A IA como aliada da produtividade
Resumo
Este episódio da série Beyond AI, uma parceria entre The Shift e IBM, discute o papel da inteligência artificial como impulsionadora da produtividade corporativa. A conversa é conduzida por Silvia Bassi e conta com as participações de Marina Bellini, COO do Itaú Unibanco, e Cláudia Nola, executiva de soluções cognitivas da IBM Consulting.
As executivas detalham como a combinação de dados, automação e IA está revolucionando a experiência do cliente e a eficiência operacional. Marina Bellini compartilha casos concretos do Itaú, como a redução do tempo de análise de crédito imobiliário de dois dias para seis segundos, a diminuição de 50% em fraudes nos últimos dois anos e a resolução de 67% das interações de atendimento via IA, com alto NPS. Ela enfatiza a importância de uma cultura organizacional ágil, da experimentação e da modularização das capacidades de IA generativa para acelerar a transformação.
Cláudia Nola aborda a necessidade de uma abordagem estratégica e com foco em resultados de negócio para a adoção de IA, destacando a importância da confiança, transparência e ética no desenvolvimento de soluções cognitivas. Ela também comenta sobre o desafio do upskilling e reskilling, citando pesquisas que indicam um salto de 6% para 35% na percepção de CEOs sobre a necessidade de requalificação da força de trabalho devido à IA.
O episódio explora ainda a relação simbiótica entre humanos e tecnologia, onde a automação libera profissionais para tarefas mais criativas e complexas. Ambas as convidadas reforçam que a tecnologia é uma ferramenta para amplificar o potencial humano, não para substituí-lo. A diversidade de pensamento e equipes multidisciplinares (operações, tecnologia e negócio) são apontadas como fatores críticos para o sucesso na inovação baseada em IA.
Por fim, são oferecidas recomendações para empresas que estão iniciando sua jornada: ter clareza dos objetivos de negócio, fomentar uma cultura de experimentação e aprendizado, investir na agenda de dados e considerar parcerias estratégicas. O grande potencial futuro da IA, segundo as especialistas, está não apenas na eficiência operacional, mas na criação de novos modelos de negócio e produtos.
Indicações
Conceitos
- Soluções Cognitivas — Definidas por Cláudia Nola como soluções voltadas para a transformação de negócios que aplicam IA, dados e automação. São ciclos ágeis de aprendizado que evoluem constantemente com curadoria, gerando novos dados e insights.
- Modularização da IA Generativa — Conceito explicado por Marina Bellini. Capacidades aprendidas pela IA (como sumarizar e-mails ou ler documentos) podem ser reutilizadas como módulos em diferentes contextos (contratos, documentos jurídicos, marketing), permitindo aceleração na implementação de casos de uso.
Ferramentas
- Watson X Orchestrate — Ferramenta da IBM que orquestra IA com automação, mencionada por Cláudia Nola. Nasceu de um projeto interno de automação de processos de RH da IBM e depois foi elevada para oferecer valor aos clientes.
Linha do Tempo
- 00:02:34 — Introdução ao tema: IA, automação e produtividade — Silvia Bassi apresenta o episódio da série Beyond AI, focando em como a IA pode ser uma grande aliada para a produtividade corporativa. Ela introduz as convidadas Marina Bellini (COO do Itaú) e Cláudia Nola (IBM Consulting) e levanta a questão central: o que as empresas precisam fazer para aproveitar o poder da IA. A resposta inicial aponta para a necessidade de uma cultura data-driven bem implantada.
- 00:04:02 — A visão do Itaú: dados, automação, IA e pessoas — Marina Bellini explica como a combinação poderosa de dados, automação, IA, processos e pessoas está transformando o Itaú. Seu foco é melhorar as jornadas do cliente, tornando-as mais fluidas e encantadoras, e até antecipar necessidades. Ela destaca que 100% das interações com clientes são transcritas, gerando uma riqueza de dados que, sem IA, não poderia ser processada. Exemplos incluem o envio proativo de alertas sobre seguros.
- 00:07:10 — Soluções cognitivas e o ciclo de melhoria contínua — Cláudia Nola define seu trabalho com soluções cognitivas na IBM, que aplicam IA, dados e automação para transformação de negócios. Ela ilustra como a IA generativa ajuda a analisar dados de atendimento para entender dores dos clientes e desenhar soluções de autoatendimento. Ela enfatiza que uma solução cognitiva bem desenhada gera novos dados, criando um ciclo ágil de aprendizado e evolução constante para se manter relevante.
- 00:10:05 — Exemplos concretos de IA realizando sonhos dos clientes — Marina Bellini compartilha cases impactantes do Itaú, enquadrando-os na realização dos ‘sonhos’ dos clientes. Para o sonho da casa própria, a análise de crédito imobiliário caiu de 2 dias para 6 segundos. Para um ‘dia bom’, mais de 30 variáveis são analisadas em tempo real para aprovar transações e combater fraudes, com redução de 50% em golpes. Para viagens, a contratação de câmbio agora é feita em um clique. Ela ressalta que a tecnologia funciona tanto em larga quanto em pequena escala.
- 00:13:10 — A relação humano-tecnologia e a importância da confiança — Cláudia Nola discute o roadmap da IBM, destacando a necessidade de reimaginar a relação entre trabalho e tecnologia. Ela traça um paralelo histórico, mostrando que sempre usamos ferramentas para liberar tempo para tarefas mais criativas. O grande desafio atual com a IA é construir confiança, que só existe com transparência, ética e limites claros para evitar ‘alucinações’. Ela comenta a importância da regulamentação em discussão no Brasil e no mundo para uma adoção responsável.
- 00:15:56 — Redesenho da cultura digital e upskilling no Itaú — Marina Bellini detalha como o Itaú está preparando seus profissionais para a era da IA. A empresa opera com comunidades integradas (operações, TI, negócio) há anos. Na área de operações e atendimento, já conta com mais de 120 cientistas de dados, 400 analistas e 10 engenheiros de machine learning. A capacitação é feita através de hackathons (como o GPT-ATOM) e treinamentos que atravessam toda a organização, não apenas a TI. O banco já tem mais de 250 casos de IA generativa, sendo 160 só em operações.
- 00:20:50 — O desafio do upskilling e a atração de talentos — Cláudia Nola aborda a questão crítica do upskilling e reskilling. Ela cita uma pesquisa da IBM que mostra que CEOs que antes viam 6% da força de trabalho precisando de requalificação agora veem 35%. Por outro lado, uma pesquisa da Michael Page indica que 37% dos brasileiros já usam ferramentas de IA no dia a dia e 90% querem usar. Ela alerta que empresas sem uma estratégia clara de IA correm o risco de perder talentos para concorrentes mais evoluídos nessa área.
- 00:26:08 — Métricas de sucesso: eficiência e experiência do cliente — Marina Bellini apresenta métricas concretas dos ganhos com automação e IA no Itaú. Nos últimos dois anos, houve redução de 40-50% no custo de operação de várias transações. No último trimestre, 67% das 100 milhões de interações de atendimento foram resolvidas por IA, com NPS altíssimo. O atendimento 24/7 no WhatsApp oferece mais de 100 serviços. Ela também destaca o uso de IA para empoderar os atendentes humanos, fornecendo informações contextuais ricas sobre o cliente em tempo real.
- 00:30:16 — Critérios para automatizar: custo-benefício e gestão da mudança — Cláudia Nola responde como as empresas devem decidir o que automatizar. Além de volume e repetitividade, o fator preponderante é uma avaliação de custo-benefício. Ela observa que muitos MVPs de IA do ano passado não escalaram por falta desse critério ou por focarem apenas no ‘fator uau’. É crucial não usar um ‘modelo pesado para matar uma formiga’. Ela também ressalta que a automação não acontece sem uma gestão de mudança eficaz, que pode ser sinalizada pela criação de cargos como Chief AI Officer.
- 00:33:54 — Lições aprendidas e conselhos finais — Marina Bellini resume três aprendizados fundamentais do Itaú: 1) A transformação cultural (abertura ao erro, aprendizado, visão de cliente) é o componente número um. 2) A diversidade das equipes (em todas as formas) é essencial para uma experimentação rica e ágil. 3) A agenda de dados deve ser acelerada, agora com a vantagem de que a IA generativa também ajuda a organizar dados. Cláudia Nola complementa aconselhando foco, disciplina, clareza de metas e a busca por parcerias estratégicas. Ela desafia as empresas a pensarem além da eficiência, visando a criação de novos modelos de negócio com a IA.
Dados do Episódio
- Podcast: The Shift
- Autor: The Shift
- Categoria: Technology Business
- Publicado: 2024-08-06T20:11:11Z
- Duração: 00:43:54
Referências
- URL PocketCasts: https://pocketcasts.com/podcast/13eedf80-d5cd-0137-1e24-0acc26574db2/episode/ac8d626c-6347-4b67-853e-4cab5e3fa81c/
- UUID Episódio: ac8d626c-6347-4b67-853e-4cab5e3fa81c
Dados do Podcast
- Nome: The Shift
- Tipo: episodic
- Site: https://theshift.info/podcasts/
- UUID: 13eedf80-d5cd-0137-1e24-0acc26574db2
Transcrição
[00:00:00] Olá, mentes inquietas e curiosas do século XXI, este é o The Shift, o seu podcast sobre
[00:00:14] inovação disruptiva. Eu sou a Cristina De Luca. E eu sou a Silvia Bassi, e a gente está aqui para
[00:00:19] falar sobre disrupção, porque como a gente sempre diz, a ruptura é a única constante do século XXI,
[00:00:25] certo? Exato. Bom, vamos lá, Silvia. Qual o assunto de hoje? Temos novidades.
