não conseguiu pegar, tá o link que tá na descrição do episódio, vai estar o link do Instagram dela, vai estar todos os links pra você poder seguir. Jennifer, muitíssimo obrigado aqui pelo excelente papo.

SPEAKER_04:

Eu que agradeço, pessoal.

SPEAKER_01:

Com certeza. Eu acho que o Gomes vai ter que entrar na escola pra ver se faz o que pode dizer, mas é. Bora lá. O papo com mais novidades. Entendeu? Descobri faculdade nova, cargo novo. Entendeu? E aí descobriu que você tem que fazer uma escola pra você aprender algumas coisas de Excel, enfim, mas enfim. Ainda não sabe fazer o Proc V. Bateu bagulho. Ai, ai, bocado. Tá vendo? E o microfone tá sempre aberto aqui pra gente bater o papo. O papo foi bem bacana, gente. Que legal.

SPEAKER_04:

Foi um prazer. Muito obrigada. Foi muito bacana aqui. Tamo junto.

SPEAKER_01:

É isso aí. Valeu, galera.

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Dyogo Junqueira

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Gomes

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Mr Anderson

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