Por Gustavo Hartmann, CTO da Franq.
Está cansado de ouvir falar que agora “tudo é IA”? Será mais um buzzword ou de fato uma tecnologia transformadora? Como podemos navegar neste universo, especialmente quando olharmos o impacto nas fintechs brasileiras?
Com o mercado inundado de soluções e novos modelos de linguagem, que parecem brotar a cada dia de forma assustadora, nos deparamos com a necessidade de experimentar ferramentas e casos de uso na prática, buscando entender onde podemos aplicar a tecnologia de forma adequada para resolver problemas de negócio relevantes.
Há quem diga que não se trata apenas de um hype passageiro, mas de uma tecnologia ampla e de uso geral, assim como foi a máquina a vapor, a eletricidade, a internet e que deve permear e impulsionar diversos segmentos da sociedade, redefinindo as dinâmicas de poder global à medida que países e empresas competem para dominar a tecnologia. A nova “Corrida do Ouro”.
Atualmente olhamos sobretudo para a inteligência artificial generativa, popularizada pelo ChatGPT. Contudo é uma disciplina mais ampla, uma área de conhecimento que abrange outras técnicas e aplicações que inclusive já fazem parte do nosso dia-a-dia há bastante tempo: mecanismos de busca como o Google onde IA é utilizada para ranquear resultados e auto-completar buscas, reconhecimento facial e biometria comum nos smartphones, sistemas de recomendação do Mercado Livre e Amazon, em motores de risco de crédito, temática comum nas fintechs e instituições financeiras.
Acredito que o mercado brasileiro de fintechs especificamente, impulsionado pela adoção do Open Banking, deve ser capaz de aproveitar essa revolução de forma muito mais impactante, por meio de soluções práticas capazes de reduzir custos, minimizar erros e melhorar a experiência tanto de clientes finais quanto de agentes operadores no setor financeiro.
As oportunidades e áreas de aplicação são variadas: análise de crédito inteligente, scoring alternativo e Precificação Dinâmica, prevenção de inadimplência, assistentes financeiros pessoais, atendimento personalizado, hiper personalização de ofertas, compliance e prevenção de fraudes, eficiência operacional de backoffice. A lista é extensa e tem potencial transformador.
Contudo, executivos, founders e líderes no mercado financeiro que desejam adotar soluções de IA como alavanca estratégica, precisam endereçar alguns aspectos importantes para destravar o potencial da tecnologia:
Maturidade na Gestão de Dados: a máxima trash-in/trash-out continua cada vez mais relevante. No mundo dominado por IA e agentes autônomos, o valor de uma empresa está na sua capacidade de utilizar dados e informações únicas do seu negócio para alimentar os modelos de linguagem com contexto adequado para direcionar as ações e respostas de maneira hiper personalizada. Quem ainda não fez a “lição de casa” de tratamento e estruturação de dados e não consolidou uma cultura data-driven encontrará barreiras para explorar plenamente a tecnologia.
Demonstrar IA é fácil, colocar em produção é difícil: os modelos de construção, operação e sustentação de aplicações de IA são muito diferentes dos modelos convencionais utilizados nos sistemas em nuvem atuais. É fácil se encantar com as demonstrações, pitches de venda e pilotos que mostram casos de uso específicos funcionando milagrosamente, especialmente os construídos em cima de IA generativa e interfaces em linguagem natural. Porém é fundamental testá-las rigorosamente para garantir a confiabilidade dos resultados. Poucas empresas do setor financeiro, de fato, já adotaram sistemas de IA confiáveis que resolvem problemas reais. Esse é o grande desafio: transcender a barreira entre a experimentação e a aplicação prática.
Primeiro começa, depois melhora: escolha inicialmente alguns poucos casos de uso com relevância e coloque o mais rápido possível em ambiente de testes controlado com usuários reais com capacidade para fornecer o feedback adequado para a melhoria contínua do produto/processo/ferramenta.
Muito cuidado com Privacidade e Segurança: sempre importante, os riscos aqui são potencializados com uso de IA, afinal temos dados sensíveis muitas vezes sendo compartilhados em plataformas externas o que exige controle e gestão de acesso robusto. Tenha uma política clara de uso e contrate sempre ferramentas pagas que garantam o tratamento dos dados de acordo com as normas e diretrizes da LGPD. A escolha dos fornecedores aqui é fundamental para evitar surpresas desagradáveis. Existe muita solução que simplesmente “encapsula” modelos prontos e que compartilha seus dados livremente sem nenhum tipo de controle. Fique atento.
Na Franq, utilizamos os Hackathons internos como forma de explorar oportunidades e soluções de Inteligência Artificial. No evento mais recente elencamos quatro dores que poderiam ser resolvidas com auxílio de IA: originação de propostas financeiras, gestão de documentação, sumarização de informações e atendimento ao cliente. Os grupos trabalharam intensamente nas soluções que foram apresentadas a toda empresa e em votação ampla, escolhida a vencedora para desenvolvimento e implantação em ambiente real de produção. É uma forma divertida e eficaz de engajar a equipe nas problemáticas essenciais além de facilitar o upskilling de todo o time técnico na nova tecnologia.
Um exemplo prático que já observamos é o processo de gestão de documentação para propostas de crédito, no qual a inteligência artificial pode acelerar a produtividade em até cem vezes. E, se houver um bom conjunto de dados dando suporte, a eficácia será igualmente alta.
Um ponto fundamental para nós da Franq é a combinação entre relacionamento pessoal e inteligência artificial. Em um segmento que lida diretamente com confiança e relacionamento, não há como evoluir sem o fator humano aliado à tecnologia. O agente humano, empoderado pela IA, tem potencial para oferecer soluções personalizadas de forma ágil e menos burocrática, adequadas às necessidades de cada cliente.
O sistema financeiro brasileiro é robusto e avançado em muitos aspectos, contando com inovações tecnológicas recentes. Ainda assim, há “ruídos” que podem ser reduzidos e um amplo espaço para ganho de produtividade com boas soluções de IA. Basta que as empresas façam a lição de casa: criem uma sólida cultura de dados e invistam em inovação focada nos desafios de hoje. Essa é a chave para transformar a IA em uma ferramenta efetiva, muito além das promessas do hype.
