Entrevistas
Oana Jinga, cofundadora, diretora comercial e de produto da Dexory – Série de entrevistas
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Oana Jinga, cofundadora e diretora comercial e de produto da Dexory, é uma líder experiente em tecnologia e negócios, com atuação que abrange robótica, tecnologia de varejo, parcerias estratégicas e desenvolvimento de produtos. Ela cofundou a empresa originalmente conhecida como BotsAndUs em 2015, atuando como diretora comercial antes de assumir seu cargo atual de liderança na Dexory. Paralelamente à construção da companhia, Jinga passou mais de seis anos no Google, onde liderou parcerias de varejo no Reino Unido e, posteriormente, supervisionou parcerias estratégicas em todo o setor de varejo na região EMEA. No início de sua carreira, ocupou cargos nas áreas comercial, de marketing, de fidelidade e desenvolvimento de negócios na O2 (Telefónica UK), além de posições em marketing e relações públicas. Também atuou como co‑líder no Reino Unido da Xoogler.co, apoiando uma comunidade de ex‑funcionários do Google, fundadores, investidores e operadores de startups.
Dexory é uma empresa britânica de robótica e IA focada em trazer inteligência em tempo real para operações de armazém e logística. Sua plataforma DexoryView combina robôs autônomos, visão computacional, IA espacial, análises avançadas e tecnologia de gêmeos digitais para capturar continuamente o que acontece dentro de um armazém e comparar o inventário físico com os sistemas de armazém existentes. A Dexory afirma que seus robôs podem escanear mais de 10 000 locais por hora, criando uma representação digital ao vivo que ajuda os operadores a identificar estoque fora do lugar ou danificado, monitorar a utilização do espaço, melhorar a precisão do inventário e descobrir ineficiências operacionais. A empresa posiciona sua tecnologia como uma camada de inteligência para armazéns cada vez mais autônomos, com implantações na Europa, Ásia e Estados Unidos e clientes que incluem grandes organizações globais de logística e indústria.
Você cofundou a BotsAndUs em 2015 após construir sua carreira em desenvolvimento comercial e parcerias estratégicas em empresas como O2 e Google. O que você e seus cofundadores observaram nas operações de armazém que os convenceu a focar o negócio em logística e, finalmente, evoluí‑lo para a Dexory?
Observamos que os armazéns estavam se tornando cada vez mais complexos e automatizados, mas muitos operadores ainda não tinham uma visão precisa e em tempo real do que ocorria fisicamente no chão de fábrica. As verificações de inventário permaneciam altamente manuais, demoradas e frequentemente desconectadas dos sistemas que tomam decisões operacionais críticas. Percebemos que a robótica poderia preencher essa lacuna ao capturar continuamente dados do mundo físico e transformá‑los em inteligência acionável.
Para um operador de armazém que esteja considerando a Dexory, você pode nos guiar por uma implantação típica, desde o mapeamento da instalação e o agendamento de escaneamentos autônomos até a transformação dos dados coletados em insights acionáveis através do DexoryView?
A implantação foi projetada para ser rápida e minimamente disruptiva – falamos de 2 a 5 dias com 1 a 2 membros da nossa equipe mapeando o local e construindo o gêmeo digital, de modo que nossos robôs autônomos possam navegar pelo espaço e capturar dados sem exigir grandes mudanças de infraestrutura. Em seguida, os robôs iniciam missões programadas, proporcionando um retorno sobre investimento imediato, capturando dados em toda a instalação, que são processados e visualizados no DexoryView. Os operadores podem identificar rapidamente discrepâncias, investigar problemas e tomar decisões baseadas em uma representação digital atualizada do seu armazém.
O robô móvel autônomo da Dexory pode escanear prateleiras de armazém de altura total até 18 metros. Quais desafios de engenharia, sensoriamento e inteligência artificial precisaram ser resolvidos para operar com precisão e segurança nessa escala?
O desafio não está apenas em alcançar 18 metros, mas em capturar dados precisos e consistentes enquanto se move autonomamente em um ambiente de armazém movimentado. Isso exige a combinação de engenharia mecânica robusta com localização, sensoriamento e visão computacional capazes de operar de forma confiável em diferentes condições de iluminação, configurações de estantes e tipos de inventário. A segurança é fundamental, portanto todo o sistema foi projetado para operar de maneira previsível ao lado de pessoas e dos equipamentos já existentes no armazém.
Os robôs da Dexory já escanearam mais de um bilhão de locais de armazém em todo o mundo. Como a escala e a diversidade desses dados reais melhoram a visão computacional, a detecção de anomalias e as capacidades preditivas da plataforma?
De fato, capturamos o maior conjunto de dados de informações físicas de armazéns, o que nos coloca em uma posição única para realmente aprender com ele e construir nossos próprios modelos de armazém. A escala importa porque cada armazém introduz diferentes layouts, produtos, embalagens e condições operacionais, criando um conjunto de dados do mundo real incrivelmente diverso. Essa amplitude nos ajuda a aprimorar continuamente como a plataforma interpreta ambientes de armazém, identifica anomalias e distingue questões operacionais relevantes do ruído. Com o tempo, isso cria a base para uma inteligência cada vez mais preditiva, ajudando os clientes a entender não apenas o que está acontecendo, mas o que provavelmente acontecerá a seguir.
