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00:00Magalu Cloud, impulsionando a competitividade do Brasil através da tecnologia.
00:15Bem-vindo, bem-vindo a mais um Revolução IA, programa do Nelfid, que aborda o impacto da inteligência artificial no mundo dos negócios.
00:23Eu sou Letícia Cardoso e quem me acompanha é Rodrigo Elser, conselheiro de inteligência artificial em grandes empresas.
00:31Bem-vindo, Rodrigo, tudo bem?
00:32Tudo ótimo, super animado para o palco de hoje.
00:35Vamos conhecer um pouquinho mais do nosso convidado de hoje.
00:39É Ricardo Guerra, CIO do Itaú.
00:42Ricardo Guerra está no Itaú Unibanco há mais de 30 anos e atua como CIO na instituição desde 2015.
00:49Atualmente é diretor e membro do comitê executivo responsável pelas áreas de tecnologia, operações, serviços, dados e CIECs.
00:58Possui vasta experiência em transformação digital e gestão de plataformas em larga escala.
01:04Ricardo, bem-vindo ao nosso programa. Obrigada pela presença aqui com a gente.
01:09Eu que agradeço. É um prazer estar aqui, Letícia.
01:11Você está à frente da área de tecnologia no Itaú há mais de 10 anos.
01:16Foi lá no Vale do Silício, ajudou muitas mudanças que aconteceram nesse período.
01:23Você pode contar para a gente quais são as iniciativas de inteligência artificial que o Itaú tem hoje?
01:29Muitas vezes o cliente nem sabe.
01:31Perfeito. Na verdade, eu acho que vale voltar um pouquinho aqui no tempo para a gente entender de onde surgiu isso e para a gente descrever as iniciativas.
01:38Inteligência artificial é um termo genérico para uma série de tecnologias que existem há décadas.
01:42E a gente fala muito hoje de inteligência artificial baseado em AI generativa, que a gente chama de DNA AI.
01:50Essa talvez seja a maior revolução que as pessoas percebem no dia a dia, porque você utiliza uma ferramenta de interação e de conversa que é muito perceptível para as pessoas.
02:00E isso a gente acaba chamando genericamente de inteligência artificial.
02:03Esse tipo de tecnologia existe também há bastante tempo, há quase 10 anos pelo menos, mas ela ganhou muita atração há dois anos atrás, com o advento do ShareTGPT 4.0, o 3.5 na verdade ali,
02:19que as pessoas começaram a utilizar bastante.
02:23Então, as pessoas tiveram uma adoção muito rápida dessa tecnologia e as empresas passaram a dar muito mais atenção para a tecnologia.
02:32A gente no Itaú não foi diferente. A gente viu uma adoção muito grande internamente primeiro do ShareTGPT.
02:38Então, o primeiro passo que a gente deu foi um passo de controle, para a gente começar a entender como é que a gente controla essa tecnologia,
02:46do ponto de vista de segurança da informação, de gestão de dados, etc.
02:50E a partir daí a gente começou a investir mais em construir soluções que as pessoas pudessem utilizar.
02:57Existem vários tipos de utilização para a tecnologia, como auxiliar, a gente chama de copilot,
03:02onde a tecnologia te recomenda coisas e o ser humano decide o que fazer com essa recomendação.
03:06Mas a gente passou, então, a investir para garantir que a gente pudesse usar essa tecnologia como um produto,
03:12como uma interface, como uma geração de valor para as pessoas, para os clientes.
03:16Foi um investimento grande que a gente fez aí ao longo de quase dois anos, montando guardrails,
03:22garantindo que a tecnologia não tivesse alucinação quando ela estivesse conversando com os clientes,
03:28a gente mesmo atacando, entre aspas, a nossa própria tecnologia para garantir que ela fosse segura.
03:33Então, uma vez que a gente montasse toda essa segurança e ética mesmo na conversa,
03:40porque você também precisa garantir tom de voz, você não quer que a inteligência artificial fale sobre coisas que o Itaú não falaria.
03:46Então, depois desses quase dois anos, no final de 24, nós lançamos o que a gente chama de Inteligência Itaú,
03:53que é justamente uma plataforma de DNA AI que está habilitada para conversar com as pessoas com todas essas condições,
04:00com todas essas garantias.
04:02E a partir daí a gente começou a lançar alguns produtos.
04:05E esses produtos são baseados em necessidades latentes das pessoas.
04:09Tudo que a gente trabalha no Itaú, a gente procura entender onde existem oportunidades e melhorias
04:14que a gente pode lançar produtos para as pessoas.
04:17Para a Inteligência Artificial não é diferente.
04:19Com base nisso, a gente teve alguns pilotos bem-sucedidos.
04:22Uma série de ideias que a gente lançou.
04:25Eu nomearia aqui alguns deles.
04:27Talvez um muito falado é o Pix por WhatsApp.
04:30Na verdade, nada mais é do que um Pix via o WhatsApp,
04:33mas ele garante todas as características que o WhatsApp usa.
04:37Então você pode fazer um Pix por voz, por imagem, por texto.
04:40E ele é muito prático.
04:42Porque no dia a dia você acaba, no próprio WhatsApp, recebendo mensagem das pessoas.
04:46Ah, faz um Pix para esse CNPJ, nesse valor, dentro de um balãozinho.
04:49Você copia aquele balãozinho inteiro, cola e ele já faz o Pix para você.
04:53Diferente de você ter que decorar o número do CNPJ,
04:56ou copiar em outro lugar, entrar no aplicativo, digitar.
04:59Enfim, traz mais facilidade para a vida das pessoas.
05:02E tem sido bastante utilizado, está disponível para todos os clientes do Itaú hoje.
05:05A gente também, nessa linha, lançou um recomendador de investimentos,
05:11uma assessoria de investimentos para as pessoas,
05:13que também está sendo bastante utilizado.
05:14Já tem mais de 100 mil pessoas utilizando.
05:16E tem muita aderência.
05:18Muita gente volta a utilizar e, de fato, toma decisões
05:20baseado na conversa com a inteligência artificial
05:23sobre onde investir o seu dinheiro.
05:25A gente tem também soluções de assessoria para a pessoa jurídica,
05:29dentro de um segmento específico digital que a gente opera,
05:31que se chama Itaú WEMPS,
05:33que também tem tido muito sucesso.
05:34A gente tem recomendado para as pessoas com base na análise que a gente faz,
05:39para as empresas, perdão,
05:41recomendações sobre o fluxo de caixa,
05:43sobre gestão da empresa, dos clientes,
05:46para que eles possam, com base em inteligência artificial,
05:49também tomar decisões melhores sobre o seu dia a dia.
05:51Então, acho que esse foi, talvez, os grandes lançamentos iniciais de 2025,
05:57onde a gente viu tração,
05:58onde a gente passou a, de fato, perceber que as pessoas
06:00estavam adotando essa tecnologia.
06:02E, a partir daí, a gente tem uma série de coisas que a gente vem pensando.
06:06Então, vocês têm, falando a grosso modo,
06:09o PIX, com a inteligência artificial,
06:13tem a questão dos investimentos,
06:15tem a solução para empreendedores.
06:17O que, quais outras ferramentas de agenerativa que estão sendo trabalhadas,
06:24que vocês estão desenvolvendo agora,
06:26e o que já foi testado e está pronto para ser lançado?
06:30A gente enxerga a agenerativa, Letícia,
06:33como uma solução tecnológica que roda em cima de uma fundação de gestão do banco.
06:38O que quer dizer isso?
06:39A gente tem um modelo de gestão dentro da organização,
06:42onde cada jornada de cliente, cada produto que o cliente usa,
06:46ele recebe, vamos dizer, uma plataforma tecnológica,
06:50onde ele opera testes, inovações, construção de produto, etc.
06:56Essa é uma plataforma que é padronizada no banco,
06:58e o objetivo dela é trazer velocidade e essa possibilidade de experimentação.
07:03Hoje, tecnologia é vantagem competitiva.
07:05Se você tiver a capacidade de utilizar a tecnologia para gerar valor para os clientes
07:09com cada vez mais velocidade,
07:11você consegue, de fato, se destacar e alavancar esse valor.
07:14Os clientes conseguem, de fato, sentir melhorias
07:18e querer trabalhar mais com a organização,
07:20porque percebem que tem coisas boas para ele, vamos dizer,
07:23produtos que valorizem as necessidades dos clientes no dia a dia.
07:27Então, com base nisso,
07:29Gen AI é mais uma camada dentro dessa plataforma tecnológica.
07:32Por que eu estou falando isso?
07:33Porque se você imaginar todos os produtos e serviços que o Itaú tem,
07:37esta camada de Gen AI, que a gente chama de inteligência Itaú,
07:41está disponível para todo mundo.
07:43Então, todo mundo dentro do banco, em todas as jornadas,
07:46testa soluções e acaba descobrindo onde existe valor
07:49para que a gente possa lançar produtos.
07:52Esse raciocínio é importante porque a gente vem,
07:56ainda é um nome interno, mas a gente vem chamando de agente global.
07:59O que significa isso?
07:59É a capacidade que, dentro da jornada do seu produto,
08:05da experiência que o cliente está utilizando o banco,
08:08a IA passa a fazer parte disso.
08:10Então, hoje, a gente está em teste com 10 mil clientes,
08:13é algo muito novo,
08:15mas qualquer produto dentro do banco,
08:17cartão de crédito, conta corrente, etc.,
08:19usa esse mesmo produto que a gente está chamando de agente global
08:22para se relacionar com o cliente,
08:25para conversar com o banco,
08:26para ter assessoria, para ter recomendação
08:28sobre aquele produto, sobre aquela jornada específica.
08:32Isso está sendo muito interessante,
08:33porque a Gen AI passa a não ser simplesmente
08:36um piloto ou um produto,
08:38como os três primeiros que eu falei,
08:39e passa a ser parte da realidade do dia a dia,
08:42da interface do banco com as pessoas.
