Baptiste Bouvier, CEO e cofundador da Daptic – Série de entrevistas

Baptiste Bouvier é CEO e cofundador da Daptic, onde trabalha para conectar inteligência regulatória e desenvolvimento de produtos. Formado em ciência da computação e engenharia pelo MIT, sua experiência abrange pesquisa em IA e sistemas autônomos no MIT CSAIL, IA aplicada à saúde na Babylon Health, pesquisa quantitativa na J.P. Morgan, engenharia de realidade aumentada e virtual na Meta e consultoria na McKinsey. Seu trabalho se concentra em ajudar fabricantes a traduzir requisitos regulatórios complexos em decisões práticas de engenharia.

Daptic oferece uma plataforma de conformidade de produtos baseada em IA que conecta mudanças regulatórias, interpretação e requisitos de produtos ao longo de todo o ciclo de vida do produto. Seu software ajuda especialistas em regulamentação, engenheiros e equipes de produto a monitorar requisitos globais, avaliar seu impacto e incorporá-los aos fluxos de desenvolvimento, com rastreabilidade das fontes e supervisão humana. Nesta entrevista, Bouvier aborda inteligência regulatória, IA física, restrições de projeto legíveis por máquina e a transição para a Gestão Contínua do Ciclo de Vida da Conformidade de Produtos.

Sua carreira o levou da pesquisa em IA e sistemas autônomos no MIT CSAIL à IA aplicada à saúde na Babylon Health, passando pela pesquisa quantitativa na J.P. Morgan, pela engenharia de realidade aumentada e virtual na Meta e pela consultoria na McKinsey. De que forma essas experiências influenciaram sua decisão de cofundar a Daptic, e o que o convenceu de que a IA poderia transformar fundamentalmente a inteligência regulatória?

O que realmente me chamou a atenção foi perceber o quanto o desenvolvimento de produtos é moldado pela regulamentação e como havia pouco software disponível para dar suporte a esse trabalho.

Minha formação é principalmente em ciência da computação, com alguns estudos em engenharia mecânica, e, antes de fundar a Daptic, passei por diversos ambientes técnicos. Foi na McKinsey, porém, que pude observar mais de perto como grandes empresas desenvolvem produtos físicos e como a regulamentação pode tornar esse processo mais lento.

Vi empresas extremamente sofisticadas gerenciarem uma etapa crucial do desenvolvimento de produtos com documentos, planilhas, e-mails e conversas entre muitas equipes diferentes. Uma regulamentação pode começar como um texto jurídico publicado por um governo, mas, em algum momento, alguém precisa traduzi-la em um requisito específico de engenharia que altere a forma como um produto é projetado.

Foi essa lacuna entre regulamentação e engenharia que me interessou. Havia um enorme volume de conhecimento especializado envolvido, mas pouquíssima infraestrutura para conectar esse trabalho. Consideramos essa categoria mais ampla como Gestão do Ciclo de Vida da Conformidade de Produtos. Trata-se de conectar mudanças regulatórias, interpretação e requisitos de produtos às decisões tomadas pelas equipes ao longo do desenvolvimento e de toda a vida útil do produto.

A IA muda o que é possível porque consegue trabalhar simultaneamente com grandes volumes de materiais regulatórios, informações sobre produtos e conhecimento organizacional. Isso nos dá a oportunidade de criar uma infraestrutura para um fluxo de trabalho que, historicamente, dependeu de uma enorme quantidade de esforço manual. Essa foi, de fato, a base da Daptic.

Engenheiros de produto em setores como o automotivo, aeroespacial, de defesa, de dispositivos médicos e de robótica podem se deparar com milhares de regulamentações em constante evolução. Em que a IA oferece a maior vantagem para transformar esse enorme conjunto de informações regulatórias em algo que os engenheiros possam realmente usar durante o desenvolvimento de produtos?

A maior vantagem é a capacidade de manter uma conexão entre o que acontece na regulamentação e o que acontece com o produto.

