Bem-vindos a I e o futuro da inteligência artificial. Meu nome é Gabriela Viana. A gente hoje vai começar a falar sobre a parceria entre a IAI e a IBM. Vamos mergulhar nessa parceria e entender o impacto da inteligência artificial no mundo dos negócios. Hoje eu tenho o prazer de receber aqui Telma Luqueta, sócia, líder de inteligência artificial e data para serviços financeiros da UI. Seja muito bem-vinda, Telma. Muito obrigada, Gabi. É um prazer imenso estar aqui com vocês. Muito feliz também de estar aqui com os nossos clientes, com a IBM, né, nosso parceiro. Eh, e
para mim é uma satisfação muito grande estar com vocês. Temos também Sérgio Fortuna, VP de Vendas da IBM. Seja muito bem-vindo, Sérgio. Oi, pessoal. Tudo bem? Prazer estar aqui com vocês para falar de um tema tão relevante. Temos, é claro, também o Banco do Brasil aqui representado pelo Rafael Rovani, Red de Inteligência Artificial do Banco do Brasil. Seja muito bem-vindo. Obrigado, Gabi. Prazer estar contigo, Sérgio, de novo, né? A Telma todo dia e a Diúlia aqui comigo também pra gente poder falar bastante de a de governança de dados. Então, já aproveitando que ele já te
adiantou. Diliane Paulista, seja muito bem-vinda. A Diliane, que é gerente executiva de governança de IA do Banco do Brasil, seja muito bem-vinda. Muito obrigada. Um Prazer enorme estar aqui com vocês. Bom, vou começar falando sobre o seguinte. Chala tem um um potencial transformador muito grande. A gente vem cada vez mais falando sobre isso. E é aqui que a parceria entre a UI e a IBM entra em cena. Então queria entender um pouco das soluções inovadoras para poder garantir essa integração responsável também entre a IA e de uma forma escalável dessas tecnologias. Então, Telma, queria que
você começasse a falar um pouquinho Desse tema pra gente e falando quais são as principais tendências de que a gente tem visto hoje no setor financeiro. A gente vem passando por um momento de transformação e essa transformação acontece com ciclos cada vez mais curtos, né? Então, eh, pensando no início, né, quando nós tivemos o hype da inteligência artificial, eh, as instituições financeiras estavam eh inicialmente olhando muito para áreas de backoffice, olhando muito para dentro de Casa e identificando oportunidades para conseguir eh o ganho de eficiência, automações de áreas mais operacionais, eh criar alguns eh assistentes
que poderiam ajudar no dia a dia com aquele atendimento a a atendimento de RH, atendimento de uma área de tecnologia, suporte, enfim. Então, nós nós tínhamos eh um momento onde as instituições passaram a olhar para dentro de casa e pensar em oportunidades para ter um um uma melhora de custo e um ganho de Eficiência aplicando essa tecnologia que tá fazendo tanto barulho no mercado. É, depois passamos desse período, fomos para um momento de experimentação onde sim, é, e as áreas responsáveis por implementar a inteligência artificial dentro das instituições financeiras começaram a já eh fazer isso
com áreas de negócio, mas ainda de forma muito conservadora, olhando eh ou fazendo testes dentro de casa, porque eh existe um receio muito grande eh da exposição De marca e naquele momento tudo era muito novo. a gente não sabia eh o poder que existia por trás, né, dessa dessa tecnologia e o impacto que isso pudesse causar. Então, eh, começaram-se os experimentos e agora sim a gente tá num terceiro momento onde isso está sendo feito de forma muito escalonada e por isso que a questão da e a responsável ela se torna tão relevante, porque se não
existir uma governança regendo, né, todas, imagine um banco do tamanho do Banco do Brasil, eh, como é que a área de dados, a área de analíticas vai eh coordenar todas as iniciativas que aconteçam em várias áreas de negócio. Então, realmente precisa definir alguns padrões, alguns controles para que isso esteja realmente de uma forma eh mais governada e padronizada dentro de uma instituição. E quando a gente fala de governança e inteligência artificial, como é que de fato funciona na prática? Juliana, você consegue explicar um Pouquinho pra gente qual o papel da governança nesse processo? Bom, a
governança ela entra como um aspecto chave assim, Gabi, dentro da escalada da IA com responsabilidade, né? a gente tá falando de uma nova tecnologia, como uma nova tecnologia que vem para mudar a forma como a gente trabalha, a forma como a gente se relaciona com os clientes, a forma como a gente faz negócios. E não pode ser só plug and play, né? a gente tem uma Responsabilidade, temos mais de 80 milhões de clientes, então é importante que a gente faça a adoção dessa tecnologia com responsabilidade e de uma forma integrada ao negócio. Então quando a
gente estuda esse tema, né, e chama um parceiro aqui para nos ajudar, é exatamente nessas definições. A gente tem uma etapa que é muito importante de definição de papéis, de responsabilidades, né, de casos de uso, até de definições do que que nós estamos Falando, né? Tem muitos termos e muitas nomenclaturas novas que vêm com a tecnologia, agentes de a, sistemas de a, promptes, né? São todas nomenclaturas novas que a gente dentro de uma governança também passa por definir isso, definir políticas, definir usos, né? A gente também tá falando de dos dos famosos LLMs, né? Que
são os modelos aí, né? De mercado, como Openei, Lama, né? Gemini, etc. E aí a gente tem que fazer uma um processo de validação desses Modelos também, né, para que a gente possa trazer isso para dentro de uma estratégia de forma integrada. Então, de forma prática, né, a gente tá falando de fazer, trazer uma nova tecnologia, né, integrando isso dentro da organização com responsabilidade. E isso passa por validações, passa por políticas, passa por papéis, por responsabilidades e passa por um pouco do que a Telma colocou, né? Como é que a gente vai governar esses casos
de uso, né? como é Que a gente vai monitorar essa tecnologia e saber se ela tá de fato atendendo o objetivo do negócio, porque tudo tem risco envolvido, né? E é importante que a gente mitigue tudo isso, principalmente quando a gente fala de finanças, né? No setor financeiro, confiança, transparência, tudo isso é muito importante. Aí eu queria entender um pouco, Rafael, como é que foi o processo de começar a trabalhar com inteligência artificial dentro do banco, Que é um banco super tradicional também. Muitos brasileiros estão ali, tem conta ali. Como é que foi para você
