Desde o seu lançamento, o ChatGPT – uma inteligência artificial generativa, ou seja, que permite a produção autônoma de conteúdos – tornou-se o principal tópico de discussão no mercado de tecnologia. Diversos setores já estão debatendo aplicações e no setor financeiro não é diferente. Alguns exemplos de uso da ferramenta são:
- Identificação de transações potencialmente fraudulentas em tempo real e a partir de interações simplificadas com os analistas responsáveis;
- Identificação de mudanças de comportamento no consumo, permitindo que analistas investiguem possíveis causas e reorientem as estratégias de negócio, melhorando a eficiência e eficácia das análises de inteligência de mercado;
- Aceleração do desenvolvimento de produtos financeiros em si, quando integrada a equipes de TI capacitadas para interagir com a IA generativa, gerando blocos complexos de código e agilizando a construção de protótipos de novos produtos e recursos.
Estes são apenas alguns exemplos, mas a ferramenta tem um potencial de uso ainda maior. De forma geral, as aplicações estão associadas à automação e simplificação da interação com a equipe, características tipicamente responsáveis por ganhos de produtividade e redução de custos.
Apesar de estar operando há poucos meses, dados iniciais já mostram essa característica promissora. Segundo pesquisa da Stastista, realizada em fevereiro com empresas americanas, 25% delas reportaram economias de USD 50 mil a 70 mil com o uso do ChatGPT, com 11% declarando ter poupado mais de USD 100 mil após incluir a ferramenta em seus processos. Considerando que a pesquisa foi feita com a ferramenta operando por menos de 3 meses e com poucas soluções específicas a certas funcionalidades, o potencial desse tipo de tecnologia para gerar grandes economias às empresas ficou destacado.
Reguladores e empresas estão particularmente preocupados com a privacidade e a forma como os dados são coletados e usados para treinar os algoritmos, além dos perigos de inserir informações sensíveis nesse tipo de produto.
Ainda assim, há desafios. Reguladores e empresas estão particularmente preocupados com a privacidade e a forma como os dados são coletados e usados para treinar os algoritmos, além dos perigos de inserir informações sensíveis nesse tipo de produto. O JP Morgan, por exemplo, proibiu que funcionários usassem o ChatGPT. O regulador de proteção de dados italiano chegou ao ponto de proibir a ferramenta de operar no país, alegando falta de conformidade com a GDPR, equivalente europeia da LGPD.
Assim, se IAs generativas vão prosperar e impactar positivamente o mercado financeiro, entre outros, vai depender da capacidade dos gestores responsáveis em garantir que seus produtos protegem os dados nelas inseridos. Há também preocupações relacionadas ao potencial de demissões em massa e problemas de capacitação, uma vez que a qualidade dos resultados entregues pela IA depende tanto da habilidade das pessoas em reconhecer as limitações da ferramenta e fazer prompts claros e precisos, quanto da qualidade dos dados fornecidos.
Alguns desafios estão fora do controle das empresas, pois dependem dos reguladores. Não é o caso da capacitação profissional. O atual momento de amadurecimento do mercado oferece um bom timing para ações do tipo. Apesar de os modelos de negócio ainda estarem se firmando e os órgãos reguladores estarem debatendo limites a serem impostos, o número de aplicações e usuários segue crescendo, assim como os investimentos: startups da área levantaram mais de USD 1,5 bilhão no primeiro trimestre de 2023, sem contar com o aporte de USD 10 bilhões da Microsoft na OpenAI, responsável pelo ChatGPT.
Assim, aqueles que se movimentarem mais rápido para garantir que seus colaboradores sejam capazes de utilizar as ferramentas explorando todo seu potencial, podem ter vantagens em termos dos ganhos de eficiência e produtividade – e por consequência financeiros – gerados pela da IA generativa.
Bruna Cataldo é pesquisadora do Instituto Propague e doutoranda em economia pela UFF.
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