A inteligência artificial (IA) é uma revolução — e não uma evolução — que está transformando completamente os negócios e trazendo novas formas de aumentar a eficiência nos trabalhos e processos do dia a dia, além de melhorar a tomada de decisões. Essa é a visão compartilhada por Clara Durodié, estrategista de tecnologia na área de IA em serviços financeiros e CEO Cognitive Finance Group, durante a masterclass de abertura da Jornada em Inteligência Artificial da Rede ANBIMA de Inovação.

A especialista mostrou que as aplicações da IA no mercado de capitais são muitas: negociação algorítmica (algorithmic trading), gestão de portfólio, gestão de risco e conformidade, eficiência operacional, pesquisa e análise, experiência do cliente e trading quantitativo. Mas ela defende que é preciso olhar para além do hype e ter cautela na implantação de soluções de inteligência artificial, principalmente, no que se refere à violação da privacidade e à segurança dos dados. “Estamos no meio do início de uma revolução, mas essa revolução vem acompanhada de muitas histórias de advertência.”

Por que você quer usar IA?

Ao explicar o que é inteligência artificial, Durodié ressaltou que não existe um consenso sobre a sua definição. Para a indústria financeira, IA significa máquinas que simulam a inteligência humana para executar tarefas como aprendizagem, resolução de problemas e tomada de decisões.

“Mas a conversa que precisamos ter em relação à IA é: por que você deseja usá-la? Essa é a primeira razão pela qual peço aos clientes e às pessoas que nos procuram”, disse, adiantando que a primeira resposta que escuta ao fazer essa pergunta é cortar custos. “Se você seguir esse caminho, não irá muito longe, porque esse é o caminho errado”, destacou.

O motivo para as lideranças buscarem usar IA deve estar atrelado à capacidade de escalar as operações das empresas ou à possibilidade de chegar aos clientes de uma maneira mais rápida, personalizada e segura. Ou seja, na visão de Durodié, a inteligência artificial deve ser adotada para dimensionar os modelos de negócios de maneira eficaz e eficiente — e não apenas para redução de custos.

Dados precisos

A IA caminha para ter autonomia, seguindo quatro estágios: IA preditiva, IA generativa, IA cognitiva e a superinteligência. Uma base de dados sólida — incluindo uma estratégia robusta, uma infraestrutura correta e uma qualidade de dados consistente — é crucial para o sucesso da implementação da IA de forma confiável, ética, responsável e clara no mercado de capitais.

No entanto, Durodié alerta para a necessidade de que os dados sejam extremamente precisos para que os resultados sejam positivos na adoção de ferramentas de inteligência artificial. “Muita coisa boa está acontecendo. A única ressalva é que isso é bom quando temos 100% de precisão o tempo todo. Quando temos 100% de acurácia em 100% do tempo, as oportunidades surgem. Se não pudermos dizer sim a isso, então precisamos ter muito cuidado e gerenciar os riscos”, ressaltou.    

Entre as possibilidades, ela citou a expansão para novos mercados com insights direcionados por IA; a melhora na experiência do cliente por meio da personalização dos serviços; e o uso da IA para descobrir fluxos de receita inexplorados e oportunidades de crescimento.

Desafios e riscos

Ter clareza sobre a estratégia de inteligência artificial da companhia e como ela está alinhada ao negócio deve ser o primeiro passo na adoção das ferramentas. “Começa com uma estratégia de negócios e, então, a tecnologia segue”, disse Durodié. O passo seguinte é identificar os casos de uso e definir a estratégia para coletar dados de qualidade para, por fim, validar os modelos de IA e testá-los.

“Na minha experiência, a principal área em que se deve focar para começar é a privacidade de dados, a confidencialidade e a integridade de dados, sejam dados de seus clientes ou dados da empresa e segredos corporativos. Você precisa ter essa privacidade como um grande diretriz, algo que você não pode ignorar”, frisou a estrategista.