esse processo de vamos trazer a inteligência artificial e mostrar que isso vem para agregar também? Bacana. Uma pergunta complexa pro tempo que a gente tem aqui hoje, né? um banco com mais de eh 200 anos e com um uma tradição eh de um atendimento boa parte a sociedade até pelo papel que tem de uma oraçonista nessa nessa questão, fazer essa Transição para uma empresa com alta tecnologia, uma empresa tecnológica e que de fato essas ferramentas tecnológicas, em especial a IA, elas nos apoiem nesse contexto de evolução do atendimento, de evolução dos negócios é desafiador. primeiro
internamente. Então eu sempre divido os desafios do Banco do Brasil e pelo que eu converso também com os meus pares no mercado, não é diferente no Bradesco, no Itaú, é que você tem três três estruturas básicas Que você tem que implementar. Primeiro, uma cultura forte na organização. Não adianta você botar a melhor tecnologia para o cliente se os seus colaboradores não sabem para que aquilo, se eles se sentem ameaçados com aquilo, né? É, e vocês não sabem utilizar aquela ferramenta porque ela vai ser uma ferramenta cara, porque a IA é cara, é para uma finalidade
que talvez não atinja. E não porque não sirva para o cliente, mas porque a organização não Soube assimilar a aplicação dela no contexto de negócio. Então você trabalhar cultura interna fundamental. ensinar o time a usar, ensinar os colaboradores o impacto, a importância de entender que veio para somar, que não vai substituir o humano, mas vai sim substarefas substituíveis e liberar o humano para algo que faz sentido no negócio, no relacionamento. Somos um banco de relacionamento, o cliente gosta de relacionamento. Quanto mais tempo eu Tiver para relacionar e quanto mais eu tiver possibilidade de interferir na
vida do cliente no momento correto, utilizando as ferramentas corretas, é melhor inclusive para o nosso colaborador. Então trazer essa cultura do aprendizado, né, da da utilização, eh, capacitar é fundamental. Um segundo pilar importante é o a escalada consciente do uso da ferramenta, porque a gente acabou de passar por uma onda que ela não terminou Do hype da IA. Eu digo que ela tá passando, porque hoje já é uma realidade eh falada desde de mais de 20 anos. A gente tem a é que óbvio que com o advento do chat PT isso explodiu, né, em 22,
mas eh a gente já tem a embarcada nos processos do banco há mais de 20 anos, né? Então a gente falava de com outras linguagens de outra forma, mas já tinha. Agora todo mundo precisa de mai tudo. Não necessariamente. Às vezes eu brinco que só precisa de uma boa plan De excel e eu já quero logo maiar. Então também e eh drenar essa expectativa pra gente não cair no vale da desilusão, né, na de de investimentos que também mesmo tendo uma consciência, uma cultura de uso, eles não se aplicam. É importante. Então a escalada sustentável
das ferramentas é um segundo pilar. E o terceiro e o fundamental para mim, que quanto mais você tem cultura e mais você sabe para que quer e mais você vai Explorar, é a governança. É o que a diri lá no banco toma conta muito de um papel, faz um papel fundamental que é cuidar desse ecossistema, eu nem chamo mais de governança, porque é um ecossistema de dados que conversam com legislações, que conversam com sistemas de informações que não são nossas. Eu estou ali eh emprestando o que o cliente permite que eu faça, porque o dado
é dele, para eu poder trabalhando esses dados devolver a esse cliente a melhor Solução, o melhor negócio. Então os dados não são do banco. Então se não tiver um ecossistema, uma governança e ferramentas como a IBM tem nos provido, a gente dificilmente vai conseguir escalar uma cultura forte e escalar soluções sustentáveis. Sérgio, eu queria aproveitar para te perguntar exatamente sobre esse processo, assim, é uma tendência a gente criar novas soluções inovadoras, principalmente com o IA. queria sua análise sobre esse uso dentro Do mercado financeiro e como é que a IBM tem se posicionado nesse desenvolvimento
de soluções. A IBM atua muito forte ao redor do mundo no setor financeiro já há muitos anos e como os meus colegas aqui já comentaram eh a IA tá presente no sistema financeiro há há década já, né? Os bancos usam o IA muito tempo já nos seus negócios em papéis extremamente críticos. Então, quando a gente fala de bancos de varejo, de grande porte, com dezenas de milhões de clientes como o Bebê, eh, tomar decisão se aprova ou não crédito, né? se eu vou emprestar ou não aquele dinheiro, se determinada transação de Pix é ou não
uma fraude. É um modelo já que tá por trás disso. O Pix até recente, mas transferências bancárias em geral há muito tempo. Agora a gente vê isso avançando muito eh quando a gente fala de sistemas de linguagem, né, com os LLMs, a IA generativa. Então, os bancos, a IA, ela tá permitindo que os bancos e as Empresas do mercado interajam com as pessoas de uma maneira muito mais natural. Então, as pessoas ao longo dos anos, aí uns tempos atrás tiveram que aprender a usar o sistema de TI, os menuzinhos nos apps dos bancos. Hoje em
dia dá para falar. Então, esse potencial de você interagir de uma maneira mais natural com o ser humano, é isso que os bancos estão alavancando, porque eles sempre foram pioneiros em adotar essas tecnologias inovadoras, tanto para Melhorar a experiência dos clientes como para ganhar produtividade nos seus processos. Então, a gente vê os bancos, sim, ao redor do mundo, muito com esse enfoque eh de uso para ter uma experiência melhor do cliente, eh foco em produtividade e e isso alavancar novos modelos de negócio. Então, vejo os bancos e a IBM apoiando os bancos com uma plataforma
que permite instrumentalizar todo esse processo de uma maneira mais natural e dando Agilidade para isso. Acho que vocês tocaram, todos vocês, na verdade, falaram de um ponto que é muito importante sobre essa usabilidade da inteligência artificial. Hoje em dia todo mundo usa de alguma forma, todo mundo quer experimentar um pouquinho ali no dia a dia. Isso tem seus pontos positivos e também os seus pontos negativos. E quando a gente fala de desafio ali do uso da IA, eh, principalmente no setor financeiro, Imagino eu que um conflito geracional pode ser também uma questão muito relevante. A
gente ainda tem um público que prefere ir até as agências e não falar necessariamente por aplicativos ou ter contato com essas inteligências artificiais. Como é que vocês analisam esse processo também na no mercado financeiro paraa introdução da inteligência artificial? Você tem que ter uma estratégia figital em se falando de banco tradicional com o Banco do Brasil que não nasceu uma fintec, é importante demais você entender que você precisa de uma rede física eficiente, bem localizada, que você precisa do do colaborador na ponta, sabendo eh fornecer a informação correta, sabendo fazer o atendimento correto e sabendo
