Como a AI está redesenhando os bancos, com o diretor de tecnologia do Itaú

0:01Yran Dias: Um videocast Brasil Journal. A IA Generativa com certeza vai ser uma das maiores transformações que a gente vai enfrentar.

0:08Carlos Mazzei: Eu acho também que os bancos que lideram essa transformação vão criar uma distância estratégica maior.

0:27Carlos Mazzei: Sejam bem-vindos ao McKinsey Talks, uma parceria do Brasil Journal com a McKinsey. Vamos falar dos impactos da AI generativa no setor financeiro como um todo, que tem sido um dos mais impactados por esse tipo de tecnologia. E para discutir esse tema, nós convidamos Carlos Eduardo Mazei, que é diretor de tecnologia do Itaú, e também Irã Dias, sócio sênior da McKinsey. Bom gente, para a gente começar, vamos falar de inteligência artificial generativa, que é o que está mais tomando tempo das discussões de executivos e até de todos os níveis hierárquicos da empresa. E a gente está vendo que a IA generativa está transformando completamente todos os setores e o setor financeiro é apontado como um dos que podem ser mais transformados por esse tipo de tecnologia.

1:20Carlos Mazzei: Queria saber de vocês dois, mas começando por você, Cadu, qual é o tamanho dessa evolução hoje? A gente já pode falar que transformou, a gente está transformando. Como que você define o atual momento da IA generativa no setor financeiro?

1:33Yran Dias: A IA generativa, com certeza, vai ser uma das maiores transformações que a gente vai enfrentar nos próximos anos. Já vem enfrentando de uma certa medida. Eu diria que o tamanho, o potencial que ela tem de disrupção ainda está distante do que de fato a gente capturou. Acho que tem várias coisas ainda que precisam ser entendidas, a própria tecnologia tem desde o amadurecimento da tecnologia até a nossa capacidade de aplicar efetivamente para melhorar processos e captura de valor como um todo. A gente costuma dizer que mesmo hoje, se a gente congelasse a evolução dos modelos, ainda teriam alguns anos que a gente poderia evoluir a todos os processos e tudo que a gente faz usando a IA sem tecnologia nova, simplesmente por amadurecimento da engenharia, pela capacidade de aplicar num processo real.

2:22Yran Dias: Então, de fato, a IA vai mudar, está mudando, é um horizonte de transformação que vai persistir por um tempo e num tempo, numa velocidade bastante rápida. Então, sim, é uma transformação grande das maiores que a gente já viu nos últimos tempos e com uma velocidade bastante diferente das anteriores. Mas vai ter um poder transformacional maior do que a internet? Eu entendo que sim, tá? Eu entendo que sim, que maior do que a internet por algumas razões. Acho que as tecnologias foram se concatenando. E ao concatenar, você destrava valor de uma maneira muito rápida. É a primeira vez que a gente vê uma capacidade que é entregue por uma tecnologia de propósito geral que permite ter inteligência de uma maneira elástica.

3:07Yran Dias: Tipicamente, quando você está em uma empresa, você vai crescer, você depende de pessoas, você depende da capacidade cognitiva, tem que contratar, tem que ter a capacidade de treinar, tem que ter a capacidade de executar a tarefa com proficiência, e isso leva a uma curva de aprendizagem. A gente comprimiu esse tempo. Ao comprimir esse tempo, a gente consegue, um, inteligência virou líquida, né? Você pode comprar a inteligência e ela tem elasticidade porque ela é escalável da forma que ela é provida. Tudo bem que a gente tem as restrições de compute por aí, mas daqui a pouco a gente fala. Mas ele é praticamente algo líquido que a gente consegue pegar, usar e aplicar.

3:44Yran Dias: Há um custo marginal relativamente baixo pelo que ela entrega e uma capacidade de aprendizado muito rápida. Existe sim o gagalo da organização de dados, mas é algo que é superável mesmo assim no espaço de tempo ainda mais curto comparável ao humano aprendendo uma tarefa. Então sim, eu acho que tem um potencial, juntando os legos do que a gente tem hoje, pegar essa conjunção de fatores que a gente tem de capacidade de dados, capacidade de telecomunicações, evoluções algorítmicas, mais capacidade de compute e agora capacidade de inteligência, eu não tenho dúvida de que isso vai fazer com que o mercado acelere ainda mais e que as transformações ainda sejam mais rápidas.

4:22Carlos Mazzei: E acompanha o relator? Com certeza, acho que não tem como eu discordar, Acho que tudo o que a gente tem observado, trabalhado com os clientes, tudo o que a gente tem pesquisado e publicado, aponta para um nível de transformação realmente comparável, ou talvez ainda maior do que a internet, o que foi outras transformações industriais no passado. E a gente entende que ela é transformacional, porque de fato ela impacta várias dimensões. Se você considerar o potencial de melhoria de experiência do cliente, capacidade de ajudar o cliente a tomar melhores decisões sobre a sua gestão financeira, capacidade de escalar e ganhar eficiência em custos de serviço, em modelos de serviço, enfim, potencial que ela tem de ressignificar o trabalho dos colaboradores dentro dos bancos.

5:16Carlos Mazzei: Então, em várias dimensões, ela muda de forma importante. Acho que outra dimensão que o Cadu comentou para mim é super importante também, ela vai ser mais rápida do que foi a última transformação em banco, que foi a digitalização, talvez que demorou 7, 10 anos, que realmente acelerou. Difícil dizer quanto vai demorar essa agora, mas talvez estamos falando de 3 a 5 anos para de fato começar a ter essas transformações mais profundas. Talvez tem uma terceira dimensão para adicionar a isso, que eu acho também que os bancos que lideram essa transformação vão criar uma distância estratégica maior. Porque, como a gente já viu na digitalização, que você cria ali uma divisão entre os líderes e dos outros que estão um pouco mais para trás, eu acho que em AI vai ser ainda mais proeminente essa diferenciação.

6:09Carlos Mazzei: Acho que vocês vão ter alguns realmente ganhadores e que estão liderando esse movimento que vão criar uma distância estratégica enorme, porque não é fácil fazer e ela se compõe, ela se exponencializa a captura de valor por todo o trabalho que já foi feito de modernização dos bancos. Mas, Cadu, você já viu uma disrupção no setor financeiro ou ainda é perto de todo o potencial? Não dá para se falar uma palavra tão forte quanto essa?

