Ambidestria adquire relevância na governança de IA nas instituições financeiras

A chamada “governança ambidestra” dos sistemas de inteligência artificial, no contexto das instituições financeiras, esteve no centro do debate realizado em um dos painéis da EY na edição deste ano do Febraban Tech. Esse modelo gerencia os riscos e otimiza os sistemas de inteligência artificial utilizados hoje, enquanto se explora o potencial transformador de novas tecnologias de IA para o futuro. 

“Ao fazer isso, a ambidestria evita dois grandes riscos para qualquer organização: o de ficar para trás por causa do medo que paralisa a inovação e o da irresponsabilidade inovativa que pode gerar prejuízos financeiros e reputacionais decorrentes, por exemplo, de vazamento de dados”, disse Rafael Schur, sócio da EY e líder do segmento de mercado de serviços financeiros para o Brasil, que fez a mediação do encontro. “Essa é a melhor forma de garantir a inovação, mantendo a máquina corporativa rodando com eficiência e fazendo o controle adequado dos riscos oriundos da utilização dos algoritmos e modelos de IA”, completou.

Para Jeferson Honorato, diretor de Transformação de Atendimento e Operações do Banco Bradesco, esse tipo de governança é um grande desafio, mas que deve ser perseguido pelas organizações. “Nenhuma empresa de alto crescimento consegue manter esse desempenho se não for capaz de promover inovação e eficiência operacional ao mesmo tempo", avaliou. 

São dois os elementos que formam a ambidestria: a explotação da IA (com foco no presente) e a exploração da IA (com foco no futuro). Esse primeiro elemento está voltado para eficiência, conformidade e otimização das ferramentas de IA já integradas ao negócio, por meio da garantia da conformidade com a regulação e melhores práticas; mitigação de riscos; eficiência operacional; e auditoria de algoritmos, garantindo que as decisões automatizadas sejam explicáveis. Já o segundo elemento, o da exploração, está voltado para experimentação, inovação e disrupção com novos modelos e capacidades de IA, a fim de descobrir como a IA, cuja tecnologia está se tornando uma commodity, pode contribuir para a vantagem competitiva do futuro.

“Estamos falando aqui de dois perfis diferentes de profissionais: aquele voltado para eficiência operacional e outro dedicado à busca da inovação. É papel da liderança fomentar a integração deles no dia a dia, além de criar mecanismos de incentivos distintos para que a empresa não tropece em algum desses dois elementos citados. É comum, por exemplo, que vejamos startups muito bem na inovação, mas falhando na gestão da eficiência”, observou Jeferson. 

Sandro Manteiga, professor da FGV-EAESP e da Faculdade Israelita Albert Einstein, complementou dizendo que o erro é inerente aos algoritmos de IA generativa, e que a resposta da máquina não é previsível, motivo pelo qual é fundamental a adoção de mecanismos de controle aplicáveis aos profissionais e departamentos da empresa. 

“Essa é a grande preocupação de quem trabalha no setor financeiro”, afirmou. “Por isso, o desenvolvimento dessas soluções baseadas em IA precisa se dar inicialmente em ambientes seguros, no modelo de sandbox, onde é permitido falhar, a fim de definir guardrails, aumentar a taxa de acerto e diminuir episódios de alucinação”, pontuou. Ele recomendou começar por casos de uso mais simples, que melhorem a experiência do cliente e gerem eficiência operacional, lembrando que a IA precisa ser treinada com dados operacionais e de contexto para entender o tom de voz usado pela empresa e o perfil do cliente atendido. "Nenhuma IA generativa é treinada - ou pelo menos não deveria ser - sem input do ser humano", ressaltou.

A evolução da BIA

A IA generativa tem potencial de transformar a forma como o setor bancário opera, especialmente sob a perspectiva do cliente. Patricia Kessler, diretora de Customer Experience & Digital Transformation do Banco Bradesco, que também palestrou no painel, disse que essa jornada já acumula mais de dez anos no Bradesco, com ganhos de escala. O início ocorreu em 2016, quando a tecnologia passou a ser utilizada internamente para ajudar os gerentes das agências a entenderem melhor os procedimentos, garantindo velocidade no atendimento dos clientes.