também direcionar para os canais. Essa escolha do canal, ela é do do cliente, ela não pode ser uma uma decisão nossa. Sim, né? Então, acho que o primeiro ponto é a gente ter consciência desse Papel, né? Eh, no banco a gente tem muita clareza dessa nossa estratégia. A gente tem clareza que a IA no banco para algumas áreas será uma IA first, mas de uma forma geral o nosso posicionamento teria de uma IA transformacional. ela vai transformar o processo, ela vai transformar, mas ela não vai tomar o lugar do humano, porque eu tenho um eh
eh uma presença física e eh dispersa, eu tenho eh presença física em sociedades aqui dentro do país com níveis culturais Diferentes, bancarização diferente e com o até a forma como quer se comunicar com finanças, com com o seu dinheiro de forma diferente. Eu não posso querer que, por exemplo, lá eu trabalhei dois anos no Ceará, né, lá no interior do Ceará, eu vá conseguir que a Iá substitua uma agência. Sim. E não é porque não é possível, é porque a cultura local ainda demanda esse tipo de atendimento. Interior de São Paulo, eu sou do interior
de São Paulo, né? Eh, se Você for ali pr para Jaú, Bauru, você ainda tem um um sentimento e uma percepção de valor no contato humano. Então, eu preciso manter as minhas agências, eu preciso manter essa estratégia. Agora não quer dizer que eu não vou adotar a tecnologia ali também, porque é importante, por exemplo, na prova de vida, na pandemia, que é um benefício que a gente paga pro INSS, a gente conseguiu transformar esse processo sem a necessidade de alguém Confirmar na agência, né, que tava vivo para receber o benefício. Então, a IA tá aí
para isso, até onde eu tenho um movimento tradicional ou uma um valor ainda do atendimento presencial, do contato humano, a vai estar por trás cuidando do processo de qualquer forma. Mas eu ter assim de forma prática uma estratégia fígital onde eu converse bem esses dois mundos para que eu não assuste, né? Ontem a gente tava no evento do banco e essa pergunta veio: "Poxa, mas eh eu tenho uma dispersão até de idade geracional, como é que eu faço pro meu voo usar o app do banco?" A gente tem que construir um app com uma uma
né, com uma experiência de cliente voltada para esse segmento e entender que em algum momento esse segmento vai procurar algum canal de atendimento com um ano por trás. Então, se eu deixar isso bem claro para para esse usuário com esse perfil, ele vai sentir confortável para usar o app, porque ele Sabe que na hora que ele quiser apertar um botãozinho para falar com alguém do outro lado, ele vai achar ou quiser ir na agência, ele vai ser atendido. Alguém quer complementar? A gente tá falando muito de atendimento, mas a a inteligência artificial ela vem trazendo
várias aplicações que vão além disso, né? A gente vê agendas de crédito, né? Eh, como é que a gente faz com que eh de uma forma a gente não tenha discriminação, porque se a gente analisa Historicamente, né, a gente oferta crédito para clientes que estejam ali dentro das políticas de estratégia das políticas de cada de cada banco, né? Mas como é que a gente faz isso de uma forma muito inclusiva, né? Hoje a gente tem a preocupação da inteligência artificial, tem nós temos n tecnologias por trás disso, redes neurais, né, que são algoritmos que são
muito fechados e que não passam essa transparência e aí a governança vem para suportar tudo isso. Então, eh, eu acho que vai muito além de atendimento, esteiras de tecnologia sendo automatizadas, eh, a gente tem agendas de risco, né, que trazendo aqui recuperação de crédito, né? Então, como é que eu consigo ser muito assertivo e ganhar tempo nessa recuperação, né, desse dinheiro que pode estar perdido? a gente tem eh trabalhado também muito agendas de eh gestão de contratos, áreas jurídicas, eh então assim, tem uma aplicação imensa, né, por no no Backoffice do banco que a gente,
nós como clientes a gente não enxerga e isso vai muito além do atendimento. Então, eh, só quis fazer esse esse complemento aqui pra gente também trazer todo esse potencial e como as instituições financeiras estão eh utilizando essa ferramenta muito poderosa para ganhar performance, eh reduzir custos, melhorar resultados. Então, tem sido feito um trabalho muito intenso aí até inclusive para nivelar através da Hiperpersonalização, nivelar a questão das diferenças de idade, diferentes de diferentes carteiras, né? pessoal nativo digital, pessoal que, né, já é aquele cliente mais tradicional. Então, a gente também vê essa aplicação acontecendo e acho
que com a robustez e tecnologia necessária para pra gente ser cada vez mais assertivo pros bancos, né? É que eu já sou gente eh trabalho com eles há muito tempo, já faço parte do do Banco do Brasil, meus outros clientes não Fiquem com ciúme, mas sim, né? Assim, acho que existe aqui uma utilização dessa ferramenta muito poderosa e a robustez de tecnologia que vem acompanhando cloud, né? tantas coisas acontecendo por trás que dá essa robustez e faz com que isso seja feito cada vez mais rápido de uma forma muito mais assertiva. É, tem uma máxima,
né, na na IA que a gente gosta de falar aqui. A IA ela é muito mais sobre o problema do que sobre a resposta, né? Então assim, qual é o problema de negócio? Qual o problema do cliente que a gente quer resolver? E a gente tem muitas oportunidades, né? você tava falando dessa questão geracional, a gente vê a tecnologia servindo muito como um meio até inclusive para para essa inclusão, né, paraa inclusão financeira desse idoso, desse jovem, porque como a Telma falou, a gente consegue hiperpersonalizar inclusive o contexto, a mensagem, né, de acordo com O
perfil do cliente. Mas hoje a gente tem casos de uso que vão desde a eficiência operacional, né, muitos casos de uso relacionados, né, dentro do do banco, voltados à melhoria dos nossos processos internos. a gente tem casos de uso voltados à eficiência, né, dos processos do próprio cliente como como do próprio funcionário como cliente, né, de da experiência dele ali operando os aplicativos do banco. A gente tem questões relacionadas à experiência do Cliente, tem um caso que é premiado aí, né, que é a nossa área, a nossa área de recomendações inteligentes, que é um caso