08:45Porque a gente enxerga, de fato,
08:46essa tecnologia como uma mudança de patamar
08:49na possibilidade de relação.
08:50A quantidade de informação que eu posso trazer,
08:52a aceleração na tomada de decisão,
08:54tirar dúvidas de forma mais rápida,
08:56entender as necessidades do cliente
08:58e poder tomar ações para resolver problemas.
09:01Então, é muito poderoso
09:03o que essa tecnologia pode entregar.
09:05Então, muito mais do que um exemplo ou um produto,
09:08eu diria que é um modelo de gestão mesmo
09:11que se utiliza da tecnologia
09:13para a gente alavancar valor no final do dia.
09:15Entendi.
09:16Guerra, você trouxe essa mudança
09:19mudança de patamar
09:20e a gente tem uma questão
09:22de ser talvez mais forte
09:24do que a mudança de patamar
09:25com a internet, né?
09:27Eu estou mais do que curioso
09:29para te escutar
09:30sobre como tem sido
09:31a tua experiência prática
09:33e do teu time
09:34em relação à maturidade
09:35dessa tecnologia.
09:37São três aninhos aí de GNI,
09:40estamos na vanguarda,
09:43na ponta de lança disso
09:44e o único jeito de você saber
09:45de fato...
09:47Tem pouco track record, né?
09:48Isso.
09:49Então, você aprende muito
09:50com o que as pessoas estão fazendo,
09:51testando, errando.
09:53Como tem sido
09:54essa experiência Itaú
09:55em termos de uso de tecnologia
09:57e avaliação de maturidade?
09:59Onde você vê que ela já está madura
10:01para entregar resultado de negócio
10:02e é onde vocês aprenderam que,
10:05calma,
10:06mas aqui ainda é laboratorial.
10:10Você consegue trazer para a gente
10:11esse teu learning empírico?
10:13Acho que a palavra maturidade
10:15para a GNI é uma palavra perigosa,
10:18porque o primeiro ponto
10:20é uma tecnologia que evolui semanalmente.
10:22Impressionante como toda semana
10:24tem coisa nova,
10:25muita gente investindo nisso
10:27no mundo inteiro
10:27e a gente sempre aprendendo,
10:30se surpreendendo, inclusive,
10:32com a capacidade da tecnologia
10:34de gerar valor,
10:35de fazer coisas que não faziam,
10:37tomadas de decisão,
10:38reasoning,
10:38que é a capacidade de fato
10:40de, entre aspas, pensar.
10:42Dado um problema,
10:43sugerir uma solução.
10:45Ela não pensa propriamente,
10:47mas ela resolve problemas.
10:50Eu acho que existe maturidade
10:52do ponto de vista
10:53de se utilizar a tecnologia
10:55em inúmeros cases.
10:57Obviamente,
10:59para a busca de eficiência,
11:01é uma tecnologia muito eficaz
11:04e madura,
11:05no sentido de,
11:06se eu tenho uma série de processos
11:08que são manuais
11:09e eu posso usar a DNA
11:11para ler textos
11:12e resumir as informações
11:14para a tomada de decisão de fato,
11:17é uma tecnologia madura.
11:19Ah, ela pode alucinar.
11:20Primeiro, existem controles,
11:21como eu narrei,
11:22no que a gente desenvolveu
11:23a inteligência Itaú,
11:24então não é simplesmente você ir lá
11:25e usar uma solução pública
11:27que vem melhorando muito a alucinação,
11:31mas que ainda pode
11:31fazer recomendações erradas,
11:33eventualmente.
11:34mas do ponto de vista
11:36de otimização,
11:38aonde um ser humano
11:39vai olhar para aquele resultado
11:40e ter um discernimento
11:41sobre faz sentido,
11:43não faz sentido,
11:43parece que esse resumo está bom,
11:44parece que eu posso utilizar isso,
11:46é uma tecnologia muito eficaz,
11:49que traz realmente eficiência.
11:50Então,
11:51esse é um caso de uso
11:51que é utilizado em escala
11:53na maioria das empresas,
11:54a gente mesmo aí
11:55tem mais de 700 casos
11:56dentro do banco
11:56de busca de eficiência,
11:59de uso da tecnologia,
12:00propriamente dito.
12:01Então,
12:01esse é um caso.
12:02O caso de utilização
12:04na interface conversacional
12:06é mais complexo,
12:08porque você está falando,
12:09a inteligência artificial
12:10está falando em nome
12:11da organização,
12:12de fato.
12:12Então,
12:13a gente vai com mais cuidado,
12:14a gente vai em soluções
12:15que a gente tem certeza
12:16que aquele escopo
12:18está adequado
12:19e que a resposta
12:20que está vindo
12:21da inteligência artificial
12:22é uma resposta adequada.
12:24Para isso,
12:26a gente teve que montar
12:27toda uma tecnologia
12:28que eu expliquei
12:29na inteligência Itaú,
12:30onde a gente criou
12:32agentes específicos
12:33que fazem ações específicas
12:36dentro de uma jornada
12:37e o output desses agentes
12:39são controlados
12:40por algoritmos
12:41de DNAI
12:43e também de machine learning,
12:45onde a gente olha
12:45a probabilidade
12:46de ele estar alucinando
12:47ou não estar alucinando,
12:48onde a gente monitora
12:48a tom de voz.
12:50Foi todo um investimento
12:50que a gente fez
12:51nos primeiros dois anos
12:51que eu narrei,
12:52onde,
12:53na medida em que a tecnologia
12:54ia evoluindo
12:55e a gente ia criando
12:56esses guardrails,
12:58a gente tinha um grupo
12:58de pessoas que ia retroalimentando
13:00e falando
13:00essa resposta é adequada,
13:02essa não é,
13:02essa é adequada,
13:03essa não é.
13:04E a gente ia refinando,
13:05então,
13:05essa tecnologia
13:06para garantir
13:07que ela chegasse
13:07num ponto
13:08onde a gente achasse
13:08aceitável
13:09e vamos combinar
13:10que a barra do Itaú
13:11para aceitável
13:12tem que ser muito alta,
13:13porque a imagem do banco
13:14tem que ser muito bem preservada,
13:17para se utilizar isso
13:18nas soluções
13:18que eu narrei.
13:20Eu acho que outros casos
13:22vão vir pela frente
13:23na medida em que
13:23a tecnologia amadurece.
13:25A gente vai ver
13:26muita maturidade,
13:27na minha opinião,
13:28ao longo dos próximos anos.
13:29Muito difícil prever,
13:30onde vai estar a DNA
13:31daqui a três anos?
13:33Muito difícil falar.
13:35Eu acho que
13:35quando a gente olha
13:36as pessoas que entendem
13:38muito da tecnologia
13:38e fazem esse tipo
13:39de previsão,
13:40vai ter muito mais autonomia.
13:43Isso me parece
13:43como dado,
13:45mas é difícil dizer
13:45quando e de que jeito.
13:47Eu acho que o mais
13:47importante para as empresas
13:48é não deixar de utilizar,
13:50de experimentar
13:51e de acompanhar
13:52semanalmente
13:53as evoluções
13:53e de trazer
13:54essas evoluções
13:55e de testar
13:55no dia a dia
13:56e ver até que ponto
13:57você pode utilizar isso
13:58para casos de uso
13:59e para resolução
14:00de problemas
14:00que existem
14:01dentro da sua organização.
14:02O que você está trazendo
14:03de alguma forma
14:04é quando você tem
14:05o humano no loop
14:06em termos de automatização,
14:08seja para avaliação
14:09de qualidade
14:10ou parte de um processo
14:11que automatiza
14:12e tem alguém
14:12verificando no final
14:14e isso já traz resultado.
14:16Exato.
14:17Guardrails.
14:17Os guardrails estão funcionando
14:18pelo que eu estou escutando
14:19de vocês.
14:20Uma série de casos,
14:22mas quando você coloca
14:23ela no autopilot
14:24direto com o consumidor
14:25lá,
14:26essa característica
14:27probabilística
14:27ainda é algo
14:29que requer muita atenção.
14:30Requer atenção.
14:31Isso, exato.
14:32Você precisa delimitar
14:33bem os casos
14:34para você ter certeza
14:35que isso aqui
14:35é o que você pode falar.
14:37Não usa a tecnologia
14:38totalmente aberta
14:39porque isso não tem
14:40garantia do que vai ser disso.
14:41E você comentou
14:42um ponto interessante
14:44que você falou
14:44o que a gente está fazendo
14:46versus o público
14:47e nesses três anos
14:48o Itaú,
14:49dos casos que eu conheço,
14:50acho que tem
14:51está dentro
14:52de só três casos
14:53que tomou a rota
14:54de desenvolver
14:55modelos próprios
14:56e que
14:59com investimentos
15:00que são bem
15:01representativos.
15:03O que você tem
15:04para trazer
15:04de aprendizado
15:06nessa rota
15:06de investir
15:07no modelo próprio
15:08pensando na nossa audiência
15:11em outras empresas
15:12que eventualmente
15:13flertam
15:13com esse caminho
15:15e também
15:16talvez o porquê
15:18não seguir
15:18com o modelo próprio.
15:19Perfeito.
15:21Quando seguir
15:21eu não seguir
15:22com isso.
15:22Na verdade
15:23a decisão
15:25que nós tomamos
15:25Rodrigo
15:26foi de
15:27assumir nossa ignorância
15:28sobre a tecnologia
15:29quando a gente começou
15:30a mexer com isso.
15:31E a gente falou
15:32olha, a gente vai ter que estudar
15:33o que existe
15:33no mercado
15:34e entender
15:35e experimentar
15:36o potencial
15:36de cada tipo
15:37de caminho
15:38de cada solução.
15:40Nós começamos
15:41utilizando
15:42deixa eu dar
15:43um passo atrás
15:44a primeira coisa
15:44que a gente fez
15:44foi montar uma plataforma
15:45dentro do banco
15:46que acessasse
15:48qualquer tipo
15:49de tecnologia
15:50externa ao banco.
