Bruna Cataldo*
Desde o seu lanรงamento, o ChatGPT โ uma inteligรชncia artificial generativa, ou seja, que permite a produรงรฃo autรดnoma de conteรบdos โ tornou-se o principal tรณpico de discussรฃo no mercado de tecnologia. Diversos setores jรก estรฃo debatendo aplicaรงรตes e no setor financeiro nรฃo รฉ diferente. Alguns exemplos de uso da ferramenta sรฃo:
- identificaรงรฃo de transaรงรตes potencialmente fraudulentas em tempo real e a partir de interaรงรตes simplificadas com os analistas responsรกveis;
- identificaรงรฃo de mudanรงas de comportamento no consumo, permitindo que analistas investiguem possรญveis causas e reorientem as estratรฉgias de negรณcio, melhorando a eficiรชncia e eficรกcia das anรกlises de inteligรชncia de mercado;
- aceleraรงรฃo do desenvolvimento de produtos financeiros em si, quando integrada a equipes de TI capacitadas para interagir com a IA generativa, gerando blocos complexos de cรณdigo e agilizando a construรงรฃo de protรณtipos de novos produtos e recursos.
Estes sรฃo apenas alguns exemplos, mas a ferramenta tem um potencial de uso ainda maior. De forma geral, as aplicaรงรตes estรฃo associadas ร automaรงรฃo e simplificaรงรฃo da interaรงรฃo com a equipe, caracterรญsticas tipicamente responsรกveis por ganhos de produtividade e reduรงรฃo de custos.
Apesar de estar operando hรก poucos meses, dados iniciais jรก mostram essa caracterรญstica promissora. Segundo pesquisa da Statista, realizada em fevereiro com empresas americanas, 25% delas reportaram economias de US$ 50 mil a US$ 70 mil com o uso do ChatGPT, com 11% declarando ter poupado mais de US$ 100 mil apรณs incluir a ferramenta em seus processos. Considerando que a pesquisa foi feita com a ferramenta operando por menos de trรชs meses e com poucas soluรงรตes especรญficas a certas funcionalidades, o potencial desse tipo de tecnologia para gerar grandes economias ร s empresas impressiona.
Ainda assim, hรก desafios. Reguladores e empresas estรฃo particularmente preocupados com a privacidade e a forma como os dados sรฃo coletados e usados para treinar os algoritmos, alรฉm dos perigos de inserir informaรงรตes sensรญveis nesse tipo de produto. O JP Morgan, por exemplo, proibiu que funcionรกrios usassem o ChatGPT. O regulador de proteรงรฃo de dados italiano chegou ao ponto de proibir a ferramenta de operar no paรญs, alegando falta de conformidade com a GDPR, equivalente europeia da LGPD.
Assim, se IAs generativas vรฃo prosperar e impactar positivamente o mercado financeiro, entre outros, vai depender da capacidade dos gestores responsรกveis em garantir que seus produtos protegem os dados nelas inseridos. Hรก tambรฉm preocupaรงรตes relacionadas ao potencial de demissรตes em massa e problemas de capacitaรงรฃo, uma vez que a qualidade dos resultados entregues pela IA depende tanto da habilidade das pessoas em reconhecer as limitaรงรตes da ferramenta e fazer prompts claros e precisos, quanto da qualidade dos dados fornecidos.
Alguns desafios estรฃo fora do controle das empresas, pois dependem dos reguladores. Nรฃo รฉ o caso da capacitaรงรฃo profissional. O atual momento de amadurecimento do mercado oferece um bom timing para aรงรตes do tipo. Apesar de os modelos de negรณcio ainda estarem se firmando e os รณrgรฃos reguladores estarem debatendo limites a serem impostos, o nรบmero de aplicaรงรตes e usuรกrios segue crescendo, assim como os investimentos: startups da รกrea levantaram mais de US$ 1,5 bilhรฃo no primeiro trimestre de 2023, sem contar com o aporte de US$ 10 bilhรตes da Microsoft na OpenAI, responsรกvel pelo ChatGPT.
Assim, aqueles que se movimentarem mais rรกpido para garantir que seus colaboradores sejam capazes de utilizar as ferramentas explorando todo seu potencial, podem ter vantagens em termos de ganhos de eficiรชncia e produtividade โ e por consequรชncia financeiros โ gerados pela da IA generativa.
*Head de Pesquisa do Instituto Propague e colunista do portal