do cliente MP receber insites, né, a respeito do seu fluxo de caixa que ajudem ele na gestão da sua pequena empresa ali no dia a dia. Então a gente vê isso tudo como problemas, né, como eu coloquei assim, sendo resolvidos e agregando valor ali na jornada diária do cliente. Acho que tem até um outro fator, você quiser comentar também, Sérgio, que é sobre a segurança, né? você falou sobre a escalabilidade, mas também traz uma outra possibilidade de segurança, porque uma vez que esses processos são feitos 100% por humanos, a gente também sofre ali vieses de
comportamento que com a com a tecnologia a gente consegue eliminar ou pelo menos mitigar de uma forma muito mais eficaz, garantindo mais segurança em todos os processos e permitindo que eles sejam mais escaláveis também. Sim, sim. Eu ia Comentar disso que você falou, né, dos casos que muitas vezes tem clientes que não querem ser tocados diretamente por eventualmente no atendimento, mas você tem todo um trabalho, como o pessoal comentou, de ajudar os funcionários, no caso do Banco do Brasil, a interagir com esse cliente de uma maneira mais eficiência, eficaz, ali, resolver mais rápido. Não precisava,
seu cliente, eu vou aqui pra minha área de backoffice, eh, esclarecer aqui o seu caso e depois Eu volto para você em tanto tempo. Então você consegue ter essa resposta mais rápida com a entregando essas respostas pro funcionário. Eventualmente se o cliente não é maduro digitalmente, não tem esse esse interesse de interagir diretamente com o canal digital, você apoia o funcionário. E aí essa a governança para saber como é que isso tá respondendo o cliente, respeitando ali a característica de cada um e evitando os vieses, né, assim, de aprovação de uma Situação ou não, eh
são essenciais para você mitigar riscos ali de compliance, inclusive, né? Eu queria que você comentasse um pouquinho sobre as soluções da IBM nesse sentido, assim, sobre o Watson X.governance. Queria que você explicasse um pouquinho da ferramenta, como é que ela funciona de fato. Legal. Eh, então, a IBM tem uma plataforma para todo esse esse ciclo, esse processo de uso de A, desde você eh mapear, entender os dados que você vai Usar para construir seus modelos, o processo de construção. E aí tem um um pilar, um módulo totalmente focado paraa governança, que é essa plataforma chamada
de Watson X. Eh, e esse módulo é o Watsonex.governance. Eh, e nesse, nesse módulo de governança, você cobre desde o ciclo de vida, a gestão do ciclo de vida de modelo, né? como é, como é que ele foi construído, que dados foram usados, se os dados que foram usados têm viés ou Não tem viés pro treinamento daquele modelo. Você monitora o modelo que tá sendo usado dia a dia no banco, né, por exemplo, para fazer uma aprovação de crédito ou combate à fraude, porque eventualmente a realidade do uso, os dados dos novos clientes que estão
usando aquele serviço podem mudar ao longo do tempo e aí você tem que ajustar, calibrar o modelo para ele voltar a responder como você gostaria que ele respondesse. Eh, e olha toda a Questão também de risco de modelo, né? Hoje nos bancos, né, naturalmente você tem uma avaliação de risco. E risco de modelo é um fator, como ele decide coisas que impactam o resultado final do banco, eh avaliar risco de modelo e o Watson XGO permite que você cubra todo esse ciclo de governança desses modelos que estão no dia a dia dos negócios do banco.
Eu queria que agora vocês dois falassem um pouquinho, Sérgio Telma, da parceria entre a IBM e o Yai e aí depois A gente comenta como é que o Banco do Brasil entrou também nesse ecossistema para fazer novas criações juntos. Não, tá ótimo. Bom, acho que a aliança e o AIBM, ela já existe há bastante tempo. Nós já trabalhamos juntos em alguns casos de uso. É, mas com esse esse essa implementação, né, de um tema tão relevante da IA responsável dentro do Banco do Brasil, a gente enxergou a possibilidade de unir esforços e fazer com que
eh a gente Pudesse adaptar soluções que existiam na IBM com metodologias que nós tínhamos na UI para eh trazer essa solução end to endos nossos clientes, porque basicamente eh essa estrutura sai de um essa solução ela sai de um de um produto que já existe. existia na UI, que é UI Confidence, é uma metodologia de frameworks que vai dar toda sustentação. Eh, porque qual o o principal desafio hoje paraa implementação eh de inteligência artificial nas Instituições financeiras é a questão da confiança, né? Então ainda, embora, né, mais de 80%, né, dos executivos do CEO se
leva os, né, das instituições financeiras, através de pesquisa e eu trago esse número, mas também tem pesquisa de CEO da IBM, embora mais de 80% eh entenda que exista a necessidade, né, de aplicar a transparência nesse processo, ainda existe uma esteira muito grande ali pra gente implementar isto, né? Então, eh, a I ela pegou a essa essa Esse produto que já existia, que é I Confidence, e a gente estabeleceu a partir dos princípios, esses princípios foram muito baseados na na no ECT AI, eh, que é a regulação da União Europeia, juntamente também com projeto de
lei que nós temos hoje. Então, tem lá todos os princípios de transparência, justiça, eh explicabilidade. Nós temos vários eh princípios ali dentro e a partir disso nós estabelecem estabelecemos um processo sequencial para que uma Instituição financeira consiga fazer isso, desde a contratação de um ou a contratação de um fornecedor, né? E lembrando que a Julie já comentou, eh nós temos dentro desse ecossistema alguns ativos de inteligência artificial que podem ser agentes, pode ser promptes, pode ser sistemas e podem ser modelos, né? os modelos, é o que a gente mais fala, que é a questão do
do GPT. Enfim, a gente tem várias outras outros Exemplos para dar a partir disso. Então, desde a minha contratação, eu como instituição financeira, desde a minha contratação deste produto, eu já tenho ali um pré-ciclo de eh credenciamento com um checklist de tudo eh que precisa ser eh constatado e que esteja abrangido dentro desta contratação até eh uma parte de homologação que alguns testes que são feitos para validar se aquele checklist ele vai acontecer na praia. prática e depois disso contratado, onde A gente já implementa. E aí lembrando que o banco é muito grande, tem várias
áreas executando promptes, fazendo análises a todo momento, criando produtos, né? Eh, a gente tem toda uma esteira que vai desde uma catalogação, que é construir realmente um inventário de tudo que é produzido dentro dessa instituição, classificar isso por riscos, depois validar isso, né, eh, com alguns testes e algumas estratégias de confrontar, eh, fazer mesmo uma espécie De o juiz que a gente fala, né, o LLM, o agente, fazer confrontar, fazer dar errado para ver se tem algum viés, alguma questão discriminatória. alguma questão que possa trazer eh malícia, comentários maliciosos ou uma indução ao uso de
