O que uma empresa deve fazer para saber como desenvolver uma estratégia de inovação e implementação em torno da tecnologia mais inovadora de nosso tempo, a Inteligência Artificial generativa (GenAI)? 

Essa foi a premissa de uma sessão especial do Money 20/20, o evento mais importante do ecossistema financeiro global, que está ocorrendo em Las Vegas, nos Estados Unidos, e a Consumidor Moderno traz a cobertura especial. Na ocasião, foi ilustrado o impacto hipotético da GenAI nos Serviços Financeiros, e quais os aprendizados que os novos operadores que conseguiram alavancar a IA com resultados reais têm se concentrado em utilizar de forma produtiva. Esses operadores, executivos, fintechs e startups desenvolveram estratégias e produtos bem-sucedidas usando a tecnologia mais complexa existente em uma das indústrias mais regulamentadas e de mais rápido crescimento do mundo: a indústria das fintechs. 

A sessão abriu as atividades do evento e foi oferecida pela NVDIA, talvez o grande nome da nova era da IA. Foram muitos os aprendizados para que possamos entender o que é relevante para desenvolver uma estratégia de inovação com GenAI. Embora as conversas sejam amplas, poucos operadores têm aproveitado a IA nas empresas com resultados tangíveis, pois têm se concentrado em construir soluções concretas.

Os 3 mitos limitantes da IA

Durante esta sessão, o vice-presidente global financeiro da NVIDIA, Malcolm de Mayo, afirmou que a IA está mudando a revolução mercado financeiro. Ele destacou 3 mitos que bloqueiam a adoção efetiva das IAs generativas pelas empresas. São eles:

Mito 1: “Para iniciar o investimento em IA, é necessário esperar pela regulação”

Isso não faz sentido. Em termos simples, não espere pela regulação – os líderes da transformação estão acelerando dezenas de projetos simultaneamente e não irão aguardar uma regulação que certamente estará muito aquém do que a sociedade e o mercado conseguirão obter de positivo com a adoção veloz da IA.

Mito 2: “IA ainda não gerou valor real para ninguém”

Isso é negação apenas. A adoção de IA gera muito valor e já criou bilhões de dólares em valor este ano para empresas dos mais diversos segmentos, em múltiplos projetos. Tudo depende de um roadmap que combina cultura, seleção de objetivos, testes e aplicações escaláveis. 

Mito 3: “Você precisa ser big tech para ganhar e participar da revolução”

Uma grande tolice, segundo Malcolm de Mayo. O VP de negócios globais da NVDIA explica que a maior parte da infraestrutura é baseada em códigos e plataformas abertas e que cada companhia tem, isso sim, de criar sua própria “AI Factory”, sua fábrica de códigos, nem que para isso precise criar seus próprios desenvolvedores. Tudo em IA se baseia em estratégia aberta, enquadramento de atividades que possam ser melhoradas para trazer ganhos de escala rapidamente.

“Estamos vivendo o momento da fundação de uma nova era na qual o uso de IA vai diferenciar incrivelmente a qualidade das experiências para os clientes”, afirmou Malcolm de Mayo. E o motivo para isso é muito simples: dados, dados e dados. Toda empresa produz dados em quantidades estonteantes, mas não consegue estruturá-los e nem estabelecer quais deles são prioritários. IAs podem fazer isso e permitir ganho de escala na análise e extração de insights que realmente tragam resultados para o negócio.

A questão é que cada empresa deve criar sua fábrica de IA e desenvolver seus outcomes como base para ganhar competitividade.

A economia da IA

Na sequência, a sessão trouxe um diálogo entre Kevin Levitt, diretor Global de Serviços Financeiros da NVDIA e Emily Glassberg Sands, head de Informação da Stripe, uma empresa que oferece plataformas de pagamentos e serviços financeiros para construção de e-commerce e e-markeptlaces. 

Emily afirma categoricamente que a “Economia da IA” é uma realidade e hoje, percorremos caminhos completamente inéditos na história corporativa. No entender da executiva, os clientes da Stripe geram de duas a três vezes o resultados esperado a partir da adoção de projetos de IA.

É impressionante verificar o que acontece globalmente quando a IA começa a fazer parte dos negócios. Trata-se de um processo de otimização permanente, no qual novos inputs alimentam a operação e trazem ganhos todos os dias. Simplesmente, com IA ficou mais simples trabalhar em escala.

A jornada da Stripe, se iniciou a partir da adoção dos chips e soluções da NVDIA, justamente quando a empresa entendeu que precisaria escalar a personalização dos clientes para oferecer valor a partir de modelos que pudessem melhorar a experiência e reduzir as fraudes simultaneamente. Hoje, a empresa não atua apenas de forma reativa, mas ganhou iniciativa para personalizar e otimizar continuamente a experiência dos consumidores das empresas suportadas pelas suas soluções.

Por que toda empresa precisa “fabricar” seus próprios códigos?

A Stripe, em parceria com a NVDIA, colabora para democratizar IA de modo acelerado, aplicando o conceito de “Fábrica de IA”, no qual cada empresa deve determinar onde os sistemas virtuais podem produzir ganhos significativos e gerar impacto decisivo para trazer resultados escaláveis em prazos reduzidos. Segundo os executivos, tudo tem início na construção de modelos que se adaptem e potencializem a cultura da empresa, permitindo explorar novos territórios fora da caixa, para otimizar experiências, aplicações, produtividade, redução de fraudes e, fundamentalmente, aprimorar a gestão do negócio.

O jogo da IA depende de pilotos frequentes e uma cultura de “montar, testar e escalar”, como mostramos nos textos sobre o evento “Delivering the Future”, da Amazon, há poucas semanas.  

Melhorar a acurácia na análise dos dados depende de parcerias com grandes players de infraestrutura? Não necessariamente, já que boa parte dessa nova infraestrutura de IA parte de modelos “open source”, logo, mais importante do que pensar no tamanho do investimento, é preferível pensar no quanto cada empresa tem a aprender com essa economia da IA. Não há vergonha em usar APIs abertas, colaborar e mostrar flexibilidade e disposição para aprender como potencializar vários pontos do negócio e obter melhores práticas usando IA.

Emily e Kevin enfatizam que o jogo agora, é sempre “on going”, ou seja, está sempre em curso, incluindo aprendizados, testes, desenvolvimento de códigos para novas aplicações, ganhos de escala, análise de resultados, engajamento das pessoas, aprimoramento da cultura e assim por diante.

Em resumo, nessa nova era da IA, toda empresa precisa desenvolver sua habilidade no desenvolvimento e na produção de códigos que retratem objetivos de negócios claramente identificados. E isso é decisivo para que cada “fábrica de IA” crie os motores de valor de cada empresa. Empresas que não saibam desenvolver seus próprios códigos correm muitos riscos de obsolescência prematura, independentemente do seu segmento.