[00:00:31] Temos novidades. O assunto de hoje é inteligência artificial e produtividade. E aí eu vou explicar
[00:00:36] uma coisa bacana. Esse é um dos seis temas que a gente vai explorar na nova temporada da minissérie
[00:00:43] Beyond AI, um projeto conjunto da The Shift com a IBM, que começou lá em 2003. Quem nos acompanha
[00:00:49] ou viu a temporada do ano passado, ela volta esse ano explorando o movimento mão na massa
[00:00:54] das empresas frente às oportunidades que a AI traz para o mercado corporativo. Essa segunda temporada
[00:01:00] do Beyond AI tem seis episódios, como no ano passado, que exploram os avanços da tecnologia
[00:01:06] em produtividade, sustentabilidade, relacionamento com clientes, personalização, FINOPs e até
[00:01:12] computação quântica. Todos os episódios têm convidados e convidadas que contam como é que eles
[00:01:17] incorporaram a AI nas práticas de negócio, ou seja, no dia a dia, e geraram resultados. Como vocês viram,
[00:01:24] um ano faz um ano de desenvolvimento. E aí, a gente vai explorando o movimento mão na massa das empresas,
[00:01:24] faz muita diferença, né? A gente já percebeu. Ou como faz. E daí, ah, faz uma diferença da nada.
[00:01:32] É ano de cachorro, como dizem, né? Vale por sete. Então, a gente vai ver como a coisa avançou. E tem
[00:01:39] muita história bacana, tem muitos insights geniais. A gente adorou as histórias que rolaram dessas
[00:01:45] conversas. A boa notícia é que, nas próximas semanas, vocês vão ter dose dupla da The Shift.
[00:01:49] Além do episódio regular do podcast, que vai aprovar todo sábado, a gente vai ter um novo
[00:01:54] episódio da série Beyond AI 2024, estreando toda terça-feira. Então, Cristiano Deluca, sem mais
[00:02:01] demora, vamos tocar aqui a conversa sobre IA e o impacto na produtividade, que está muito bacana,
[00:02:07] e a gente espera que vocês curtam.
[00:02:15] Olá, pessoal. Sejam todos e todas bem-vindos e bem-vindas a mais um episódio da série Beyond AI,
[00:02:21] uma parceria de conteúdo entre a IBM e a The Shift.
[00:02:23] para explorar os impactos da IA na economia, no mercado financeiro e na inovação corporativa.
[00:02:28] Eu sou a Silvia Bassi, publisher da The Shift, e eu vou conduzir essa conversa que trata de automação
[00:02:34] e produtividade e de como a IA pode ser uma grande aliada das empresas e dos profissionais
[00:02:38] corporativos. Um baita assunto. Uma das certezas que a gente tem a respeito da IA é que o seu poder
[00:02:43] de impulsionar a produtividade dá às pessoas mais ferramentas para inovar e resolver problemas em
[00:02:49] ecossistemas complexos, gerando insights de dados e usando a alternativa. Então, eu vou começar com a
[00:02:52] primeira pergunta. O que as empresas precisam fazer para lançar a mão desse poder? Uma das
[00:03:18] respostas, você já deve ter adivinhado, é ter uma cultura data-driven, né? Ou, se não me engano,
[00:03:22] data-driven, bem implantada. Mas não é só isso. Para falar sobre IA, automação e produtividade,
[00:03:29] eu tenho duas feras aqui comigo. Cláudia Nola, executiva de AI, Cognitive Care e Analytics da
[00:03:34] IBM Consulting, e a Marina Bellini, Chief Operating Officer do Itaú Unibanco. Cláudia e Marina,
[00:03:41] sejam super bem-vindas. Obrigada pelo tempo de vocês. Acho que a conversa vai ser super boa,
[00:03:45] tenho certeza, né? E eu queria começar pedindo que vocês se apresentassem. Deve ser um spoiler,
[00:03:51] já de uma vez, né? Por que a inovação baseada em dados e em automação é tão poderosa quanto somada
[00:03:57] com a IA? Marina, você quer começar? Legal. Super legal de estar aqui, Silvia. Feliz de estar com
[00:04:02] vocês. E contar um pouquinho de como é que essa coisa poderosa, essa combinação de dados,
[00:04:09] automação e IA, processos e pessoas, eu gosto de falar, sem processos e pessoas, não tem grandes
[00:04:15] resultados. Está fazendo muita diferença, vai fazer muito mais diferença para as empresas. Como você
[00:04:21] sabe, eu estou no Itaú Unibanco, sou responsável pela área de operações e de atendimento, com essa
[00:04:26] missão incrível de melhorar jornadas para os nossos clientes. Jornadas existentes, cada vez mais
[00:04:32] fluídas, mais simples, mais encantadoras e novas jornadas. E muitas vezes conseguir antever as
[00:04:38] necessidades dos clientes, porque é isso, né? Cada vez mais essa combinação de dados com automação
[00:04:43] e colocando inteligência na forma que a gente usa esses dados, a gente fica super preditivo e consegue
[00:04:49] se surpreender positivamente em uma decisão. E eu acho que é muito importante que a gente se
[00:04:51] lembre da demanda que ainda nem chegou para os clientes do Itaú Unibanco ou para futuros clientes
[00:04:55] do Itaú Unibanco. Então, assim, o nosso foco na minha área é revisar as jornadas do cliente para
[00:05:02] que elas sejam realmente encantadoras. E a gente trabalha nisso trazendo o conceito de agilidade.
[00:05:08] Essa combinação poderosa de tecnologia, dados, processos e pessoas, ela tem que ser posta a
[00:05:14] funcionar de uma forma ágil, com muita experimentação. Se a gente trabalhar anos para uma solução
[00:05:21] muito pouco. Eu acho que é importante falar do conceito de experimentação nessa transformação,
[00:05:26] que só é possível, no nosso caso, porque a gente trabalhou muitos anos na modernização das nossas
[00:05:31] plataformas. Hoje a gente tem mais de 60% das nossas plataformas modernizadas na nuvem, então permite
[00:05:37] esse ambiente de experimentação gigante e absorção desses dados na tradução da experiência do
[00:05:44] cliente. Para você ter uma ideia, 100% das interações que a gente tem com os nossos clientes são transcritas.
[00:05:50] A riqueza de entender tudo o que está acontecendo no cliente no dia a dia, falando com a gente, e aí gerar insights de que
[00:05:56] produtos novos eu tenho que fazer, o que eu tenho que dar num produto, e a hora que o cliente no final vem falar comigo,
[00:06:01] como é que eu acolho esse cliente da melhor forma. Então essa riqueza de dados, sem a inteligência artificial, não poderia
[00:06:07] ser processada dentro do banco. E muitas vezes não é uma inteligência colocada para resolver um problema
[00:06:13] que o cliente aciona a gente, mas para falar para o cliente quando ele ainda nem pediu. Um exemplo que a gente tem
[00:06:18] super legal, nos últimos anos.
[00:06:20] Nos últimos meses foram mais de 400 mil alertas que a gente manda para um cliente segurado pelo Itaú
[00:06:25] dizendo, olha, pode ser que você precisa daquele seguro que você tem, que talvez você até esqueça,
[00:06:29] principalmente no momento de crise, no momento complicado. E acho que mais um exemplo para falar
[00:06:35] dessa transformação é, a gente começa a ter agentes de inteligência artificial, inteligência artificial
[00:06:40] generativa, super especializados na especialização dessas diferentes transações que acontecem no
[00:06:47] dia a dia, seja de um fechamento de câmbio, uma abertura de conta, etc…
[00:06:50] de uma contratação, de um financiamento,
[00:06:52] tudo isso para o ser humano é especialização.
[00:06:55] E a tecnologia está permitindo a gente também especializar
[00:06:58] a interação digital com os nossos clientes.
[00:07:01] Então, eu acho fantástico poder falar desse tema,
[00:07:04] lembrando que quem faz tudo isso acontecer são as pessoas.
[00:07:08] Boa, arrasou. E aí, Cláudia?
[00:07:10] Então, eu sou Cláudia Nola,
[00:07:12] sou executiva de transformação digital e soluções cognitivas dentro da IBM.
[00:07:17] O que são soluções cognitivas?
[00:07:19] O que é isso que você faz?
[00:07:21] Todas essas soluções voltadas para a transformação de negócios
[00:07:26] que aplicam IA, dados, automação,
[00:07:28] que são essas tecnologias que a gente está conversando aqui hoje.
[00:07:32] E até tangibilizando um pouco disso que a gente está falando,
[00:07:35] por que uma alavanca a outra?
[00:07:38] Pegando até esse exemplo da questão do atendimento ao cliente,
[00:07:41] você quer que o seu cliente se autoatenda,
[00:07:44] que ele consiga resolver os seus problemas de forma ágil,
[00:07:46] que a gente esteja disponível e eficiente
[00:07:49] para eles em todos os momentos.
[00:07:50] Então, como é que você começa um processo desses?
[00:07:53] Você pega os dados do seu atendimento,
[00:07:55] você entende quais são os motivadores de contato,
[00:07:57] quais são as dores dos clientes, o que é relevante para ele.
[00:08:00] E antes você tinha um trabalho manual muito maior para analisar esses dados,
[00:08:04] hoje você tem inteligência artificial generativa que te ajuda a resumir,
[00:08:07] te ajuda a pegar esses exemplos e consolidar isso de uma maneira muito mais ampla.