Imagine que você esteja desenvolvendo um produto físico complexo que, mais adiante, será vendido em 30 ou 40 mercados geográficos diferentes. É preciso entender quais regulamentações se aplicam, acompanhar como elas mudam, determinar quais mudanças afetam o produto e traduzir os requisitos pertinentes em decisões de engenharia.

A IA pode monitorar continuamente o ambiente regulatório e reduzir o volume de informações que uma equipe precisa avaliar. Se um requisito mudar, o sistema pode ajudar a identificar quais produtos, componentes ou decisões de engenharia podem ser afetados e levar o contexto pertinente às pessoas que precisam dele.

A oportunidade mais interessante está no que acontece quando esse contexto regulatório passa a fazer parte do próprio fluxo de trabalho de engenharia. Ao tomar uma decisão de projeto, um engenheiro deveria poder entender rapidamente os requisitos associados a ela, sem precisar pesquisar manualmente entre diferentes jurisdições, normas e áreas regulatórias.

As regulamentações mudam, e os produtos também. O verdadeiro valor está em manter esses dois sistemas conectados para que as equipes possam entender as implicações enquanto ainda têm tempo de tomar uma decisão de engenharia diferente. Essa conexão contínua é uma parte essencial da Gestão do Ciclo de Vida da Conformidade de Produtos.

A conformidade regulatória é uma aplicação de IA particularmente crítica, na qual deixar passar um requisito ou gerar uma interpretação incorreta pode ter consequências graves. Como a Daptic aborda a precisão, a explicabilidade e a supervisão humana ao aplicar IA à inteligência regulatória?

A confiança é fundamental nessa área.

As decisões regulatórias exigem um alto grau de confiança, por isso a rastreabilidade precisa estar incorporada ao fluxo de trabalho. As equipes precisam poder verificar a origem das informações, consultar os materiais-fonte e entender como se chegou a determinada interpretação.

A experiência humana continua sendo extremamente importante, pois os regulamentos contêm ambiguidades. Um regulamento pode fornecer muitas informações, mas sua aplicação a um produto específico muitas vezes exige contexto, experiência e discernimento. Especialistas diferentes também podem chegar a interpretações distintas do mesmo requisito.

Nossa abordagem consiste em usar a IA para apoiar essa experiência. A IA pode encontrar e estruturar informações, relacioná-las ao contexto do produto pertinente e preservar o raciocínio desenvolvido até então. Engenheiros e profissionais de assuntos regulatórios continuam participando do processo e podem revisar, aperfeiçoar e contribuir com sua própria experiência.

Isso também gera algo valioso para a organização ao longo do tempo. O raciocínio por trás de uma decisão regulatória se transforma em conhecimento institucional, que pode ser consultado e ampliado, em vez de ficar restrito a uma conversa por e-mail ou a uma única pessoa. Para que a Gestão do Ciclo de Vida da Conformidade de Produtos funcione em larga escala, esse contexto e o discernimento especializado precisam ser preservados entre equipes, produtos e ciclos de desenvolvimento.

A IA física está avançando rapidamente, saindo de ambientes industriais controlados para chegar a produtos que poderiam funcionar em residências e espaços públicos. À medida que robôs humanoides e sistemas como cães robóticos se tornam mais capazes, quais desafios regulatórios você acredita que serão os maiores obstáculos à adoção em larga escala pelos consumidores?

A IA física está reunindo áreas regulatórias que, historicamente, podiam ser tratadas de forma muito mais independente.

Considere um robô humanoide que opere em uma residência ou em um ambiente público. O mesmo produto pode envolver segurança física, sistemas elétricos, baterias, comunicações sem fio, cibersegurança, privacidade e comportamento autônomo. Dependendo do que esse robô faz, também podem entrar em jogo requisitos adicionais relacionados a máquinas, transporte, uso médico ou outras atividades regulamentadas.

O que torna essa questão particularmente interessante é que esses produtos são cada vez mais definidos por software. Um produto físico pode sofrer mudanças substanciais por meio de software mesmo depois de já ter sido vendido. Uma nova capacidade ou um novo comportamento introduzido por uma atualização pode alterar as considerações regulatórias associadas a esse produto.

