Paisagem A Inteligência Artificial Generativa, uma tecnologia inovadora, está remodelando o cenário da inteligência artificial (IA) e suas aplicações. Ahsan Shah, Vice-dent Sênior de Análise de Dados e IA da Billtrust, destaca o papel fundamental dos grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT da OpenAI, nessa jornada transformadora. A fusão do processamento de linguagem natural (PLN) com as funcionalidades convencionais de IA está criando um novo paradigma, impactando particularmente o setor de pagamentos.
A ascensão da IA generativa em pagamentos
Ahsan Shah destaca o impacto significativo da IA generativa, enfatizando sua capacidade de escrever, comunicar e gerar conteúdo. Essa interface centrada no ser humano, que integra perfeitamente o PNL (Processamento de Linguagem Natural) e a IA convencional, está se mostrando complementar do ponto de vista tecnológico. Aplicações como detecção de fraudes, previsão, detecção de anomalias e recomendações já existem há anos, mas a IA generativa introduz uma nova dimensão ao compreender as multimodalidades da linguagem. Shah vê isso como um catalisador para a inovação no setor de pagamentos, trazendo eficiência, precisão e segurança às transações financeiras.
Da IA preditiva à IA generativa: uma abordagem complementar
Embora a IA, incluindo o aprendizado de máquina, seja parte integrante dos sistemas de back-end há anos, Shah alerta para os riscos de se precipitar nesse novo ecossistema sem a devida consideração. Ele destaca que os modelos de IA possuem conhecimento sobre o mundo, mas carecem de insights específicos para cada negócio. Abordar os parâmetros de segurança, a infraestrutura e as nuances da alimentação de dados para os modelos de linguagem torna-se crucial. A recomendação de Shah é focar inicialmente em problemas conhecidos e em soluções de fácil implementação. Resultados imediatos podem ser obtidos em suporte ao cliente, vendas, marketing e detecção de anomalias em pagamentos, otimizando processos e reduzindo a sobrecarga manual.
Construindo infraestrutura técnica para IA em pagamentos
Shah compara a onipresença das aplicações de IA a uma “nova eletricidade” que pode ser aproveitada universalmente. Apesar das amplas aplicações, ele prevê o surgimento de aplicações de IA específicas para cada domínio, otimizadas para casos de uso específicos no cenário de pagamentos. Notavelmente, ele enfatiza a importância da organização de dados e sugere uma abordagem deliberada para lidar com a fragmentação de dados, um problema que antecede a existência da IA. Shah prevê um futuro onde sistemas de IA específicos para cada domínio, particularmente em pagamentos, serão treinados com seus próprios dados. Essa mudança exige uma análise cuidadosa do compartilhamento de dados entre terceiros, especialmente porque os modelos fundamentais podem ser construídos apenas por grandes empresas como OpenAI, Anthropic e Google.
O futuro da IA nos pagamentos
Na visão de Shah, não tomar nenhuma atitude é a opção menos desejável, mas ele desaconselha abordagens precipitadas na adoção da IA. Reconhecendo o elemento conversacional da IA, ele prevê uma rápida adoção devido às significativas melhorias nos processos alcançadas por meio de interfaces de linguagem natural. O envio manual de formulários e a triagem de dados podem se tornar obsoletos em comparação com os ganhos substanciais de eficiência oferecidos pela IA, particularmente em pagamentos.
À medida que a IA generativa remodela o cenário de pagamentos, as empresas devem proceder com cautela, alinhando suas equipes para que se tornem proficientes em fornecer contexto aos modelos de IA. A abordagemmatic de Shah recomenda abordar primeiro os problemas conhecidos, construir confiança em sucessos comprovados e expandir gradualmente para fluxos de trabalho mais complexos. A perspectiva de agentes de IA se tornarem ecossistemas multiagentes está no horizonte, abrindo possibilidades para aplicações interdisciplinares e multifuncionais, com a devida consideração das salvaguardas necessárias.
