Empresas do mercado financeiro avançam rapidamente na adoção da inteligência artificial, mas cada nova aplicação também acrescenta custos. Sem prioridades, mensuração e controle, o orçamento pode terminar antes que os projetos entreguem resultados. A corrida pela IA pode consumir recursos rapidamente, mas a qualidade das pessoas determina se a tecnologia vira vantagem ou desperdício.
O assunto foi debatido durante o painel “IA e Dados de Mercado”, na Expert XP, com a participação de Gabriel Santos, superintendente de tecnologia da XP Inc., e Marcos Boscheti, CEO e cofundador da Nelogica. Mediado por Roberto Indech, Head de Relações Institucionais de Renda Variável da XP Inc., o debate mostrou por que acelerar o uso da tecnologia exige escolhas capazes de equilibrar produtividade, custo e segurança.
Custo exige escolhas
Controlar os custos da inteligência artificial representa apenas uma parte do desafio. Mesmo quando a IA economiza tempo, as empresas ainda precisam demonstrar quanto essa velocidade representa em receita, eficiência ou qualidade. Caso contrário, uma ferramenta bem recebida pelos usuários pode permanecer apenas como conveniência. “Acho que mensurar onde está o impacto, principalmente voltado para o negócio, também é um desafio gigantesco”, reconhece Santos.
Outro gasto operacional aparece na conferência do que foi produzido. Códigos, análises e ações geradas por sistemas mais autônomos ainda precisam ser examinados por profissionais ou por outros agentes. Segundo Boscheti, algumas empresas já encontram uma parcela relevante das despesas justamente nessa etapa. “Existe um custo, que é o custo de verificação”, assinala.
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Paralelamente, governança e segurança tornam-se mais importantes quando dados de clientes são compartilhados com sistemas de inteligência artificial. Sem controles, informações sensíveis podem ser expostas ou utilizadas de uma forma diferente daquela prevista. Assim, ampliar o acesso antes de definir regras pode transformar uma busca por produtividade em uma nova fonte de risco.
Também existe uma preocupação com vieses e respostas incorretas. Os modelos geram novos dados, que podem retornar ao processo de treinamento das próximas versões. Consequentemente, erros ou alucinações correm o risco de serem reproduzidos em escala. Por isso, acompanhar a origem e a qualidade das informações torna-se tão importante quanto aumentar a capacidade de processamento.
Ao mesmo tempo, o crescimento do uso da tecnologia amplia o consumo de recursos. Quanto mais aplicações são liberadas, maior é a demanda por processamento e uso de modelos, o que exige controle rigoroso sobre onde investir. Sem esse filtro, empresas podem consumir orçamento antes de capturar valor relevante.
“Para mim, sem dúvida, o maior custo é o da gestão. Existem diversas notícias de empresas que já gastaram todo o seu orçamento com IA porque liberaram tudo e acabaram não tendo uma gestão sobre o que estamos chamando agora de token economics”, afirma Santos.
Pessoas seguem decisivas
Outro perigo surge quando uma resposta convincente é aceita sem avaliação crítica. Modelos de linguagem conseguem construir explicações plausíveis mesmo quando não existe relação causal entre os dados. No mercado financeiro, isso pode levar o investidor a replicar interpretações equivocadas sem questionar a base da decisão.
Nesse contexto, a dependência excessiva da tecnologia passa a ser um risco. A facilidade de acesso às respostas pode reduzir o questionamento e comprometer a tomada de decisão, principalmente quando o usuário confia cegamente no modelo. “Agora, você imagina uma pessoa que vai confiar cegamente na IA, vai sair replicando essas coisas… Então, a capacidade analítica é algo que vai se valorizar muito também no futuro”, afirma Santos.
Da mesma forma, a automação deve avançar por diferentes níveis antes de alcançar autonomia completa. Primeiro, o sistema informa; depois, atua como copiloto, sugere ações ou cria travas. Em estágios posteriores, pode executar tarefas sob supervisão ou dentro de um mandato. Contudo, os objetivos, limites e políticas continuam dependendo de decisões humanas.
Para os especialistas, a tecnologia deixa de ser o diferencial por si só. Em um cenário em que as ferramentas se tornam cada vez mais acessíveis, a vantagem passa a depender da qualidade das pessoas envolvidas na tomada de decisões.
Ao ser questionado sobre o principal elemento para construir uma empresa vencedora em inteligência artificial, Boscheti não escolhe nem a tecnologia nem a base de dados: “As melhores pessoas — porque são elas que constroem o resto; não tenho nenhuma dúvida disso”, afirma.
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