15:51Então se você quer
15:52acessar
15:52o modelo
15:53da OpenAI
15:54ou o Gemini
15:55do Google
15:55qualquer modelo
15:56que você quiser acessar
15:58essa tecnologia
15:59permite.
16:00Então na prática
16:01os nossos engenheiros
16:02têm acesso
16:03aos LLMs
16:05as tecnologias
16:06de DNA
16:06existentes
16:07no mercado
16:08como um todo.
16:09Então se para um
16:10determinado problema
16:11você resolve
16:11que você vai usar
16:12GPT
16:14que é a solução
16:14da OpenAI
16:15você provavelmente
16:16vai ter que fazer
16:16o que a gente chama
16:17de Fine Tuning
16:18que não é usar
16:19a tecnologia
16:19própria crua
16:21do jeito que ela está
16:22e sim ajustar
16:23digamos assim
16:24essa tecnologia
16:25para aquele caso
16:25de uso
16:26trazendo mais
16:27informações internas
16:28etc.
16:29Um exemplo disso
16:30de Fine Tuning
16:32é o que a gente faz
16:32para recomendação
16:33de investimentos
16:34a gente usa
16:35uma série de bases
16:37de informações internas
16:38do banco
16:38para trazer
16:39o nosso conhecimento
16:41de recomendação
16:42de investimentos
16:43que é muito forte
16:44obviamente
16:44por todo o legado
16:45do Itaú
16:46então a gente teve
16:47que mapear
16:47tudo isso
16:48e criar toda
16:49uma base de dados
16:50de informação
16:51que muitas vezes
16:52estava na cabeça
16:52das pessoas
16:53não documentado
16:54a gente chama isso
16:56de knowledge base
16:56o mercado conhece
16:57como knowledge base
16:58como KB
16:59então a capacidade
17:01de mapear
17:01essas informações
17:03e transformá-las
17:04em tecnologia
17:05consumível
17:05em knowledge base
17:06ajuda a você
17:08ajustar o modelo
17:10para que você
17:10dê a recomendação
17:11correta
17:11e o que gera
17:12também vantagem
17:13competitiva
17:13porque se a gente
17:15é capaz de gerar
17:16essa base de conhecimento
17:16do Itaú
17:17outros bancos
17:19que tem a mesma capacidade
17:20que o Itaú
17:20vão ter que também
17:21gerar essa base
17:22quem não tem
17:22esse conhecimento
17:23provavelmente não vai ter
17:24a mesma capacidade
17:24de recomendação
17:25via IA
17:26que o Itaú tem
17:27pelo menos
17:28na tecnologia
17:28como a gente conhece hoje
17:29então isto é sobre
17:31você ajustar
17:32modelos existentes
17:33existe a possibilidade
17:34como você falou
17:35de criar um modelo
17:36do zero
17:36o modelo do tipo
17:38GPT
17:39existe por trás
17:40um modelo
17:41chamado LLM
17:42que é um
17:42large language model
17:43como o mercado
17:44conhece
17:44eles mapearam
17:46basicamente
17:47a internet inteira
17:48para construir
17:49o GPT
17:50do jeito que a gente
17:50conhece
17:51construir do zero
17:52significa montar
17:53o seu próprio LLM
17:54acessar as informações
17:56que você quiser
17:57da internet
17:58internas
17:58e com a mesma
17:59lógica de rede neural
18:01você ser capaz
18:02de construir
18:03uma interface
18:04seja ela conversacional
18:05analítica
18:06existem vários tipos
18:07de tecnologia
18:07ou um SLM
18:09talvez
18:09ou um SLM
18:10ou um LDM
18:12que é um large data model
18:13existem várias
18:14vertentes diferentes
18:17que a tecnologia
18:17de rede neural
18:18permite
18:18então
18:20com base nisso
18:22nós também
18:23dentro desta plataforma
18:24onde a gente
18:25acessa diversos modelos
18:26a gente também
18:26resolveu testar
18:28modelos sendo criados
18:29do zero
18:29porque a gente não sabia
18:30qual era o valor
18:31que isso agregaria
18:32e é muito difícil
18:34fazer isso
18:34a tecnologia
18:35para isso
18:35é muito complexa
18:37e a gente então
18:38fez uma parceria
18:39com o Anel Space
18:40que é uma empresa
18:41que foi fundada
18:43há alguns poucos anos
18:45dos mesmos fundadores
18:45da ZUP
18:46que já eram nossos parceiros
18:47então nós fizemos
18:48uma parceria com eles
18:49e eles construíram
18:50este modelo do zero
18:51para alguns casos
18:52de uso interno
18:53nos nossos
18:53onde a gente ainda
18:54vem pilotando
18:55a solução
18:56e entendendo
18:56o potencial
18:57de valor
18:58da tecnologia
18:59sendo criada do zero
19:00versus
19:00você fazer
19:01fine turning
19:02num LLM
19:03já existente
19:04então
19:05tem alguns
19:07prós e contras
19:09nisso tudo
19:09a gente ainda
19:10está aprendendo
19:11a gente ainda
19:12não está lá
19:13para poder narrar
19:14exatamente quais são
19:15quando fazer um
19:17quando fazer outro
19:18etc
19:18construir o seu modelo
19:19é caro
19:20porque você precisa
19:22treinar
19:23esse modelo
19:24treinamento de modelos
19:25é caro
19:26porque você usa
19:26muito processamento
19:27muita gente
19:28de obra ultra qualificada
19:29ultra qualificada
19:30não é qualquer um
19:31que consegue fazer
19:32então é algo
19:33muito específico
19:34que você precisa
19:34estar certo
19:34do que você quer fazer
19:35porque o investimento
19:36é grande
19:37você usar modelos
19:38prontos é mais barato
19:39mas também dependendo
19:40da base de clientes
19:40que você tem
19:41você paga os tokens
19:42que é a unidade
19:43que você paga
19:44na interação
19:45se você escalar muito
19:46também tem que olhar
19:47para o lado financeiro
19:48porque também
19:48não fica uma conta
19:49tão barata
19:49mas é mais barato
19:51você experimentar
19:52em modelos existentes
19:54e com certeza
19:54utilizar modelos existentes
19:56porque construir modelo
19:57é caro
19:58mas de novo
19:58acho que tem casos
19:59de uso e casos de uso
20:00acho que cabe
20:01a cada um aí
20:02entender
20:02qual o benefício
20:04de cada tecnologia
20:05aonde utilizar uma
20:06aonde utilizar outra
20:07por que desenvolver
20:08um modelo
20:08por que
20:09diversos casos
20:10de uso
20:11fazem muito mais sentido
20:12você utilizar modelos
20:13prontos
20:13podem existir
20:15casos de uso
20:16onde desenvolver
20:16seu modelo
20:17faça mais sentido
20:18a gente ainda está descobrindo
20:19se isso é verdade
20:20Guerra
20:20você chegou a falar
20:21na sua explicação
20:23aqui para o Elser
20:23que é caro
20:24desenvolver
20:25o seu próprio modelo
20:26eu quero falar um pouquinho
20:28sobre o investimento
20:29de vocês
20:30em tecnologia
20:30e inteligência artificial
20:32mas antes
20:33vamos a mensagem
20:34do nosso patrocinador
20:35meu nome é Otávio
20:36eu sou um sócio
20:37e CTO
20:38do Icazei
20:40uma empresa que nasceu
20:41há 17 anos
20:42para resolver
20:43as necessidades
20:44do mercado de casamento
20:45uma das principais
20:47questões
20:47que a gente nota
20:48que a Magalu
20:49trouxe para a gente
20:50foi realmente
20:52uma segurança
20:53na questão financeira
20:55um dos problemas
20:55que a gente tem
20:56acho que toda empresa
20:57nacional tem
20:58exatamente a questão
21:00da moeda
21:00da cotação
21:01do dólar
21:02que a gente fica
21:03muito preso
21:04e a Magalu
21:05trouxe realmente
21:06não só a cobrança
21:07em real
21:07mas a aclimatação
21:09desses valores
21:10para o mercado nacional
21:12o que faz com que
21:13seja muito mais fácil
21:14para a gente
21:15se planejar
21:16você está acompanhando
21:20o Revolução IA
21:21o programa do Nelfeed
21:23que aborda o impacto
21:23da inteligência artificial
21:25no mundo dos negócios
21:26Guerra
21:27voltando aqui
21:28ao nosso assunto
21:29falando sobre investimento
21:31ano passado
21:32o Itaú investiu
21:33mais de 9 bilhões
21:34de reais
21:35em tecnologia
21:35quanto que isso
21:37foi
21:38para a inteligência artificial?