6:37Yran Dias: Eu acho que ainda é cedo para efetivamente ver uma mudança essencial do modelo de negócio, mas acho que a gente já tem visto bons lugares em que isso vai acontecer. para trazer um, talvez tornar isso mais tangível, é quando a gente fala de permitir fazer, prover serviços que antes eram mais difíceis para acessar a base como um todo de clientes, assim como ele comentou sobre custo de servir, ele passa a ser possível, né? Então eu pego a assessoria de investimentos, que é um belíssimo exemplo, que a gente recentemente, recentemente não, já passou, é recentemente em tempos passados, em tempos de IA, já não é mais recentemente.

7:16Yran Dias: há um ano mais ou menos atrás que a gente lançou o especialista de investimentos ele passa a criar um modelo de negócio que antes não era possível então a base endereçável muda a forma que a gente simplifica e torna acessível o produto e serviço financeiro para esse cliente muda o nível de informação que a gente traz para ele muda, então sim, eu acho que já tem lugares em que a gente percebe que essa disrupção e essas novas oportunidades aparecem, eu acho que ainda é o início dessa onda, acho que ainda tem muita coisa por vir. Irã, você falou que tem alguns bancos à frente,

7:51Carlos Mazzei: outros bancos que ainda não estão adotando de maneira tão rápida, mas qual que é a importância da liderança nesse caso? Eu falo tanto de comitê executivo quanto também de conselho de administração. Você tem sentido nessas conversas ali, não só uma real preocupação, que eu acho que preocupação todo mundo tem. As pessoas estão realmente agindo para mudar esse cenário ou ainda tem gente que não entendeu esse bonde da AI? Algumas perspectivas. Acho que uma coisa que a gente faz as nossas pesquisas anuais de state of AI, sempre aparece que os bancos, instituições financeiras que estão na frente, uma das características comuns é que isso é liderado pelo comitê executivo, pelo CEO.

8:37Carlos Mazzei: E eu acho que isso tem um motivo muito claro para isso acontecer. qualquer transformação profunda em qualquer organização, ela precisa ser liderada, comandada pelo topo da organização, pela mais alta gestão. O que vai requerer uma visão futura do negócio, bem definida, vai requerer priorização de onde começar, onde focar, vai requerer alocação de investimentos importantes, que não vem o impacto no curto prazo, mas vem o impacto ao longo dos anos, e tudo isso são características que quem consegue fazer isso de fato é a alta liderança do banco. Ricardo, como que é no Itaú? Como que vocês se dividem?

9:18Carlos Mazzei: Como que essa discussão, tanto a alta gestão, como o Milton, o Malu fala com vocês, como ele cobra, mas também todo o restante do time do Itaú e como que vocês também passam para as camadas mais baixas da hierarquia?

9:32Yran Dias: Sim, o Milton é bastante vocal nesse aspecto e eu acho que com uma bela motivação. ele entende, todo comitê executivo entende a importância da transformação e do impacto que a AI vai trazer. Então existe uma visão bastante clara de que a dinâmica de operar e a dinâmica de negócio pode e vai mudar. Então acho que isso é uma coisa muito boa, porque a gente vê as oportunidades do que a tecnologia, até onde ela vai chegar, como que a gente vai pegar essa tecnologia e vai aplicar a cada contexto e domínio de negócio, porque ela vai ter uma tradução específica para aquele contexto, para entregar a captura de valor que a gente espera, seja em satisfação de clientes, seja em eficiência, seja em qualquer dimensão que a gente entenda que seja importante.

10:15Yran Dias: Acho que tem um papel do conselho de administração bastante importante, e isso a gente conta com conselheiros que também têm uma visão bastante positiva em relação a isso, o que motiva e que nos incentiva a buscar essa transformação constante. Acho que a história recente do Itaú, se a gente pegar os últimos 10, 15 anos, foi uma história de transformação, foi uma história de adaptação, foi uma história de aprendizado. Acho que uma coisa que a gente tem muito embarcado na nossa cultura é o a gente não sabe de tudo, como que o tempo todo a gente se provoca a fazer melhor, fazer diferente, a entender que o que nos trouxe até aqui não vai ser o que vai nos levar para frente.

10:55Yran Dias: essa cultura junto com esse entendimento de que a tecnologia vai ser transformadora é fundamental para as coisas acontecerem torna o meu trabalho com certeza mais fácil então por exemplo, hoje eu lidero a estratégia de AI no banco como um todo tanto do ponto de vista de fomentar como a AI pode ser aplicada nos diferentes negócios como também do ponto de vista de plataforma como que eu entrego para o banco uma plataforma tecnológica que em cima dela a gente possa escalar e entregar os resultados de maneira segura, com governança adequada, entendendo os reais locais em que essa captura vai acontecer e por aí vai.

11:31Yran Dias: E é importante nessa jornada saber, principalmente em tecnologias menos maduras que nem a AI, que existe o aprendizado no meio do caminho. Eu costumo dizer, a gente lançou o Pix no WhatsApp, que é uma solução que já tem um tempo, que já está na versão 25, que é a capacidade o que a gente construiu lá atrás já é obsoleto, então esse reconhecimento de que a tecnologia muda muda rápido e que o nosso apego não é pela tecnologia é em como usar a tecnologia para servir o cliente é fundamental, acho que é a confluência desses grandes incentivos a gente não sabe de tudo, vai buscar o tempo todo essa necessidade aprendizado de transformação a obsessão em entregar algo melhor para o cliente na ponta e entender que a AI sim é um meio para entregar um fim muito poderoso.

12:21Yran Dias: Mas aí como que vocês

12:24Carlos Mazzei: definem onde que vai ser colocado o dinheiro e onde não vai ser colocado o dinheiro? Porque eu acho que até a decisão de investir, ela é tão importante quanto a decisão de não investir, ainda mais no mundo tão rápido. Como que vocês medem algo que

12:38Yran Dias: ainda é difícil de medir? O nosso driver principal de investimento continua sendo em proporcionar melhoria dos serviços para os nossos clientes. Não é rentabilidade, por exemplo. Esse é o driver principal que quando a gente olha é o que motiva a gente o tempo todo. É olhar para o cliente, a gente costuma dizer que a transformação digital, costuma não, eu repito isso em vários lugares aqui, em vários momentos diferentes. A transformação digital para a gente foi sobre ter a capacidade de entender rápido a necessidade do cliente e responder a ela. Então é como a velocidade faz parte da estratégia.