[00:08:12] Do ponto de vista da automação, eu também ganhei habilidades,
[00:08:15] funcionalidades que antes eu não tinha.
[00:08:17] Reconhecimento de imagem,
[00:08:18] uma série de outras coisas em que você consegue fazer entendimento da linguagem natural.
[00:08:22] Então, eu consigo com que essa automação interaja
[00:08:25] de uma maneira muito mais natural com o cliente.
[00:08:27] E aí você pensa, você desenhou essa solução cognitiva.
[00:08:30] Uma solução cognitiva bem desenhada,
[00:08:32] ela também está preocupada em gerar mais dados,
[00:08:35] porque ela cria uma nova realidade.
[00:08:37] Eu crio uma nova realidade de atendimento totalmente diferente.
[00:08:40] Então, eu preciso coletar esses novos dados
[00:08:42] para, a partir daí, gerar os novos insights
[00:08:45] e ter esse ciclo ágil que a gente fala,
[00:08:47] que realmente é uma solução cognitiva.
[00:08:48] Não é uma coisa que você implanta e deixa lá.
[00:08:51] É uma coisa que você está evoluindo,
[00:08:53] faz uma curadoria constante dela
[00:08:55] para que ela fique cada vez mais relevante para o cliente.
[00:08:57] Até porque cognitiva já denuncia metade da história.
[00:09:02] É um processo de aprendizado que ela está aprendendo.
[00:09:05] O que eu acho sensacional, isso que vocês falaram.
[00:09:08] Nossa, muita coisa para a gente falar aqui.
[00:09:10] Não vai dar tempo de tudo.
[00:09:12] Marina, eu estou humble,
[00:09:14] porque você é considerada uma das executivas brasileiras mais experientes
[00:09:17] no mercado de tecnologia.
[00:09:20] Muito bacana.
[00:09:21] Você contou um pouco do seu trabalho.
[00:09:23] Eu vi quando você declarou que o seu trabalho está focado
[00:09:27] no estreitamento dessa conexão do Itaú com os clientes.
[00:09:30] E você é conhecida como uma pessoa que está,
[00:09:33] e já contou isso no comecinho,
[00:09:35] que valoriza o impacto dos processos digitalizados
[00:09:38] e dos dados analíticos nesse seu processo.
[00:09:42] Você citou alguns exemplos da IA.
[00:09:45] Você citou transcrição, algumas coisas.
[00:09:46] Você pode trazer mais exemplos
[00:09:48] de como é que a IA está ampliando os instrumentos do banco
[00:09:51] nessa jornada de estreitar o relacionamento?
[00:09:54] Porque isso é uma coisa que eu acho muito bacana.
[00:09:57] E é para isso que a gente trabalha,
[00:09:59] para acolher e servir o cliente.
[00:10:02] A IA está na agenda do Itaú desde a década de 80.
[00:10:05] E essa tecnologia vem evoluindo e a gente se desafiando.
[00:10:08] E aí, o que mais eu posso fazer nessa combinação poderosa
[00:10:12] de pessoas e máquina
[00:10:14] para melhorar a jornada do cliente?
[00:10:16] Acho que a gente poderia gastar horas
[00:10:18] só falando de muitos exemplos,
[00:10:20] mas eu gosto sempre de usar um frame,
[00:10:22] de falar que a gente pensa que os nossos clientes têm sonhos.
[00:10:25] Sonho de ter um dia bom,
[00:10:26] sonho de ter uma casa própria,
[00:10:28] sonho de colocar o filho na faculdade,
[00:10:30] sonho de fazer uma viagem.
[00:10:32] E a gente pensa como que dados ajudam a entender
[00:10:35] a melhor forma de ajudar o cliente a realizar esse sonho.
[00:10:38] Imagina assim, o sonho da casa própria.
[00:10:40] Antigamente, a contratação de crédito imobiliário levava dois dias.
[00:10:43] Analisar documentos diferentes,
[00:10:46] feitos em formatos diferentes, origens diferentes,
[00:10:48] hoje leva seis segundos.
[00:10:50] Sensacional.
[00:10:51] Imagina, chega o ponto do cliente perguntar para a gente,
[00:10:53] de verdade mesmo?
[00:10:54] Já recebi o meu financiamento?
[00:10:55] Vou poder ter minha casa?
[00:10:57] A gente pensa assim, no sonho do dia a dia,
[00:10:59] simplesmente ter uma vida simples.
[00:11:01] Hoje a gente tem mais de 30 variáveis
[00:11:03] que a gente olha no momento da aprovação
[00:11:05] de uma transação do cartão,
[00:11:06] que você está fazendo qualquer coisa importante
[00:11:08] no seu dia a dia
[00:11:09] para garantir que aquela transação válida
[00:11:11] está acontecendo
[00:11:12] e aquela transação que é uma fraude,
[00:11:14] que é um golpe, não esteja acontecendo.
[00:11:16] A gente teve nos últimos dois anos
[00:11:17] 50% de redução de golpes e fraudes
[00:11:19] quando o mercado está em ebulição
[00:11:21] e uma criatividade para o mal nesse momento.
[00:11:24] Então a gente quer que esse sonho de um dia bom
[00:11:26] seja realizado.
[00:11:27] O sonho da viagem,
[00:11:28] você tem que contratar um câmbio,
[00:11:30] comprar moeda estrangeira,
[00:11:31] esse era um serviço que você tinha que ligar, negociar,
[00:11:34] hoje ele acontece em um clique.
[00:11:36] Então assim, o uso da inteligência artificial,
[00:11:39] muitos dados sobre a experiência do cliente,
[00:11:41] a gente quer o tempo inteiro.
[00:11:43] Colocando a prova para os sonhos dos clientes,
[00:11:45] quando a gente fala de pessoa física
[00:11:47] e para os clientes de pessoa jurídica,
[00:11:49] vale mesmo.
[00:11:50] As empresas têm o seu dia zero,
[00:11:52] o seu dia a dia e o seu dia D
[00:11:54] de grandes transformações
[00:11:55] e a gente começa a pensar
[00:11:56] e aí, o que está acontecendo nessa empresa
[00:11:58] para servir os clientes delas,
[00:12:00] que são os nossos clientes,
[00:12:01] para que essa jornada fique muito,
[00:12:03] muito mais simplificada.
[00:12:05] Isso vale para o varejo e vale para o atacado.
[00:12:07] Acho que o impressionante dessa tecnologia
[00:12:10] é que ela funciona na super escala,
[00:12:12] mas ela funciona na baixa escala de dados também,
[00:12:15] porque ela permite um nível de diferenciação,
[00:12:17] por exemplo,
[00:12:18] que empresas grandes têm entre elas
[00:12:20] que não é a mesma coisa que acontece
[00:12:22] com pequenas e médias empresas.
[00:12:24] Então assim, eu estou apaixonada
[00:12:25] pelo que a gente tem feito
[00:12:26] nesse exemplo de melhorar sonhos
[00:12:28] e melhorar o dia dos nossos clientes,
[00:12:30] mas a lista é infinita.
[00:12:32] Acho que a gente vai falar um pouco mais sobre isso,
[00:12:34] a quantidade de cases que a gente já tem implementado
[00:12:36] e vai continuar trabalhando
[00:12:38] e aprendendo rápido.
[00:12:39] É super legal um podcast desse,
[00:12:41] porque eu já ouvi os outros seus.
[00:12:43] A gente tem que aprender um com o outro.
[00:12:45] Sozinho a gente vai aprender devagar.
[00:12:47] Acho que a oportunidade de troca
[00:12:49] é muito importante nesse ambiente,
[00:12:51] porque a tecnologia está mudando em uma velocidade
[00:12:53] que quem ouvir esse podcast daqui a uma semana
[00:12:55] vai falar, ixi, assunto velho.
[00:12:57] Passou.
[00:12:58] Exatamente.
[00:12:59] A gente brinca que a The Shift quer ser
[00:13:01] a Netflix da inovação disruptiva,
[00:13:03] porque todo dia tem coisa nova.
[00:13:05] Está melhor ser o streaming.
[00:13:07] Mas muito legal.
[00:13:08] Agora, Cláudia, a IBM tem um roadmap
[00:13:10] para ajudar as empresas a extrair esse poder
[00:13:12] da IA, da automação.
[00:13:14] E nesse roteiro vocês sinalizam que um dos pontos estratégicos
[00:13:18] é a importância de reimaginar a relação
[00:13:20] entre trabalho e tecnologia
[00:13:22] por meio da automação.
[00:13:24] Ou seja, como é que eu encaixo a automação
[00:13:26] sem matar a pessoa e garantir o processo,
[00:13:28] mais ou menos, pegando as suas frases.
[00:13:30] Por que isso é tão fundamental quando a gente fala
[00:13:32] em melhoria de performance?
[00:13:34] Quando a gente fala de relação do ser humano
[00:13:36] com tecnologia,
[00:13:38] e aí vamos para a Idade da Pedra,
[00:13:40] onde a gente inventou a roda, ferramentas,
[00:13:42] teares na Revolução Industrial,
[00:13:44] a gente sempre usou a tecnologia
[00:13:46] para melhorar a nossa condição de vida,
[00:13:48] para melhorar a nossa efetividade,
[00:13:50] para liberar a gente para fazer trabalhos
[00:13:52] mais criativos e mais complexos,
[00:13:54] cada vez mais complexos.