Isso significa que as empresas precisam considerar a regulamentação ao longo de todo o ciclo de vida do produto, e não apenas em um único momento antes do lançamento. Essa mudança da conformidade avaliada em um momento específico para a Gestão Contínua do Ciclo de Vida da Conformidade de Produtos é especialmente importante para produtos cujas capacidades podem evoluir depois que chegam ao mercado.

Há também uma dimensão global. Diferentes jurisdições estão desenvolvendo regras para essas tecnologias em ritmos distintos e, muitas vezes, partindo de pontos diferentes.

Para as empresas que desenvolvem produtos de IA física, a estratégia regulatória está se tornando cada vez mais parte da estratégia de produto. Decisões sobre sensores, autonomia, coleta de dados, materiais, conectividade e comportamento do produto podem influenciar onde ele pode ser implementado, como precisa ser testado e quais requisitos deve atender. Essas relações precisam ser compreendidas enquanto o produto ainda está sendo projetado.

Hoje, a conformidade costuma ser tratada como algo que acontece perto do fim do desenvolvimento de um produto. O que muda quando os requisitos regulatórios passam a servir de base para a engenharia e o projeto do produto desde o início?

Isso oferece aos engenheiros um espaço de soluções muito mais amplo.

Há uma analogia útil na engenharia: o projeto voltado à manufaturabilidade. É possível projetar algo em CAD que pareça perfeitamente viável e, depois, descobrir que fabricá-lo em larga escala exige uma abordagem completamente diferente. O setor desenvolveu ferramentas e metodologias que incorporaram mais cedo as informações sobre manufaturabilidade ao processo de projeto, para que os engenheiros pudessem levar essas restrições em conta enquanto ainda tinham flexibilidade.

Os requisitos regulatórios podem seguir o mesmo caminho.

Se compreenderem as restrições regulatórias durante o projeto, os engenheiros poderão avaliar diferentes arquiteturas, materiais, componentes e comportamentos do produto com muito mais contexto. Também poderão entender como uma decisão pode afetar os testes, a certificação ou o acesso ao mercado antes de investir meses de trabalho de desenvolvimento nela.

Isso pode ter um impacto significativo no prazo e no custo do desenvolvimento. Mais importante ainda, transforma a regulamentação em um elemento que orienta o processo de engenharia, em vez de uma informação que chega depois que muitas das decisões importantes sobre o produto já foram tomadas. Essa é uma das mudanças fundamentais por trás da Gestão do Ciclo de Vida da Conformidade de Produtos: a inteligência regulatória passa a fazer parte do desenvolvimento do produto, em vez de ser apenas uma etapa que ele precisa superar mais tarde.

Será que, no futuro, os regulamentos poderão se tornar restrições de projeto quase legíveis por máquina, permitindo que sistemas de IA alertem os engenheiros em tempo real quando um componente, material, recurso de software ou comportamento do produto proposto puder violar os requisitos de um mercado específico? Quão perto estamos desse tipo de fluxo de trabalho?

Estamos avançando nessa direção, mas o principal não é simplesmente tornar os regulamentos legíveis por máquinas. É traduzir a linguagem regulatória em restrições que façam sentido no contexto de um produto específico.

Em geral, os regulamentos não são redigidos como especificações de engenharia. São elaborados por governos e organismos de normalização para pessoas, e há várias camadas de interpretação entre o texto regulatório e a restrição técnica de que um engenheiro realmente precisa.

A IA nos oferece ferramentas muito melhores para conectar essas camadas. Um sistema pode compreender os requisitos regulatórios, as interpretações oficiais e o contexto do produto em desenvolvimento. Quando um engenheiro altera um material, um componente, um recurso de software ou o comportamento de um produto, o sistema pode indicar os requisitos que talvez sejam afetados e explicar a relação entre eles.

O contexto do produto é o aspecto mais importante. A mesma linguagem regulatória pode ter implicações muito diferentes, dependendo do produto, do mercado, do componente ou do uso pretendido.

Já estamos avançando em alguns aspectos desse fluxo de trabalho. Para integrar profundamente o retorno sobre questões regulatórias aos ambientes de engenharia, são necessários um contexto estruturado do produto e conexões confiáveis entre a linguagem regulatória, as interpretações internas e os requisitos técnicos. A IA acelerou nossa capacidade de criar essas conexões.

