Subi ao palco do Rio Innovation Week, um dos maiores eventos de inovação e tecnologia da América Latina, para falar sobre IA no mercado financeiro. Eu estava ali dividindo o painel com gente de corretora, de meios de pagamento e de crédito. Falei sobre eficiência, de time enxuto, de engenharia de contexto e de governança de dados. Minha cunhada, a Paula Paschoal, executiva da Mastercard, estava no evento falando sobre as mulheres no mercado de trabalho, e ver tanta gente olhando para a mesma fronteira ao mesmo tempo é o tipo de coisa que vale a viagem.
Mas o que eu levei para aquele palco foi crédito. E é sobre isso que eu quero escrever aqui, porque é o que eu vivo todos os dias na FAZ Cred. Mesmo assim, ainda acho que a maioria das conversas sobre IA no mercado financeiro começa errado.
Primeiro, um mito para derrubar
Muita gente ainda acha que IA em financeira é um chatbot um pouco melhorzinho. Uma caixinha de perguntas e respostas com uma casca mais bonita.
Não é. E nunca foi.
O mercado financeiro foi um dos primeiros setores a consumir IA de verdade. A gente só não chamava assim. Chamava de machine learning, modelo de risco, modelo de precificação, modelo de crédito. Isso roda há muito tempo, longe dos holofotes. O que mudou agora é que essa mesma inteligência saiu dos bastidores e passou a fazer coisas que antes eram impensáveis fora de um time enorme.
Na prática, o que a gente construiu na FAZ Cred são IAs que operam crédito de ponta a ponta. Elas emitem boleto. Autorizam margem junto ao governo. Enquadram o pedido na política de crédito. Sentam-se com a pessoa para discutir qual parcelamento faz mais sentido para a vida dela. Não é uma coisa que responde pergunta. É uma coisa que resolve.
E foi muito por causa disso que a gente conseguiu multiplicar por 20 a volumetria de contratos em 12 meses. Vinte vezes. Em um ano.
O que muda para quem está do outro lado
Pensa em como funciona na financeira tradicional. Você entra numa fila. Explica sua situação para um atendente. É transferido para outro departamento. Explica tudo de novo. Cai num terceiro. Repete. A cada porta, você vira um estranho outra vez.
A IA quebra isso. Ela mantém uma conversa fluida com o seu histórico inteiro na mão: as propostas anteriores, quantas parcelas você já pagou, o que já foi combinado. Você fala com um agente só, e esse agente já sabe quem você é. Do lado de quem constrói, parece pequeno. Do lado de quem precisa do dinheiro, muda tudo.
A parte que ninguém espera: empatia
Essa foi a que eu mais gostei de defender no palco.
A gente descobriu uma coisa contraintuitiva na cobrança: o tom de empatia recupera mais crédito do que o tom agressivo, mais judicial. Faz sentido quando você para e pensa, mas não é o que o mercado ensina.
Só que empatia o dia inteiro cansa um ser humano. Ficar ouvindo gente estressada, hora após hora, cobrança atrás de cobrança, isso desgasta. E o analista leva esse desgaste para casa. Afeta a vida dele.
A IA não. Ela é paciente. Não fica estressada, não volta para casa carregando o dia, não muda o tom porque o cliente foi deselegante. Ela mantém o cuidado na centésima conversa e na primeira. Isso, para mim, é uma das coisas mais eficientes que a tecnologia trouxe para dentro da empresa, e não tem nada a ver com robô substituindo gente.
Time enxuto e os 300 de Esparta
Uma das ideias que eu levei para o painel foi a de IA em times enxutos. E eu gosto de explicar isso com os 300.
Sabe aquela cena? Trezentos soldados segurando um exército de milhares porque escolheram o lugar certo. Um desfiladeiro, uma passagem estreita entre as rochas, onde a vantagem numérica do outro lado não vale nada. A IA é esse desfiladeiro para a nossa mesa de operação. Ela coloca uma linha de atendimento na base da pirâmide, antes do primeiro analista, e afunila. Dá conta do volume gigante para que chegue até o time só o que precisa de gente de verdade: o caso atritado, a exceção, o problema que exige julgamento.
Tem um exemplo aqui dentro que eu adoro. Nosso engenheiro de suporte criou uma IA para triar os chamados antes dele. Às vezes a IA resolve o chamado sozinha. Resultado: ele atende mais, e melhor, porque colocou uma camada inteligente na linha de frente. Uma pessoa. O trabalho de várias.
“Então a IA vai substituir as pessoas?”
É a pergunta que todo mundo faz. E eu entendo o medo.
Mas não é o que eu vejo. A gente já é uma empresa enxuta, então esse dilema de cortar gente por causa de IA quase não existe por aqui. O que a IA elimina não é a pessoa. É o trabalho braçal, repetitivo, o serviço manual e chato que consumia o dia inteiro de alguém. E quando esse peso sai das costas da pessoa, ela é empurrada para um trabalho mais estratégico. Pensar em alavanca. Pensar em como melhorar as coisas. Porque o que ela levava horas para fazer na mão já está resolvido.
Sempre existiram profissões que se tornaram obsoletas. O monge copista passava a vida copiando textos à mão. Hoje é um Ctrl+C, Ctrl+V, e ninguém sente falta de copiar manuscrito. No lugar do que a tecnologia resolveu, sempre surgiram responsabilidades novas para as pessoas ocuparem. Vai ser assim de novo. Acho.
Engenharia de contexto e o braço direito
Uma coisa que virou tema forte no evento, e que a gente pratica muito, é o que eu chamo de engenharia de contexto.
Hoje uma liderança consegue construir o próprio braço direito. Uma IA que entende de toda a área dela: os números da empresa, as metas, o contexto do que está em jogo. E quanto mais essa inteligência conhece a pessoa com quem está falando, melhores as colocações e os direcionamentos que ela faz. Não é mágica. É contexto bem alimentado.
Só que aí entra o outro lado da moeda, e esse a gente não pode fingir que não existe: governança. Com todo mundo animado para usar IA, a proteção dos dados que são compartilhados com essas ferramentas vira uma preocupação real. As empresas estão correndo para criar formas de usar IA sem virar uma troca de dados solta para todo lado. É um desafio de todo o setor, não só nosso.
Ainda estamos no meio do caminho
Uma última coisa, porque eu não gosto de fingir que já chegamos.
A gente acredita ter uma estrutura de IA bem avançada. Mas tem um espaço enorme pela frente. Os nossos primeiros testes, os mais simples, deram um resultado bacana, e ainda não dá para cravar em 100% o porquê. A tendência natural é achar que sistema bom é sistema cheio de instrução, cada vez mais complexo. Só que eu já li em muito lugar o contrário: quanto mais enxuta a instrução, melhor o resultado. Menos regra, mais qualidade.
Ainda estou testando isso. Não tenho a prova fechada. Mas tenho a convicção de que existe valor escondido na simplicidade, e é atrás desse valor que a gente vai continuar indo.
No fim, foi isso que eu levei para o Rio Innovation Week e é isso que a FAZ Cred tenta fazer com IA no crédito: menos fila, menos letra miúda, mais contexto, mais gente livre para o que importa. O resto a gente aprende no caminho.