substâncias tóxicas. Eh, tem toda uma estratégia, mais de 20, 30 categorias dentro da nossa metodologia que fica testando e fazendo e esse esse esse eh brigar mesmo, né, assim, Contraditório, né? é e fazendo forçar uma situação para ver se não tem nenhum tipo de desvio dentro daquela solução que tá sendo desenvolvida dentro da instituição. E a partir disso, depois tem eh estratégias de validar tudo isso através de grupos de diferentes áreas, né, para validar, falar: "Puxa, isso aqui realmente tá em compro das minhas políticas". E depois a parte de monitoramento, eu tô resumindo, mas assim,
a gente tem um ciclo bastante Completo dentro dessa metodologia. Mas esse monitoramento através de critérios, eh, é o que vai sustentar e vai nos possibilitar entender se houve algum desvio dentro de tudo que tá sendo produzido dentro do da instituição. E as ferramentas da IBM fazem isso muito bem, essa parte de governar, de validar, monitorar. Então, quando a gente discutiu isso para o Banco do Brasil, a gente enxergou uma possibilidade imensa de potencializar esse tema no mercado e Trazer eh todos os benefícios e aceleradores que essa solução traz para as instituições financeiras. Ou seja, apesar
da gente usar tecnologia, é um processo gigantesco e que leva bastante tempo para ser feito. Exato. E e a Juli tem feito um trabalho imenso de implementar tudo isso, porque pensa que é um processo enorme e você estabelecer todo esse processo, fazer com que todo o Banco do Brasil esteja engajado, né, nessa nessa nessa implementação, nessa Jornada, como falou. Exato. Então tem um trabalho enorme que é feito, que daqui a pouco a Julie já vai falar sobre isso, de assim que é pesado, é pesado para uma instituição do porte do Banco do Brasil, mas que
tá dando certo, né, Julie, que a gente tá saindo lá do outro lado. Com certeza. Com certeza. Pois é, queria entender um pouquinho então de como é que é esse processo de construir essa cultura. Acho que há um tempo atrás a gente não poderia nem imaginar ter uma Área de apenas de de inteligência artificial dentro das instituições. E hoje quando a gente fala de inteligência artificial, embora muita gente acabe resumindo ali ao chatt, tem uma infinidade de possibilidades que já estão aí há muito tempo. Então como é que é construir esse processo de cultura dentro
dos bancos e fazer também com que as pessoas entendam que não é algo contra, mas algo que facilita também o dia a dia. Não, bacana. Então acho que o Rovani abordou aqui um pouquinho também na fala dele assim, esses pilares, né, que que a gente vem trabalhando lá no banco e a cultura, como você mencionou, é sem dúvida é um deles, né, a gente precisa engajar as pessoas, né, nesse processo. E desde no caso do banco, né, que a gente tem aí 125.000 1 colaboradores, né, dentro do banco e conglomerado, precisa todo mundo entender o
seu papel, né, quando a gente pensa especificamente ali dentro das Áreas de tecnologia, risco, compliance, então o que a gente vem trabalhando, a inteligência artificial, ela é uma disciplina muito multidisciplinar, né? Não, não é uma disciplina só de tecnologia, uma disciplina de negócio, uma disciplina de risco, é uma disciplina de pessoas. Então a gente vem buscando fazer essa integração, né, com as diferentes áreas do banco para que cada uma entenda o seu papel e a sua relevância dentro desse contexto. Eu Acho que isso é parte dessa mudança cultural que você comentou, né? Eu acho que
a Telma abordou muito bem aqui, assim todas essas etapas do frame, né? Eu acho que o frame ele vem para nos ajudar a organizar o trabalho, né? E as tecnologias aqui que o Sérgio vai poder falar um pouquinho mais, elas vêm para nos nos ajudar a acelerar esse processo, né? porque a tecnologia vem para nos ajudar a implementar aquilo que a gente desenhou ali, né, dentro de um de um de Um framework de monitoramento. Eu queria só destacar assim pontos que eu acho super relevantes também, né, dentro desse contexto, que é a qualidade de dados,
né? A gente costuma falar que a qualidade dos dados é como se fosse o fundamento de um prédio, né? Não adianta você ter lá uma cobertura, né, de frente para o mar, mas aquele prédio tá rachado, né, embaixo. Então assim, o a gente vem trabalhando muito essa questão, né, da qualidade de dados Dentro do banco. Eh, a gente costuma falar que todos precisam estar prontos para inclusive os dados, né? Então, trabalhar a prontidão dos dados para é um aspecto muito relevante e passa um pouco por por aquilo que a Telma falou. E essas ferramentas vêm
nos ajudando no sentido de avaliar vieses, né? Avaliar a completude desses dados, avaliar a precisão desses dados, né? São diversos aspectos. A questão da segurança e da privacidade, que é um tema super Relevante quando a gente fala sobre a, né? Os limites, que dado eu posso usar para que, né? Porque esse dado, no final das contas, é um dado do cliente que a gente tá ali gerenciando. Então a gente precisa ter muita responsabilidade. Então esse pilar da qualidade dos dados é um pilar realmente super relevante eh para nós. E o pilar do monitoramento, como já
foi colocado aqui, né? Quando a gente solta um um uma solução de a gente tem mais de 600 soluções já, né? Casos De uso implementados. A gente tá falando sobre monitorar tudo isso, porque os modelos eles têm respostas automatizadas, né? Então, a a única forma, né, da gente conseguir saber se tudo tá funcionando como da forma adequada é de fato fazer este monitoramento. Isso passa por definir métricas, né, automatizadas, ter processos para isso. E esse é um trabalho, né, que envolve realmente muitas áreas multidisciplinar, mas que a Gente vem conseguindo fazer aí com o engajamento
de todos. Vocês têm algum exemplo mais concreto assim do dia a dia de algo que a inteligência artificial ajudou dentro do banco a resolver e que facilitou algum algum processo? A gente tem um processo de risco do banco hoje todo sendo feito, eh, inclusive sob mudanças regulatórias com base em todo em a em dados, em modelos analíticos. A gente tem a resolução 4966, que é uma nova forma dos bancos terem que fazer Provionamentos eh sobre seus ativos. E esse já foi feito sobre o novo modelo de a sem a gente não conseguiria implementar um um
limite para cada cliente com o risco percebido para cada cliente, né? Então, é uma área que a gente considera inclusive uma área com alta maturidade para uso de ferramentas de inteligência artificial. Eu dei aqui um exemplo antes que foi a questão da prova de vida, né? Mas hoje, por exemplo, uma abertura de conta, ela já Vem embarcada com um traqueamento completo de a pra gente entender, por exemplo, na jornada da abertura de conta da Gabi, o histórico dela, os dados que eu já tenho dela, eu posso pular algumas etapas, eu posso dispensar algumas situações que
