Como fazer a GenAI sair do hype e virar business case

Na última edição da Febraban Tech, o maior evento de inovação para o setor financeiro, a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) esteve, como era de se esperar, no centro dos debates. Um dos grandes desafios que percebemos é sobre como as corporações farão a adoção à tecnologia em escala empresarial de forma responsável e dentro das políticas corporativas. A grande questão é: como fazer a GenAI sair do hype e se tornar business case?

Como bem se sabe, o setor financeiro é um dos que estão na vanguarda tecnológica em termos de inovações, transformação digital, cibersegurança e user experience, entre outras tendências que passam a ser experimentadas por outros setores e indústrias. Não por acaso, recentemente a IBM divulgou os resultados do estudo “Global Outlook for Banking and Financial Markets 2024”, que contou com a participação de mais de 2000 instituições do setor financeiro em todo o mundo, incluindo os maiores bancos do Brasil, e mostrou como a GenAI vem ganhando força.

O estudo apontou que 86% das instituições bancárias em nível global estão desenvolvendo ou se preparando para entrar em operação utilizando IA generativa. No recorte de LatAm, quatro tópicos estão no topo do ranking apontado pelos executivos: 31% disseram que o foco da GenAI é o engajamento do cliente; 25% apontaram que a prioridade é o setor de operações de risco, compliance e segurança; outros 25% citaram recursos humanos, marketing e operações de compras; e, por fim, 19% mencionaram desenvolvimento de TI.

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A maioria dos bancos pesquisados (78%) está implementando taticamente a tecnologia em pelo menos um caso de uso. Já os demais (8%) estão indo além, com um foco mais sistemático e abrangente na implementação de IA nos negócios.

Esses números nos mostram o quanto é promissora a adoção da inteligência artificial generativa no mundo corporativo. Há, no entanto, grandes desafios em termos de governança caso não seja estabelecido um planejamento estruturado e que contemple regras e políticas claras. Vamos a alguns desses desafios e questões que trazem a necessidade de reflexão:

• Escolha do modelo: o ambiente para a adoção da GenAI pode ser extremamente complexo, com a possibilidade de nuvem pública, nuvem privada, on-premise, híbrido… Como controlar e gerenciar tudo isso? Essa definição é crucial quando se pensa na ampla adoção da GenAI.

• Expansão de dados: junto com a GenAI vem uma grande explosão de dados, demandando que o ambiente seja operacionalizado e monitorado para garantir a continuidade das transações em meio a esse gigantesco volume de dados. Sem considerar esse ponto, dificilmente haverá êxito nas iniciativas relacionadas à inteligência artificial generativa, seja na área que for – call center, atendimento ao cliente, jurídico, compras, capacitação de mão de obra, modernização de mainframes etc.

• Governança: adotar GenAI fora da governança é um grande risco para o negócio, o que torna esse ponto imprescindível. A empresa precisa se cercar de políticas claras e transparentes que definam todas as regras de uso. O estudo da IBM que citei anteriormente mostra que a maioria dos executivos do setor financeiro tem preocupações quanto às novas vulnerabilidades que podem surgir com o uso da GenAI – cibersegurança (76%), insegurança jurídica relacionada às operações (72%), dificuldades no controle da precisão dos resultados (67%).

• Escala Empresarial: para que o potencial de uso da GenAI não fique restrito apenas a iniciativas departamentais e possa permear a organização de forma sistêmica, é preciso ter um business case que comprove técnica e financeiramente seu valor para o negócio. Definitivamente, adotar GenAI dessa forma não é algo trivial, demandando que a empresa defina rigorosamente infraestrutura (hardware), tech stack de softwares, modelo de dados, políticas de compliance e segurança etc. -, tudo isso de acordo com suas necessidades específicas.

Para contemplar todos esses desafios e pontos de atenção relacionados à GenAI, o pulo do gato está na adoção de plataformas interoperáveis como modelo de serviço. Plataformas assim são capazes de integrar as diversas demandas (infra, software, modelos de dados, compliance, travas de segurança, políticas de uso) como camadas de serviços, permitindo à organização uma visão única, holística e centralizada.

Não há dúvidas de que a GenAI será um diferencial competitivo entre as organizações, desde que todos os cuidados e “guard rails” sejam estabelecidos dentro de um planejamento disseminado por toda a corporação, sem riscos à governança. O uso ético, transparente e com a devida proteção à privacidade de dados de usuários deve pautar qualquer nova tecnologia, e com a inteligência artificial generativa não deve ser diferente. Preparados para o futuro? Na verdade, ele já chegou!

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