21:40Perfeito Letícia
21:41a gente não tem
21:42esse número específico
21:43para a inteligência artificial
21:44eu vou te explicar
21:44por que
21:44dentro da plataforma
21:47que eu falei
21:48onde a gente
21:48experimenta
21:49lança produtos
21:50cada pedaço
21:52do banco
21:53toma a sua decisão
21:54sobre
21:54eu preciso utilizar
21:55esse tipo
21:56de produto tecnológico
21:57para resolver
21:57esse problema
21:58ou aquele outro tipo
21:59deixa eu ser mais específico
22:01na medida em que
22:01a gente modernizou
22:02o banco
22:03a gente reescreveu
22:04nossa plataforma
22:05que era monolítica
22:06rodando em mainframe
22:07etc
22:07para microserviços
22:09rodando em cloud
22:10hoje 70% do Itaú
22:11já roda
22:12em microserviços
22:13em cloud
22:14a gente está mirando
22:15aí 2028
22:16para ter 100%
22:17do banco
22:17rodando dentro
22:18dessa plataforma
22:19a partir dessa
22:20composição de serviços
22:21existe uma série
22:22de agregações
22:23de serviços
22:24que você pode fazer
22:25para você testar
22:26soluções com o cliente
22:27no dia a dia
22:28vários desses serviços
22:29podem ou não
22:30ter componentes
22:31de inteligência artificial
22:32então a inteligência artificial
22:34se tornou
22:35embedded
22:36ela está misturada
22:37dentro da nossa
22:38plataforma no dia a dia
22:39e a gente não fica
22:40medindo especificamente
22:41quem está usando
22:42um componente
22:42de inteligência artificial
22:43quem não está
22:44essa métrica
22:45para a gente
22:46é menos importante
22:46a gente olha
22:48obviamente o que a gente
22:49está investindo
22:49em plataforma
22:51mas a plataforma
22:52de novo
22:53vem em cima
22:53de um tech stack
22:54um stack tecnológico
22:55que permite
22:56que você desenvolva
22:57produtos e serviços
22:58a gente
22:59cada vez mais
23:01está olhando
23:01para essa tecnologia
23:02cada vez mais
23:03está contratando
23:04times específicos
23:05para a gente treinar
23:06para ter conhecimento
23:07profundo em cima disso
23:08a gente tem times
23:09rodando inclusive
23:10na Califórnia
23:11para que a gente
23:12possa estar
23:12muito próximo
23:13do ecossistema
23:14principal
23:15eu diria
23:15de inteligência artificial
23:16existente hoje
23:17para que a gente
23:18esteja de fato
23:20aí na crista da onda
23:22é também a razão
23:24da gente ter investido
23:25no ICT
23:26que é o Instituto
23:27de Ciência e Tecnologia
23:27do Itaú
23:28ligado a universidades
23:29universidades nos Estados Unidos
23:30como Stanford MIT
23:31a USP no Brasil
23:32para que a gente
23:33possa desenvolver
23:34casos de uso
23:35desenvolvendo tecnologia
23:37de ponta de fato
23:38mas então tudo isso
23:39está fluido
23:41eu diria
23:41e a gente
23:42não mede investimentos
23:43por tipo de tecnologia
23:44especificamente
23:45então é um pouco
23:47sobre isso
23:47e com relação
23:48a resultados
23:49como que você
23:50mensura isso
23:51pensando financeiramente
23:53pensando em balanço
23:54tem alguma meta
23:56de que a inteligência artificial
23:58gere uma quantidade
23:59de receita
24:00ou seja significativo
24:01em percentual
24:02na receita do banco
24:03não é a forma
24:05que a gente pensa
24:05Letícia
24:06não tenho
24:06não coloco uma espada
24:08na cabeça
24:08da inteligência artificial
24:09e falo
24:10você precisa gerar
24:11tanto de resultado
24:12o que a gente faz
24:12é diferente
24:13a gente tem um modelo
24:14de gestão
24:15dos negócios
24:16aonde a gente
24:16mede investimentos
24:17de forma geral
24:18custos, receitas
24:19como qualquer outra empresa
24:20e na medida
24:21em que aquele negócio
24:22precisa ganhar
24:23vantagem competitiva
24:24a gente investe
24:25mais em tecnologia
24:26na medida em que
24:27ele é um negócio
24:27mais estável
24:28a gente pode
24:29eventualmente investir
24:30menos em tecnologia
24:31mas a gente acredita
24:32muito que a tecnologia
24:33vem como uma alavanca
24:35de vantagem competitiva
24:36por isso esses 9 bilhões
24:37de investimento
24:38como um todo
24:38que foram crescendo
24:40ao longo do tempo
24:40justamente porque
24:41a gente foi identificando
24:42oportunidades
24:42de ganhar vantagem
24:44em vários negócios
24:45diferentes
24:45tanto do ponto de vista
24:47de infraestrutura
24:48tecnológica
24:49visando velocidade
24:50para a criação
24:51de produtos
24:51como o uso
24:52em si da tecnologia
24:53na criação
24:54dos produtos específicos
24:55e a gente
24:56vem vendo
24:57também
24:58muitas agências
24:59fecharem
25:00um processo
25:01dos últimos
25:025 anos
25:04que salta
25:05aos olhos
25:06vocês já deram
25:07uma declaração
25:08que pretendem
25:09levar 75%
25:11dos clientes
25:12para o digital
25:13eu queria entender
25:14qual é o percentual
25:16hoje
25:16e como que você
25:17enxerga o futuro
25:18das agências bancárias
25:20a inteligência artificial
25:21vai substituir isso
25:22a agência bancária
25:23vai ser
25:24um lugar
25:26para clientes
25:27de alta renda
25:28ou cliente médio
25:29ainda vai ter
25:30essa necessidade
25:31a gente sempre
25:32recebe essa pergunta
25:33a verdade
25:34é que a gente
25:35não tem um objetivo
25:36específico
25:37eu não olho
25:39para frente
25:40e digo
25:40inteligência artificial
25:41vai substituir
25:41a agência
25:42não existe
25:42uma categorização
25:45onde a gente
25:45simplesmente diga
25:46eu pretendo
25:48me relacionar
25:48desta forma
25:49é ao contrário
25:50a gente percebe
25:51o que o cliente
25:52está pedindo hoje
25:53e a forma
25:53pela qual
25:54ele está se sentindo
25:55confortável
25:56em se relacionar
25:57com o banco
25:57a verdade
25:58é que os clientes
25:58estão indo menos
25:59as agências
26:00da forma
26:00que a gente
26:01conhece as agências
26:02ou seja
26:03ir lá
26:03para fazer transação
26:04as pessoas
26:05estão cada vez mais
26:06aprendendo
26:06que isso não é necessário
26:08e que é seguro
26:09fazer transações
26:09através de aplicativos
26:11enfim
26:11de qualquer outro
26:12meio digital
26:14obviamente
26:16com inteligência artificial
26:17a gente procura
26:18também trazer
26:19mais assessoria
26:20trazer mais aconselhamento
26:21que também
26:22é papel da agência
26:23e na medida
26:24que as pessoas
26:24passam a utilizar isso
26:26a gente também percebe
26:26que elas precisam
26:27menos da agência
26:28como a gente
26:29conhece as agências
26:30mas a gente também
26:31vê a oportunidade
26:32de reconfigurar
26:33essas agências
26:34e de trazer
26:35um outro tipo
26:36de relacionamento
26:36com as pessoas
26:37onde a gente
26:38gere mais aconselhamento
26:39onde a gente
26:40cria nichos específicos
26:41de relacionamento
26:42para que a gente
26:43consiga falar
26:44com um público
26:44específico
26:45para que a gente
26:45consiga ter
26:47outro tipo
26:47de relação
26:48com as pessoas
26:49que é aquilo
26:50que elas valorizam
26:51no final do dia
26:51então eu acho
26:53que a gente vive
26:54um mundo muito
26:55em transformação
26:56Letícia
26:56e essa transformação
26:58ela não pode ser pensada
26:59através da tecnologia
27:00pura
27:01ela tem que ser pensada
27:02através das pessoas
27:03o que é que as pessoas
27:04estão vivendo
27:05como é que mudou
27:06o mindset de cada um
27:07se a gente parar
27:08para fazer uma análise
27:09dos últimos 10
27:10se for 20 anos
27:11então mudou completamente
27:13o nosso próprio comportamento
27:15de se relacionar
27:15com as pessoas
27:16através de mensagem
27:17de texto
27:17não telefone
27:18a forma que a gente consome
27:19as pessoas hoje
27:21consomem alimentos
27:23através
27:23em casa
27:24muito mais
27:25do que antes
27:26porque antes
27:27precisava sair para restaurante
27:28ou cozinhar em casa
27:28onde você pede comida
27:29você compra
27:31o comércio eletrônico
27:32cresceu muito
27:32sofreram um monte de coisas óbvias
27:33trânsito
27:34enfim
27:35você se orienta pelo Waze
27:36é completamente diferente
27:38o jeito que as pessoas
27:39se relacionam com empresas
27:40e com o mundo em volta
27:41e com outras pessoas
27:42essa capacidade de leitura
27:45que a gente precisa ter
27:46para se adaptar
27:47a esse novo mundo
27:48então o raciocínio
27:49ele não é sobre
27:50eu vou fechar a agência
27:51eu vou abrir a agência
27:52e A vai substituir a agência
27:53não
27:54é sobre você
27:55construir um mundo
27:57diferente
27:58para que as pessoas
27:59se beneficiem
28:00da tecnologia
28:01em tudo que ela oferece
28:03e aí vem
28:04a gente pode utilizar
28:05inspirações que já existem
28:06ou criar coisas novas
28:08que é o que a gente
28:08vem buscando
28:09criar soluções de fronteira
28:11onde a gente perceba
28:13olha
28:13a gente testou
28:14esse modelo de agência
28:15esse modelo de interação
28:16com as pessoas
28:16esse modelo físico
28:18as pessoas gostaram
28:19vamos alavancar isso
28:20isso pode gerar
28:21vantagem competitiva
28:22para o banco
28:23pode agradar mais ao cliente
28:24então é mais sobre isso