Com o tempo, espero que o retorno sobre questões regulatórias se integre muito mais às ferramentas que os engenheiros já usam, assim como outras restrições de engenharia passaram a estar mais próximas do momento em que as decisões de projeto são tomadas.

Fabricantes globais precisam cumprir com frequência regras diferentes e, às vezes, conflitantes em dezenas de jurisdições. Como a IA pode ajudar as equipes de engenharia a determinar não apenas quais regulamentos se aplicam, mas também como uma decisão de projeto em um mercado pode afetar o produto globalmente?

É nesse ponto que combinar inteligência regulatória com o contexto do produto se torna muito poderoso.

Em geral, os fabricantes querem maximizar a padronização entre mercados, pois manter muitas versões diferentes do mesmo produto aumenta significativamente os custos e a complexidade. Ao mesmo tempo, os requisitos variam conforme a jurisdição e, por isso, há casos em que é preciso alterar o produto.

A IA pode ajudar as equipes a mapear essas relações de forma muito mais sistemática. Se você estiver avaliando um determinado material, componente ou recurso, poderá analisar os mercados em que o produto será vendido e compreender os requisitos relevantes em cada um deles.

Isso permite que as equipes de engenharia identifiquem muito antes as implicações globais de uma decisão de projeto. Uma opção pode funcionar em 25 mercados, mas gerar requisitos adicionais em cinco. A equipe pode então decidir se altera o projeto global, cria uma variante regional ou faz uma concessão diferente.

Os fabricantes já tomam essas decisões hoje. A oportunidade está em oferecer às pessoas uma visibilidade muito melhor de como a regulamentação se relaciona com o produto, para que essas concessões possam ser avaliadas mais cedo e com mais contexto.

A inteligência regulatória envolve mais do que acompanhar leis já promulgadas. Como a IA pode identificar sinais antecipados em projetos de regras, debates governamentais, organismos de normalização, ações de fiscalização e outras fontes, para que as empresas possam prever requisitos antes que eles afetem o lançamento de um produto?

O monitoramento prospectivo se torna especialmente importante quando os ciclos de desenvolvimento de produtos duram anos.

Para um fabricante, entender o que mudou ontem é apenas parte do cenário. As equipes também precisam saber o que pode mudar enquanto um produto está sendo projetado, testado e preparado para o lançamento.

Há muitos sinais possíveis. Os governos publicam propostas de regras e documentos de consulta pública. Os organismos de normalização discutem mudanças. Os órgãos reguladores emitem orientações e adotam medidas de fiscalização. Em conjunto, essas fontes podem indicar de forma útil para onde os requisitos estão caminhando.

A escala é considerável. Um fabricante global pode precisar monitorar fontes em dezenas de jurisdições, idiomas e áreas regulatórias e, em seguida, determinar quais desenvolvimentos são realmente relevantes para seus produtos.

A IA pode monitorar continuamente essas fontes, identificar desenvolvimentos potencialmente relevantes e relacioná-los a produtos, componentes ou áreas específicas da empresa. Isso permite que os especialistas em regulamentação dediquem mais tempo à avaliação dos desenvolvimentos que poderiam afetar significativamente o roteiro de produtos.

Quanto mais cedo esse contexto chegar à equipe de produto, maior será a flexibilidade da empresa. Se um requisito provavelmente mudar daqui a dois anos e o próximo produto tiver lançamento previsto para daqui a 18 meses, isso poderá se tornar uma decisão de planejamento de produto já hoje.

À medida que os agentes de IA se integram mais profundamente aos fluxos de trabalho de engenharia, poderemos ver, no futuro, agentes especializados em conformidade trabalhando ao lado de engenheiros, gerentes de produto e outros sistemas de IA durante todo o ciclo de vida do produto? Como seria essa arquitetura na prática?

Sim, e acho que o principal é que esses sistemas precisam monitorar os dois lados da equação. A regulamentação muda, mas o produto também.