Os armazéns costumam depender de sistemas de gerenciamento de armazém, plataformas de planejamento de recursos empresariais e registros de inventário manuais. Como a Dexory reconcilia as discrepâncias entre o que seus robôs observam fisicamente e o que esses sistemas existentes relatam?
A Dexory fornece uma visão independente da realidade física e a compara com o que os sistemas de armazém existentes acreditam que deveria estar lá. Ao integrar-se a sistemas como WMS e plataformas ERP, o DexoryView pode evidenciar discrepâncias entre os registros digitais e o armazém físico, permitindo que as equipes investiguem e resolvam esses desvios rapidamente. Não estamos substituindo esses sistemas centrais, mas oferecendo a eles uma fonte de inteligência do mundo real muito mais precisa e oportuna, ao mesmo tempo em que os coordenamos.
A IA física costuma ser discutida em relação a robôs humanoides, enquanto a Dexory desenvolveu um sistema altamente especializado para inteligência de armazém. Por que robôs específicos para tarefas são atualmente mais adequados à logística, e onde você espera os maiores avanços em IA física na próxima década?
Na logística, confiabilidade, segurança e ROI mensurável são mais importantes do que construir um robô que faça tudo, o que explica por que sistemas específicos para tarefas são tão poderosos hoje. Robôs projetados para um propósito podem ser otimizados para um ambiente particular, tornando‑os mais robustos às exigências das operações reais de armazém e mais capazes de manter desempenho consistente sob condições mutáveis. Eles entregam valor em escala sem exigir que os armazéns redesenhem suas operações em torno da tecnologia. Na próxima década, espero que a IA física se torne cada vez mais autônoma e adaptável, com máquinas passando de executar tarefas predefinidas para compreender ambientes e ajudar a determinar a melhor ação a ser tomada.
Além de acelerar a contagem de inventário, onde os clientes estão percebendo maior valor operacional da inteligência de armazém em tempo real, seja por meio da utilização de espaço, reposição, segurança, conformidade ou resiliência da cadeia de suprimentos?
O maior valor surge ao proporcionar aos operadores uma visibilidade que simplesmente não poderia ser alcançada por meio de verificações manuais periódicas. A inteligência de armazém em tempo real pode revelar espaço subutilizado, discrepâncias de inventário, problemas de reposição e gargalos operacionais muito mais cedo, permitindo que as equipes ajam antes que se tornem problemas custosos. Em última análise, isso permite que os armazéns se tornem mais eficientes e resilientes, pois as decisões são baseadas no que realmente está acontecendo no chão.
Até que ponto a inteligência de armazém pode evoluir de identificar problemas como inventário fora do lugar, mercadorias danificadas ou condições de armazenamento inseguras para recomendar ou iniciar autonomamente ações corretivas?
Vemos a inteligência de armazém evoluindo da visibilidade para a recomendação e, finalmente, para a tomada de decisão cada vez mais autônoma. O primeiro passo é compreender o ambiente físico com precisão suficiente para identificar um problema, depois acrescentar contexto de outros sistemas para recomendar a resposta mais eficaz. À medida que a confiança nesses sistemas cresce, surgirão oportunidades para que certas ações sejam iniciadas automaticamente, mantendo as pessoas no controle das decisões de maior impacto.
À medida que os armazéns se tornam cada vez mais automatizados, quais funções permanecerão exclusivamente adequadas às pessoas, e como as empresas devem preparar os colaboradores para trabalhar efetivamente ao lado de robôs, gêmeos digitais e sistemas de decisão baseados em IA?
A automação deve eliminar tarefas repetitivas e fisicamente exigentes, permitindo que as pessoas dediquem mais tempo ao julgamento, à resolução de problemas e à gestão de exceções. As funções mais valiosas passarão a envolver a interpretação de informações, a tomada de decisões complexas e a melhoria dos processos operacionais, em vez da coleta manual de dados. As empresas, portanto, precisam investir em competências digitais e ajudar os colaboradores a entender como usar IA e robótica como ferramentas que potencializam sua expertise.
Você tem defendido a maior acessibilidade da robótica para talentos femininos. Quais mudanças práticas são necessárias para atrair mais mulheres para o setor?
Precisamos ampliar tanto as vias de ingresso na robótica quanto a percepção de como é uma carreira na indústria. O setor agora abrange engenharia, software, ciência de dados, design de produto, operações, UX, estratégia comercial, implantação e sucesso do cliente, e essa amplitude precisa ser comunicada de forma mais clara. Maior visibilidade de mulheres e pessoas de origens diversas por meio de estudos de caso, oportunidades de palestras e exemplos públicos pode ajudar futuros talentos a enxergar as inúmeras trajetórias de carreira disponíveis, além de uma exposição precoce e rotas de entrada mais definidas no campo. Contudo, atrair mulheres é apenas parte do desafio, pois as empresas também devem construir ambientes inclusivos onde elas possam progredir para cargos seniores e de liderança, garantindo que o foco não esteja apenas na representação de nível de entrada, mas na viabilização de carreiras longas e sustentáveis na robótica.
Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais sobre esta empresa de robótica devem visitar Dexory.