28:25do que sobre
28:26pensar o mundo
28:27como ele é
28:28através de proporções diferentes
28:30e essa meta
28:31dos 75%
28:33dos clientes
28:34no digital
28:34quanto que falta
28:36para chegar até lá
28:37e como é que vocês estão
28:39o que falta de ferramenta
28:41para isso também
28:41a gente não divulga
28:43exatamente esse percentual
28:44a gente vem
28:45até porque
28:46esse 75%
28:48é uma estimativa
28:49que a gente faz
28:49tentando imaginar
28:51o mundo lá na frente
28:52eu não acho que falte
28:54ferramental
28:54eu acho que é sobre
28:56cada vez mais
28:57desenvolver soluções
28:58para que os clientes
28:59estejam cada vez mais
29:00confortáveis
29:01e resolvendo
29:02seus problemas
29:03utilizando o banco
29:04existe tanta possibilidade
29:06de uso de tecnologia
29:07para você prestar serviço melhor
29:08que eu acho que é sobre
29:10ir melhorando a prateleira
29:12é sobre cada vez mais
29:13trazer mais aconselhamento
29:14cada vez mais
29:15entender mais das pessoas
29:16cada vez mais
29:17trazer soluções
29:18que são personalizadas
29:19de fato
29:19para entender o problema
29:20da Letícia
29:21para entender o problema
29:21do Rodrigo
29:22e não simplesmente
29:23colocar os clientes
29:24dentro de uma caixa única
29:25achando que todo mundo
29:25pensa igual
29:26e é isso que a gente
29:27vem investindo muito
29:28em plataformas
29:29através do uso
29:30de tecnologia de ponta
29:31para utilizar CRM
29:33que nada mais é do que
29:34a tecnologia
29:34para entender o comportamento
29:35das pessoas
29:36para entregar soluções
29:37específicas para essas pessoas
29:38então a gente acredita
29:39que na medida em que a gente
29:41vai melhorando o banco
29:41nesse sentido
29:42vai ser mais natural
29:43para as pessoas
29:44quererem utilizar mais
29:45soluções digitais
29:46e menos necessidade
29:48de se deslocar
29:49para fazer alguma coisa
29:50agora vamos
29:51para um outro assunto
29:52que o setor financeiro
29:53é conhecido e fortíssimo
29:54que é desenvolvimento
29:55de software
29:56o setor financeiro
29:58é historicamente
29:58um grande desenvolvedor
29:59de software
30:00e consequentemente
30:01gera
30:02e tem uma questão
30:03do legado
30:04e como que eu estou
30:06toda hora revisando
30:07modernizando
30:08esse legado
30:09e tem um assunto
30:10hoje que também
30:10é super quente
30:11no mercado
30:12que é a AI
30:13para o desenvolvimento
30:14do software
30:16no limite
30:17da própria AI
30:18mas não vamos
30:19precisar entrar
30:19nesse nível
30:19de filosofia
30:20vamos falar
30:20do nível prático
30:21de software
30:22recentemente
30:24em Davos
30:25colocaram
30:26Demis Hassabis
30:27e o Dário Amodei
30:29para discutir
30:29a perspectiva dele
30:30sobre esse assunto
30:32o AI para software
30:33e você vê
30:33que não tem consenso
30:34um fala
30:35que vai ser
30:36nos próximos
30:37até o final
30:37do ano de 2006
30:38o outro fala
30:38que é 5 anos
30:39mas os dois
30:41falam que vai acontecer
30:42os dois falam
30:43que vai acontecer
30:43e aí volta
30:44nesse ponto
30:45o que importa
30:46é a prática
30:46e o que a gente
30:47está aprendendo
30:47com a mão na argila
30:48como vocês
30:50no Itaú
30:50estão vendo
30:52e aprendendo
30:52o uso de AI
30:54vamos usar o termo técnico
30:55SDLC
30:56o ciclo de desenvolvimento
30:58de software
30:58o quanto isso
31:00está trazendo ganho
31:01dado que vocês
31:02tem um time
31:03um investimento grande
31:04e com isso
31:05está revisitando
31:07o próprio processo
31:08de desenvolvimento
31:09de software
31:10esse é um assunto
31:11extremamente quente
31:13a gente fala
31:13sobre isso
31:14o tempo todo
31:14eu acho que
31:16o primeiro passo
31:18dessa história
31:19foi o uso
31:20do copilot
31:21que no nosso
31:23desenvolvimento
31:24nada mais é
31:25do que você
31:26gerar código
31:27entregar esse código
31:28na mão do desenvolvedor
31:29ele verifica
31:30e se utiliza
31:31daquele código
31:32isso obviamente
31:33acelera o desenvolvimento
31:34esse é o primeiro
31:35uso básico
31:36e óbvio
31:36da tecnologia
31:37de DNA
31:37para a geração
31:38de código
31:39no meio disso
31:39que ele gera texto
31:40ele gera código
31:41e a tecnologia
31:42é capaz de fazer isso
31:43isso sem dúvida
31:44gera aceleração
31:45agora
31:47para quem não é
31:49da área
31:49talvez não seja
31:49tão óbvio
31:50você acelerar
31:51um engenheiro
31:52é bom
31:53a gente teve
31:54mais de 50%
31:57dos nossos engenheiros
31:57se utilizando
31:58desse tipo de tecnologia
31:59num curtíssimo espaço
32:00de tempo
32:00só que para você
32:01desenvolver um produto
32:02você precisa
32:04de uma integração
32:05entre engenheiros
32:06e você precisa
32:07de uma coordenação
32:08de milhares
32:09de projetos
32:10que estão acontecendo
32:10ao mesmo tempo
32:11para você garantir
32:12que esta otimização
32:14que você ganha
32:14gera resultado
32:16gera velocidade
32:17no final do dia
32:18porque quando você
32:19tem vários elementos
32:20paralelos
32:21desenvolvendo o código
32:22se você acelera
32:23só um deles
32:24você só aumentou
32:25o seu tempo de espera
32:26porque os outros
32:27precisam terminar
32:28o que eles estão fazendo
32:29para você poder
32:30pegar esse pedaço
32:31de código
32:31juntar no resto
32:32e virar um produto
32:33então existe
32:34uma segunda etapa
32:35dessa história
32:35que é a sincronização
32:36uma dança
32:38exatamente
32:38do desenvolvimento
32:39de AI
32:40isso é o tal
32:41do SDLC
32:42que você falou
32:42esse ciclo
32:44de desenvolvimento
32:44de software
32:45ele tem várias etapas
32:46desde a concepção
32:47do test and learn
32:49da criação
32:50do produto
32:51propriamente dito
32:52passando pela codificação
32:54teste
32:54e deploy
32:56entrega em produção
32:57disso
32:57então existe
32:59a necessidade
33:01de você expandir
33:02a inteligência artificial
33:03para esse ciclo
33:04como um todo
33:05não só para codificação
33:06mas para o teste
33:08para garantia de qualidade
33:09para você entregar
33:10esse software
33:10em produção
33:11etc
33:11e existe
33:13a necessidade
33:13de sincronização
33:14entre os diversos
33:15engenheiros
33:16que estão desenvolvendo
33:17coisas para a organização
33:19lembrando que
33:20não é tão
33:20cartesiano
33:22não são
33:22quatro engenheiros
33:24que fazem sempre
33:24a mesma coisa
33:25nesse projeto
33:25tem esses quatro
33:26em outro tem
33:27oito
33:27sendo que dois
33:28que estão no primeiro
33:29participam
33:30e assim por diante
33:31em tempos diferentes
33:32então eu acho que
33:33existe uma beleza aqui
33:35que vem sendo
33:36debatida no mundo inteiro
33:37que é sobre
33:38para grandes empresas
33:39com plataformas
33:40complexas
33:40que tipo de agente
33:42de inteligência artificial
33:43que precisa ser desenvolvido
33:44para organizar
33:45esse ciclo
33:46como um todo
33:47então a solução
33:48que eu descrevi no começo
33:49de acelerar o código
33:50ela já evoluiu
33:53existem hoje
33:53soluções no mercado
33:54que ajudam no teste
33:56que ajudam na garantia
33:57de qualidade
33:57ou seja
33:58expandiu um pouquinho
33:59dentro do ciclo
34:00mas essa gestão
34:01da malha
34:02como um todo
34:02ainda não existe
34:03soluções
34:04tem um monte de gente
34:05tentando desenvolver isso
34:06a orquestração
34:07a orquestração
34:08de tudo isso
34:08isso sem falar
34:09no dia a dia
34:11de você rodar o produto
34:12porque muitas vezes
34:13as pessoas esquecem
34:14quando você desenvolve
34:15o software
34:15ele vira um produto
34:16na mão do cliente
34:17que pode ter
34:18algum tipo de problema
34:19e se você incorre
34:20em algum problema
34:21de disponibilidade
34:22de incidente
34:23alguém precisa sentar lá
34:24e corrigir
34:25se você não conhece
34:26o que está desenvolvido
34:27você vai ter mais dificuldade
34:28de corrigir o problema
34:29se ele foi desenvolvido
34:30por AI
34:31não está documentado
34:32e você não tem um agente
34:33de solução de problema
34:34vai ter que ser
34:35um ser humano
34:36para sentar ali
34:37entender o que a AI
34:38desenvolveu
34:38e corrigir o problema
34:39que está na mão do cliente
34:40isso é mais tempo
34:41de problema no ar
34:42e a gente não quer isso
34:43então você não pode
34:44só usar a AI
34:45no desenvolvimento
34:46você precisa usar
34:46a AI
34:47rodar o banco
34:49no dia a dia
34:50rodar a empresa
34:51no dia a dia
34:52então existe uma série
34:53de complexidades
34:54dentro
34:54do ambiente
34:56de desenvolvimento
34:57de software
34:57que precisam ser pensadas
34:59para que a inteligência
35:00artificial
35:01possa gerar
35:02mais resultado
35:02e trazer mais resultado
35:03hoje eu vejo
35:04muita gente no mercado
35:05falando assim
35:06eu ganho 20%
35:07de produtividade
35:07com AI
35:08ganho 30%
35:09de produtividade
35:10com AI
35:10você pode ganhar
35:12em um engenheiro
35:12no ciclo
35:14como um todo
35:14é mais complexo
35:16de ganhar
35:17essa produtividade