Poderia haver agentes especializados monitorando continuamente os desdobramentos regulatórios e determinando quais mudanças são relevantes para um determinado portfólio de produtos. Outros agentes poderiam ajudar a traduzir esses requisitos em implicações para a engenharia.

Ao mesmo tempo, os agentes poderiam monitorar mudanças no próprio produto. Uma equipe poderia alterar um material, atualizar o software, trocar de fornecedor, modificar um componente ou introduzir uma nova funcionalidade no produto. Qualquer uma dessas decisões pode mudar os requisitos aplicáveis ou a forma como um requisito existente deve ser interpretado.

Esses sistemas precisam compartilhar o contexto. Um agente regulatório precisa entender o produto. Um agente de engenharia precisa ter acesso às restrições regulatórias pertinentes. Ambos precisam acessar as decisões e interpretações anteriores da organização.

O julgamento humano continua sendo uma parte importante dessa arquitetura. Quando um agente se depara com ambiguidades, requisitos conflitantes ou uma decisão com consequências significativas, o especialista adequado deve poder analisar as fontes subjacentes, contribuir com uma interpretação e preservar esse raciocínio para o restante da organização.

Vejo a arquitetura se transformando em uma rede de sistemas especializados e especialistas que trabalham com base em um entendimento compartilhado do produto. No caso dos produtos físicos, isso é especialmente poderoso, porque uma única decisão de engenharia pode ter consequências em etapas posteriores da fabricação, da segurança, da certificação, da regulamentação e do acesso ao mercado. Em muitos aspectos, essa infraestrutura compartilhada pode se tornar a Gestão do Ciclo de Vida da Conformidade de Produtos: um sistema para coordenar inteligência regulatória, contexto do produto, IA e conhecimento especializado humano ao longo de todo o ciclo de vida.

Olhando para os próximos cinco a dez anos, à medida que a IA física, as máquinas autônomas e os produtos cada vez mais definidos por software se tornarem comuns, como você espera que evolua a relação entre engenharia, IA e regulamentação, e que papel você vê a Daptic desempenhando nesse ecossistema?

Espero que a inteligência regulatória se torne um insumo padrão no projeto de produtos físicos.

Vimos isso acontecer em outras áreas da engenharia. Informações que antes faziam parte de um processo separado acabam sendo incorporadas ao trabalho dos engenheiros e ficam disponíveis no momento em que uma decisão está sendo tomada. O projeto voltado à manufaturabilidade é um bom exemplo.

A regulamentação está avançando nessa direção porque a IA nos oferece uma maneira de lidar com a escala e a complexidade envolvidas e de conectar os requisitos regulatórios a produtos e decisões de engenharia específicos.

Isso se torna cada vez mais importante à medida que os produtos ficam mais autônomos e definidos por software. Uma atualização de software pode mudar o comportamento de um produto físico após seu lançamento. Um fornecedor ou componente pode mudar. Uma nova funcionalidade pode alterar quais requisitos são pertinentes. Ao mesmo tempo, as regulamentações e normas continuam evoluindo nos diferentes mercados.

O produto está mudando, e o ambiente regulatório também. As empresas precisam de uma infraestrutura capaz de conectar continuamente os dois.

É nessa direção que estamos desenvolvendo a Daptic. Queremos que a inteligência regulatória se torne parte da infraestrutura de desenvolvimento de produtos, dando aos engenheiros visibilidade sobre as implicações regulatórias enquanto ainda têm flexibilidade de projeto e oferecendo aos especialistas em regulamentação uma maneira de aplicar seus conhecimentos em organizações muito maiores.

Em última análise, vemos a Gestão do Ciclo de Vida da Conformidade de Produtos se tornando uma parte central dessa infraestrutura. O objetivo é conectar regulamentação e engenharia ao longo de todo o ciclo de vida do produto, para que as empresas possam tomar decisões melhores sobre seus produtos, preservar conhecimentos institucionais essenciais e levar inovações físicas ao mercado mais rapidamente.

Obrigado pela ótima entrevista. Leitores que queiram saber mais sobre inteligência regulatória baseada em IA e gestão do ciclo de vida da conformidade de produtos podem visitar a Daptic.