[00:13:56] Então, a relação é essa.
[00:13:58] É uma relação do tipo, como que eu vou usar?
[00:14:00] É uma ferramenta para eu melhorar o meu dia a dia.
[00:14:02] Mas quando você fala de relacionamento,
[00:14:04] não existe relacionamento
[00:14:06] sem confiança.
[00:14:08] Você não confia
[00:14:10] num colega de trabalho,
[00:14:12] num membro da sua equipe,
[00:14:14] a menos que ele tenha se mostrado digno de confiança.
[00:14:16] Acho que esse aqui é o grande desafio
[00:14:18] com a IA, e por isso que a IBM
[00:14:20] tem essa preocupação tão grande
[00:14:22] de transparência, de confiança,
[00:14:24] de ética,
[00:14:26] de eu ter os meus boundaries ali
[00:14:28] para eu garantir que aquela inteligência
[00:14:30] não alucine.
[00:14:32] Isso para a gente é muito importante,
[00:14:34] ela ser confiável,
[00:14:36] ela só acontece quando ela é confiável.
[00:14:38] Então, por isso também que a gente está
[00:14:40] de olho em toda a regulamentação
[00:14:42] que está sendo discutida
[00:14:44] aqui no Brasil, na Europa,
[00:14:46] nos Estados Unidos,
[00:14:48] porque a gente acredita que esse é o caminho
[00:14:50] para garantir que todos usem
[00:14:52] de forma responsável
[00:14:54] e que tenha uma adoção generalizada a partir daí.
[00:14:56] Bem bacana.
[00:14:58] Eu queria jogar uma pergunta para vocês duas,
[00:15:00] porque você falou de pessoas,
[00:15:02] vocês duas falaram muito de pessoas,
[00:15:04] e sem dados, sem pessoas,
[00:15:06] nada, o pensamento analítico
[00:15:08] dela pede o poder, pede o impacto.
[00:15:10] E aí a gente tem o grande desafio,
[00:15:12] na minha opinião, eu gosto muito desse tema
[00:15:14] porque eu estava conversando antes aqui
[00:15:16] da gente começar essa conversa com a Claudia,
[00:15:18] e eu adoro esse tema porque ele tem uma questão
[00:15:20] super importante, assim,
[00:15:22] se a gente não olhar para as pessoas
[00:15:24] o negócio não vai andar para frente.
[00:15:26] E aí tem o grande desafio,
[00:15:28] upskilling e reskilling, ou seja,
[00:15:30] como é que você prepara os profissionais
[00:15:32] para um ambiente de negócio data driven
[00:15:34] para que eles sejam capazes de, a partir dos insights da tecnologia,
[00:15:36] chegar aos pontos de forma estratégica
[00:15:38] e inovar.
[00:15:40] E aí, Marina, você citou
[00:15:42] tudo isso que vocês estão fazendo,
[00:15:44] de pensar jornada curta, jornada longa,
[00:15:46] pensar jeitos diferentes de antecipar
[00:15:48] o desejo do cliente de surpreender.
[00:15:50] Como é que Itaú está redesenhando
[00:15:52] a sua cultura digital
[00:15:54] nessa era de IA?
[00:15:56] E aí, Claudia, depois eu vou te pedir
[00:15:58] que você dê conselhos aí,
[00:16:00] o que você pode dar de conselho,
[00:16:02] mas a Marina também, por favor,
[00:16:04] para quem queira prosperar nessa tecnologia.
[00:16:06] Eu vou falar um pouco da nossa experiência,
[00:16:08] mas vou aprender também, né, Claudia?
[00:16:10] Assim, a gente já opera num modelo
[00:16:12] de comunidades integradas já há vários anos,
[00:16:14] e isso é essencial para a adoção
[00:16:16] de qualquer tecnologia.
[00:16:18] Então, juntar os profissionais de operações,
[00:16:20] de tecnologia, de negócio,
[00:16:22] com uma equipe única, um objetivo único,
[00:16:24] que é esse objetivo de melhor experiência
[00:16:26] do cliente em cada uma das ofertas,
[00:16:28] dos produtos, das jornadas
[00:16:30] que a gente traz. Então, isso para mim é essencial
[00:16:32] e vale para qualquer tecnologia.
[00:16:34] A gente já estava com isso,
[00:16:36] instalado há um par de anos
[00:16:38] e tem que continuar.
[00:16:40] A gente não vê uma forma diferente de trabalhar,
[00:16:42] embora a gente precise continuar especializando
[00:16:44] os diferentes grupos
[00:16:46] nas capacidades que a gente precisa ter
[00:16:48] no time.
[00:16:50] Por exemplo, em operações de atendimento,
[00:16:52] a gente já tem mais de 120 cientistas de dados,
[00:16:54] mais de 400 analistas de dados,
[00:16:56] mais de 10 engenheiros de machine learning,
[00:16:58] e isso a gente está
[00:17:00] numa jornada infinita de continuar
[00:17:02] crescendo essa capacitação
[00:17:04] nas nossas equipes. A gente faz
[00:17:06] esse hackathon da EA Generativa,
[00:17:08] que a gente chama de GPT-ATOM,
[00:17:10] que é um jeito de, muito rápido,
[00:17:12] trazer esse conhecimento.
[00:17:14] E muito disso pode fazer sem
[00:17:16] necessariamente conhecimento de tecnologia,
[00:17:18] de programação. Obviamente, também tem a parte
[00:17:20] de programação.
[00:17:22] Então, a gente tem uma série de capacitações
[00:17:24] que estão sendo oferecidas para a organização
[00:17:26] e é impressionante como a organização abraça
[00:17:28] e as pessoas querem esses badges
[00:17:30] e veem a diferença, porque você faz
[00:17:32] o seu trabalho melhor. Eu falei muito de…
[00:17:34] Só te interromper, mas aí
[00:17:36] eu acho o cross, né? Quer dizer,
[00:17:38] ele não está focado só em TI,
[00:17:40] você está atravessando a companhia inteira.
[00:17:42] A organização, exatamente.
[00:17:44] É esse o ponto. Até porque eu falei muito
[00:17:46] de coisas que a gente está fazendo para melhorar
[00:17:48] as jornadas dos clientes, pessoa física e pessoa jurídica,
[00:17:50] mas eu acredito muito que primeiro eu tenho que melhorar
[00:17:52] a jornada do youtuber. A minha
[00:17:54] atividade tem que ser melhor para eu conseguir fazer melhor
[00:17:56] para o cliente. Então, empoderando
[00:17:58] as nossas equipes para poder fazer o uso
[00:18:00] dessa tecnologia… Vou corrigir,
[00:18:02] eu não falo dessa tecnologia, eu falo dessas.
[00:18:04] Eu acho que foi um aprendizado, assim,
[00:18:06] estamos no segundo ano intenso da IA Generativa.
[00:18:08] No primeiro ano, a gente estava buscando
[00:18:10] muito o que a IA Generativa vai vir
[00:18:12] e resolver para o youtuber ou para o cliente.
[00:18:14] E agora a gente fala o que esse conjunto
[00:18:16] de tecnologias vai fazer e
[00:18:18] processos, então a revisão do
[00:18:20] processo, a automação, a IA
[00:18:22] tradicional, a IA Generativa, as
[00:18:24] pessoas, o que esse conjunto de
[00:18:26] soluções vai fazer,
[00:18:28] vai permitir que a gente
[00:18:30] faça diferente nas diferentes jornadas que
[00:18:32] a gente está entregando. Então, acho que esse foi um
[00:18:34] aprendizado grande, assim, do primeiro ano
[00:18:36] que agora a gente está acelerando. As pessoas
[00:18:38] têm que entender tecnologias, têm que entender
[00:18:40] dados, têm que entender processos
[00:18:42] e, com isso, achar a melhor combinação
[00:18:44] para esse novo
[00:18:46] passo de evolução das
[00:18:48] nossas jornadas. O Mitolo já tem mais
[00:18:50] de 250 casos de IA Generativa
[00:18:52] e só em operações são mais de 160.
[00:18:54] Caramba! Então, por quê?
[00:18:56] Porque como a gente melhora a eficiência interna
[00:18:58] do banco e como a gente melhora
[00:19:00] a experiência do cliente.
[00:19:02] Vale para os dois lados e a mesma prioridade,
[00:19:04] de novo, um youtuber trabalhando,
[00:19:06] trabalha melhor também
[00:19:08] para o nosso cliente.
[00:19:10] E eu acho que a ideia, assim, quando você
[00:19:12] pega um banco do tamanho do Itaú Unibanco,
[00:19:14] a quantidade de produtos e
[00:19:16] diversidade de situações
[00:19:18] que a gente tem para trabalhar é imensa.
[00:19:20] A gente tem todos os produtos, todos os segmentos
[00:19:22] que você consegue imaginar no mercado
[00:19:24] financeiro. A gente começou a entender
[00:19:26] que a generativa pode ser
[00:19:28] modularizada. Quando eu aprendo
[00:19:30] a sumarizar um e-mail do cliente,
[00:19:32] aquela capacidade de sumarização
[00:19:34] pode ser feita para
[00:19:36] um contrato que eu recebo.
[00:19:38] Quando eu aprendo a ler um RG,
[00:19:40] eu posso começar a ler qualquer
[00:19:42] outro tipo de documento. Quando eu aprendo
[00:19:44] a produzir uma resposta para o cliente,
[00:19:46] eu posso estar também produzindo um documento
[00:19:48] de marketing. Então, assim, essa ideia
[00:19:50] de que a generativa pode ser modularizada
[00:19:52] tem permitido essa aceleração.
