Na corrida pela inovação, a inteligência artificial (IA) – em especial, a IA generativa – ganhou papel de destaque no desenvolvimento das mais diversas atividades e modelos de negócios no ambiente digital.
Por ser considerada uma das tecnologias mais promissoras da atualidade, são esperados impactos expressivos na economia. Um relatório recentemente divulgado pelo McKinsey Global Institute, por exemplo, afirma que a IA generativa é capaz de agregar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões, por ano, a cerca de 63 casos de uso analisados.
Nesse cenário, a projeção é de que o setor bancário seja o maior beneficiado, caso supere os desafios e aproveite os benefícios significativos que podem ser alcançados com a IA generativa.
De acordo com o estudo, poderiam ser gerados entre US$ 200 bilhões e US$ 340 bilhões ao ano, o que equivale de 9% a 15% dos lucros operacionais de todo o setor, provenientes em grande parte dos ganhos de produtividade.
Onde os bancos estão aplicando a IA generativa
Apesar de os bancos estarem implementando a IA generativa em praticamente todas as suas atividades, o relatório identificou que eles estão alcançando maior progresso em três áreas: desenvolvimento de produtos, operações com clientes e marketing e vendas.
Na primeira área, os bancos estão utilizando a IA generativa para acelerar a entrega de sistemas por meio de assistentes de código, bem como na melhoria de códigos legados, reescrevendo-os a fim de torná-los mais legíveis e testáveis.
Já nas operações com clientes, as instituições financeiras estão se valendo da IA generativa para extrair, pesquisar e resumir informações de serviços não estruturadas e transformá-las em instruções legíveis por máquina.
Essa tecnologia também está se mostrando capaz de redigir documentos técnicos, financeiros, de sustentabilidade, relatórios de auditoria e contratos de empréstimo, como hipotecas.
Finalmente, nas áreas de marketing e vendas, a oportunidade mais interessante encontra-se no gerenciamento de relacionamento, onde a IA generativa tem o potencial de buscar todas as interações de voz e texto com os clientes e ainda discussões internas sobre eles, e usá-las para criar um assistente de relacionamento.
Os profissionais dessas áreas podem, ainda, utilizar a IA generativa para criar conteúdo de marketing viável, como recapitulações de mercado, relatórios de pesquisa e argumentos de venda.
Contudo, essa tecnologia ainda não atingiu um estado em que os bancos possam ter confiança suficiente para entregar totalmente as tarefas relacionadas a riscos e conformidades, embora já seja possível obter contribuições significativas.
Fatores para o sucesso
O relatório informa, ainda, que a maioria dos bancos está conduzindo uma prova de conceito para o uso da IA generativa e o posterior aproveitamento de suas capacidades.
Entretanto, para que eles progridam na implementação dessa tecnologia em seus modelos de negócios, o documento destaca sete fatores nos quais eles precisam se concentrar para geração de valor: roteiro estratégico, talento, modelo operacional, tecnologia, dados, riscos e controles, bem como adoção e gerenciamento de mudanças.
Riscos a serem observados na aplicação da IA generativa
A publicação também alerta as instituições financeiras para os riscos potenciais associados ao dimensionamento da IA generativa em seus negócios.
Entre as principais preocupações devem estar a inclusão; a privacidade dos indivíduos; as ameaças à segurança; os impactos ESG (sigla em inglês para meio ambiente, social e governança) e os custos de desenvolvimento.
Além de considerar esse conjunto de preocupações, é fundamental gerenciar de forma eficiente os riscos que as acompanham.
Por fim, à medida que novos modelos de IA sejam criados, os bancos terão de redesenhar os seus quadros de governança e conceber um novo conjunto de controles.
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