13:11Yran Dias: A nossa capacidade de entendimento e resposta para a geração de valor e valor sendo a perenilidade na relação com o nosso cliente. Daí vem todo o resto. Esse é o nosso principal driver como um todo. Foi na modernização de plataforma e na transformação digital e não é diferente na IA. Em muitos aspectos, na IA, ele ainda conta com o elemento essencial de transformar as pessoas, transformar a cultura da empresa do modo de trabalhar. Mas esse mindset, quando a gente fala que muitas coisas estão mudando muito rápido, acho que tem algumas coisas que não mudam. essa é uma coisa que não muda. Como a gente faz, transforma completamente, mas o cliente no centro e pensar nele, no que vai gerar valor, ele continua sendo verdade.

13:52Yran Dias: Então, a escolha de investimento, dado que a gente tem uma dinâmica mais de empoderar a ponta de uma execução distribuída, que foi o que a transformação digital nos proporcionou, alinhada a esse mindset de geração de valor para o cliente, faz com que a IA seja mais uma tecnologia que é super importante, que deva ser aplicada para atingir o seu objetivo. Acho que isso é essencial e minimiza um pouco não é uma decisão centralizada de, puxa, eu vou centralmente investir num negócio que talvez eu tenha pouca profundidade. É sim empoderar os times, eu habilito eles com as tecnologias para que eles entendam as necessidades dos clientes e eles entreguem à medida que a IA vai resolver o problema do cliente.

14:31Yran Dias: Acho que essa lógica de operação facilita muito também e permite com que a execução aconteça de maneira distribuída e rápida.

14:38Carlos Mazzei: Irã, até pegando uma carona na última resposta aqui do Cadu, pesquisas da McKinsey mostram que, apesar de muitas empresas já estarem adotando a AI, menos de 10 % conseguiram ter um valor real, conseguiram gerar um valor real com esse tipo de tecnologia. Qual que é o maior desafio? É começar a utilizar a AI ou gerar valor? E o que é esse valor? É rentabilidade? É melhoria do relacionamento com o cliente? Como medir, também, repetindo um pouco da última pergunta, uma tecnologia tão nova? É uma ótima pergunta e as pesquisas de fato aparecem esse tema de forma muito clara e eu acho que é natural, quando a gente conversa com vários players de mercado não só na indústria financeira e todos tem um pouco desse sentimento ainda que o grande valor ainda está por vir para ser destravado eu acho que talvez parte de refletir sobre esse tema na situação atual eu acho que precisa separar ali soluções que hoje estão começam a ser implementadas em bancos, mas também em outras empresas, talvez em três blocos para simplificar.

15:45Carlos Mazzei: Acho que tem uma primeira onda, que eu acho que essa sim já escalou, que é disponibilizar a ferramenta de melhoria de produtividade individual. E essa tem várias, cada hora tem mais. Seja para prototipação, seja para preparação de documento, seja para sumário de entendimento de conteúdo, para treinamento do colaborador. Essa, eu acho, diria que boa parte das instituições que são líderes já tem muita ferramenta escalada para a organização inteira. O desafio desse tipo de implementação é como é que você mede impacto. Porque ele é um impacto em cima da produtividade do indivíduo. Então é muito difícil medir o impacto, apesar de que tem um sentimento que sim gera valor.

16:32Carlos Mazzei: E se é difícil medir, é difícil capturar. Então, esse é um primeiro desafio. Escalou, difícil de medir e, de fato, a captura é desafiadora. Tem um outro tipo de uso de IA que eu acho que ele começa já a escalar, que é os famosos agentes. Isso, de fato, a gente já começa a ver em várias instituições, milhares de agentes apoiando processos existentes em pedaços e etapas dos processos existentes adiciona valor, eu acho que para esses, talvez seja um pouco mais fácil de medir, porque são os próprios indicadores de processos que deveriam refletir time to market, melhoria de experiência do cliente, custo de servir baixando e esse sim, acaba tendo uma medição maior a captura de valor é importante eu acho que essa sim de novo, para as instituições que estão um pouco mais na frente você começa a ver o impacto talvez esses 10 % você já começa a medir e entender que aqui tem valor importante agora acho que o grande valor vem numa terceira aplicação que essa ainda é difícil a gente encontrar bons exemplos que é quando você de fato reimagina o teu processo ponta a ponta e não só um processo mas vários processos que aí interconectados, reimaginados, o papel do humano, o papel do agente, você cria ecossistema agênticos, eu acho que é aqui onde de fato você pode dar um salto tremendo de geração de valor e esse passo ainda tem muito pouca escala, tem muito a ser feito.

18:15Carlos Mazzei: E eu acho que daqui de fato que a mensuração vai vir, o impacto vai chegar no botonline, mas enfim, tem uma dificuldade de executar. é justamente essa grande transformação que eu acho que tem de valor a ser gerada. Você imagina que em quanto tempo a gente vai começar a ver o bottom line ali mesmo sendo impactado por isso? Eu acho que essa é a grande transformação no final. Eu estava comentando no começo que talvez isso daqui, para as instituições que estão liderando, acho que nos próximos anos, dois anos, você vai começar a ver pedaços do negócio já com impactos realmente transformacionais. O negócio inteiro, boa parte do negócio, talvez estamos falando de mais de 3 a 5 anos, mas aqui seria ótimo ver o Cadu que está lá executando no dia a dia esse tipo de transformação, a visão dele também.

19:02Carlos Mazzei: E aí eu queria saber, como vocês medem esse impacto lá dentro, Cadu? Que números que você pode compartilhar? Que projetos que vocês viram que trouxeram ali um ganho de produtividade? Como que vocês mediram essa produtividade? Foi mais rentável? Enfim, o que você pode trazer lá de dentro do Itaú?