comumente se eu não tiver aquela informação, eu vou pedir. Então, a já tem usado também para ter um processo menos froso de abertura de conta, um processo de crédito mais fluido, mais personalizado, taxa, né? Eu Tenho padrões de comportamento de consumo e pagamento diferentes. Sim. Clientes extremamente pontuais que não costumam pegar crédito. Eu não posso ter uma personalização de taxa para esse cliente trabalhar com uma uma precificação ajustada ao risco dele. Então aí a gente também tem bastante inteligência artificial embarcada. Enfim, eh como a Júlia disse, a gente tem 600 processos hoje ou mais já
com uso de a, né? e todos focados ou em Redução de processo dentro do backoffice ou numa performance de atendimento que libere os nossos colaboradores para um atendimento mais assertivo ou para uma assertividade propriamente dita em resultado, fazer mais negócios, acertar o momento de vida, acertar o dê o comportamento correto do cliente, o canal que ele gosta, como ele gosta e o que ele quer ouvir naquele momento. Então isso tem feito muita diferença pro pro resultado do banco. Agora a gente tá Aí colocando na rua o CDC, né, o crédito consignado privado, né, o governo
tem feito um movimento forte nesse sentido. O banco tem puxado essa fila e muitos dos processos estão embarcados pra gente conseguir ser assertivo nessa oferta de largada, porque é um balcão, todos os bancos podem ofertar, é o uso da IA, uso de dados, né? A área de empréstimos de de empréstimos do banco é uma área muito embarcada com dados e a e ela tem se utilizado disso para sair na frente numa Oferta qualificada e assertiva e o banco tem conseguido ser protagonista nessa frente por uso adequado da a Juliana trouxe um ponto que eu acho
que é muito importante da gente considerar quando fala de a que é sobre a pergunta certa. Qual é a dor que você quer resolver? Acho que não dá pra gente falar de inteligência artificial sem trabalhar exatamente esse ponto. Se você não sabe perguntar, se você não sabe o que perguntar, você não vai ter resposta Para tirar dali. Então queria que você contasse um pouquinho pra gente, Cras, como é que é o processo de construção desse tipo de solução. Como é que vocês pensam exatamente nas perguntas que vocês querem fazer até nessa nessa parceria da com
I também para levar pros clientes? assim, quais são os questionamentos que vocês provocam também para criar novas soluções? a plataforma, né, falando especificamente da parte de governança, né, que é o tema Principal aqui, eh, essa combinação, esse trabalho em parceria com a UI foi foi muito importante, porque nos frameworks que a Telma comentou, você tem todo o aparato de processos, né, olhando pro pro sistema pras organizações financeiras, né, do que você precisa gerir de processo indicadores para você entregar uma IA responsável, transparente pro pros clientes. E o Watson X governance permite que você implemente esses
Indicadores, escolha, ele já tá preparado para você colocar esses indicadores, parametrizar e você conseguir integrar isso com esse ambiente de dados dos bancos que é gigantesco e completo, complexo, né? Porque se você for pensar, tudo que a gente faz num banco, ele gera dados, né? Toda a transação, todas as suas características, tá tudo em dados. Como é que você pousa isso e monitora esses indicadores que vão te dizer se você tá Entregando uma IA ali com a garantia que você previu quando você construiu o modelo? Então, a plataforma combinando com os frameworks da da IUAI
permite que você faça esse MET, essa implementação integrada com a mente dos bancos. Acho que esse é o ponto é o ponto chave aí para para entregar o que você tá buscando. Pra gente chegar aqui já no finalzinho do nosso episódio, eu queria que vocês comentassem um pouquinho sobre a a IA responsável, o que que uma Empresa precisa considerar na hora de olhar paraa implementação de a responsável dentro do negócio dela. Eu acho que vocês podem vir muito com o olhar de cliente. Quais são os questionamentos que surgiram primeiramente para vocês? Eu acho que vocês
dois podem trazer um pouco do olhar de quem tá ali no dia a dia trabalhando, desenvolvendo essas soluções. Primeiramente, a gente precisa entender, acho que tem uma uma questão Ali eh anterior que é entender qual o apetite a risco daquela organização, daquela instituição, porque a partir disso é que nós eh vamos estruturar isso, uma de fato construir uma estrutura que pode estar dentro de uma área de risco, pode estar eh de forma eh com com maior lateralidade dentro dessa organização. Eh, e a partir disso, então, a gente começa a construir todo esse ecossistema que nós
conversamos aqui e estabelecer todo esse processo de Acordo com esse apetite. Uma vez que a gente estabelece políticas, padrões, processos, a gente, o segundo, o segundo passo é a a escalar isso dentro dessa instituição. E aí tem estratégias de acuturamento, de engajamento e realmente fazer com que esses processos sejam implementados e sejam utilizados dentro daquela instituição. Aí o A ela tem eh toda uma metodologia que ajuda essas instituições a fazer o passo a passo, desde entender eh esse apetite a risco, Né? e se é algo relacionado a risco de imagem, se é algo relacionado a
aumentar a transparência pros clientes. Então, cada instituição tem um objetivo de acordo com a sua estratégia. Então, a gente ajuda essa instituição a definir esse apetite a risco e o tamanho do investimento para que ela implemente todo esse processo pela instituição. Nós já fizemos projetos eh como o Banco do Brasil, que é um banco de grande porte que a gente considera, mas também já Fizemos projetos para áreas de risco de bancos de menor porte. Então, eh, e também para seguradoras, empresas de meio de pagamento, Ftex, vai depender muito eh da característica e da estratégia daquela
organização e o e o apetite a risco que ela tá disposta ali a a assumir ou a se proteger. Derivado desse dessa dessa composição, que ela é muito customizada mesmo, a gente entender, tem que entender qual que é o combo. Por exemplo, o cliente do Banco Do Brasil, porque ele é cliente do Banco do Brasil, existe um perfil, né? Eh, não adianta eu querer colocar uma solução ou embarcar nela eh uma questão de responsabilidade, de ética, se os valores daqueles clientes do perfil que eu tenho hoje dentro do banco não vão responder aquela aquilo que
