A inteligência artificial já deixou de ser uma promessa para o setor financeiro e passou a integrar a agenda de transformação das instituições. O desafio, agora, é ampliar seu uso sem perder de vista governança, segurança, qualidade dos dados e responsabilidade nas decisões.
Esse foi o principal eixo do painel “IA e Governança de Dados: Requisitos essenciais para implementação”, realizado nesta quinta-feira (10), em Brasília, durante o 4º Tech Bank Forum. Executivos de Banese, Sicoob, Banco da Amazônia (BASA) e think-cell discutiram os caminhos para adoção da tecnologia, os riscos envolvidos e a necessidade de preparar pessoas e processos para uma mudança que acontece em ritmo acelerado.
Na avaliação dos participantes, a tecnologia já está disponível e oferece oportunidades relevantes de ganho de produtividade, inovação e redução de custos. Entretanto, a capacidade de absorção das instituições ainda representa um dos principais gargalos. Para Michel Dalla, sales leader da think-cell, o maior gap não está necessariamente na tecnologia, mas na preparação das organizações para utilizá-la de maneira adequada.
“A tecnologia já está aqui disponível, não é mais uma promessa. Por outro lado, não tivemos tempo de preparar nosso ambiente para uma tecnologia disruptiva. Nesse contexto, temos que olhar mais para a parte humana do processo”, afirmou.
Dalla destacou que modelos de IA ainda podem apresentar falhas, como as chamadas “alucinações”, mas alertou que problemas de processo podem ser ainda mais prejudiciais. Falhas de governança, dados dispersos e falta de capacitação podem comprometer a aplicação da tecnologia antes mesmo de uma eventual falha do algoritmo. “Por isso vejo nossa capacidade de absorção como um gap para adoção de IA. Isso passa por cultura, capacitação, regulação, por como vamos tratar um mundo tão dinâmico. O gap é humano”, disse.
A preocupação com o fator humano também apareceu na análise de Matheus Luiz de Oliveira Vieira, gerente de segurança da informação e continuidade de negócios do Banese. Para ele, a velocidade da adoção de IA pode levar as organizações a deixar a governança em segundo plano. O avanço de agentes capazes de executar tarefas de forma autônoma torna ainda mais importante avaliar riscos e estabelecer controles antes de ampliar sua utilização.
“Muitas vezes estamos na pressa de utilizar e acabamos atropelando a governança. Hoje, com agentes realizando a governança, é preciso avaliar os riscos”, afirmou. Segundo o executivo, as instituições precisam conhecer os mecanismos de controle utilizados pelas soluções de IA e avaliar continuamente se eles são adequados ao risco envolvido.
Um dos pontos de atenção está no próprio comportamento dos usuários. Oliveira Vieira destacou que muitas pessoas ainda não desenvolveram uma cultura adequada para lidar com a tecnologia, especialmente quando há informações sensíveis envolvidas. “Não sabemos para onde vão esses dados, como são utilizados, onde estão sendo armazenados”, alertou.
Nesse contexto, segurança da informação não deve ser encarada como uma barreira à inovação. No Banese, a estratégia é envolver as áreas de negócio na construção de uma cultura de uso responsável da IA. “Quando falamos em segurança da informação, muitas pessoas pensam em um freio. É uma ideia que precisa mudar. A segurança é um facilitador da inovação, que nos permite desenvolver isso sem travar o negócio”, afirmou.
A instituição também trabalha com uma abordagem baseada no risco. Segundo Oliveira Vieira, o nível de controle deve considerar fatores como tipo e volume de dados tratados e exigências regulatórias. A estratégia permite criar uma governança mais flexível, sem aplicar o mesmo grau de restrição a todos os casos de uso.
No Sicoob, a busca por escala é outro elemento central da estratégia. João Macedo, gerente de plataforma da instituição, explicou que a corrida pela IA exige uma arquitetura capaz de atender diferentes áreas de maneira padronizada e governada. Para ele, deixar cada equipe decidir individualmente como utilizar a tecnologia pode gerar perda de controle e aumentar os riscos.