35:18porque existe
35:19uma série
35:20de barreiras
35:21que você vai enfrentar
35:22você vai de novo
35:23você ganha produtividade
35:24de um lado
35:24você aumenta
35:25o tempo que espera
35:25do outro
35:26então fazer
35:27essa sincronização
35:28eu acho que ainda
35:29em geral
35:31o mundo não está lá
35:31a gente ainda
35:33não vê grandes ganhos
35:34mas os ganhos
35:35virão
35:36na minha opinião
35:37não sei se
35:37em seis meses
35:39ou dois anos
35:39ou cinco
35:40mas eu acho que eles virão
35:41acho que a minha
35:42tem muita gente inteligente
35:43trabalhando nisso
35:43a gente foca muito
35:45nesse desenvolvimento
35:46e a gente vai ver
35:47a mudança do método
35:47você perguntou
35:48o que vai mudar
35:48no método
35:49eu acho que vai mudar
35:50muito
35:50eu não sei como
35:51que vai ser
35:51mas o que a gente
35:52se acostumou
35:53lá atrás
35:54a gente trabalhava
35:54com métodos waterfall
35:55onde você desenhava
35:56o projeto inteiro
35:57para depois desenvolver
35:57e a gente passou
35:59para agilidade
35:59onde a gente faz
36:00entregas quinzenais
36:01eu acho que a gente
36:03não vai precisar mais
36:03de quinze dias
36:04para fazer entregas
36:05isso vai diminuir muito
36:06ao diminuir
36:07eu não sei
36:07como que fica
36:08o formato de squads
36:09e de trilhos
36:10pela agilidade
36:11é exato
36:12então
36:12acho que a gente
36:13vai precisar pensar
36:14um modelo novo
36:15que não foi pensado ainda
36:17difícil responder
36:18como que vai ser
36:19e que tem no time
36:20de agilidade
36:20um componente agente
36:21talvez um coorquestrador
36:24ou um acelerador
36:24no mínimo
36:25para começar
36:25mas eu não sei
36:26se lá na frente
36:27é o contrário
36:28é um time de agentes
36:30com o humano
36:31observando
36:32e fazendo gestão
36:32não sei como
36:33que vai ser
36:34interessante
36:34esse assunto
36:35ele é muito carregado
36:36de hype
36:37muito
36:38super valorizado
36:40eu acho
36:41talvez
36:41e a qualidade
36:43do código
36:43mesmo que ela
36:44venha ganhando
36:45vamos falar
36:47maturidade
36:48qualidade
36:48o código
36:49que está saindo
36:49da AI
36:50ele tem sido
36:50cada vez
36:51mais eficiente
36:53você ainda tem
36:55uma série
36:55de erros
36:56e aí o discernimento
36:59do profissional
37:00que está
37:01pilotando
37:02essa tecnologia
37:02ele é ainda
37:04que já é
37:05mais importante
37:06aí eu te trago
37:06a pergunta
37:07se você fosse
37:08hoje
37:08montado zero
37:09o time
37:11de desenvolvimento
37:12de software
37:13do Itaú
37:13qual o perfil
37:15do profissional
37:15que você traria
37:16e como que você
37:17montaria esse time
37:18em relação
37:18a como você
37:20montou
37:21há 10 anos
37:21atrás
37:22de forma nenhuma
37:24acho que o perfil
37:24do meu profissional
37:25é diferente
37:25do profissional
37:26que eu tenho hoje
37:26em hipótese nenhuma
37:27eu preciso de um profissional
37:29de ponta
37:30que entenda
37:31de tecnologia
37:31de ponta
37:32se eu tiver um profissional
37:33onde ele não entende
37:34sobre AI
37:37cloud
37:38desenvolvimento
37:39em nuvem
37:40enfim
37:40desenvolvimento seguro
37:41todas as tecnologias
37:42de ponta
37:42que a gente utiliza
37:43eu vou perder
37:44competitividade
37:45não importa se
37:45a minha plataforma
37:46existe
37:47ou se eu estou
37:48montando ela do zero
37:48então
37:49para mim
37:50é mandatório
37:51você ter o conhecimento
37:52completo
37:53do que a tecnologia
37:54oferece
37:54senão você vai ficar
37:56curto
37:57vai ficar short
37:58ali na possibilidade
37:59de valor
37:59que você agrega
38:00a exigência
38:01por senioridade
38:02é mito
38:02certo
38:03porque um sênior
38:04ele hoje consegue
38:06produzir mais
38:07com
38:07então
38:08existe
38:09existe uma hype
38:11no mercado
38:11de que o profissional
38:12júnior
38:13é menos importante
38:14porque a AI
38:15substitui o profissional
38:17júnior
38:17eu
38:19eu acho que existe
38:20um dilema aqui
38:21porque você não vira
38:22sênior se você não for
38:23júnior um dia
38:24então como é que
38:26você se livra
38:26de todos os júniores
38:27e uma hora
38:28os seus sênior
38:28se aposentam
38:29o que você faz
38:30então eu acho
38:31que essa resposta
38:32não está dada
38:32eu não estou me livrando
38:34de júnior nenhum
38:35porque de fato
38:36eu preciso que eles
38:37se desenvolvam
38:37cada vez mais
38:38e eu preciso
38:39contratar gente talentosa
38:40para treinar
38:41e para se desenvolver
38:42o que eu acho
38:43que vai acontecer
38:43é que o trabalho
38:44do profissional júnior
38:45vai ser diferente
38:45do que a gente conhece hoje
38:46como tudo na vida
38:48a tecnologia chega
38:49assume papéis
38:50que não fazia antes
38:51e isso faz com que
38:52os humanos
38:53precisem
38:53aprender coisas novas
38:55se adaptar
38:56e passar a fazer
38:58atividades de maior
38:59valor agregado
39:00é assim que a humanidade
39:01tem evoluído
39:01toda vez que chega
39:02uma tecnologia
39:03ela otimiza
39:04ou entrega mais valor
39:06ou entrega valor
39:06que não existia
39:07e as pessoas passam
39:08a trabalhar em valores
39:09que também não existiam
39:10então eu acho que
39:12na minha opinião
39:13é super pessoal isso
39:14eu acho que é uma lenda
39:16que profissional júnior
39:16não vai existir
39:17eu acho que o papel
39:18do júnior
39:18que vai ser diferente
39:19cabe a nós
39:20gestores
39:21identificar onde está
39:22esse papel
39:22quem abrir mão
39:23do júnior
39:23acho que está
39:24abrindo mão
39:24da empresa
39:24no final do dia
39:25qual o perfil
39:25do júnior?
39:27ainda não sei
39:27um perfil
39:27de aprendizado
39:28sem dúvida nenhuma
39:29um perfil
39:30de muito talento
39:32onde ele possa
39:34aprender
39:35curiosidade
39:35sem dúvida nenhuma
39:37mas onde ele possa
39:38aprender
39:39como é que você
39:40faz a gestão
39:40desse processo
39:41como um todo
39:42mas é difícil
39:43descrever esse perfil
39:44do ponto de vista
39:45de atividade
39:46é isso que eu não sei
39:46descrever
39:47aí ele vai fazer o que?
39:48o júnior entra
39:49para construir código
39:50ali por exemplo
39:51talvez a gente
39:52não precise disso
39:53mas ele precisa
39:54entender como
39:55que esse código
39:55está sendo construído
39:56eu acho difícil
39:57abrir mão disso
39:59muito rápido
40:00para que ninguém
40:02entenda como
40:02que o código
40:03está sendo construído
40:04a gente está falando
40:05de um mundo
40:06onde a gente está
40:06delegando 100%
40:07do código
40:07para a AI
40:08e nunca mais
40:09nem precisa olhar
40:09para isso
40:10isso não é real
40:11parece um esquisito
40:12então eu acho
40:14que existe muito mais
40:14hype em cima
40:15dessa história
40:16e muito mais
40:16complexidade
40:17não identificada
40:18do que a gente
40:18vem falando
40:19Guerra
40:20aproveitando
40:21que a gente
40:21está falando
40:21de pessoal
40:22a gente já falou
40:23aqui no início
40:23da nossa entrevista
40:24sobre soluções
40:26para o consumidor
40:27final
40:28queria entender
40:29quais áreas
40:30dentro do Itaú
40:31que já foram
40:32completamente
40:32transformadas
40:33pela tecnologia
40:34o modo de trabalhar
40:35o mundo completamente
40:36e que você
40:37enxerga como case
40:38assim
40:39certo
40:39a gente mudou
40:41a forma de trabalho
40:44dentro do Itaú
40:44praticamente em todas
40:46as áreas
40:46que constroem produtos
40:48e se utilizam
40:48de tecnologia
40:49então
40:50a gente começou
40:51esse movimento
40:51lá em 2017
40:52onde a gente
40:53passou a integrar
40:55trabalhar de forma
40:55integrada
40:56multidisciplinar
40:57tecnologia
40:58design
40:59produtos
40:59operações
41:01atendimento
41:01para todas as jornadas
41:03jornadas de pagamentos
41:04jornadas de investimento
41:06enfim
41:06tudo que existe
41:07dentro do banco
41:07para tacado
41:08para varejo
41:09pessoa física
41:09pessoa jurídica
41:10e assim por diante
41:11a gente teve
41:14early adopters
41:15lá por 2017
41:1618
41:17então acho que
41:18investimentos
41:19foi um early adopter
41:20onde a gente mudou
41:21bastante a forma
41:22pela qual a gente
41:22construiu soluções
41:23e produtos
41:24cartão de crédito
41:26acho que veio
41:26na sequência também
41:27adotou bastante
41:28soluções
41:28integradas
41:30que possibilitaram
41:31o uso de tecnologia
41:31de forma mais agressiva
41:32mas hoje
41:34já virou padrão
41:35então a gente já
41:36trabalha assim
41:36há muitos anos
41:37e nem lembro mais
41:39como que era
41:40trabalhar do outro jeito
41:40para ser honesto
41:41porque é tão diferente
41:43é tão mais rápido
41:44no mundo tradicional
41:46e é muito curioso
41:47isso é muito comportamento
41:48humano
41:49quando você tinha
41:50um departamento
41:50de tecnologia
41:51e um departamento
41:52de negócios
41:53o objetivo
41:54dessa área de negócios
41:55era trazer resultado
41:56para a organização
41:57e o objetivo
41:58da área de tecnologia
41:58era entregar projetos