19:17Yran Dias: Eu posso trazer alguns números interessantes, mas passa muito pelo que o Irã comentou. é olhar os indicadores de processo, a gente historicamente é bastante drivado as métricas de processo como um todo, acho que foram métricas importantes que também nos apoiaram desde a transformação digital como um todo e tem métricas desde lead time, de entregas que a gente tem como um todo, então trazendo alguns números para ter uma ideia, a gente publicou recentemente uma parceria que a gente fez com uma grande empresa para adoção de agentes, para desenvolvimento software, que acho que esse é mais difundido e que tem gerado um impacto enorme, hoje 70 % das vulnerabilidades hoje que a gente encontra nas análises estáticas de validação, já são corrigidas por IA, por exemplo.

20:04Yran Dias: Então era algo que era 100 % feito por humanos, hoje 70 % das correções passam a ser feitas por agentes. Reduções de lead time cycle time na ordem de 15 % e 20 % e produtividade na ordem de 20 % a 35%, a depender do contexto, varia um pouco, mas já tem ganhos palpáveis nesse aspecto. Isso falando só de direito de software. Quando a gente falar de outros produtos, que nem eu comentei com vocês, de Pix no WhatsApp, a gente já vê uma recorrência de uso bastante grande, então mais de 80 % dos clientes que usaram uma vez voltam a usar. Então você vê que existe, sim, uma aderência, até porque ele é um produto de conveniência que reduz o tempo de transação e faz com que aquelas transferências de conveniência aconteçam rápido, por aí vai.

20:48Yran Dias: Tem o processo do próprio EMPs, que a gente lançou recentemente também, recentemente pré-AI, que é sobre como que a gente ajuda aquele pequeno empreendedor que tipicamente é uma empresa de sócio único e que tem que fazer tudo, ele é o cara que faz marketing, que é o CFO e que faz tudo, como que a gente auxilia a fazer gestão de caixa e esse tipo de coisa, então a gente já vê uma recorrência alta no uso e uma satisfação grande no uso, então atende uma necessidade que era do cliente como um todo, questões importantes de processos, se a gente pegar processamento de câmbio, se a gente falar hoje importação e exportação de câmbio, ele é um processo no Brasil que é relativamente complexo, você tem que saber fazer a natureza tributária, tem uma série de coisas que acontecem ali e a gente já vê ganhos expressivos em processos, reduções de time, melhorias de custo unitário e por aí vai.

21:45Yran Dias: agora só para trazer um pouco, ah legal e o que isso impacta no bottom line eu acho que tem um lado importante dessa história que é importante ressaltar, é que existem vários efeitos combinados acho que tem questões que eu digo endógenas aqui que é a própria empresa que precisa e entende o impacto nela, que nem esses indicadores que eu falei e tem fatores mais exógenos que a dependência do próprio mercado se todo mundo é mais produtivo a regra do jogo passa a ser velocidade, como que eu reajo mais rápido. Isso não necessariamente se transforma em uma redução de custo, por exemplo. Então existem efeitos econômicos que ainda não são tão previsíveis.

22:26Yran Dias: Esse novo equilíbrio, ele vai ser uma composição do que a gente consegue operar nesse nível novo de eficiência, mas o que o mercado também vai operar nesse novo nível de eficiência. Então tem um reequilíbrio de forças que o efeito disso tudo que vai dar efetivamente o resultado líquido no final. Então não é tão claro assim, esses efeitos não são tão simples e ele depende dessa difusão econômica da tecnologia. Então eu costumo dizer isso porque às vezes existe uma expectativa ou uma visão de que a AI vai tornar tudo mais eficiente e tudo vai cair o custo. É mais ou menos. Depende do equilíbrio dessas forças de mercado que vão determinar essa nova posição que a gente vai operar.

23:07Carlos Mazzei: Mais uma coisa que eu achei interessante que você comentou é utilizar a AI para desenvolvimento de softwares. era algo que vocês faziam já no Itaú, ou era algo totalmente terceirizado, e com a AI isso mudou completamente? Qual que é o impacto que tem de falar?

23:21Yran Dias: Esse é um ótimo ponto. Desde a transformação digital, uma grande alavanca de estratégia para a gente foi entender que tecnologia era uma competência core e a gente devia se apropriar dela. Então, desde 2015, 2017, o Irã acompanhou aqui bastante essa jornada, a gente, por estratégia, incorporou essa competência no banco como um todo. o uso de AI na engenharia de software logo que foi final de 22 que foi lançamento do chat EPT a mercado, mas no mesmo novembro, dezembro a gente começou a operar logo no comecinho com GitHub Copilot, que foi a primeira um case público inclusive que a gente passou a operar já em 2023 na data de lançamento com uma adoção bastante ampla no nosso time todo de tecnologia e hoje a gente tem outros parceiros Então o case público que eu mencionei, que é o próprio Cognition, que é um case bastante interessante de adoção da tecnologia como um todo.

24:16Yran Dias: Então sim, a gente passou a incorporar AI no nosso ciclo de desenvolvimento, no nosso ciclo de desenvolvimento de novos produtos, e em vários aspectos. Tem um benefício claro e direto em velocidade e produtividade, mas teve um benefício enorme em qualidade, que também é outro fator que normalmente a gente acaba não falando, mas acho que ele é tão, se não, mais significativo do que a própria velocidade e produtividade.

24:42Carlos Mazzei: Bom, agora falando de talentos, de pessoas, e pesquisas da McKinsey mostram que esse é um fator que acaba, muitas vezes, atrasando a adoção de AI pelas empresas, inclusive as pessoas têm uma resistência em alguns momentos, de repente não saber utilizar ou até mesmo um medo de que pode ser substituída pela tecnologia. Como que essa discussão está sendo feita entre os grandes executivos, entre os conselhos? O que você tem acompanhado e qual que tem sido a grande preocupação desse público? Acho que como foi também na digitalização, o tema de talento, talvez agora ele é ainda mais relevante. porque tem um impacto direto no colaborador ali, então tem muita necessidade de upskill, reskill e eu acho que em duas dimensões acho que tem uma que é a própria capacidade do uso adequado da ferramenta, entender o que é o potencial dela e como é que você incorpora no seu dia a dia e esse é um desafio tremendo e tem que gerar adoção eu acho que aqui onde tem colocar um mindset adequado com relação a ferramenta e o que ela implica para a companhia e para ele como indivíduo.

