A Inteligência Artificial deixou de ser uma promessa futurista e tornou-se o motor tangível da transformação financeira. No entanto, para além do ruído mediático em torno da IA generativa, a verdadeira revolução não reside apenas nos algoritmos, mas na capacidade de uma organização para gerir os seus dados e, fundamentalmente, no julgamento humano que orienta essas decisões.
Numa conversa recente com David Roldán, A partir de uma entrevista com o Diretor-Geral da IA e especialista na intersecção entre tecnologia e negócios, explorámos a forma como a indústria está a passar do fascínio inicial para a implementação de valor real.
David Roldán,“O problema da Inteligência Artificial Generativa não está nas respostas, o verdadeiro problema está nas perguntas”.”
Diretor de IA e investigador de IA.
Para além da moda da GenAI
Parte-se frequentemente do princípio de que adotar a IA é tão simples como abrir uma aplicação de conversação e fazer perguntas, mas a realidade empresarial é muito mais complexa. A Inteligência Artificial é apenas a “ponta do icebergue”; Por baixo da superfície, o sucesso depende inteiramente da qualidade dos dados e de uma infraestrutura sólida.
Como salienta Roldán, o impacto atual da IA generativa fica por vezes aquém das expectativas precisamente porque esta base é ignorada: “A IA vem com dados. Os dados têm de ser de qualidade. Se os dados não forem de qualidade, os resultados da IA também não o serão”.
“As finanças do futuro serão mais instantâneas e invisíveis, mas tudo assentará em dados e algoritmos bem geridos”.”
Da inovação isolada à “prioridade aos dados + IA”
Tradicionalmente, as instituições financeiras competiam em termos de capital e de escala das sucursais. Atualmente, a vantagem competitiva reside na capacidade de integração e governação dos dados. Não se trata apenas de tecnologia; trata-se de ter uma visão holística que liga o CTO, o gestor de dados e o diretor de conformidade.
Para simplificar a experiência do utilizador (escondendo a complexidade atrás de um clique), as entidades devem, em primeiro lugar, resolver a fragmentação das suas informações. Roldán destaca a importância das integrações: se os dados estão distribuídos pelo “universo digital” da organização, é fundamental poder consumi-los e expor os resultados de forma eficiente.
Casos de utilização: Começar de forma simples para aumentar o valor
Para implementar a IA na banca e nas fintech não é necessário começar com projectos de grande dimensão. A chave para evitar a “paralisia da análise” é identificar casos de utilização simples que proporcionem um valor rápido e tangível.
David Roldán sugere áreas de concentração claras para passar da experimentação ao impacto:
- Inovação de processos: A IA permite-nos questionar a ordem estabelecida. Se a forma padrão de resolver um problema é “1, 2, 3”, a IA permite-nos simular o que acontece se alterarmos essa sequência, impulsionando a inovação criativa.
- Eficiência operacional e RH: Desde chatbots para atendimento ao cliente a ferramentas de apoio à seleção de pessoal, libertando as equipas de tarefas repetitivas.
- Gestão e previsão de riscos: Utilização de modelos para previsão de riscos em seguros de habitação, concessão de hipotecas ou apoio a planos de vendas.
Infra-estruturas e governação: O novo núcleo estratégico
Para permitir esses casos de uso, a infraestrutura de dados deve ser sólida. Roldán, com a sua experiência em arquitetura de integração e API, salienta que o problema raramente é a tecnologia em si, mas a sua gestão.
Governação da IA não se trata apenas de cumprir a regulamentação (como a Lei da IA); trata-se de estabelecer normas internas que garantam a rastreabilidade. Precisamos de saber “quem faz o quê, como e com que ferramentas” para garantir que a utilização da IA é ética, responsável e está alinhada com os objectivos empresariais. Sem esta camada de controlo, que funciona como a base do “lago de dados”, é impossível gerar a confiança necessária para que os clientes adoptem estas soluções.
As pessoas no centro da transformação
Talvez o ponto mais crítico que Roldán destaca seja o facto de, no meio de uma revolução tecnológica, as competências mais valiosas são as humanas. Enquanto competências difíceis e as tarefas cognitivas repetitivas são cada vez mais automatizáveis pela IA, competências transversais como a empatia e o pensamento crítico continuam a ser insubstituíveis.
💡David disse...
"A IA permite-nos automatizar tarefas repetitivas que não acrescentam muito valor, deixando-nos espaço para a criatividade."
A banca do futuro exigirá profissionais que actuem como um “filtro de qualidade”, questionando os resultados da IA para evitar alucinações e enviesamentos. Como conclui Roldán, a tecnologia pode processar a pontuação de crédito, mas a empatia, a ética e a capacidade de compreender o contexto do cliente continuarão a ser do domínio exclusivo das pessoas.
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