42:00e aí você cria
42:01vidas próprias
42:02é impressionante
42:03assim
42:03vocês que estudam
42:05diversas empresas
42:06devem ver isso
42:06o tempo todo
42:07eu mesmo já rodei
42:09a área de tecnologia
42:09quando era um departamento
42:10o meu objetivo
42:11era maximizar
42:12o resultado
42:12da área de tecnologia
42:13isso maximiza
42:14o resultado
42:15da organização
42:15ou do cliente
42:18acho que sim
42:19e não
42:19por um ponto de vista
42:20você está maximizando
42:21o valor
42:22que você está trazendo
42:23só que
42:24você pode não necessariamente
42:25estar capturando
42:25todo o valor
42:26para o cliente
42:27e portanto
42:27perdendo competitividade
42:28no tempo
42:29na medida em que
42:30você distribui isso
42:31você precisa continuar
42:32fazendo a gestão
42:32do todo
42:33e garantindo o retorno
42:34mas você também
42:35olha o micro
42:35para você garantir
42:37que aquelas jornadas
42:38estão sendo competitivas
42:40estão evoluindo
42:41para ser a melhor jornada
42:42existente no mercado
42:43então não dá simplesmente
42:44para você fazer projeto
42:46o profissional de tecnologia
42:47precisa ter voz ativa
42:49entendendo se aquela
42:50plataforma tecnológica
42:52é uma plataforma competitiva
42:53porque no final do dia
42:55o que o cliente compra
42:56no Itaú
42:57para 95%
42:58dos nossos negócios
42:59é tecnologia
43:01ele se utiliza
43:02de uma plataforma
43:03tecnológica
43:03e se essa plataforma
43:04não for competitiva
43:06rápida
43:06não dê problema
43:08se altere rápido
43:09evolua junto com o cliente
43:10você não tem uma empresa
43:11competitiva no final do dia
43:12é muito raciocínio
43:14de uma plataforma
43:14mesmo de tecnologia
43:15como as empresas
43:16de tecnologia fazem
43:17então a gente passou
43:19a operar desta forma
43:20mudou completamente o jeito
43:21acho que o Milton
43:22liderou essa transformação
43:24de uma forma
43:24muito competente
43:26trazendo uma cultura nova
43:28uma cultura mais forte
43:29de colaboração
43:29uma cultura mais forte
43:31até de humildade
43:32para aprendizado
43:33a gente também
43:34isso a gente não sabe
43:34de tudo
43:35e trazendo o cliente
43:36no centro
43:36como um dos elementos
43:37principais da nossa cultura
43:39visando de fato
43:40entregar valor
43:41para as pessoas
43:42e dar resultado
43:42para o acionista
43:43então esse modelo
43:44é a base disso
43:45então é difícil falar
43:47existe uma área A
43:48uma área B
43:49hoje que se sobressaia
43:51eu acho que o Itaú inteiro
43:52opera desta forma
43:53esse é o nosso modo
43:54de operação atual
43:55já há muito tempo
43:56a gente de novo
43:57começou há quase 10 anos
43:58e você pode detalhar
43:59um pouquinho
44:00aproveitando que você
44:01puxou a questão
44:01dos investimentos
44:03com o agente
44:05de investimentos
44:07que faz as recomendações
44:08como que isso
44:09transformou o trabalho
44:10do setor de investimentos
44:12do Itaú
44:12ele vem transformando
44:14a gente está no meio
44:15dessa jornada
44:15é muito interessante
44:17a sua pergunta
44:17porque a gente passou
44:18a ter atividades
44:18que a gente não fazia
44:20então por exemplo
44:20para que a IA
44:21para que a inteligência artificial
44:22funcione
44:23eu preciso trazer informações
44:25de tomada de decisão
44:26de investimentos
44:27para esse motor
44:29de inteligência artificial
44:30então hoje existe um time
44:32que o trabalho é
44:34entender como que funciona
44:35essa tomada de decisão
44:36a gente entrevista
44:39pessoas que fazem
44:41recomendação de investimento
44:42para clientes
44:43e esses assessores
44:45muitas vezes
44:46dividem o raciocínio deles
44:47como eles fazem
44:48como eles compreendem
44:49o cliente
44:50que tipo de dados
44:51eles trazem
44:51como é que é o racional
44:52de tomada de decisão
44:53aí essa turma vai lá
44:54compila
44:55e transforma isso
44:56numa forma
44:57que seja consumível
44:58pela inteligência artificial
44:59esse mesmo time
45:00vai lá e levanta
45:01todos os dados
45:02de produtos
45:03que podem estar
45:04em documentos
45:05texto etc
45:05e a gente precisa
45:06transformar isso
45:07de um jeito
45:07que seja consumível
45:08pela inteligência artificial
45:09estão nascendo
45:11trabalhos de construção
45:12que não existiam antes
45:14para a gente garantir
45:15que essa tecnologia
45:16esteja operando
45:17em toda a sua plenitude
45:18ao mesmo tempo
45:20a gente traz
45:21esse componente
45:24esse agente
45:24de inteligência artificial
45:25para a recomendação
45:27junto aos assessores
45:28de recomendação
45:29também
45:29para que eles possam
45:30também entender
45:31como que a inteligência artificial
45:33está recomendando
45:34um determinado caso
45:35e eles possam
45:36se inspirar nisso
45:37também
45:38então um aprende
45:39com o outro
45:39no final do dia
45:40então eu acho que
45:41é toda uma dinâmica nova
45:42que a gente está montando
45:43todo dia aparece ideia
45:44Letícia
45:44todo dia
45:45vamos utilizar para isso
45:45vamos trazer essa informação
45:46para aquilo
45:47mas aí eu preciso montar
45:48um time desse jeito
45:49então a gente precisa
45:49desmontar esse outro
45:50para ter investimento
45:51para trazer para cá
45:52é um mundo muito dinâmico
45:53onde a gente precisa
45:54de fato se adaptar
45:55porque não é só sobre
45:57o cliente está usando
45:58o cliente vê
45:59esse last mile
46:00aqui
46:00mas todo o arcabouço
46:02por trás
46:02muda completamente
46:03a forma da gente
46:04gerir a organização
46:05agora para além do Itaú
46:07pensando nessa ascensão
46:08desses agentes
46:09de recomendação
46:11de investimentos
46:12com inteligência artificial
46:14você acredita
46:15de uma forma geral
46:17que existe a necessidade
46:19da criação
46:21de regras
46:22de uma regulação
46:24para garantir
46:25que isso seja feito
46:26ali com
46:27governança
46:28com responsabilidade
46:30não tenho dúvida
46:30com certeza
46:32as regulações
46:32vão precisar evoluir
46:33na medida que as empresas
46:35se utilizam mais
46:36dessa solução
46:37a quantidade de coisas
46:40que você pode fazer
46:40certo e errado
46:41com essa tecnologia
46:42é gigantesco
46:43então você precisa
46:44ter muita ética
46:45e muito controle
46:46sobre o que está sendo feito
46:48para você garantir
46:49que você esteja
46:50simplesmente melhorando
46:52e não trazendo
46:53mais risco
46:54para dentro
46:54da organização
46:56da relação com o cliente
46:57e para a sociedade
46:58como um todo
46:58então os reguladores
47:00vêm investindo nisso
47:01está todo mundo aprendendo
47:04está todo mundo estudando
47:05e descobrindo
47:06que tipo de controle
47:06a gente precisa colocar
47:08para que as empresas
47:10sigam determinadas regras
47:11acho que o mundo inteiro
47:12vem olhando para isso
47:13acho que não é trivial
47:14a tecnologia evolui muito rápido
47:16e a regulação precisa correr
47:18para garantir
47:19que essa tecnologia
47:20esteja sendo utilizada
47:21da forma certa
47:22e assim como esse assunto
47:25de regulação
47:26e um outro ponto
47:27que você estava trazendo
47:27agora há pouco
47:28que é o papel
47:30do profissional
47:32de IT
47:33da liderança de IT
47:35a agenda
47:35ela está subindo
47:36ela está saindo
47:37de uma agenda
47:37circunscrita
47:38em IT
47:40e subindo
47:41para uma discussão maior
47:43eventualmente
47:43até uma discussão
47:44de conselho
47:44e aí você tem regulação
47:46você tem
47:48o papel
47:48entrega de resultado
47:50dessa área
47:50e tem um terceiro ponto
47:52para explorar com você
47:53que é
47:53o que que
47:55o Builder
47:56or Ally
47:57o que que eu vou construir
47:58dentro de casa
47:59e eu vou realmente
48:00fazer um investimento
48:00representativo
48:01e onde eu vou jogar
48:02com o ecossistema
48:04como
48:05e banco tem uma característica
48:07de
48:07querer fazer muita coisa
48:09e experimentar
48:10muita coisa
48:11dentro de casa
48:12quais são os critérios
48:14hoje
48:14para
48:15para essa tomada
48:17de decisão
48:18entre o que eu vou
48:19para o ecossistema
48:20o que eu vou
48:22para dentro de casa
48:24como estratégia
48:25de investimento
48:26nessa rota de AI
48:27eu acho que não é
48:28não é sobre
48:30querer fazer
48:30e aqui acho que
48:32essa conversa
48:32ela é muito importante
48:33a tecnologia
48:35até
48:35a década de 90
48:37e talvez
48:392000
48:40o mundo já vinha
48:41se transformando
48:42mas muitas empresas
48:43foram se adaptando
48:44de forma mais lenta
48:45a tecnologia
48:47era vista
48:48como uma commodity
48:49ou seja
48:50para um banco
48:52eu poderia usar
48:53tecnologia
48:54interna
48:55externa
48:56me importava mais
48:58qual era o custo
48:59para desenvolver aquilo
49:00tanto que muita gente
49:03terceirizou
49:03muito da sua tecnologia
49:05não é incomum
49:06você encontrar
49:07organizações
49:08dentro do mercado financeiro
49:09ou fora
49:09que terceirizaram
49:1150, 60, 70%
