BNP PARIBAS na AI for Finance by Artefact - Revelando o potencial oculto da IA

Adrien Vesteghem abriu sua apresentação esclarecendo que, diferentemente dos aplicativos de IA mais comuns, como carros autônomos ou criação de conteúdo, seu trabalho se concentra em aproveitar a IA para agregar valor às operações comerciais. Ele enfatizou a importância de determinar o valor esperado das iniciativas de IA com base no nível de maturidade de uma organização e como o fato de não fazer nada ainda pode resultar em alguns benefícios passivos impulsionados pela IA. No entanto, a adoção ativa da IA pode proporcionar um valor significativo, começando com uma abordagem “generativa simples”, que poderia proporcionar eficiência operacional e aumentar as margens em cerca de 5%.

À medida que o BNP Paribas avançava em sua jornada de IA, o próximo estágio envolveu a adoção de habilidades em ciência e operações de aprendizado de máquina (MLOps). Vesteghem comparou esse estágio a se tornarem “garimpeiros”, buscando casos de uso de IA de alto valor que poderiam aumentar as margens em mais 10%. Ele compartilhou que o BNP Paribas está nesse nível há vários anos e explicou que essa fase é sobre a implantação de soluções de IA em toda a empresa e a descoberta de valiosas “pepitas de ouro”. Vesteghem enfatizou que identificar e implementar esses casos de uso tem sido fundamental para o avanço dos recursos de IA do BNP Paribas.

O terceiro nível de maturidade da IA, conforme descreve Vesteghem, é uma “abordagem global de IA”, que integra a IA em todas as áreas de negócios para aumentar o valor e potencialmente aumentar as margens em até 25%. No entanto, Vesteghem enfatiza a importância de passar de uma abordagem orientada por casos de uso para uma mentalidade focada no produto. Ele dá o exemplo da unificação de várias necessidades de negócios em um produto de IA para conteúdo personalizado do cliente, simplificando recursos e reduzindo custos.

Para explicar melhor a abordagem baseada em produtos, Vesteghem contou a história de um projeto chamado “Smart Inbox”, inicialmente concebido como uma simples solução de triagem de e-mails. Embora o projeto inicialmente parecesse ter um ROI negativo, a equipe percebeu seu potencial como um produto de IA com o passar do tempo. A Smart Inbox evoluiu para uma solução mais abrangente, incorporando recursos como respostas automatizadas de e-mail e gerenciamento de documentos. Essa transformação demonstrou o valor de olhar além dos casos de uso individuais e investir em produtos de IA escaláveis que atendam a necessidades comerciais mais amplas.

A primeira lição importante de Vesteghem foi “olhar longe” e não abandonar os projetos de IA prematuramente. Ele ressaltou que a visão de longo prazo permite a evolução de soluções simples para produtos complexos, como foi o caso da Smart Inbox. Seu segundo conselho foi “olhar profundamente” e desafiar continuamente as soluções existentes. Ele compartilhou uma lição aprendida em um projeto de IA de processamento de documentos, em que os resultados iniciais de precisão de 50% foram significativamente melhorados com a reavaliação da tecnologia e a opção por soluções de código aberto mais eficazes, aumentando a precisão para 90-99%.

Sua terceira e última lição enfatizou a importância de “medir” a eficácia das iniciativas de IA, principalmente ao implementar a IA generativa. Vesteghem compartilhou como o medo das limitações da IA generativa, como alucinações, levou-os a fazer parcerias com entidades externas, como a J. Gard, para avaliar e medir os riscos. Isso ajudou o BNP Paribas a mitigar melhor os riscos em aplicativos de IA voltados para o cliente, como chatbots generativos, cruciais para o ambiente sensível a riscos do setor bancário.

Adrien Vesteghem encerrou sua palestra refletindo sobre a possibilidade de o BNP Paribas atingir futuros níveis de maturidade em IA. Embora o futuro seja incerto, ele expressou confiança de que o aprendizado e a adaptação contínuos levarão a novos insights, encerrando sua palestra com uma mensagem de otimismo e um convite para mais discussões.