IA responde rápido. Mas isso basta para decidir melhor?

Conceder crédito, analisar indícios de fraude ou identificar consumidores com maior afinidade com uma oferta exige lidar com uma quantidade enorme de informações. A inteligência artificial acelerou esse trabalho e ampliou a capacidade de processamento das empresas. Mas velocidade, sozinha, não garante uma decisão melhor. 

A qualidade da resposta depende dos dados que alimentam os modelos, do contexto em que são analisados e dos critérios adotados. Em decisões que envolvem riscos financeiros, consumidores e oportunidades de negócio, processar informações rapidamente sem dados confiáveis ou sem saber como interpretá-los, amplia a chance de erro.  

Diante desse cenário, a Serasa Experian, maior datatech do Brasil, apresenta IA² como a combinação entre sua inteligência analítica e tecnologias avançadas de inteligência artificial. 

Essa trajetória começou bem antes da popularização das ferramentas que conversam com o usuário ou produzem textos e imagens. A empresa trabalha há anos com Machine Learning aplicado a seus modelos analíticos. E, mais recentemente, com a evolução dos grandes modelos de linguagem, conhecidos pela sigla LLMs, a companhia também ampliou os recursos tecnológicos disponíveis. 

Uma boa resposta começa pelos dados 

Uma análise de crédito ajuda a dimensionar esse desafio. É preciso reunir informações relevantes, avaliar os riscos envolvidos e estabelecer critérios para chegar a uma decisão. A IA acelera esse processo, mas é a qualidade dos dados que determina a eficiência da capacidade analítica. Afinal, informações pouco relevantes ou fora do contexto podem gerar resultados equivocados, com efeitos que ganham escala junto com eles. Na IA², a inteligência analítica ajuda a selecionar os dados, interpretar o contexto de cada situação, validar premissas, considerar riscos e buscar acurácia. Enquanto isso, a inteligência artificial potencializa a capacidade de processamento e permite fazer tudo isso com mais agilidade, e maior escala. 

A Serasa Experian reúne ainda uma base de dados exclusiva e diversa. É esse conjunto de elementos que transforma uma tecnologia capaz de gerar respostas em inteligência preparada para apoiar decisões de negócio. 

Da análise à decisão 

Crédito, marketing e prevenção a fraudes são setores com contextos e desafios diferentes. Entretanto, todas essas frentes de negócio possuem algo em comum:  situações que exigem analisar grandes volumes de informações para avaliar riscos ou identificar oportunidades.  

A IA² busca apoiar decisões mais confiáveis, ao potencializar a capacidade analítica da Serasa Experian com o uso da inteligência artificial.  Ao mesmo tempo, ajuda a transformar informação em ação com mais rapidez e permite aplicar essa inteligência a um volume maior de operações. 

Ganhar escala, nesse contexto, não significa abrir mão dos critérios necessários para cada decisão, mas levar a mesma capacidade de análise a mais situações e ampliar seu impacto nos negócios. 

IA também precisa de regras 

Uma resposta pode parecer convincente e, ainda assim, não deixar claro quais informações foram consideradas ou quais critérios orientaram o modelo. À medida que sistemas de inteligência artificial passam a apoiar tomadas de decisões, entender seus limites se torna ainda mais relevante. 

Na IA², a tecnologia é acompanhada por mecanismos de governança, supervisão humana e segurança, além de recursos que permitem explicar os resultados dos modelos e de medidas voltadas à mitigação de vieses. A inteligência artificial não elimina a possibilidade de riscos, erros ou distorções, nem transfere integralmente à máquina a responsabilidade por decisões críticas. 

Os cuidados começam na seleção dos dados e seguem pela interpretação do problema, pela validação das premissas e pelos controles adotados antes que o resultado seja incorporado a uma decisão.