A privacidade dos dados, a conformidade regulatória, os vieses inconscientes e a alucinação do algoritmo estão entre os principais desafios da IA. Com isso em mente, as empresas devem buscar formas de mitigar os riscos de falhas ou o mau funcionamento dos sistemas de IA que poderia impactar as operações financeiras e a confiança do cliente. Também precisam proteger os sistemas contra ameaças cibernéticas, brechas de dados e acesso não-autorizado, além de endereçar as implicações éticas da IA, tais como justiça, transparência e responsabilidade na tomada de decisões.

“Focar na segurança, proteção e ética são desafios, porque as pessoas não entendem isso direito. Não porque não querem acertar, mas porque é muito difícil acertar”, pontuou a especialista.

No que se refere aos riscos éticos da inteligência artificial generativa, Durodié elencou nove pontos de atenção: injeção e jailbreaking de prompt; vazamentos de dados confidenciais e proprietários; violação de direitos autorais; colapso do modelo; modelos fornecidos por terceiros; questões de validação de modelo; alinhamento corporativo e ético; uso de IA generativa por funcionários paralelos com dados corporativos; uso de energia e danos ambientais. Com base neles, as instituições precisam avaliar se estão satisfeitas com o nível de apetite ao risco.

Falando especificamente dos riscos atrelados ao mercado de capitais, Durodié citou como sistemas de IA podem reagir a dados do mercado em milissegundos potencialmente aumentando a volatilidade. Além disso, há risco de que um modelo financeiro usado para precificar ativos ou tomar decisões seja fundamentalmente falho. Os modelos de IA, se não forem validados corretamente, podem levar a perdas financeiras significativas, alertou.

Abordagem prática diante dos riscos

Se 2022 representou o que Clara Durodié chamou de “era da informação ultraprocessada” com a IA generativa criando, manipulando e distribuindo conteúdos em escala, 2023 foi marcado, segundo ela, pelo ciclo de hype em torno dos sistemas de IA atingindo o pico. “As empresas se comprometeram e continuam a se comprometer com enormes investimentos em infraestruturas de apoio à IA, contratos grandes de nuvem e compromissos enormes para comprar licenças”, analisou.

Segundo a especialista, depois do pico de 2023, o hype está se arrefecendo em 2024, em parte por um sentimento de decepção gerado pela complexidade e pelos riscos apresentados por sistemas de IA. “Olhando para 2025, minha opinião é que, embora continuemos desiludidos com os riscos generativos da IA, vamos simplesmente nos recompor. Voltaremos com soluções e abordagens práticas”, pontuou.

A próxima atividade da Jornada de Inteligência Artificial acontece em 6 de agosto de 2024. Na ocasião, apresentaremos cases e discutiremos boas práticas sobre o tema “Inteligência artificial: desafios, oportunidades e tendências para o mercado de capitais”.

Para participar desta e das outras atividades da Jornada, basta se inscrever abaixo:

06 de agosto, das 10 às 11h30 | Showcase: Inteligência artificial: desafios, oportunidades e tendências para o mercado de capitais 
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21 de agosto, das 10 às 12h | Pitch Day: inteligência artificial #01  
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04 de setembro, das 10 às 11h30 | Showcase: Inteligência artificial: casos de uso no Mercado de Capitais  
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19 de setembro, das 10 às 12h | Pitch Day: inteligência artificial #02  
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02 de outubro, das 10 às 11h30 | Inteligência artificial para hiper personalização de produtos e serviços de investimento 
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16 de outubro, das 10 às 12h | Pitch Day: inteligência artificial #03  
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Conheça o ANBIMA em Ação 

Essa iniciativa faz parte da agenda estruturante do ANBIMA em Ação, conjunto das principais atividades da Associação para 2023 e 2024. Esse planejamento estratégico foi elaborado a partir de uma ampla consulta aos nossos associados, instituições parceiras, reguladores e lideranças da ANBIMA. Confira aqui as nossas quatro grandes agendas de trabalho: Centralidade do Investidor, Desenvolvimento de Mercado, Agenda de Serviços e Agenda Estruturante.