eu tô entregando. Não é fazer porque todo mundo tá fazendo, né? Exato. Eu tenho que entender o que que é valor pro meu cliente, qual é o perfil desse meu Cliente, porque ele se relaciona comigo e não com outro banco. E aí sim ali dentro do banco temos as nossas diretrizes políticas, né, éticas, compli que óbvio que isso também transparece pro cliente. Por isso que é uma relação. o que eu vendo para ele, o que eu eh transpareço ser, o que eu quero ser, o que eu declaro ser, tem muito a ver com o que
ele acredita que eu vou entregar e é uma compatibilidade, é um relacionamento, né? Eu me relaciono Porque eu gosto da daquilo que a Camarca oferece, do que ela transparece para mim. Então essa responsabilidade de entender o que que meu cliente espera do Banco do Brasil em termos de responsabilidade, em termos de ética, em termos de compliance, não só de solução, é o que gera o engajamento e o que faz a gente ser eh a gente fala de principalidade, né? Eu quero, eu não quero mais eh ser o o único porque eu sei que eu não
vou ser, né, ter a Exclusividade, mas eu quero ser o principal. O que que é a principalidade? É essa identidade que eu crio do valor que eu tô vendo, do valor que eu tô colocando na mesa e do que eu tô sendo percebido por aquilo. Então essa essa relação entender essa relação, ela é uma com o Banco do Brasil, assim como a Tama colocou, ela pode ser outra de outros clientes com outros outros bancos ou outras áreas terem outros parâmetros para identificar o que é essa essa Governança ética, né, e responsável. E é dentro desse
arcaboo que a gente constrói tudo lá dentro do banco, seguindo as políticas, as diretrizes. A Júlio quiser complementar, porque ela é a dona desse tempo. E eu acho que se a gente pudesse resumir, né, o que que é uma IA responsável, eu diria que ela é uma que é boa, né? Boa para o cliente, boa para a empresa, boa para a sociedade, né? E isso passa por a gente avaliar, né, Diversas questões que já foram colocadas aqui, né? Mas quando a gente pensa em boa para o cliente, né, eu tô pensando nos direitos desse cliente,
eu tô pensando em resolver um problema real dele, numa dor, né, que ele tem dentro às vezes de uma jornada de um produto, facilitar a vida dele. Eu tô tratando os dados dele da forma adequada, eu tô dando segurança, eu tô dando transparência para esse cliente, né, durante este processo. Então isso é Muito importante quando a gente pensa em ser bom pra empresa, né? A gente comentou aqui, tem que resolver um problema de negócio, tem que est alinhado com aquilo que a a é o apetite a risco, né, da empresa. A gente fala de a
gente está falando sobre riscos, né? A gente vê aí vários casos de da alucinação, né? que é uma das coisas mais comuns quando a gente pensa em a generativa, que nada mais é do que uma falha no modelo. E é uma falha que pode Acontecer, mas que para uma empresa que está usando aquilo com uma ferramenta, por exemplo, para se relacionar com o cliente, pode trazer um risco de imagem, pode trazer um risco financeiro. Então a empresa vai precisar avaliar, né, qual é o seu apetite, mas avaliar muito mais também como que ela faz aquela
tecnologia estar aderente ao seu negócio. E um ponto que eu acho que também é muito importante, né, nós estamos nesse nessa nessa fase de Mudança muito grande de adoção dessa tecnologia e a gente precisa pensar no papel das pessoas nesse processo, né? Então a gente tem uma frase que nós gostamos de falar lá no banco que é sem pessoas, né, nem mesmo a melhor tecnologia vai ter impacto. Por quê? Porque as pessoas que vão fazer isso acontecer, né? Então nós temos um conceito dentro da IA responsável também que é colocar o humano no centro, né,
das decisões. A gente fala isso que é Human. Ou seja, eu não vou tirar o humano do processo mesmo dentro de uma de um modelo, de uma solução que eu tô colocando ali, né, uma uma i generativa para interagir com o cliente, eu tô colocando humano para fazer a curadoria disso num determinado momento, né? Eu tô fazendo um acompanhamento disso, porque é importante a gente ter isso de perto. Eu acho que é nessa fusão, né, da tecnologia com o humano que a gente vai tirar o melhor valor, né, dessa disso Tudo e vai poder, né,
eh, enfim, acho que atender aí vários objetivos de negócio e, né, acho que quem sabe, né, a gente também consiga aí ficar com menos planilhas, menos sistemas, né, conseguir de fato entregar valor aí com a IA agregada nos negócios, até porque ela foi criada também para que a gente pudesse auxiliar humanos, né, no dia a dia, nos processos de tudo que a gente tem. Sim, sim. É, eu queria destacar um ponto que a gente sempre nas interações Com as empresas traz como um ponto de atenção muito relevante nessa questão de governança, eh, que é a
questão de de ser uma plataforma aberta. É um nome bonito, né? Eu gosto mais de usar suprapartidária, porque você pode até eventualmente adotar uma plataforma específica que faz a governança dela própria e dos dados que você usa para construir o modelo dentro dela. Mas quando você pensa nas empresas em geral, de grande porte principalmente, você vai Ter várias tipos de plataformas, vários tipos de modelos, o que se adequar melhor para aquele caso de uso, para aquele desafio. Então a governança, pensando no ambiente corporativo, ela precisa estar preparada e ser aberta para você governar vários tipos
de modelos, vários tipos de tecnologia. se integrar com isso tudo. Então é importante, por mais que você possa começar com caso de uso de governança, um pedacinho específico de monitorar Determinado modelo por onde você iniciou a jornada, é preciso você pensar nos requisitos ao longo da jornada e pensar numa plataforma que seja supra partidária e vá te suportar ao longo dessa jornada toda. Pessoal, quero muito agradecer a participação de todos vocês. Sérgio Fortuna, muito obrigada. Vou deixar vocês fazerem as considerações finais de vocês. Sérgio, você quer começar? Posso começar? Eh, eu acredito que essa essa
discussão de governança Ela é ela é chave hoje em dia, porque normalmente, né, Iá não foi diferente. Quando aparece alguma tecnologia nova, todo mundo quer experimentar, né? Começa a experimentar para ver o retorno que aquilo dá, né? E a história da da e a generativa do chat GPT no celular, todo mundo trouxe essa vontade. Eh, e você quer colocar aquilo na rua, né? Entregar a solução logo e e depois você vê como é que você vai, né, governar aquilo, né? Mas assim, quando você fala do mundo dos Negócios, não dá para ter esse depois, né?