“Para conseguirmos escala, precisamos de plataformas para endereçar necessidades que são cross. Os times utilizariam IA por meio da plataforma, de forma governada e ganhando produtividade e escala”, explicou. Na avaliação do executivo, o investimento em plataformas será um diferencial para as instituições que desejam transformar experimentações isoladas em soluções de uso amplo. “O investimento em plataforma é o diferencial para se conseguir escala”, afirmou.
Macedo apontou, porém, que a tecnologia não resolve sozinha o desafio de implementação. O desenvolvimento de competências é indispensável para que funcionários compreendam tanto as possibilidades quanto os limites da IA. “Neste momento, o grande gargalo são as pessoas, que precisam de letramento. Não podemos deixar o uso ilimitado, mas precisamos de mais eficiência em termos de entrega”, disse.
A modernização tecnológica também precisa considerar o legado. O Sicoob trabalha com uma estrutura construída ao longo de 25 anos, o que torna inviável simplesmente abandonar sistemas existentes em favor de novas arquiteturas. A estratégia, segundo Macedo, é permitir a coexistência entre legado e modernização, com integração progressiva e evolução dos sistemas monolíticos.
“É possível trabalhar nas duas frentes, buscar a modernização sem deixar o legado de lado. Também temos pessoas com diferentes graus de maturidade na instituição e é possível coexistir. O equilíbrio entre o legado e o mais moderno é o segredo”, afirmou.
Para Claudio Pinto, técnico sênior de TI à frente de projetos de Transformação Digital e Governança de IA do Banco da Amazônia a preparação para a inteligência artificial não precisa esperar por um ambiente completamente pronto. Segundo ele, se as instituições aguardarem uma estrutura perfeita para começar, poderão perder oportunidades importantes. “Nunca temos algo totalmente pronto para começar a evoluir. Se esperarmos ter a casa totalmente pronta, jamais teremos um processo estruturado de IA”, afirmou.
Isso não significa, porém, adotar a tecnologia sem critérios. Pinto defende um patamar mínimo de maturidade, especialmente em relação aos dados. “É verdade que a IA é tão boa quanto a qualidade dos dados que eu tenho, então eu preciso de um patamar mínimo de maturidade”, explicou.
O executivo aponta três dimensões fundamentais para a implementação: plataforma, avaliação da relação entre risco e benefício e governança. A decisão de adotar uma solução deve partir da compreensão de qual problema será resolvido e qual valor será gerado para o negócio. “Temos que ter um prisma único que envolva governança, risco e segurança, entendendo qual valor será gerado ao negócio”, afirmou.
A discussão também mostrou que a IA pode representar uma oportunidade especialmente relevante para bancos médios e pequenos. Segundo Pinto, a tecnologia tem potencial para reduzir a distância em relação aos grandes conglomerados ao permitir inovação com investimentos menores e aplicações que ultrapassam a área de tecnologia.
Ao mesmo tempo, o ambiente regulado do setor financeiro exige cautela. Para o executivo, governança não deve ser tratada como uma etapa burocrática que acontece depois da inovação. Ela precisa fazer parte do próprio processo de criação. “A governança nessa perspectiva mais institucional é essencial”, disse.
Na visão de Dalla, a definição clara de responsabilidades entre instituições e fornecedores também será fundamental. O fornecedor deve responder pela arquitetura tecnológica, que precisa ser auditável e transparente em relação à segurança. Já a instituição financeira permanece responsável pela finalidade para a qual os dados são utilizados e pelo grau de decisão delegado à inteligência artificial.
“É preciso questionar até que ponto a instituição atribui à IA o poder de decisão. A IA não pode ser responsabilizada, por isso é preciso cuidado no momento de implementar esses processos”, afirmou.
A supervisão humana aparece, portanto, como um dos pilares do processo. Oliveira Vieira reforçou que as instituições precisam estabelecer mecanismos para garantir que as decisões e ações realizadas por sistemas de IA possam ser acompanhadas por pessoas. “Tem que ficar clara a responsabilidade do usuário. Temos que ter cuidado para que a IA tenha supervisão e para que haja uma pessoa analisando o que ela está fazendo”, disse.
