Início / Carreira / Empresas aceleram planos para formar CEOs e VPs em inteligência artificial
Milton Maluhy Filho, presidente-executivo do Itaú Unibanco: “IA é uma ferramenta poderosa nas nossas dinâmicas de experiência ao cliente e nos leva a testar vários formatos”

A lista de temas prioritários de Milton Maluhy Filho, presidente-executivo do Itaú Unibanco, vem crescendo nos últimos anos. A incorporação de novas tecnologias e um processo de transformação cultural cada vez maior, fruto de uma dinâmica de digitalização, incluiu temas como blockchain e criptomoedas a outros já usuais como investimentos e crédito. E dentre os termos que ganharam força nessa dinâmica está a inteligência artificial.
Seja em reuniões com investidores, entrevistas ou participações em eventos, IA é um assunto frequente nas falas de Milton. Para o executivo, essa tecnologia representa a próxima fronteira de digitalização dos bancos. “IA é uma ferramenta poderosa nas nossas dinâmicas de experiência ao cliente e nos leva a testar vários formatos, o que também inclui machine learning, por exemplo”, disse Milton em sua apresentação do Itaú Day, em junho. Esse interesse do executivo vem pautado por um preparo teórico que se tornou uma estratégia no banco.
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Quem explica isso é Moisés Nascimento, Chief Data and Analytics Officer do Itaú: “nessa nova fase da transformação digital do banco, seguida de um período em que fizemos a migração total da plataforma de dados para a nuvem, em 2022, estamos capacitando todos nossos colaboradores, incluindo os C-Levels, em IA e dados, com o objetivo de acelerar ainda mais essa agenda”, diz Moisés, reforçando que os entusiasmos do CEO com o tema ajudaram, inclusive, a levar letramento de IA para toda a empresa.
Engenheiros de machine learning
Algumas profissões surgiram do zero, baseadas em cargos tradicionais em tecnologia que temos hoje. Para que os computadores consigam operar com base em dados e algoritmos, os engenheiros de machine learning (aprendizado de máquina), serão cruciais. Responsáveis pela programação, esses profissionais criam e treinam os modelos computacionais para execução de tarefas específicas.
Designers de prompts para IA
Os designers de prompts para IA são especializados na interação entre humanos e tecnologia. Os prompts são perguntas, instruções e demandas comuns, presentes na comunicação entre o usuário e sistemas como o ChatGPT, por exemplo. O objetivo dessa função é identificar as principais necessidades dos usuários ao interagir com uma inteligência artificial e criar a melhor conversa possível entre máquinas e seres humanos.
Uma das qualidades críticas de um empreendedor de sucesso é ser automotivado. Nesta linha de trabalho, ninguém mais pode responsabilizá-lo por suas tarefas além de você mesmo. Portanto, você deve entender claramente por que deseja se tornar um empreendedor e estar disposto a fazer o trabalho para atingir seus objetivos.
Quem consegue se manter motivado para trabalhar de forma consistente em meio a dúvidas, tentações e críticas alheias, tem mais chances de sucesso nos negócios do que quem só trabalha quando a motivação ou inspiração vem de fontes externas.
Especialista em ética da IA
Mas as mudanças provocadas pela IA não se restringem ao mercado de trabalho. A discussão sobre regulação, segurança e governança precisa acompanhar o desenvolvimento. Por trás de toda tecnologia, existe uma programação realizada por humanos, com ideais e julgamentos particulares. O profissional de ética em IA será responsável por fazer essa análise, bem como se certificar de que os processos lógicos e programados das máquinas não se sobreponham às questões humanitárias. Advogados vão passar a se especializar em questões jurídicas relacionadas à IA. “Em algum momento, as empresas irão precisar de governança ligada à IA para pensar esses limites”, diz a economista Dora Kaufman, professora da PUC-SP e pesquisadora dos impactos éticos da Inteligência Artificial.
Curadoria de informações para IA
A curadoria para desenvolvimento da IA também está entre as funções importantes nesse mercado que se abre. É a pessoa que vai pesquisar, analisar e selecionar as informações que a IA terá acesso – inclusive tem implicações sobre discussões sobre ética, inclusão e diversidade nos resultados das buscas. “Esse profissional é responsável pela melhoria contínua das interações dos usuários com as interfaces conversacionais. O trabalho é feito por meio da análise das interações, mapeamento e criação de novos exemplos para o modelo de inteligência artificial, e do acompanhamento dos objetivos de negócio”, diz Bonora.
Engenheiros de machine learning
Algumas profissões surgiram do zero, baseadas em cargos tradicionais em tecnologia que temos hoje. Para que os computadores consigam operar com base em dados e algoritmos, os engenheiros de machine learning (aprendizado de máquina), serão cruciais. Responsáveis pela programação, esses profissionais criam e treinam os modelos computacionais para execução de tarefas específicas.