Em 2024, após a criação de uma plataforma proprietária, um passo decisivo foi dado: a abertura da ferramenta para o cliente final pessoa física no chat do aplicativo. Hoje, a tecnologia auxilia desde buscas simples até perguntas complexas. No entanto, Patricia ressaltou que a IA não se aplica a tudo. "É preciso especializar o atendimento, derivando automaticamente para o humano aquilo que a IA não faz", disse.

Jeferson reforçou o impacto prático dessa evolução ao destacar que a aplicabilidade da IA é tangível em termos de métricas e eficiência nas operações e no backoffice. Um exemplo dessa tangibilização para o cliente é o uso da inteligência artificial BIA para acompanhar todas as etapas do crédito imobiliário. Além de auxiliar o cliente, que age com autonomia no autosserviço, independentemente de sua renda ou segmento, a BIA sugere respostas para os atendentes humanos, garantindo agilidade no atendimento. “Avaliamos constantemente os índices de NPS, de satisfação do cliente. Caso a IA não seja resolutiva, o atendimento é transferido para um humano, com a tecnologia sendo aprimorada para que haja sucesso nos contatos futuros”, finalizou.

Olhando para o futuro, Patricia projetou um cenário em que a tecnologia permitirá a hiperpersonalização da experiência. Com clientes já acostumados a interagir em linguagem natural com a IA, a expectativa é por respostas em tempo real. Ela prevê que as interações vão variar desde o cliente que ainda faz questão do contato físico com um humano até aquele que não tem mais paciência nenhuma de falar com o banco. “Para esse último, é possível que tenhamos um agente de IA do cliente falando com um agente de IA do banco. Isso significaria uma relação entre agentes", previu.

A inteligência artificial tem sido cada vez mais utilizada pelas empresas para inovar e tornar mais produtivo o dia a dia dos seus negócios. Há, no entanto, diversas dúvidas sobre como desenvolver e operacionalizar esses sistemas evitando os riscos que podem comprometer os resultados financeiros e a reputação das organizações. Nesse contexto, a EY lançou a série “IA aplicada aos negócios: Como utilizar essa tecnologia com segurança e governança para gerar inovação”, que, além desta reportagem, já publicou as seguintes:

IA generativa para fins tributários atende às obrigações fiscais e gera inteligência

Empresas adotam IA generativa na gestão do contencioso tributário

Monitoramento por IA das emissões de metano já é realidade na indústria de gás e petróleo

Indústria de mineração encontra alternativas à abertura de minas por meio da IA

IA possibilita uso inteligente da rede de energia para aproveitar potencial das fontes renováveis

Educação é a base da governança em inteligência artificial

Engajamento dos C-Levels e diretores é característica em comum das empresas bem-sucedidas em IA

Conselheiros de administração no Brasil têm o desafio de inserir IA generativa na agenda de curto prazo

Uso da IA generativa pelas empresas começa com identificação do problema a ser resolvido

Cultura de dados aliada à IA melhora gestão de riscos corporativos

Erro ou criatividade da IA generativa, mesmo em nível baixo, traz riscos para as empresas

IA exige olhar para as transformações que serão viabilizadas pela tecnologia

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Estruturação dos dados é desafio da área de gestão de riscos das organizações

IA registra mais de 90% de precisão na detecção de ameaças cibernéticas, diz estudo da EY

86% dos CIOs pretendem adquirir ou fechar parceria com plataforma de IA generativa

Uso da IA pelas varejistas traz ganhos em relação aos clientes, colaboradores e cadeia de suprimentos

Uso da IA na infraestrutura viabiliza projetos com monitoramento em tempo real

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Geopolítica, tecnologia e ambiente regulatório desafiam departamentos jurídicos

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Uso da IA pelo agronegócio pode tornar Brasil ainda mais competitivo no cenário global

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Uso da IA contra ameaças cibernéticas cresce entre empresas de tecnologia

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