Na palestra Inteligência Artificial sem mitos: o impacto real no setor financeiro e na vida das pessoas, Sandy Carter, COO da Unstoppable Domains e uma das maiores especialistas globais em Inteligência Artificial, trouxe dados recentes e uma visão pragmática, baseada em um panorama global de experiências de uso de IA. A sessão fez parte da trilha As mudanças socioeconômicas que vêm com a IA, no Febraban Tech 2025.
A especialista enumera os princípios de liderança em IA. “Liderem pela visão estratégica, não pelo hype”, recomenda. Ela estima que apenas 20% das iniciativas de IA obtêm sucesso.
O primeiro item é se orientar pelos resultados de negócios. “Foquem nos objetivos, não na IA”, resume. “Na prevenção a fraudes, o JP Morgan construiu modelos maduros com IA e obteve uma redução de 50% nos falsos positivos. Para a área de Investimentos, há modelos que já trazem propostas personalizadas dos melhores fundos”, exemplifica. A própria Unstoppable Domains foi mencionada como referência. “Ainda somos uma companhia pequena e temos que prover suporte 24×7. Usamos agentes de IA que respondem a 32% das chamadas”, conta.
Definidos os objetivos, é preciso verificar se os datasets suportam. Outro ponto de atenção é a gestão das iniciativas. “Às vezes, o mesmo projeto funciona com um grupo na organização e com outro não”, constata.
Em uma palestra permeada de exemplos práticos e casos ilustrativos, ela exibiu uma “foto” do Papa com uma jaqueta e outra de uma viagem dela própria, com uma roupa parecida. “Depois de saber que a imagem do Papa foi criada por IA, algumas pessoas começaram a desconfiar da minha foto. Uns acreditam nas imagens falsas e outros passam a duvidar do que é real”, observou.
Na palestra, trouxe exemplos de aplicações como da Crowdgen AI, que aplica uma marca d’água invisível para impedir o reúso de imagens, combinada a uma implementação de blockchain para limitar a reprodução. “Essa é uma das companhias focadas em soluções de confiabilidade”.
A confiabilidade, segundo a autora, tem como primeira condição a transparência. “Não se pode ter uma caixa-preta. É preciso saber como a IA chega às respostas”, resume. “Em aplicações como auditoria, é fundamental que todas as respostas sejam coerentes”, acrescenta.
Quando trabalhava na IBM, Carter fez um teste treinando uma LLM (grande modelo de linguagem) com 50 mil romances. “Mostrei uma imagem de lutadores de sumô e, em vez de trazer informações sobre o esporte, a IA criou uma história literária”, conta.
“A confiabilidade da IA será um grande diferencial”, previu a autora. A transparência é importante para se identificar os vieses. Ela lembrou de uma aplicação de diagnóstico que entregou 77% de assertividade com homens “brancos”, que caía a 21% com mulheres e a 8% com latino-americanos. “Ficou evidente que os datasets de treinamento eram restritos”, conclui.
Sandy Carter também enfatizou o desenvolvimento de agentes de IA. “Haverá interações A2A (agente a agente), B2A (negócios e agentes) e P2A (pessoas e agentes)”, prevê. “Hoje, organizar uma viagem envolve muitas providências. Eu terei um agente que conversa com o agente da companhia aérea, do hotel e da locadora de carros”, exemplifica.
Biblioteca de talentos artificiais
Outra aplicação demonstrada na palestra foi a da aiXplain, para construção de agentes de IA. “Descrevi o que queria de um agente para automatizar respostas pelo Whatsapp. Em um momento, havia um campo para inserção das APIs. Contudo, se o usuário não sabe, a própria aplicação monta as conexões”, descreve. Ela menciona que seu próprio trabalho pode ter os resultados alavancados com a colaboração com agentes. “Um livro leva até nove meses para ser editado e circular. Eu escrevo sobre coisas em mudanças muito rápidas e os leitores não podem ter informações defasadas. Um agente de IA pode extrair as informações do livro e combinar com artigos e palestras mais recentes”.
“Até 2027, teremos muitos casos de uso A2A. Comecem a usar agora e pensem como seria seu cargo e função com um agente ajudando”, recomenda. “Se meu trabalho era coordenar a operação de uma campanha de marketing, agora meu papel é pensar na estratégia e nos insights que posso tirar dos dados”, exemplifica.
Em um organograma para o novo cenário, sob os níveis de diretoria, gerência e operacionais aparecem descrições de agentes de IA especializados na assistência a determinadas funções. Na exposição do Febraban Tech 2025 já foi possível ver soluções que combinam os conceitos de app store e agências de body shop (mão de obra terceirizada). Na prática, há um diretório com descrição de competências e possibilidade de “contratação” dos agentes de IA. “Vamos precisar de pessoas capazes de liderar esses agentes”, afirma.
Do SEO ao GEO
O tratamento de dados e conteúdos foi outra mudança destacada na palestra. “Em vez de pensarmos em otimização para mecanismos de busca (SEO), temos que ver como a informação se sai junto aos mecanismos de IA generativa”, resume.