25:59Carlos Mazzei: Então acho que aí os bancos ou as empresas que têm uma narrativa bem gerenciada e bem comunicada sobre o potencial, a oportunidade que isso gera para os colaboradores, acho que é fundamental realmente guiar essa narrativa, porque de fato ele pode trazer muito benefício para o colaborador, de experiência. A gente vê isso no dia a dia também do colaborador, que acaba dedicando mais tempo a atividades, talvez menos manuais, mais atividades de orquestração, de pensamento, atividades mais estratégicas. Esse é um desafio. Tem um outro desafio do talento, que eu acho que ele é igualmente complexo, que é justamente quando a gente reinventa o processo, o tipo de tarefa que aquele colaborador faz vai mudar bastante.

26:49Carlos Mazzei: E aí é o ponto onde uma boa gestão da mudança é fundamental, que não é só aprender a usar ferramenta mas o jeito que ele gasta as tarefas que ele gasta o tempo dele no dia a dia vão sofrer uma mudança importante e guiá-lo e conduzir nesse processo de transição é fundamental para de fato capturar valor e o colaborador estar preparado para fazer as atividades futuras que vão ser demandadas, então esse é um assunto importante, eu acho que eu vejo todos executivos bem sensibilizados com a importância, a relevância de se fazer e vai ser uma jornada importante um pilar importante de fundação para o processo de transformação com o IA.

27:36Carlos Mazzei: E Cadu, como que isso está sendo feito dentro do Itaú? Porque antes também, tecnologia era sua equipe, era só o pessoal do TI, não só isso obviamente, mas toda a parte de desenvolvimento, mas agora tecnologia é todo mundo. Como que vocês fazem e qual é o seu desafio, inclusive, também de atrair essas pessoas que não necessariamente tinham contato direto com a tecnologia,

28:00Yran Dias: agora precisam ter? Falou bem, porque sem dúvida o impacto da transformação vai acontecer com todos entendendo o potencial dela e repensando no processo. Se só tecnologia incorpora esse mindset, com certeza se limita o potencial impacto dessa transformação. então primeiro é difícil no sentido que tem que tocar a todos ser acessível para todos para que eles entendam o que a tecnologia é capaz e repense os processos por si só, existe uma vantagem nessa tecnologia que eu costumo dizer que ela própria ajuda a levar o letramento a turma muitas vezes me pergunta como é que eu faço para IA, eu falo pergunta para IA então existe um efeito muito interessante que a própria tecnologia é mais acessível e ela permite com que ela mesma ensine, esse acho que é um elemento positivo, tem um elemento bastante complexo de gerir, que é a velocidade de evolução, o jeito que você usa hoje, daqui uma semana vai ser diferente, vai ter uma ferramenta melhor um modelo melhor, um agente melhor que se você usar de uma forma diferente vai ser melhor, mais barato, mais eficiente vai te possibilitar fazer mais coisas Então, ao mesmo tempo que ela é mais acessível, a velocidade implica que a gente não consegue mais fazer transformação como a gente fazia num passado recente.

29:26Yran Dias: A gente não consegue fazer grandes ondas transformacionais, botar todo mundo numa sala de aula. A dinâmica é outra. A dinâmica é fomentar a curiosidade, o empreendedorismo, empoderar na ponta. Então, é importante que esses elementos estejam dentro da cultura como um todo. com esse item de dificuldade adicional que não é sobre transformar tecnologia, é sobre transformar todo colaborador do banco. Então são elementos interessantes que a gente tem que analisar em conjunto, eu acho que são diferentes, é uma transformação bastante diferente do que a gente viveu no passado, que a gente está aprendendo ao longo da jornada também.

30:01Carlos Mazzei: E como que funciona a atração? Porque como que vocês escolhem novos colaboradores? Como que também transforma o Itaú? que o Itaú continue sendo uma empresa ali que atrai grandes talentos. Qual que é esse desafio? Quem que vocês estão buscando? E, enfim, como colocar uma pessoa nova numa cultura

30:20Yran Dias: que também está em transformação total? Observando esse elemento de curiosidade e empreendedorismo é bastante interessante, porque ao mesmo tempo que a gente dá esse ferramental para as pessoas, você vê o potencial que ela tem de criação. Então a forma, antigamente, eu vou falar por engenharia de software, que talvez eu esteja bastante próximo, mas quando você olhava para engenharia de software era muito voltado à capacidade das pessoas em conhecer os algoritmos, em aplicar aquilo em um problema real. Então, era quase vai para uma sala de aula, faz uma provinha e mostra a proficiência. Mudou muito, porque hoje, grande parte do código deixou de ser gerado por uma pessoa e passou a ser gerado por uma IA.

30:59Yran Dias: Então, o que passa a ser avaliado são competências e habilidades complementares a essa, que é como que a pessoa, mesmo nesse ambiente incerto, ambíguo, com uma tecnologia pouco madura, está conseguindo se incorporar, aprender dela e gerar resultado com ela. Então, as formas, os itens que a gente passa a observar são outros. Isso não só em termos de recrutamento externo, que agora é bastante interessante, que uma pessoa sozinha é capaz de construir uma empresa, então a gente é capaz de detectar algo que está acontecendo e eventualmente buscar essas pessoas para trabalhar conosco, mas internamente também.

31:37Yran Dias: internamente a gente consegue ver os profissionais que se destacam que mesmo sem esse treinamento sem nada, vão atrás são curiosos, implementam repensam os processos e conseguem aplicar, o elemento da pouca maturidade da tecnologia obriga essa jornada de aprendizado super rápido com essa característica empreendedora de curiosidade, então é bem interessante porque a gente vê outras capacidades, outros elementos ali sendo olhados para que as pessoas se destaquem nesse meio.

32:08Carlos Mazzei: E qual é a importância do Itaú ter um ecossistema? No Cubo, por exemplo, não é alguma coisa recente, já está aí há bastante tempo. Vocês, com o banco, têm contato ali com, enfim, desde startups ou que podem depois virarem funcionários, mas também podem trazer soluções para o banco, enfim. Qual é a importância do Itaú ter conseguido se conectar a esse mundo, não simplesmente pensando dentro de casa, mas também para olhar o que tem de interessante fora do Jabaquara, fora aqui da Faria Lima e trazer para dentro.

