A Inteligência Artificial Generativa (IA-G) é uma força transformadora em diversos setores da economia, proporcionando ganhos significativos em produtividade e eficiência. O setor bancário não é exceção, e a Engenharia de Prompt desempenha um papel crucial na capacidade dos bancos de atenderem seus clientes de forma mais eficiente e eficaz.
De acordo com estimativas da McKinsey, as ferramentas de IA-G têm o potencial de criar um valor adicional equivalente a até 4,7% da receita anual da indústria bancária, o que se traduz em quase US$ 340 bilhões a mais por ano. A Engenharia de Prompt surge como uma ferramenta essencial para ajudar os bancos a capturar esse valor. Mas como exatamente isso acontece?
Um exemplo prático ilustra a potência da Engenharia de Prompt no setor bancário. Imagine que um grande banco corporativo deseja desenvolver suas próprias aplicações usando IA-G para aprimorar a produtividade de seus gerentes de relacionamento (RMs). Os RMs dedicam uma quantidade significativa de tempo à revisão de documentos extensos, como relatórios anuais e transcrições de conferências de resultados, a fim de se manterem atualizados sobre as prioridades dos clientes. O banco decide criar uma solução que acesse um modelo de IA-G de base por meio de uma Interface de Programação de Aplicativos (API), que é um código que permite que dois softwares se comuniquem entre si. Essa ferramenta analisa documentos e pode fornecer respostas sintetizadas rapidamente às perguntas feitas pelos RMs. Para garantir que os RMs recebam a resposta mais precisa possível, o banco os treina na Engenharia de Prompt. Naturalmente, o banco também deve estabelecer processos de verificação para as saídas do modelo, já que alguns modelos podem produzir informações incorretas que são erroneamente apresentadas como verdadeiras.
Este não é apenas um exemplo hipotético. Em setembro de 2023, o Morgan Stanley está planejando lançar um assistente de IA usando o GPT-4, com o objetivo de auxiliar dezenas de milhares de gerentes de patrimônio a encontrar e sintetizar rapidamente grandes volumes de dados da base de conhecimento interna da empresa. O modelo combina busca e criação de conteúdo, permitindo que os gerentes de patrimônio encontrem e adaptem informações para qualquer cliente a qualquer momento. Um banco europeu desenvolveu um especialista virtual baseado em IA-G em questões ambientais, sociais e de governança. O modelo responde a perguntas complexas com base em prompts, identifica a fonte de cada resposta e extrai informações de imagens e tabelas.
Esses exemplos reais e práticos demonstram como a Engenharia de Prompt pode desempenhar um papel crucial na otimização dos serviços prestados pelos bancos aos seus clientes. Ao permitir que as instituições financeiras acessem rapidamente informações precisas e relevantes, a IA-G, combinada com a Engenharia de Prompt, pode não apenas melhorar a eficiência operacional, mas também aprimorar a experiência do cliente, fortalecendo assim a posição competitiva dos bancos na economia atual. A era da IA-G está transformando a forma como as organizações atendem aos seus clientes, e o setor bancário está na vanguarda dessa revolução.
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Muzy Jorge, MSc.
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