Porque se você começa a fazer, entregar isso em escala para você arrumar, eh, depois e é muito mais difícil. Então assim, a minha meu ponto de atenção aqui, meu alerta assim, coloca a governança desde o início da jornada, isso é chave pra gente ter de fato entregar valor pro cliente final, que é isso que a gente tá buscando. Juliane Paulista, queria também deixar você deixasse as suas considerações Finais, acho que a governança cada vez mais é é algo estratégico, né, pra gente poder escalar e a com responsabilidade, como o Sérgio colocou aqui, a gente não
pode esperar, né? Nós estamos aí diante de uma tecnologia que já está trazendo valor e e fazer isso com uma governança integrada desde o início, né, faz toda a diferença, faz toda a diferença no processo e a gente tá inovando, né? Então eu acho que dentro desse processo a gente também precisa desenvolver Experimentos, né? Escalar isso com responsabilidade. E acho que as tecnologias, os frameworks estão aí para nos ajudar a fazer isso tudo, né? com bastante responsabilidade. se eu puder dar algumas dicas, né, como consideração final, é, avalinha para os ouvintes aqui que, né, das
instituições, né, financeiras ou não, mas acho super importante, avalia a prontidão, né, o quanto a sua empresa está com a maturidade para olhar para esse tema, Né, a gente sabe que ele veio de uma forma muito rápida e aí todas as empresas precisaram correr atrás para estar alinhada, né, com tudo que vinha acontecendo. Então, avalia a prontidão, avalia questões sobre qualidade de dados, como a Julie comentou. Verifiquem realmente eh o apetite a risco, escalem isso aos levels, né, da da sua empresa, eh, para que vocês de fato construam que eh algo que pode ser pequeno,
médio ou grande, não importa, desde que isso Atenda eh as necessidades da sua instituição e estabeleça processos, né? eh eh é risco envolvido, eh reputação, né, da imagem. Eh, a gente precisa tomar muito cuidado com essa agenda. Eh, a gente sabe que a tecnologia ela vem muito para potencializar tudo que nós vamos fazer, mas a gente sabe que eh fazer isso de uma forma muito acelerada e sem colocar a bola no chão, isso pode trazer alguns impactos paraa sua instituição. Então, façam isso se Precisarem de ajuda e o tá aqui para ajudar. Acho que foi
todas as colocações foram muito assertíveis, sabe, Gabi? Mas eu acho que a a IA ela não é um ente isolado. Acho que esse é o primeiro ponto. O Banco do Brasil, assim como todas as empresas, t buscado criar uma área de, né? Lá em 2019 foi criado no banco, acho que foi até um dos pioneiros a fazer isso. Hoje já um movimento dos bancos de em criar uma área eh própria para cuidar disso. Mas essa é uma área Que ela tem que cortar toda a organização. Ela não, a IA não nasce e morre por si
só. ela tem que servir a um problema de negócio, a um problema da sociedade, a um processo. Então, ela é uma ferramenta e todo mundo tem que conhecer ou saber para que quer e saber eh aplicar no dia a dia da melhor forma. Então acho que quando a Julie foi lá, a gente tava, eu assumi essa unidade e a Julie foi comigo, eu falava para ela, olhando pro cenário futuro, as soluções Serão cada vez mais commodities e se a gente ensinar a organização e o e a população vai aprender, todo mundo de uma maneira geral
vai evoluir no uso, o que vai ficar é o que tá sustentando a solução, que é a base de dados qualificada, que é a governança por trás agindo para que as ferramentas de maneira fluida entreguem o que se espera delas, né? Então, acho que essa integração da IA nas organizações e esse olhar cada vez mais focado na governança E nos dados é o que vai fazer a diferença para uma empresa no futuro ser ter mais ou menos resultado. E aí eu agradeço aqui o Sérgio e a Telma porque no banco a gente tem o makeor
buy e tem horas que o buy funciona muito bom, muito bem, porque a gente já tem soluções no mercado experimentadas de empresas de grande porte que podem nos atender rapidamente nos desafios lá. Então é muito bom ter aí a parceria dos dois no dia a dia e assim a gente vai Criando cada vez mais uma inteligência artificial mais responsável e um uso dela cada vez melhor. Muito obrigada pela participação de todos vocês. Um prazer ouvir esse case e aprender com vocês também sobre inteligência artificial. A gente se encontra então em outros episódios também. Para você
que acompanhou a gente até aqui ao final, muito obrigada pela sua participação. Você pode conferir mais informações sobre inteligência artificial no site da UI e também nas redes sociais, além de acompanhar essa série na rádio CBN. A gente se encontra no próximo episódio. Até lá. I e o futuro da inteligência artificial, o seu guia para a era da IA. Para saber mais, siga aí no site, nas redes sociais e acompanhe a série nas plataformas da CBN. [Música]