32:39Yran Dias: É super importante. Acho que o cubo é um elemento bastante fundamental que permite a gente ter contato com o ecossistema de inovação, de startup e tudo mais. Trago um elemento novo que há dois anos a gente fundou o Instituto de Ciência e Tecnologia do banco. É um Instituto de Ciência e Tecnologia que faz parceria com as diferentes faculdades. a gente tem 10 parcerias, 11 parcerias agora acadêmicas no Brasil, duas parcerias com faculdades fora, mais de 90 pesquisadores externos trabalhando conosco em parcerias de desenvolvimento, mais de cento e poucos bolsistas trabalhando conosco como um todo, gerando patente, gerando propriedade intelectual, trabalhando em conjunto academia, mais iniciativa privada, enfim.

33:24Yran Dias: Esse elemento é super importante, Se pegar as parcerias que a gente fez, o que ela gerou, se a gente pegar, por exemplo, o especialista de investimentos, assessoria de investimentos que eu comentei contigo, lá dentro tem otimização de portfólio que foi desenvolvido junto com o nosso time do CTI de quantum computing. A gente fez o lançamento da laranjinha mais ali, que é o produto da rede, que tem o terminal conversacional para facilitar com que o logista possa fazer uma venda só com uma mão, por exemplo. Foi também uma parceria com o ICTI, com tecnologias de áudio e uma iniciativa de pesquisa que a gente tem lá dentro.

34:03Yran Dias: A gente está falando de algumas patentes sendo geradas recentemente, de um artigo da Nature publicado há dois meses atrás sobre otimização de portfólio com o Quantum. Esse ciclo de pesquisa, seja ela acadêmica, qual for, para a criação de produto, ele se encurtou de uma forma absurda. E a IA fez com que essa velocidade desse processo fosse muito amplificada. modificada. Então, coisas que tipicamente levavam ciclos de dois, três, quatro meses ou até anos para amadurecer e virar uma tecnologia, estão acontecendo em ciclos de dois meses. Se eu pegar a própria assessoria de investimentos que eu comentei, além da tecnologia de quantum, tem uma tecnologia de factualidade que a gente desenvolveu junto com o Stanford para garantir que as informações que estão contidas lá são as mais factuais possíveis.

34:55Yran Dias: Então, é um paper de final do ano passado e está incorporado num produto que foi lançado há mais tempo que isso e já tem uma versão que incorpora isso. Então, esse diferencial competitivo e essa capacidade de conectar a pesquisa para virar produto é fundamental. O ICTI está aí, acho que, para isso e tem sido muito bem sucedido. Tem sido bem interessante nos dar contato com o capital humano, que está fazendo a pesquisa que incorpora e com a pesquisa de fronteira que vai incorporar os nossos produtos.

35:25Carlos Mazzei: A gente viu aqui que o Itaú tem isso no DNA. É uma coisa de anos. Eu imagino quem está assistindo vendo todas essas iniciativas e que às vezes não deu esses primeiros passos ainda. Como que fica essas instituições? Como que elas podem começar a adotar isso para não ficar tão para trás como você falou até no início desse papo? Tudo que o Cadu está comentando aqui é uma construção que se vá somando ao longo do tempo e tem o tema de cultura, tem o tema de investimento e criação de capacidades e talentos. Eu acho que algumas mensagens, eu acho que uma delas tem que começar e tem que começar rápido eu comentei que essa distância estratégica de quem consegue fazer criar esses ciclos, esses ecossistemas gera uma vantagem de competir muito grande, então acho que tem uma reflexão aqui interna para as instituições de se eles de fato já pararam para pensar nesse mundo novo o que ele pode implicar para a organização e essa é uma reflexão que tem que ser dado pelo comitê executivo e tem, em função dessa visão, tem que começar a agir e agir rápido, porque esse mundo mexe muito rápido.

36:35Carlos Mazzei: Acho que o Cadu comentou também, é um jogo de velocidade. Muitas vezes, talvez o número, o impacto, não vai estar tão claro em algumas dimensões. Mesmo assim, eu acho que esse é o momento que uma liderança faz a diferença. Você conseguir agir de tal norte, mesmo que tenha muitas variáveis ainda não controladas. Acho que é ali onde tem uma grande oportunidade da liderança dessas companhias para realmente aparecer cada vez mais e empurrar a organização nesse futuro. Então, acho que velocidade, entender muito bem a implicação disso para o seu negócio e começar a fazer. Porque também, de vez em quando, a gente participa de algumas discussões, mas está mudando tão rápido, será que é melhor eu esperar as coisas assentarem para eu entender muito bem onde eu devo entrar, onde eu não devo entrar?

37:27Carlos Mazzei: Talvez quando as coisas se assentarem, eu não sei nem se vai se assentar em algum momento, no sentido reduzido de velocidade, mas se fizer isso, talvez seja muito tarde, que a distância estratégica e o caminho já percorrido pelos líderes já vai ser tão grande que vai ser muito difícil você catear. Então acho que um pouco da mensagem aqui, das discussões que a gente tem tido nesse sentido. Vamos falar agora de lições e legados da AI. Começando por você, Cadu, ser engenheiro, e eu quero que você seja um engenheiro de obra pronta agora. Olhando para trás, o que você e o próprio Itaú teria feito de diferente?

38:06Carlos Mazzei: E que erros, por exemplo, que vocês cometeram nessa jornada, que olhando para hoje, olhando dois anos, um ano, vocês acham uma coisa tão óbvia, mas que de alguma maneira ajudou também nesse desenvolvimento, nessa criação de uma nova empresa com uma nova mentalidade. O que você pode trazer ali de problemas que vocês passaram durante essa jornada?

38:30Yran Dias: Eu acho que olhando em retrospectiva tem um pouco do que eu comentei aqui sobre esse novo modo de transformação. eu acho que ao longo das últimas transformações que a gente viveu eram transformações que a gente tinha um alvo mais claro uma referência mais clara de alguma forma tinham referências mais bem determinadas e isso faz com que a gente volte para o modo tradicional de operar e de alguma maneira tente estruturar tudo para efetivamente sair do lugar, vamos assim eu acho que uma das características dessa transformação é essa forma do aprendizado ser mais difuso e da jornada importar bastante então o aprendizado por vezes a gente se preocupava de partida com como eu torno isso mais eficiente como eu torno isso mais certeiro como eu garanto que eu vou reusar isso mais vezes e se desprender um pouco disso ajuda nesse momento.