[00:19:54] Por isso, quando a gente fala de números grandes de casos
[00:19:56] em uso de generativa,
[00:19:58] é porque a gente entende que módulo
[00:20:00] que a gente está especializando
[00:20:02] e ele reaplica. De novo, eu sei ler
[00:20:04] um contrato societário, eu sei ler
[00:20:06] um documento do jurídico.
[00:20:08] Eu acho que essa organização
[00:20:10] um pouco, ainda meio
[00:20:12] caótica para o bem, para a inovação,
[00:20:14] mas ela traz uma velocidade de transformação
[00:20:16] que está fazendo muita diferença
[00:20:18] nesse nosso segundo ano de
[00:20:20] a generativa. É bem legal, porque
[00:20:22] é mais ou menos um ahá escalado.
[00:20:24] Ahá, mas e se eu fizer isso? Ahá.
[00:20:26] E o ahá vai subindo. É isso aí.
[00:20:28] O que tem a ver um documento de cliente com um documento
[00:20:30] jurídico? Nada. Ué, são documentos.
[00:20:32] São documentos que eu posso sumarizar,
[00:20:34] que eu posso interpretar, mas é um ahá mesmo.
[00:20:36] De verdade, Silvia. É muito legal. Você deu a palavra
[00:20:38] bonita aqui para eu descrever essa jornada
[00:20:40] da próxima vez. Não, boa.
[00:20:42] Bom, pensando aqui na sua pergunta
[00:20:44] de como é que eu prospero e com essa
[00:20:46] questão do risk killing e do upskilling.
[00:20:48] Primeira coisa
[00:20:50] que a empresa tem que saber é
[00:20:52] onde que ela quer chegar. Quais são os
[00:20:54] indicadores que ela quer afetar? Onde que
[00:20:56] eu vou com essa IA? E aí
[00:20:58] assim, grande parte de, uma vez
[00:21:00] que eu defino onde que eu quero ir, é
[00:21:02] onde que a IA, quais são as
[00:21:04] alavancas, ou seja, que
[00:21:06] projetos, que portfólio que eu preciso
[00:21:08] para chegar nesse lugar.
[00:21:10] E aí, quem consegue fazer isso
[00:21:12] é uma mistura muito da TI
[00:21:14] com as áreas de negócio. Então assim, a TI
[00:21:16] tem que entender a arte do possível,
[00:21:18] mas as áreas de negócio também.
[00:21:20] Isso se mescla bastante.
[00:21:22] Isso hoje é um tema
[00:21:24] em várias empresas. A gente tem
[00:21:26] pesquisas aqui que indicam
[00:21:28] que 60% dos CEOs
[00:21:30] já indicam problemas no
[00:21:32] fulfillment nessas vagas.
[00:21:34] E diferente, a gente fez essa pesquisa três
[00:21:36] anos atrás e fez agora.
[00:21:38] Então, há três anos atrás, eles
[00:21:40] entendiam que 6% das pessoas
[00:21:42] necessitavam algum tipo de risk
[00:21:44] killing por conta da IA. Esse número agora está em
[00:21:46] 35%.
[00:21:48] Andou bastante.
[00:21:50] Andou bastante.
[00:21:52] E na verdade ainda acho que está subestimado.
[00:21:54] Porque acho que todo mundo tem que ter algum
[00:21:56] nível ali de conhecimento
[00:21:58] de como aplicar aquilo no seu dia a dia.
[00:22:00] Por outro lado,
[00:22:02] a gente tem algumas pesquisas
[00:22:04] recentes da Michael Page,
[00:22:06] li essa semana, achei
[00:22:08] super interessante, que o
[00:22:10] brasileiro da América Latina,
[00:22:12] 37% já diz que usa
[00:22:14] algum tipo de ferramenta de IA no seu dia a dia.
[00:22:16] Para acelerar a sua produtividade.
[00:22:18] E que 90%
[00:22:20] já estão querendo fazer alguma coisa.
[00:22:22] Ou seja, o brasileiro está se jogando
[00:22:24] nisso. Ele acredita nisso.
[00:22:26] O brasileiro é o rei do leapfrog.
[00:22:28] Adora.
[00:22:30] A gente adora o leapfrog.
[00:22:32] E eu acho o seguinte, o brasileiro já
[00:22:34] percebeu que isso é um diferencial de mercado.
[00:22:36] Então, se ele está
[00:22:38] em uma empresa que não está com uma
[00:22:40] estratégia de IA, não está comunicando isso
[00:22:42] de forma clara para ele.
[00:22:44] A gente começa a correr
[00:22:46] o risco, aí é o desafio das empresas,
[00:22:48] de perder talentos porque eles estão
[00:22:50] indo para empresas que tem uma visão mais
[00:22:52] desenvolvida, mais evoluída em relação a isso.
[00:22:54] Acho que
[00:22:56] vai ser uma questão tanto de atrair
[00:22:58] talentos quanto de não perder talentos.
[00:23:00] Sim. E aí tem uma
[00:23:02] questão que eu queria só comentar com
[00:23:04] vocês, que assim, tem duas pesquisas que me chamaram
[00:23:06] muita atenção. Uma pesquisa da Mercer
[00:23:08] sobre
[00:23:10] employee experience, mostrando
[00:23:12] que tem um grau de expectativa super
[00:23:14] grande das pessoas que trabalham
[00:23:16] nas empresas de receberem um
[00:23:18] upgrade, um upskilling, um reskilling.
[00:23:20] E tem um número que
[00:23:22] me surpreendeu, que é um número de
[00:23:24] acho que 45% das
[00:23:26] empresas não acreditam
[00:23:28] que tem a capacidade
[00:23:30] de fazer o upskilling e reskilling
[00:23:32] necessário para encarar IA.
[00:23:34] O que deixa a gente bastante preocupado.
[00:23:36] Então, é um mega desafio.
[00:23:38] Não tem jeito.
[00:23:40] Acho que vai além da passagem de conhecimento.
[00:23:42] Tem que ter um buy-in
[00:23:44] de mindset da empresa como um todo.
[00:23:46] Tem que ter uma mensagem clara
[00:23:48] executiva a respeito disso.
[00:23:50] Até para as pessoas abraçarem a ideia.
[00:23:52] Senão elas vão receber conteúdo
[00:23:54] passivamente e não é onde a gente quer chegar.
[00:23:56] É isso aí.
[00:23:58] É isso aí. Acho que como
[00:24:00] precisa ter um componente humano de ter
[00:24:02] criatividade, ver onde aquilo vai fazer,
[00:24:04] onde aquela tecnologia vai fazer
[00:24:06] a diferença. Tem muito desse
[00:24:08] aprendizado que não é em sala de aula,
[00:24:10] físico ou virtual, mas que é realmente
[00:24:12] do mindset da cultura empresarial
[00:24:14] de abraçar esse movimento
[00:24:16] que tem que vir com experimentação,
[00:24:18] mas legal que a Claudia falou,
[00:24:20] para os resultados que você quer atingir.
[00:24:22] Não deixou de ter que ter clareza
[00:24:24] de objetivo, mas a forma de
[00:24:26] chegar lá vai vir com muito mais agilidade
[00:24:28] e experimentação, porque a tecnologia está
[00:24:30] construída dessa forma. Não é
[00:24:32] a construção de um rodoanel.
[00:24:34] É a construção do próximo passo,
[00:24:36] e o próximo passo, e o próximo passo.
[00:24:38] Então para as organizações, acho que o desafio de treinamento
[00:24:40] assusta esse número, mas é porque
[00:24:42] ele cada vez menos é um
[00:24:44] treinamento que você consegue colocar numa caixinha e falar
[00:24:46] depois desse treinamento a pessoa está pronta.
[00:24:48] Esse treinamento, essa vivência,
[00:24:50] esse processo de experimentação.
[00:24:52] Isso. E um ponto interessante, realmente,
[00:24:54] que a Marina colocou,
[00:24:56] o fato do Itaú ser maduro
[00:24:58] nessa cultura ágil é com certeza
[00:25:00] um habilitador para que isso aconteça
[00:25:02] de uma maneira muito mais natural.
[00:25:04] É verdade. Faz uma diferença grande.
[00:25:06] Agora, só uma
[00:25:08] curiosidade, esse monte de cientistas de dados,
[00:25:10] eles circulam livremente pela empresa
[00:25:12] cruzando as informações, cruzando
[00:25:14] ideias, por exemplo, tem uma troca de ideias?
[00:25:16] Sim, e aí eu dei os números só
[00:25:18] da área de operações e atendimento, mas a gente tem
[00:25:20] eles pelo banco, inseridos
[00:25:22] nos negócios, também na área de tecnologia,
[00:25:24] e além da área
[00:25:26] em que eles pertencem, eles são uma comunidade,
[00:25:28] e isso faz muita diferença para esse grupo.
[00:25:30] Eles querem pertencer a essa comunidade
[00:25:32] maior que a comunidade de cientistas
[00:25:34] de dados, de analistas de dados, de engenheiros
[00:25:36] de machine learning, porque, de novo,
[00:25:38] eles estão com esse mesmo desafio que a gente está falando aqui
[00:25:40] no nível empresarial, individual, da capacidade
[00:25:42] de aprendizagem rápida.
