A Inteligência Artificial (IA) tem revolucionado a indústria financeira, permitindo redefinir o futuro dos negócios. A sua origem remonta à década de 40, quando investigadores começaram a explorar a possibilidade de uma máquina poder ter um comportamento inteligente equivalente ou indistinguível de um humano. O seu conceito foi formalmente adotado durante a Conferência de Dartmouth, em 1956, tendo-se verificado, desde então, uma constante evolução das técnicas de IA.

Nos últimos anos, temos vindo a assistir ao desenvolvimento de uma técnica revolucionária no campo de IA – a IA generativa.
Com o aparecimento de ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, que gera conversas naturais e instantâneas sobre diversos temas, e o DALL-E, que cria imagens realistas a partir de poucas palavras, o interesse na utilização deste tipo de IA tem vindo a aumentar, quer para uso pessoal, quer para uso profissional.

Comparativamente a outras abordagens de inteligência artificial, como o machine learning que permite tomar decisões ou fazer previsões com base em dados históricos, a IA generativa consegue gerar novos dados ou conteúdos originais. Esta abordagem torna-a mais dinâmica e flexível em comparação com as técnicas anteriores, abrindo um universo de possibilidades para as organizações financeiras.

Num contexto empresarial onde o “poder dos dados” é cada vez mais relevante, a capacidade de utilizar IA generativa torna-se uma vantagem competitiva. Esta técnica usa algoritmos avançados para aprender a partir de grandes volumes de dados e gerar informação nova, permitindo às organizações capacitarem-se de um potencial disruptivo.

A título de exemplo, através da análise de grandes volumes de dados em tempo real, recorrendo à IA generativa, torna-se possível gerar dados sintéticos (ou seja, dados artificias com características e padrões de dados reais), que simulam vários cenários de fraude, possibilitando às organizações a deteção de novas ameaças, podendo reagir atempadamente com contramedidas eficazes.

Na perspetiva da inovação no serviço ao cliente, ao tirarem partido do acesso a uma ampla informação sobre os clientes, as organizações podem descobrir novos insights e novos padrões através da identificação de relações complexas e não triviais entre os dados, permitindo a descoberta de novas oportunidades de negócio.

No entanto, é importante destacar que a criação de dados sintéticos apresenta desafios, como a necessidade de dados de treino adequado, a interpretabilidade dos resultados gerados e como garantir que esses dados sejam gerados de forma ética, transparente, fidedigna e responsável. É necessário estabelecer políticas de IA responsável para garantir a proteção das informações sensíveis dos clientes e evitar discriminações sociais nos modelos aplicados.

A implementação efetiva da IA generativa combinada com as práticas da IA responsável, também enfrenta como desafio a necessidade de recursos qualificados. Para aproveitar ao máximo o potencial desta técnica, as organizações precisam de profissionais altamente especializados, com conhecimentos avançados nestas matérias. Além disso, é fundamental ter equipas multidisciplinares que possam colaborar na aplicação da IA generativa nas diferentes áreas das organizações.

Em suma, com a adoção das novas técnicas de IA, como a IA generativa, as organizações têm o potencial de se prepararem para um futuro desafiador em termos tecnológicos e, ao mesmo tempo, tornarem-se mais competitivos no mercado.