39:36Yran Dias: Tem algum exemplo que você acha que ficou marcante na sua cabeça? Eu acho que o próprio exemplo do Inteligência Itaú, que foi um produto que a gente lançou lá no início, tinha uma preocupação de como que a gente garante que tudo que está sendo feito dessa forma seja concatenado e potencializado com reuso, por exemplo. Até se dar conta que depois o terceiro modelo esquece porque você tem que reconstruir tudo de novo. Isso no começo já era uma certa angústia, porque você fala, puxa, mas será que vai ser assim? Será que o tempo todo a gente vai ter que repensar, reimaginar? E de fato vai. A grande diferença é que o custo de fazer caiu muito.

40:15Yran Dias: A gente estava acostumado e para mim essa quebra desse mindset é importante. O fail fast faz ainda mais sentido. Faz mais sentido, porque antes o custo de se fazer era grande, então eu tinha que escolher muito bem exatamente o que eu vou fazer para ter a certeza e tudo mais. a partir do momento que experimentar é muito mais rápido se tornou muito mais rápido com a transformação digital, mas agora a gente está falando de ordens de magnitude mais rápido e mais barato esses modais esse modelo mental ele já não funciona, então resetar esse modelo mental ele levou o tempo, então não era incomum eu me deparar em reuniões que a gente falava alguma coisa e depois de seis meses você se dá conta que puxa, não é assim então esse reset mental é bastante importante.

41:01Yran Dias: Então, conseguir estabelecer que tudo bem isso acontecer e esse é o normal necessário para as coisas operarem, é importante. Muitas vezes a gente se deparava com situações de puxa, não dou conta, tem tanta coisa acontecendo ao mesmo tempo, como que eu fico ahead of the curve de tudo que está acontecendo em termos de conhecimento sendo gerado e tudo mais. Existe um elemento desconhecido que a gente não vai ter mais controle sobre ele. A velocidade da inovação é muito diferente do que era no passado. ter o domínio e conhecimento de tudo que o mercado está fazendo é para beira o impossível então querer controlar a situação para controlar a transformação beira o impossível então a forma de gerir isso muda muito então acho que o principal aprendizado se tivesse o entendimento desse modal de transformação de hoje a um ano dois anos atrás, acho que a gente teria sido ainda mais rápido, então acho que sempre tem esse sentimento que poderia ter acontecido de uma maneira ainda mais rápido do que está acontecendo.

41:59Carlos Mazzei: A Ira, pegando o que ele falou, então, que o Caldu comentou agora, para quem ainda está dando os primeiros passos, ainda há esperança. Sim, eu acho que ainda tem muita esperança, porque cada vez tem coisas novas surgindo e que permitem leapfrogs do leapfrog do leapfrog. E que dicas você dá aí para quem quer acelerar a partir de agora? Vários elementos que a gente falou aqui ao longo do caminho. O que a gente tem visto, primeiro ele parte de garantir que a liderança está liderando essa transformação e ela dá o peso e a importância necessária para o tamanho da mudança que vem por aí, o potencial que ela tem de disrupção e o potencial que ela tem de geração de valor.

42:37Carlos Mazzei: Eu acho que além disso, acho que é importante ter claro onde investir, ou seja, onde experimentar, onde focar. Eu acho que tem iniciativas como você habilitar o colaborador para começar a inovar e aprender. Acho que ela é importante, essa talvez vá para a organização inteira, mas talvez tenha algumas áreas onde você vai querer investir mais. O Chocador citou vários exemplos de coisas que o Itaú já colocou em mercado. A pergunta para as empresas é onde são esses domínios do negócio, onde tem mais potencial de geração de valor, dada a estratégia que o negócio tem. Isso fazer essas escolhas e aí nesses domínios conseguir de fato investir e reinventar de uma forma mais profunda, acho que é outra coisa, outro aspecto super importante trabalhar a camada de habilitadores é super importante porque parte do desafio que a gente falou um pouco atrás de escalar é se os habilitadores não estão bem resolvidos a escalada não vai acontecer ela vai acontecer do jeito ineficiente do jeito arriscado que pode talvez não gerar ali ou criar riscos e não gerar o impacto necessário alguns habilitadores-chave que são importantes, obviamente toda a parte de que arquitetura tecnológica você vai colocar, acho que o Cadu aqui conhece muito desse assunto, que arquitetura flexível, que você consiga de fato aproveitar as diferentes soluções de mercado, que as soluções também vão mudando, como é que você pluga e despluga, como é que você protege a propriedade intelectual do banco ou das empresas dentro dessas arquiteturas.

44:21Carlos Mazzei: Dados é um tema que talvez a gente não falou tanto aqui, mas é também um dos gargalos importantes quando você começa a escalar. Nem dados estruturados têm ainda. Sempre foi um desafio, uma dor grande de gestão de dados nas empresas. Além de dados estruturados, você trabalha com dados não estruturados também e a governança de dados não estruturados é ainda mais complexa. Enfim, talentos a gente falou bastante, mas essa é outra fundação que precisa, como a gente comentou, comunicar bem, criar o letramento básico e aí guiar o colaborador para as novas funções, para as novas tarefas. Modelo de trabalho, quando a gente reinventa um processo ponta a ponta, talvez o time que tem uma configuração, tamanho, essa configuração e tamanho, os rituais mudam de forma importante, quando você coloca a gente fazendo esses papéis.

45:17Carlos Mazzei: e junto a isso todo um processo de gestão de mudança dessa transformação é outro importante. Então acho que o fundamental de escala que a gente tem visto para ter sucesso, capturar valor, é realmente quando você tem um plano que consegue cumprir essas dimensões de uma maneira muito bem orquestrada. Para a gente finalizar, acho que também um ponto que a gente, não sei se passaram um pouco por cima, mas eu queria comentar um pouco mais, é sobre o impacto no cliente mesmo. Falando por mim, como usuário de aplicativos de banco e tudo mais, eu sinto que continuo usando da mesma maneira que eu uso nos últimos 5, 10 anos, porque, de alguma maneira, está fácil, eu já consigo utilizar, já é amigável.