[00:25:44] E se você não coloca esse
[00:25:46] network em lugar para eles
[00:25:48] poderem se aproveitar dos outros
[00:25:50] cientistas, por exemplo, que estão em outras
[00:25:52] partes de uma organização tão grande como o Itaú,
[00:25:54] as pessoas se desmotivam. Muito legal.
[00:25:56] Muito legal. Bom, a gente foi,
[00:25:58] eu comentei no início, que a automação de processos
[00:26:00] permite lidar com
[00:26:02] sistemas complexos com mais velocidade,
[00:26:04] proatividade e, obviamente,
[00:26:06] efetividade. Marina, como é
[00:26:08] que a automação que há aí atrás
[00:26:10] melhorou? Você já citou
[00:26:12] algumas coisas sensacionais, seis segundos para
[00:26:14] provar um financiamento
[00:26:16] de casa, o que é uma coisa sensacional,
[00:26:18] mas eu imagino que tenha um processo que a automação
[00:26:20] ocupe um espaço importante
[00:26:22] também na relação com o cliente,
[00:26:24] aquilo que ele não precisa procurar um humano
[00:26:26] a não ser que ele precise
[00:26:28] procurar um humano.
[00:26:30] A tecnologia vira humano nesse
[00:26:32] caso, humaniza a relação.
[00:26:34] Como a automação
[00:26:36] trouxe a melhoria da relação?
[00:26:38] Você consegue metrificar? Vocês metrificam
[00:26:40] obviamente, imagino. Muito.
[00:26:42] Tem uma coisa interna que é
[00:26:44] eficiência interna para a gente poder
[00:26:46] ter dinheiro para investir nas coisas
[00:26:48] que vão fazer a diferença para o cliente.
[00:26:50] Então, a gente está falando nos últimos dois anos
[00:26:52] uma média de 40% a 50% de redução
[00:26:54] no custo de operação das diferentes
[00:26:56] transações dentro do banco. Sensacional.
[00:26:58] Muita automação.
[00:27:00] Você libera tempo, recursos para poder
[00:27:02] investir onde o cliente vai sentir,
[00:27:04] porque o custo interno é um
[00:27:06] custo interno, não é uma solução
[00:27:08] para o cliente. Você pensa assim,
[00:27:10] no último trimestre a gente teve 100 milhões
[00:27:12] de interações no atendimento,
[00:27:14] só no atendimento, sem falar da rede comercial,
[00:27:16] com o nosso cliente.
[00:27:18] 67% dessas interações
[00:27:20] são resolvidas com inteligência artificial,
[00:27:22] com um NPS
[00:27:24] altíssimo em níveis de excelência,
[00:27:26] porque se ele falar, eu quero falar com um humano,
[00:27:28] mas não leva meio segundo e vai para o humano.
[00:27:30] Então, não é que a gente força a inteligência artificial,
[00:27:32] é que a inteligência artificial
[00:27:34] permite um atendimento mais rápido.
[00:27:36] Imagina que o atendimento do WhatsApp,
[00:27:38] 24 por 7, está todo mundo no WhatsApp,
[00:27:40] está ali o atendimento do…
[00:27:42] A gente tem mais de 100 serviços, de novo,
[00:27:44] 24 por 7, no WhatsApp,
[00:27:46] você não precisa ir para um outro canal,
[00:27:48] e você consegue se auto-servir.
[00:27:50] Isso é uma coisa que a gente está tentando colocar
[00:27:52] na mão do cliente. O cliente quer falar
[00:27:54] com um humano, com certeza,
[00:27:56] a gente vai estar sempre disponível para essa interação.
[00:27:58] Às vezes para coisas mais complicadas,
[00:28:00] porque é uma preferência individual.
[00:28:02] Mas fazer essa jornada fluída com o digital
[00:28:04] tem ajudado muito
[00:28:06] a melhorar a experiência e,
[00:28:08] também, no que vem,
[00:28:10] uma coisa que o cliente valoriza muito, obviamente,
[00:28:12] é se sentir muito mais seguro.
[00:28:14] Então, eu consigo, em tempo de ligação,
[00:28:16] entender que aquela voz
[00:28:18] é uma voz que já ligou
[00:28:20] e tem grande chance de ser um fraudador.
[00:28:22] Isso sem automação,
[00:28:24] sem inteligência artificial, não tem como fazer.
[00:28:26] E, obviamente, todos os humanos recebendo
[00:28:28] uma ligação não conseguiriam
[00:28:30] fazer isso. Então, a gente vai sempre
[00:28:32] pensando como é que eu coloco
[00:28:34] a automação a serviço
[00:28:36] do cliente. E quando ela não está
[00:28:38] diretamente ao serviço do cliente,
[00:28:40] isso é super legal da IA,
[00:28:42] muito mais ainda agora da IA generativa,
[00:28:44] é colocar a IA generativa para ajudar
[00:28:46] o humano que está falando com o cliente.
[00:28:48] Então, mesmo quando o cliente
[00:28:50] chega em um atendente ou chega
[00:28:52] em um gerente, a gente está cada vez mais
[00:28:54] empoderando esse humano para entender
[00:28:56] Ah, e a Silvia? Eu tenho ali a tela que fala
[00:28:58] quem é a Silvia.
[00:29:00] Eu posso saber muito mais do que aquilo que está
[00:29:02] numa tela. O que aconteceu hoje com a Silvia?
[00:29:04] Quais são os últimos cliques que ela deu
[00:29:06] no aplicativo? Qual foi a última mensagem
[00:29:08] que ela mandou no WhatsApp? Onde ela está
[00:29:10] se ela estiver compartilhando essa informação com a gente?
[00:29:12] Então, eu acho que um passo
[00:29:14] super importante, talvez seja
[00:29:16] menos transparente, ou deveria ser menos
[00:29:18] transparente, é como a automação
[00:29:20] vai ajudar o humano que está falando
[00:29:22] com outro humano. Porque eu acho que
[00:29:24] isso é uma coisa que muitas vezes o brasileiro
[00:29:26] valoriza muito, e que legal, faz parte
[00:29:28] da nossa cultura, mas não significa
[00:29:30] que esse humano não pode ser super empoderado
[00:29:32] agora pela IA generativa.
[00:29:34] E é interessante porque a hora que dá muito certo
[00:29:36] a confiança
[00:29:38] do cliente com o banco
[00:29:40] e com a relação, ela aumenta.
[00:29:42] Que é aquilo que a Cláudia estava falando. Confiança é tudo
[00:29:44] nessa brincadeira, porque se eu não confio na tecnologia
[00:29:46] eu não vou mais usar o aplicativo.
[00:29:48] Eu não vou usar aquele recurso. E isso é bem legal.
[00:29:50] E a personalização traz essa confiança.
[00:29:52] Eu tratar a Silvia
[00:29:54] diferente da Cláudia é saber
[00:29:56] tudo que a gente sabe da Silvia
[00:29:58] e trazer aquilo para aquele momento de interação.
[00:30:00] Que algo sem automação é impossível
[00:30:02] de fazer com milhões de clientes
[00:30:04] que a gente tem. E aí no cenário
[00:30:06] de Open Finance a gente está falando de oportunidades
[00:30:08] abertas o tempo todo.
[00:30:10] Dessa troca da informação que vem.
[00:30:12] Isso é muito legal.
[00:30:14] Cláudia, é isso mesmo? Como é que as empresas
[00:30:16] tem que avaliar o que é automatizar
[00:30:18] e o que não automatizar? O que automatiza e o que não automatiza?
[00:30:20] Porque tem o lado de dentro
[00:30:22] e o lado de fora. Sim, vamos lá.
[00:30:24] Claro que a gente sempre leva
[00:30:26] em consideração fatores como volume,
[00:30:28] repetitividade,
[00:30:30] você quer diminuir erros,
[00:30:32] diminuir riscos.
[00:30:34] Só que o fator preponderante ali
[00:30:36] é uma avaliação de custo-benefício.
[00:30:38] No caso da IA,
[00:30:40] ano passado foi um ano de muita experimentação.
[00:30:42] Talvez muitos MVP’s
[00:30:44] não tenham ido
[00:30:46] à produção,
[00:30:48] não tenham escalado,
[00:30:50] porque faltou esse custo-benefício.
[00:30:52] Ou eu fui muito, digamos assim, tímido
[00:30:54] em escolher um caso que efetivamente
[00:30:56] movesse o ponteiro.
[00:30:58] Vamos supor, priorizando um fator
[00:31:00] UAU, de encantamento,
[00:31:02] numa experiência ali, mas que efetivamente
[00:31:04] não estava tornando a experiência como um todo
[00:31:06] mais efetiva para o cliente.
[00:31:08] E uma questão de custo também.
[00:31:10] Você tem que desenhar uma solução,
[00:31:12] você não vai dar um tiro de canhão
[00:31:14] numa formiga.
[00:31:16] Às vezes você pode levar um modelo muito pesado
[00:31:18] que acaba que não traz o custo-benefício
[00:31:20] que aquela implementação tem que trazer.
[00:31:22] Outro ponto
[00:31:24] acho que é importante,
[00:31:26] vários estudos de BV já apontam,
[00:31:28] a maior parte dos CEOs entendem
[00:31:30] que esse processo
[00:31:32] de automação dentro da empresa
[00:31:34] não acontece sem gestão de mudança.
[00:31:36] Ele tem uma resistência
[00:31:38] natural
[00:31:40] para acontecer.
[00:31:42] E é onde a gente está vendo que isso está dando mais certo.
[00:31:44] Onde a organização
[00:31:46] está se estruturando para isso.
