TOTALENERGIES TRADING no AI Finance da Artefact Mestrado em Direito (LLM) em negociação

O vídeo aborda o uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) na área de comercialização. A divisão de comercialização da TotalEnergies, com 1.400 a 1.500 funcionários em centros globais, gerencia tanto a comercialização de petróleo quanto de commodities mais recentes, como gás e eletricidade. O foco está nos desafios tecnológicos decorrentes dos diferentes níveis de maturidade nas atividades de comercialização, moldados pela estratégia multienergética da empresa.

As diferentes áreas de comercialização da TotalEnergies apresentam graus variados de digitalização. Por exemplo, a comercialização de petróleo utiliza sistemas de TI com mais de 30 anos, que exigem um processamento ponto a ponto, enquanto a comercialização de energia elétrica é, por natureza, mais digitalizada. Essas diferenças representam desafios, especialmente no que diz respeito à harmonização dos planos de ação, ao mesmo tempo em que se busca unificar os sistemas em toda a divisão de comercialização.

O roteiro levou à experimentação com AI generativa para incentivar a adoção nas unidades de negócios. Dois casos de uso já estão em produção: um para acesso a informações pré-negociação e tomada de decisões, e outro para detecção de anomalias pós-negociação. O primeiro é uma nova ferramenta de tomada de decisões, enquanto o segundo aprimora uma solução de aprendizado de máquina já existente.

Os casos de uso foram iniciados por meio de um processo colaborativo liderado pela equipe de inovação. Foram realizadas oficinas e apresentações para inspirar as unidades de negócios e gerar ideias. Equipes interessadas em AI generativa, especialmente nas operações de middle office, acompanharam ativamente desenvolvimentos como o ChatGPT e contribuíram com ideias. Esse espírito colaborativo possibilitou a rápida concepção e adoção de casos de uso, com o apoio de parceiros tecnológicos como a AWS para o desenvolvimento de projetos-piloto.

AI agregaram valor às funções empresariais, mas trazem consigo alguns desafios. As equipes de negócios precisam agora treinar e aprimorar ativamente esses agentes. A TotalEnergies criou mecanismos para que as equipes possam fornecer instruções e feedback. A adoção varia: algumas áreas adotam a tecnologia rapidamente, enquanto outras levam mais tempo. Os líderes digitais em cada equipe ajudam a impulsionar essa adoção.

O desenvolvimento e a implantação de AI são realizados, em grande parte, na prática, combinando aprendizagem prática e treinamento mais estruturado. As equipes de tecnologia enfrentam desafios significativos na preparação dos sistemas de TI para AI , o que exige apoio e uma mudança nos paradigmas de desenvolvimento. AI generativa AI a forma como os sistemas são projetados, exigindo, por vezes, um “agente supervisor” para gerenciar agentes especializados em diferentes funções, como pesquisas na web e data .

O caso de uso de detecção de anomalias apresenta um claro retorno sobre o investimento (ROI), já que detectar anomalias que acarretam custos elevados é fundamental, e a detecção baseada em LLM melhora a precisão em 20%. O ROI das ferramentas de tomada de decisão é mais difícil de quantificar, baseando-se frequentemente em feedback qualitativo sobre sua utilidade e eficiência. Os projetos-piloto levam de 1 a 3 meses, dependendo da complexidade e das metas de desempenho.

A TotalEnergies está lançando novas iniciativas, incluindo um hackathon em parceria com Artefact gerar AI para o setor de trading. Mais de 50 ideias foram apresentadas, com planos para desenvolver cerca de dez conceitos promissores. Apesar das preocupações operacionais, o ímpeto continua forte para identificar e implementar AI valiosas AI , com o objetivo de apresentar mais projetos no próximo ano.