46:00Carlos Mazzei: Vocês, por exemplo, quando lançaram várias ferramentas, que você até comentou aqui no início dessa conversa, mas quando você acha que isso vai ser completamente, vai transformar completamente a forma que o usuário interage com o próprio banco ou já está acontecendo e eu que sou atrasado

46:19Yran Dias: eu acho que tem uma questão da própria IA que em muitos aspectos ela deveria ser bem sucedida quando ela muitas vezes não é percebida e resolve a vida do cliente tem aquele aspecto da tecnologia que ela resolve por você mas não necessariamente você precisa saber que é uma IA ou ela está explicitamente dizendo que é uma IA Acho que o objetivo principal é reduzir fricção e proporcionar a facilidade de uso. Eu acho que ainda tem muita coisa a ser feita no elemento de experiência, acho que a gente está engatinhando ainda no elemento de experiência, a gente está se acostumando, se a gente pegar as pesquisas iniciais das pessoas usando o chat GPT, muitas vezes usavam como o Google, fazendo perguntas e tentando buscar respostas, ela tem muitas formas diferentes de ser usadas, então tem a própria cultura e o hábito de usar a tecnologia, de coisas que ela traz que é diferente.

47:07Yran Dias: A gente vê muitas vezes isso nas interações que a gente testa com clientes, você pega o assessor de investimentos, como ele interage. Fato curioso, é uma das coisas que a gente teve que colocar, muito interessante, entendendo a experiência do cliente, aquele carrossel de perguntas prontas. Porque muitas vezes se deparava o que você precisa, a pessoa não sabia nem direito que pergunta que eu faço. Então tem que ter aquele quebra-gelo para iniciar a conversa e fazer acontecer e trazer para o contexto. mas cada vez mais é sobre a IA estar embarcada e eu diria que ela terá sucesso se você notar que é mais fácil, que é mais simples que os produtos são mais acessíveis mas não necessariamente você fala, puxa, é IA eu acho que essa vai ser a mágica do jogo como embarcar de uma maneira fluida e que seja útil para o dia a dia e que te acessore verdadeiramente

47:55Carlos Mazzei: Construindo em cima que o Cadu comentou acho que deveria ter o cliente final de instituição financeira, deveria perceber algumas coisas. Acho que uma delas deveria ser muito mais personalizada essa interação. Acho que aí possibilita essa hiper personalização do banco conhecer mais um indivíduo, não só o segmento. Acho que isso deveria ser algo que vai ser percebido. Eu acho que maior apoio em tomadas de decisão também, seja de investimento, seja de uso de produto financeiro, que ela tem essa capacidade de educar mais também o cliente. A própria interface, eu acho que ela tende a evoluir, eventualmente ela vai ser mais conversacional.

48:40Carlos Mazzei: Então, eu acho que se você junta todos esses elementos, deveria ser um banco mais fluido, com menos fruição, que conhece mais o cliente e permite ele gerir melhor as suas finanças. Então, eu acho que isso deveria ter um impacto muito grande no cliente. Bom, gente, para a gente finalizar de fato, umas considerações finais de vocês sobre AI, mas eu vou, eu quero agora, a gente falou de engenheiro de obra pronta, agora eu quero um exercício de futurologia. Nem vamos dar tão longe, queria que vocês imaginassem como vai estar o setor financeiro, como vai estar AI nesse setor em 2030. Quer começar, Cadu?

49:14Yran Dias: 2030 eu acho já bastante longe, tá? Longe. Sendo bem sincero. Futurologia. No mundo de ar é bastante longe. Vou ser bem sincero e honesto, a gente não faz ideia de onde vai estar em 2030. a certeza que a gente busca é que a IA vai permitir o acesso das pessoas mais fácil e vai proporcionar esse bem-estar financeiro vai trazer essa inclusão essa personalização, a educação financeira que é um desafio para o país então o que a gente busca é tornar o ecossistema financeiro mais acessível para todos no geral, tá? Então se a gente conseguir fazer isso em um, dois anos maravilhoso 2030, acho que conseguiremos, mas de fato as coisas estão evoluindo muito rápido é super imprevisível o que está acontecendo as capacidades do modelo estão crescendo muito rápido então tem muita coisa, eu sou bastante otimista dito isso, eu sou bastante otimista com a tecnologia acho que ela sim vai proporcionar muita coisa boa, mas ainda muita coisa que a gente não tem capacidade de antever

50:18Carlos Mazzei: 100%, é muito difícil você desenhar um banco como ele vai ser em 2030, acho que a gente vê elementos, acho que a Dulce citou vários aqui, a gente falou muito experiência do cliente, eu acho que esse vai ser essa experiência que a gente estava desenhando aqui no futuro eu acho que custo de servir vai baixar a gente comentou aqui o potencial de escalabilidade, de inteligência de raciocínio, isso vai permitir um banco muito mais escalável, serviços mais escaláveis acho que tem uma cessa incerteza também de como é que você vai definir setor financeiro, acho que mais e mais as cadeias os setores eles vão começar a se misturar cada vez mais já estão se misturando já começou esse processo, talvez IA vai de novo criar outras conexões, outras experiências onde você vai ter oportunidade de colocar serviços financeiros embebidos aqui em experiências que talvez hoje você não tenha, como já começa a ver em algumas pesquisas que a gente faz durante uma interação com uma IA ou com chat qualquer, e tem vários aí no mercado, ele faz uma sugestão para o cliente, ele ajuda o cliente a resolver um problema e, ao mesmo momento, ele já oferece, você quer que eu execute essa transação para você.

51:38Carlos Mazzei: Então, essa discussão com a sua IA, eu acho que ela gera muita oportunidade, gera potencial de disruptura e é muito difícil prever como o usuário vai lidar com essa possibilidade, como as cadeias produtivas vão se alinhar em torno desse novo mecanismo de interação com o cliente. Então é muito difícil você desenhar, mas a gente já vê elementos aqui que provavelmente vão estar presentes nessa solução do banco em 2030. Bom, Irã, Cadu, a gente poderia ficar aqui mais umas duas, três horas conversando sobre isso tranquilamente, mas obrigado pela presença de vocês. Obrigado.

52:26Tchau.