[00:31:48] Seja via um centro de competência,
[00:31:50] seja via ter um Chief
[00:31:52] Automation Officer ou um Chief
[00:31:54] AI Officer, ou seja,
[00:31:56] mostrando um comprometimento
[00:31:58] da organização com a economia.
[00:32:00] Com aquela eficiência, com aquela automação.
[00:32:02] Por exemplo, na IBM,
[00:32:04] dentro da consultoria,
[00:32:06] todos os consultores hoje têm acesso
[00:32:08] a uma plataforma de assistentes
[00:32:10] virtuais para
[00:32:12] atividades do dia a dia.
[00:32:14] Seja para elaborar soluções, para codificar,
[00:32:16] para fazer testes em sistemas.
[00:32:18] E a empresa
[00:32:20] fomenta isso. De tempo em tempo tem
[00:32:22] os hackathons, para a gente botar
[00:32:24] novos assistentes virtuais ali.
[00:32:26] E a IBM também se colocou
[00:32:28] em muitos momentos, por exemplo, na posição de client
[00:32:30] zero. O Watson X
[00:32:32] Orchestrate, que é a nossa ferramenta,
[00:32:34] orquestra, que combina
[00:32:36] IA com automação, ela nasceu
[00:32:38] de um projeto nosso interno de
[00:32:40] automatização dos processos de RH.
[00:32:42] E a gente viu como aquilo podia
[00:32:44] ser replicável e como a gente podia elevar
[00:32:46] esse valor para os nossos clientes também.
[00:32:48] Boa. Quer dizer que
[00:32:50] não é necessário automatizar aquilo que
[00:32:52] não que traga as miçangas,
[00:32:54] etc, mas aquilo que realmente
[00:32:56] faça todo o sentido do negócio.
[00:32:58] O novo ponteiro é fundamental.
[00:33:00] Bom, as nossas conversas poderiam durar
[00:33:02] para mim mais umas duas horas, mas não rola.
[00:33:04] Então, a gente está
[00:33:06] terminando e aí eu queria pedir para vocês
[00:33:08] como consideração final,
[00:33:10] tudo que vocês falaram até aqui e agora
[00:33:12] é um caminhão de conselhos
[00:33:14] super fantásticos para quem está pensando
[00:33:16] em usar IA nesse processo
[00:33:18] de automação, mas não só de
[00:33:20] automação. Mas eu queria
[00:33:22] pedir assim, se vocês conseguem sumarizar
[00:33:24] para as empresas que estão avaliando entrar
[00:33:26] nessa jornada de IA, que ainda não
[00:33:28] entraram, só estão experimentando,
[00:33:30] o que que o Itaú aprendeu
[00:33:32] até agora, Marina? O que que você avalia
[00:33:34] que o Itaú pode dizer que
[00:33:36] poderia servir de
[00:33:38] benchmark para outras empresas ou
[00:33:40] que para vocês foi o grande aprendizado?
[00:33:42] E Cláudia, qual que é o ponto
[00:33:44] de partida que as empresas
[00:33:46] precisam mirar, né?
[00:33:48] E como fazer para otimizar
[00:33:50] investimento em tempo? Então,
[00:33:52] Marina, qual é o…
[00:33:54] A ideia, o ahá,
[00:33:56] o ahá definitivo.
[00:33:58] O ahá de usar tecnologia
[00:34:00] não é a tecnologia.
[00:34:02] Obviamente é um componente
[00:34:04] super importante, sem ela esse nível de transformação
[00:34:06] não estaria acontecendo. Mas acho que tem três
[00:34:08] coisas que estão fazendo a diferença
[00:34:10] para como a gente consegue tirar
[00:34:12] valor da aplicação das tecnologias
[00:34:14] de automação, IA e IA generativa
[00:34:16] dentro do Itaú. A primeira
[00:34:18] é a gente passou e está passando
[00:34:20] por uma jornada de transformação cultural.
[00:34:22] E a gente começou
[00:34:24] isso há dois anos e meio, quase três anos atrás.
[00:34:26] A gente sabe que isso é uma jornada de muitos anos, por um
[00:34:28] banco em que estamos fazendo cem anos agora.
[00:34:30] Muita coisa boa
[00:34:32] trouxe Itaú até onde a gente está hoje,
[00:34:34] queremos manter, mas tem coisas e músculos
[00:34:36] novos que a gente tem que desenvolver.
[00:34:38] Então isso faz parte
[00:34:40] da nossa transformação, passar
[00:34:42] por uma transformação cultural onde a gente está
[00:34:44] muito mais aberto ao erro, aberto ao aprendizado,
[00:34:46] uma visão de cliente
[00:34:48] mais intrínseca a tudo que a gente
[00:34:50] faz, essa ideia de
[00:34:52] especialização, mas também ir de
[00:34:54] turma. São componentes que agregam
[00:34:56] ao que a gente sempre teve muito forte
[00:34:58] na cultura de ética, de resultado,
[00:35:00] de diversidade. Eu acho que
[00:35:02] sem isso, componente número um, nada
[00:35:04] ia acontecer. As pessoas iam fazer um
[00:35:06] treinamento, descobrir uma tecnologia nova e
[00:35:08] dá medo. Ah, isso eu não sei,
[00:35:10] mas eu não tenho essa especialidade.
[00:35:12] Esse é um componente. Acho que o segundo
[00:35:14] é a diversidade das equipes.
[00:35:16] Diversidade em todas as formas, naquela que a gente
[00:35:18] mede em KPI e naquela que a gente não mede.
[00:35:20] Diversidade de pensamento e de opinião.
[00:35:22] Porque a gente não consegue
[00:35:24] passar por um bom processo
[00:35:26] de experimentação se todo mundo pensar
[00:35:28] igual. Vai todo mundo ter a mesma ideia
[00:35:30] e aquela ideia vai ter que dar certo, porque só tem uma.
[00:35:32] Então a gente precisa de gente diferente,
[00:35:34] com ideia diferente, pra poder
[00:35:36] experimentar coisas diferentes com velocidade
[00:35:38] que façam sentido e
[00:35:40] tudo bem. As que não derem certo, a gente só chega
[00:35:42] naquelas que dão certo, porque teve algumas que não
[00:35:44] deram. Senão é um processo muito moroso.
[00:35:46] Então a diversidade de equipe tem que ser um negócio
[00:35:48] fundamental na nossa transformação
[00:35:50] e temos que continuar melhorando, embora já temos
[00:35:52] avanços gigantes nessa área.
[00:35:54] Ela é infinita, né? Até a gente ser
[00:35:56] um retrato igualzinho
[00:35:58] da sociedade brasileira, a gente não vai estar
[00:36:00] com a diversidade que a gente quer em todos
[00:36:02] os temas, tá? Isso, de novo,
[00:36:04] raça, gênero, regionalismo,
[00:36:06] idade, pensamento,
[00:36:08] tudo. E acho que o terceiro é
[00:36:10] a agenda de dados. Eu, como
[00:36:12] você aí, eu que fui por muitos
[00:36:14] anos, eu falo que agora sim
[00:36:16] a gente vai investir
[00:36:18] mais e mais em dados, né?
[00:36:20] Há 25 anos atrás a gente falava
[00:36:22] que tinha que organizar os dados
[00:36:24] e era importante, senão não conseguia automação
[00:36:26] e aí depois a gente falava de novo
[00:36:28] que tinha que arrumar os dados e não conseguia
[00:36:30] a inteligência artificial gerar valor.
[00:36:32] Agora a gente tem uma outra onda de
[00:36:34] precisamos arrumar os dados com uma vantagem
[00:36:36] e a generativa gera dados.
[00:36:38] Ajuda a organizar dados.
[00:36:40] Então eu acho que agora tem uma outra lente
[00:36:42] pra gente acelerar
[00:36:44] a agenda de dados que é fundamental
[00:36:46] mas ela tem um
[00:36:48] aspecto bastante diferente de fazer acontecer
[00:36:50] do que foi, acho que tradicionalmente
[00:36:52] nas últimas três décadas.
[00:36:54] E pensar sempre isso, né?
[00:36:56] Eu na hora de operações agora
[00:36:58] operações, tecnologia e negócio
[00:37:00] a gente junto faz a transformação
[00:37:02] não é uma área da organização
[00:37:04] não é só a tecnologia, não é só o negócio
[00:37:06] não é só operações
[00:37:08] que vão fazer essa transformação.
[00:37:10] Então trazer os diferentes
[00:37:12] skills pra fazer acontecer a transformação
[00:37:14] tem sido parte dos nossos aprendizados
[00:37:16] mas tô louca pra ouvir o que a Cláudia vai falar
[00:37:18] porque a gente tem muito pra aprender ainda
[00:37:20] e vai continuar nesse
[00:37:22] espírito de experimentação acertando
[00:37:24] e errando, mas transformando pro bem.
[00:37:26] Boa. E aí Cláudia?
[00:37:28] Momento zero.
[00:37:30] Momento zero. Eu vou talvez fazer
[00:37:32] um recap de algumas coisas que eu vou fazer aqui e jogar
[00:37:34] umas ideias novas. Boa, boa.
[00:37:36] Otimizar é investimento. Tudo na vida
[00:37:38] é foco e disciplina, né?
[00:37:40] Você saber onde você quer chegar, você estabelece
[00:37:42] suas metas, tem seu portfólio, a governança
[00:37:44] pra acompanhar aquilo.
[00:37:46] Tem o pilar das pessoas que é importantíssimo
[00:37:48] a mudança do mindset
[00:37:50] e passar essa mensagem de forma clara.
