Na velocidade do mundo financeiro, manter-se à frente é essencial. O ponto central é confiabilidade. A indústria do dinheiro – incluindo bancos, cartões de crédito, plataformas de investimento e serviços financeiros em geral – procura intensamente por âncoras que assegurem sua credibilidade e confiança de suas operações e produtos.
As instituições precisam navegar pelas ondas de “hype”, identificar soluções confiáveis, éticas e seguras para aproveitar o verdadeiro potencial de tecnologias inovadoras, como a grande estrela do momento, a Inteligência Artificial (IA).
Por isso, diante da onda avassaladora representada pelo lançamento da IA generativa pela OpenAI, há cerca de dois anos, o mercado financeiro sabia que precisava investir na tecnologia. E foi apostando nesse nicho, um tanto por estratégia, um tanto por circunstância, que o mercado financeiro, fintechs à frente, escolheram o Claude, IA da Anthropic. Trata-se de um sistema talvez considerado o mais avançado do mundo, que organizações financeiras de ponta como Jane Street, Stripe, Coinbase e Bridgewater Associates adotaram para transformar operações e permanecer competitivas na era da IA.
No Money 20/20, Daniela Amodei, CEO da Anthropic comentou sobre diversos aspectos do Claude, mas, sobretudo, sobre o que a solução oferece para o ecossistema do dinheiro. Afinal, a empresa existe há apenas quatro anos e nasceu com o propósito de ser uma ferramenta de IA segura, que respeita a privacidade e que pode ajudar negócios a se tornarem melhor. O foco é oferecer poder de transformação para empresas de maneira geral, mas que pelo seu cuidado com a privacidade, acabou indo de encontro às necessidades das empresas de serviços financeiros e do ecossistema de fintechs. A ideia geral de que a prioridade é fazer os clientes se sentirem seguros no uso de sistemas de IA é um direcionador de estratégia da Anthropic.
Daniela Amodei mencionou vários exemplos de empresas que já usam o Claude intensivamente para análise profunda de investimentos, compilação de efeitos de mudanças regulatórias e até mesmo roadmap de automação de processos de reclamação dos clientes. A CEO diz que, antes de uma empresa se preocupar sobre como usar IA e por onde começar a implementação, é preciso localizar qual ou quais os desafios a serem resolvidos ou enfrentados. Bridgewater, Stripe, Coinbase são companhias que passaram a usar o poder do Claude para desenvolver seus próprios códigos que alimentam aspectos específicos da operação.
A executiva teve uma carreira em empresas do ecossistema financeiro, como a Stripe, o que deu a ela uma visão muito clara dos desafios envolvidos na adoção de tecnologias e de quais casos de uso são mais aderentes às possibilidades da IA. Há muitas oportunidades de melhoria incremental a partir de sistemas de Inteligência Artificial e que realmente irão se refletir na entrega de uma experiência do cliente superior. Mas, para isso, é necessário desmistificar alguns tabus que cercam a tecnologia. Tudo começa na compreensão exata do negócio no qual a empresa esta inserida, o repertório associado a ele faz enorme diferença na operação dos sistemas e na produtividade que a IA pode oferecer no dia a dia. Por exemplo, IA pode colaborar de modo intenso com a compreensão dos feedbacks dos consumidores, e também na entrega de produtos com maior grau de personalização.
Outra pergunta recorrente é sobre o nível de investimento necessário para extrair o máximo de possibilidades de um sistema de IA como o Claude. Para Daniela, tudo depende da amplitude e dos modelos – sempre eles – necessários para responder aos desafios existentes. Se um desafio demandar muito poder computacional, muita capacidade de processamento para elaborar respostas complexas, o custo realmente pode ser proibitivo. Mas, via de regra, a maior parte dos processos envolvidos na rotina das empresas são mais simples e podem ser aprimorados com modelos mais simples de IA. Sim, os custos variam de acordo com a complexidade do modelo e a adoção de mais poder de processamento, por que o custo invisível envolve o treinamento do modelo. E essa habilidade nem sempre (quase nunca, na verdade) está presente nas empresas. Quem assume o treinamento de modelos que sejam capazes de evoluir continuamente, aprendendo com as interações dos usuários?
Daniela reconhece que há muito poucos profissionais disponíveis no mundo com essa capacidade. Sim, as pessoas se importam muito com a segurança e o cuidado e os parâmetros de construção de uma IA, mas desconhecem o quão complicado é formar e encontrar profissionais habilitados para atuar de modo responsável no treinamento desses modelos para ir de encontro às expectativas da sociedade.
A ênfase na confiabilidade e na segurança fizeram do Claude a escolha do ecossistema de fintechs. Como essas empresas, novas e em processo de consolidação, demandam construção de reputação, a opção pela Anthropic é uma forma de dar a elas mais suporte e credibilidade. Qual o modelo vencedor, Open AI ou Anthropic, só o tempo vai dizer. Façam suas apostas.
