Bancos mergulham na IA generativa, mas priorizam eficiência interna e cautela nos testes

Se a inteligência artificial (IA), especialmente a IA generativa, é a força propulsora da nova economia, o setor financeiro tem grande responsabilidade nessa engrenagem investindo cifras robustas na tecnologia, mas com o pé no freio. Segundo Bruno Domingues, head global de serviços financeiros da Intel, e citando dados do Gartner, a cada cinco dólares investidos em tecnologia no mundo, um dólar vem dos bancos. “É um segmento que investe pesado em tecnologia, mas é conservador: testa muito antes de lançar”, afirmou durante mesa redonda com jornalistas nesta quinta-feira (12/6).

O executivo, que tem como base os Estados Unidos, observa que os bancos vivem hoje o que chama de “superexpectativa da IA generativa”. As instituições estão mergulhando em múltiplos casos de uso, de agentes internos para hiperpersonalização a ferramentas para produtividade e detecção de fraudes, com o objetivo de entender quais trarão real valor. Mas o foco, por ora, está mais voltado para dentro do que para fora. “Vejo os bancos investindo mais em IA como ferramenta para seus funcionários, e não diretamente para o cliente”, destacou.

Domingues divide o setor em grandes grupos, com diferentes capacidades de investimento e níveis de exposição regulatória. No topo está o “clube do trilhão”, instituições com presença global e centenas de modelos de IA próprios. Abaixo, o “clube dos 300 bilhões”, campeões nacionais com escopo regulatório mais . Enquanto os grandes desenvolvem suas soluções, os demais tendem a adotar tecnologias de prateleira.

Governança, infraestrutura híbrida e consumo energético no centro da agenda

O executivo também ressaltou a evolução da infraestrutura e da governança no setor. A segurança segue como prioridade máxima, com bancos preocupados com a rastreabilidade de códigos abertos e ataques. “Os bancos fundaram iniciativas conjuntas justamente para garantir governança em projetos de interesse comum.”

No campo da infraestrutura, o modelo híbrido domina. Treinamento de modelos e análises mais intensivas vão para a nuvem, enquanto o core bancário e operações transacionais permanecem on-premise, especialmente por questões regulatórias. “Na Europa, vimos uma migração para a nuvem a partir de 2017, mas com o tempo os grandes data centers se tornaram competitivos e até mais baratos que provedores de serviço”, explicou.

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A Intel tem acompanhado essa transformação com inovações como o Open Edge Platform, stack de software gratuito para cargas de trabalho específicas e com a arquitetura chiplet da nova linha Xeon, que permite mais flexibilidade e personalização para atender demandas diversas, inclusive de grandes provedores como a Amazon Web Services (AWS).

Domingues também chamou atenção para a crescente preocupação com o consumo energético da IA. Enquanto o treinamento de modelos já era intensivo, a inferência agora também pesa, principalmente por causa do resonating, múltiplas inferências na mesma consulta. “O consumo de energia está em pauta. Vamos precisar de arquiteturas mais otimizadas para IA”, alertou.