[00:37:52] E assim, hoje
[00:37:54] até então, a gente vê um movimento
[00:37:56] muito grande do mercado
[00:37:58] em casos de uso relacionados à produtividade.
[00:38:00] Automação,
[00:38:02] produtividade, etc. Só que isso vai te levar
[00:38:04] até um determinado ponto.
[00:38:06] A gente entende que o grande potencial
[00:38:08] ainda da IA e da IA generativa
[00:38:10] tá na criação de novos modelos de negócio,
[00:38:12] de novos produtos.
[00:38:14] Então assim, o desafio
[00:38:16] que eu faço é assim, quando pensarem nesse
[00:38:18] portfólio, racionalizem esse portfólio.
[00:38:20] Acho que nem tudo pode ser
[00:38:22] só eficiência. A gente tem que estar pensando
[00:38:24] numa nova realidade.
[00:38:26] Acho que é isso. E assim,
[00:38:28] óbvio, pra acelerar, não poderia deixar de falar,
[00:38:30] é sempre importante trazer um
[00:38:32] parceiro estratégico, que nem IBM
[00:38:34] pra mesa, que vai estar trazendo tecnologia,
[00:38:36] casos de uso,
[00:38:38] vai estar ali a quatro mãos, tentando desenhar
[00:38:40] essa jornada com inteligência artificial também.
[00:38:42] É interessante, vocês falando
[00:38:44] esse negócio de
[00:38:46] otimiza, pensa direito onde você está
[00:38:48] querendo chegar. Eu lembrei de uma
[00:38:50] frase, o Steve Jobs falava uma coisa muito
[00:38:52] interessante, que você só vai conseguir ligar
[00:38:54] os pontos que te levaram a algum
[00:38:56] lugar quando você estiver lá.
[00:38:58] Porque você não consegue fazer isso na jornada.
[00:39:00] Então você tem que acreditar que aquilo que você está
[00:39:02] definindo vai te levar no futuro
[00:39:04] que está lá na frente, que você está enxergando.
[00:39:06] E quando você chegar lá, você vai conseguir somar
[00:39:08] os pontos e dizer, ó, foi aqui que eu virei
[00:39:10] pra cá, foi aqui que eu virei pra lá. Mas você nunca
[00:39:12] consegue contabilizar antes. Você tem que
[00:39:14] enxergar. Mas você tem
[00:39:16] que ter a visão, justamente, a visão de onde você quer chegar.
[00:39:18] Se tentar, vai ser
[00:39:20] moroso, né? Porque vai tentar ficar
[00:39:22] aperfeiçoando um plano, quando na verdade ele fica
[00:39:24] perfeito por você viver ele.
[00:39:26] Exatamente. É a jornada, né? É tipo, vai
[00:39:28] viver, né? Vai viver aquilo e
[00:39:30] você chega lá. Muito bom.
[00:39:32] Agora, esse teu papel
[00:39:34] de Chief Operating Officer,
[00:39:36] aí é uma curiosidade,
[00:39:38] queria só gastar um tempinho com isso
[00:39:40] se você me permitir. É
[00:39:42] um baita desafio pra uma mulher, um banco
[00:39:44] desse tamanho. E ainda
[00:39:46] entendendo de tecnologia.
[00:39:48] Tá divertido? Tá super
[00:39:50] divertido. Mas eu não
[00:39:52] acho que é um desafio pra uma mulher, não. É um desafio pra qualquer um.
[00:39:54] É bom, verdade. Tem o
[00:39:56] glass ceiling, né? Não pode esquecer do glass ceiling.
[00:39:58] Nunca. Não, mas a gente tem
[00:40:00] uma cultura,
[00:40:02] que eu falei, a gente melhorou muito nos últimos anos
[00:40:04] e vai continuar melhorando, de trazer diversidade
[00:40:06] de todos os tipos, incluindo
[00:40:08] de gênero pra dentro da organização
[00:40:10] e isso é super poderoso, né?
[00:40:12] Pessoas diferentes pensam diferente
[00:40:14] e agregam na solução de problemas.
[00:40:16] Então, assim, é um super desafio
[00:40:18] mas com um timaço de gente
[00:40:20] muito diversa na minha equipe, nos meus pares,
[00:40:22] nas equipes dos meus pares
[00:40:24] e a gente continua se questionando.
[00:40:26] Uma das medições que a gente tem
[00:40:28] é, assim, se ninguém der uma opinião divergente
[00:40:30] numa reunião, é porque aquela reunião
[00:40:32] não tem gente diversa o suficiente.
[00:40:34] Buscar, não vou falar
[00:40:36] discórdia, mas assim, o questionamento.
[00:40:38] Então, acho que é uma forma de encarar
[00:40:40] esse desafio. Talvez eu ajude um pouquinho
[00:40:42] tendo só um ano de mercado
[00:40:44] financeiro, pouco tempo
[00:40:46] de Brasil e pouco
[00:40:48] tempo de Itaú, mas isso vale
[00:40:50] pra todo mundo, né? Às vezes tem alguém que já
[00:40:52] tá 20 anos na organização
[00:40:54] cheio de ideias diferentes e acha que não pode
[00:40:56] colocar. Então, de novo, a transformação
[00:40:58] cultural que a gente vem fazendo, ela é
[00:41:00] fundamental pra poder abrir espaço
[00:41:02] pra um ambiente muito mais ágil
[00:41:04] que só vem com diversidade de pensamento.
[00:41:06] Boa. Claudia, você também tá
[00:41:08] numa posição ali, né,
[00:41:10] pra além do glass ceiling. Essa
[00:41:12] vantagem da diversidade, ela é fundamental
[00:41:14] ali na hora de falar desse
[00:41:16] mercado que você tá tomando conta.
[00:41:18] Eu acho assim, por muito tempo a gente,
[00:41:20] nós mulheres, né, não nos
[00:41:22] sentimos à vontade pra ocupar esse papel.
[00:41:24] Acho que esse nosso maior gancho
[00:41:26] da nossa geração é, agora
[00:41:28] sim, estamos à vontade nesse
[00:41:30] papel. A gente entende que tem
[00:41:32] uma voz e entende que
[00:41:34] todo mundo tem que ter voz, né?
[00:41:36] E é isso, a gente tem que ter realmente
[00:41:38] equipes que sejam totalmente diversas pra conseguir
[00:41:40] desenhar soluções que atendam efetivamente
[00:41:42] a todo mundo. É que atendam a sociedade,
[00:41:44] né, que atendam os nossos clientes
[00:41:46] e sem diversidade a gente não
[00:41:48] consegue chegar lá. Muito bom.
[00:41:50] Só pra complementar, assim, fiquei
[00:41:52] pensando. Tem uma coisa diferente,
[00:41:54] né, de ser mulher que é a
[00:41:56] responsabilidade de abrir espaço pra outra
[00:41:58] mulher. É isso. A gente tem
[00:42:00] a percepção mais
[00:42:02] aguçada de quando uma mulher não fez
[00:42:04] um ponto que gostaria de fazer do que
[00:42:06] os homens têm em relação à mulher.
[00:42:08] E esse papel eu levo comigo
[00:42:10] todo santo dia, mas eu tento fazer isso pra
[00:42:12] qualquer tipo de diversidade que
[00:42:14] esteja na sala, não só pra diversidade
[00:42:16] de gênero. Mas acho que esse é um compromisso
[00:42:18] de qualquer pessoa que se compromete
[00:42:20] a fazer a diversidade, né, ter
[00:42:22] espaço no dia a dia. É literalmente
[00:42:24] a tradução do Trailblazer, né? A gente tem
[00:42:26] que ser quebra-mato. Exatamente.
[00:42:28] Tem que abrir o espaço pra
[00:42:30] o pessoal passar, exatamente.
[00:42:32] Muito bom. Pô, super,
[00:42:34] super bem lembrado. Isso é fundamental.
[00:42:36] Bom, eu adorei conversar com vocês.
[00:42:38] Gente, foi um conversado sensacional.
[00:42:40] Foi ótimo. Eu acho que
[00:42:42] quem ouviu saiu daqui com quase
[00:42:44] um MBA em automação e
[00:42:46] uso de ar de forma
[00:42:48] realmente impactante, né, pra dentro
[00:42:50] e pra fora. Queria agradecer super
[00:42:52] o tempo das duas, que foi maravilhoso.
[00:42:54] Queria convidar quem
[00:42:56] nos ouviu, não esqueçam, isso aqui é parte
[00:42:58] de uma série. Tem mais episódios
[00:43:00] pra vocês ouvirem. Tem a temporada do ano passado
[00:43:02] que tá sensacional e aí dá pra sentir
[00:43:04] a evolução, né?
[00:43:06] Então acompanhem, continuem acompanhando.
[00:43:08] Vocês vão ter os links todos aqui na página do
[00:43:10] episódio. E até o próximo episódio
[00:43:12] e fiquem com a gente, se cuidem
[00:43:14] e tomem decisões direitinho
[00:43:16] como a gente costuma dizer, porque o mundo muda todo dia
[00:43:18] e a ruptura é a única constante
[00:43:20] do século XXI. Até já, pessoal.
[00:43:28] A minissérie Beyond AI
[00:43:30] é uma parceria
[00:43:32] de conteúdo entre a IBM e a The Shift
[00:43:34] com roteiro e produção
[00:43:36] de Cristina De Luca e Silvia Bassi
[00:43:38] e edição e sonorização
[00:43:40] de Mariana Leão.