49:13conheço empresas
49:14que terceirizaram
49:15100%
49:15do desenvolvimento
49:16tecnológico
49:16dos seus produtos
49:18porque a tecnologia
49:19não era vista
49:19como vantagem competitiva
49:21ela era vista
49:21como um centro
49:22de custo
49:23que entregava
49:25soluções
49:25para o dia a dia
49:26mas o business
49:27era feito
49:28quase que independente
49:30da tecnologia
49:31a verdade é que
49:32com o passar do tempo
49:33a tecnologia
49:34foi se tornando
49:35cada vez mais
49:36core
49:36nas organizações
49:37a descrição
49:38que a gente fez
49:38aqui
49:39de que no final
49:39do dia
49:40o cliente usa
49:40uma plataforma
49:41tecnológica
49:42e se você tem
49:43a capacidade
49:43de ter velocidade
49:44para desenvolver
49:46soluções
49:46você está sempre
49:48se distanciando
49:49da sua concorrência
49:50se você é mais rápido
49:51do que a sua concorrência
49:52tão simples
49:52quanto isso
49:53então
49:55na medida em que
49:55a tecnologia
49:56se torna
49:56vantagem competitiva
49:57o uso
49:59correto
49:59da tecnologia
50:00passa a ser essencial
50:01e o uso
50:03correto
50:03da tecnologia
50:04só acontece
50:05se você tiver
50:06conhecimento
50:06tecnológico
50:07é um pouco
50:08até simplório
50:11o que eu estou
50:11narrando
50:12mas se você pensar
50:13nos modelos
50:13tradicionais
50:14de desenvolvimento
50:14de organizações
50:15quem pensava
50:16na solução
50:17era uma área
50:18de negócio
50:18escrevia um documento
50:19e tecnologia
50:20desenvolvia
50:20e muitas vezes
50:23você não tem
50:23dentro deste modelo
50:24tradicional
50:25o conhecimento
50:26sobre
50:26por que você está
50:27pensando nessa solução
50:28se você
50:28por que você não
50:29utiliza AI
50:30nessa solução
50:30trazendo para o mundo
50:31de hoje
50:31por que você está
50:33pedindo para eu
50:33desenvolver isso
50:34se a gente já tem
50:35este produto
50:35desse jeito
50:36que se a gente
50:37só reconstruir
50:38a gente faz algo
50:39muito semelhante
50:40em 10 vezes
50:41mais rápido
50:42será que não é
50:43mais interessante
50:43esse tipo de conversa
50:45precisa acontecer
50:45você está pedindo
50:46para eu fazer
50:47esse projeto
50:47mas você está
50:48pensando em que dados
50:48você quer olhar
50:49na medida em que
50:50o teu produto
50:50estiver no ar
50:51vamos construir
50:52essa e essa
50:52informação
50:53para a gente poder
50:54monitorar o uso
50:54do produto
50:55vamos agregar
50:56este produto
50:57a essa outra
50:58jornada
50:58porque
50:59se a gente
51:00não pensar
51:00as plataformas
51:01iguais
51:02talvez
51:02num financiamento
51:03de veículos
51:04na concessionária
51:04você não consiga
51:05vender seguro
51:05automaticamente
51:06então
51:07se a gente
51:08deixar isso apartado
51:08a gente não vai
51:09poder conversar
51:10sobre uma jornada
51:11mais integrada
51:12para o cliente
51:12então é super importante
51:15que a tecnologia
51:17esteja entendendo
51:18os problemas
51:19de negócio
51:20dos clientes
51:20para participar
51:21dessa construção
51:22de valor
51:23na medida
51:24na medida
51:24na medida
51:25em que
51:25o profissional
51:25de tecnologia
51:26precisa entender
51:27de negócio
51:27de cliente
51:28na medida
51:29em que
51:29eu preciso
51:30cada vez mais
51:31dominar
51:31a tecnologia
51:32e garantir
51:32que eu tenha
51:33conhecimento
51:33de tecnologia
51:33de ponta
51:34isso não é
51:35terceirizável
51:35eu não posso
51:37pedir para uma
51:37empresa de fora
51:38entender tudo
51:39do meu negócio
51:40do meu cliente
51:40e exigir
51:41que ela entenda
51:42tudo de tecnologia
51:42de ponta
51:43com qualidade
51:43esse é o meu trabalho
51:45não estou
51:45terceirizando
51:46a atividade
51:47do próprio Itaú
51:48no final do dia
51:48então
51:49não é sobre gostar
51:50de desenvolver
51:50internamente
51:51é sobre
51:52ter a capacidade
51:53de gerar
51:54vantagem competitiva
51:55e cada vez mais
51:56quando eu tenho
51:57profissionais
51:57que são mais
51:58especializados
51:58conhecem muito
51:59do negócio
52:00trabalham naquele negócio
52:01sabem o que gera
52:02vantagem competitiva
52:03entendem que tipo
52:04de plataforma
52:04a gente precisa
52:05para gerar velocidade
52:06e para gerar
52:07valor para o cliente
52:08onde eu possa
52:08criar experimentação
52:09esse profissional
52:10se torna um profissional
52:11destacado dentro
52:12daquele negócio
52:13e ele é um profissional
52:14de tecnologia
52:14trabalhando junto
52:15com as outras disciplinas
52:16de produtos
52:16design etc
52:17nem tudo
52:20eu preciso fazer
52:21desse jeito
52:21aquilo que é commodity
52:22eu posso fazer fora
52:24não tenho problema
52:25nenhum de comprar
52:25porque é igual
52:26para todo mundo
52:27então plataformas
52:29de
52:29créditos e débitos
52:33enfim
52:33coisas
52:34soluções contábeis
52:37desde que a tecnologia
52:38seja de ponto
52:39e esse ponto
52:40é importante
52:40porque
52:41créditos
52:43débitos
52:43plataformas contábeis
52:44elas se integram
52:45no ciclo de produto
52:46e se elas forem
52:48monolíticas
52:49e antigas
52:49na medida
52:50na medida em que
52:50você quer evoluir
52:51você vai depender
52:52do time to market
52:53desses caras
52:54e aí eles vão ser
52:54gargalos
52:55mas desde que
52:56essas tecnologias
52:56sejam modernas
52:57componentizáveis
52:58rápidas
52:58gerem dados
52:59não tem problema
53:00nenhum de utilizar
53:01plataformas externas
53:02nossa plataforma
53:03core de cartão
53:04a gente compra de fora
53:05não é nossa
53:06porque a gente entende
53:08que o core
53:08do cartão de crédito
53:09não o entorno
53:10é commodity
53:11cartão de crédito
53:12é cartão de crédito
53:13óbvio que todo o entorno
53:14é diferencial
53:15e aí a gente mesmo
53:16desenvolve
53:17então
53:17longa resposta
53:19para uma pergunta curta
53:20a gente desenvolve
53:22aquilo que a gente entende
53:23que é vantagem competitiva
53:24eu compro aquilo
53:26que é commodity
53:26desde que o mercado
53:27tenha soluções
53:28modernas
53:30prontas
53:30para soluções
53:31commoditizadas
53:32senão eu também
53:32vou desenvolver
53:33esse é o nosso
53:34raciocínio
53:34sobre isso
53:35Miguel
53:36para a gente fechar
53:37aqui o nosso
53:38podcast
53:39a nossa entrevista
53:41olhando
53:42para os próximos
53:43cinco anos
53:44como que você enxerga
53:45o setor bancário
53:46a partir da revolução
53:48da inteligência artificial
53:49que a gente está enxergando
53:51e num cenário hipotético
53:53que você tivesse orçamento
53:54para investir
53:55em apenas uma solução
53:56qual a que você escolheria
53:58que valeria a pena
53:59pensando em resultados
54:01financeiros
54:02e que faria diferença
54:03na experiência do cliente
54:04perfeito
54:04eu acho que
54:05o mercado financeiro
54:06vai ser muito diferente
54:07daqui a cinco anos
54:08eu acho que a gente
54:09vai ver soluções
54:10de inteligência artificial
54:11fazendo muito mais coisas
54:13do que a gente imagina
54:14a tecnologia
54:15vai evoluir muito
54:16então é até difícil
54:17a gente imaginar
54:18que tipo de solução
54:19ela pode trazer
54:20para a gente
54:20mas só com o que existe
54:21hoje
54:22a gente já vê
54:23enormes possibilidades
54:24de hiper personalização
54:26de entregar valor
54:27para as pessoas
54:27de fato de fazer
54:29um produto melhor
54:31no dia a dia
54:31coisas que eu não consigo
54:33fazer hoje
54:33coisas que eu não consigo
54:35perceber sobre a sua necessidade
54:37eu vou começar a perceber
54:38e te entregar valor
54:39e falar
54:39por que você está fazendo
54:41isso desse jeito
54:42você pode fazer desse
54:43por que você não compra
54:43esse produto
54:44e vai te ajudar
54:44a resolver o seu problema
54:45financeiro
54:46e assim por diante
54:47então eu acho que a gente
54:48vai ver sim
54:49um mundo bastante diferente
54:51do que ele é hoje
54:52difícil prever de novo
54:53foi o que eu disse
54:54aqui um tempo atrás
54:55esse mundo hipotético
54:58de um único investimento
54:59na minha opinião
55:01eu faria um ciclo
55:02de desenvolvimento
55:02de engenharia
55:03mais moderno
55:04porque através dele
55:05você ganha
55:06uma velocidade escalável
55:07muito grande
55:08o que no final do dia
55:09gera valor
55:10em todos os produtos
55:12então
55:13se eu tivesse dinheiro
55:14para investir
55:14em uma coisa só
55:15seria melhorar
55:16o ciclo de desenvolvimento
55:17sem dúvida nenhuma
55:18porque é onde eu posso
55:19melhorar produto
55:20para todo mundo
55:21Guerra
55:22muito obrigada
55:23pela sua entrevista
55:24imagina
55:24um prazer estar aqui
55:25com vocês
55:25muito bom
55:26papo
55:26jóia
55:27e a você que nos acompanhou
55:29obrigada pela sua audiência
55:30o Revolução IA
55:31volta em breve
55:32até lá
55:32o Revolução IA
55:35o Revolução IA
55:36o Revolução IA
55:37o Revolução IA
55:38o Revolução IA
55:39o Revolução IA
55:40o Revolução IA
55:41o Revolução IA
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