Outro banco que vem formando seus executivos em inteligência artificial é o Bradesco. Mas, na prática, o que se ensina sobre IA para C-Levels? Fernando Freitas, superintendente de pesquisa e inovação do banco, explica. “A IA já faz parte do dia a dia do sistema financeiro. Sem IA não conseguimos ser competitivos. Isso nos trouxe o grande desafio de treinar nossos executivos para dominar essa tecnologia” explica Freitas, reforçando que, neste caso, treinar C-Levels em IA significa ter ao menos um nível básico sobre como funciona a tecnologia e como ela pode ser aplicada nas soluções da empresa.
“O letramento de C-Levels é superimportante e não é limitado apenas a AI, mas [é sobre] tudo o que diz respeito a dados. Ajudar o CEO na educação de temas técnicos como Dados e Inteligência Artificial, por exemplo, significa empoderar os mais altos níveis decisórios nas empresas para que possam desenhar e executar iniciativas com sucesso. Os CEOs precisam ser os canais de articulação da visão e da missão das organizações em termos das prioridades de negócio. Ele que vai cascatear para a camada mais sênior de liderança (que pode envolver CFO, CIO, CDAO etc.)”, afirma Daniel Lázaro, líder de Data & AI na Accenture.
Fernando Freitas, superintendente de pesquisa e inovação do Bradesco
Na Alura Empresas, plataforma de educação B2B, mais de 1,1 mil empresas já iniciaram cursos de IA para mais de 9,2 mil pessoas, inclusive C-Level – entre elas está o Banco Pan, por exemplo. “A aplicação estratégica da inteligência artificial permeia diversos aspectos dentro das organizações, desde a produção até a gestão de recursos humanos e o atendimento ao cliente. Além disso, é evidente que ferramentas como o ChatGPT e outras tecnologias desempenham papel fundamental na aceleração dessas rotinas, de validação de ideias à elaboração de estratégias detalhadas, e já se infiltram até mesmo em ferramentas tradicionais, como o Excel e Photoshop. Assim, revolucionam a maneira como abordamos análise de dados e edição de imagens. Estudos indicam que a IA tem o potencial de automatizar até 15% das atividades laborais até 2030, como destacado pela pesquisa da McKinsey”, avalia Adriano Almeida, COO da Alura e executivo da Alura Para Empresas.
A StartSe já desenvolveu projetos para empresas como Itaú, Cogna, Grupo SEB, HP, AutoGlass, Banco do Brasil e Oracle direcionados à inteligência artificial. “No contexto atual, não entender sobre inteligência artificial é como não saber usar o Excel ou enviar um e-mail. A revolução causada pela IA será enorme, mas a primeira onda de impacto acontece na eficiência. Quem usa IA terá mais capacidade produtiva do que quem não usa. E é nesse contexto que estão os primeiros esforços das companhias”, diz Junior Borneli, fundador da StartSe.
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Andrea Crespo, líder de Client Engineering da IBM para América Latina, área responsável por desenvolver soluções em parceria com os clientes, menciona o workshop que a IBM aplica para as mais diversas áreas dentro das organizações. “Isso tem início a partir do contato com a área de negócios dos clientes, pois por meio dela é possível entendermos qual o real problema do negócio. Normalmente, são times que tem pouco ou nenhum contato com tecnologia, então precisamos seguir alguns passos. O primeiro é entender seu objetivo principal e quais são os desafios e as ameaças que os impedem de sair do estado atual e atingir essa meta. Eles são a nossa fonte para os gargalos e oportunidades e começamos a fazer a correlação desses pontos com grupos de soluções que a indústria de TI utiliza – como por exemplo, automação de processos, atendimento ao cliente, governança, cibersegurança, entre outros”, destaca Andrea.
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A executiva menciona mais duas etapas importantes: descoberta e desenho de solução. “Entendemos o processo atual e incluímos um tópico inspiracional para apresentar o grupo de solução que estamos sugerindo aplicar. Nesse momento, são explicados os conceitos da Inteligência Artificial, o valor dessa solução para seu negócio, exemplos práticos que temos dessa solução para a mesma indústria, como esse tipo de tecnologia tem sido aplicado para casos semelhantes e quais os resultados, e apresentar casos de referência de outros clientes. No desenho, identificamos os componentes de IA que irão endereçar os problemas de negócio mapeados na sessão anterior. Nesse momento, os times de TI do cliente também participam para validar a arquitetura da solução proposta. Mas o time de negócio, que é o dono dessa solução, define quais são os indicadores de sucesso e qual o objetivo para cada um deles – como por exemplo, um cliente que deseja que seu processo impacte a eficiência da operação com a redução da quantidade de horas gastas na busca de uma informação. Aqui então que vemos a tecnologia oferecendo suporte ao negócio, neste caso específico, como um componente de IA pode impactar em uma métrica de eficiência. Não é mágico, e sim explicável.”
“Vejo que a grande tendência é desmistificar o uso massivo da IA generativa. Vivemos sim um novo ponto de inflexão com a IA generativa, tanto que o último novo estudo global do IBM Institute for Business Value (IBV) constatou que três quartos dos CEO entrevistados acreditam que a vantagem competitiva dependerá de quem tem a IA generativa mais avançada. A IA Generativa também não se aplica a resolver qualquer problema de negócio. Dentro do nosso processo de capacitação com os clientes, selecionamos quatro principais capacidades da IA Generativa: sumarização, classificação, extração de insights e geração de conteúdo. E trabalhamos nos workshops com o cliente em cada uma das capacidades, mostrando como a IBM recomenda a utilização em casos de uso para cada indústria”, explica.

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