Ao buscar uma atuação direcionada por dados, as áreas de tesouraria das empresas se defrontam com a dificuldade em encontrar fontes de informação de qualidade para embasar suas decisões. Na Microsoft, maior companhia do mundo em valor de mercado e pioneira no setor tecnológico, o desafio de colher os dados adequados ocupava 50% do tempo quando a área financeira passou a investir no aprendizado de máquinas, de acordo com Pablo Junco, diretor executivo de dados, análise e Inteligência Artificial (IA).
“Precisamos garantir que tenhamos uma única fonte de confiança. A partir daí conseguimos explorar os dados e, com governança, direcionar as informações corretas para o uso nas ferramentas”, disse em painel sobre o uso de IA em tesourarias corporativas promovido pelo Citi.
Junco ressalta que, com os dados adequados, é preciso ter flexibilidade na permissão de acesso às informações, para que as diversas áreas consigam extrair valor. Ele considera que o desafio para as tesourarias está em identificar quais processos podem ser tornados mais rápidos e baratos com IA.
Harrison Williams, líder de plataformas de dados, governança, IA e análises no Citi, comenta que o banco identifica insuficiência nos dados em 75% das geografias em que está. “Essas são lacunas que podem gerar ideias ruins ou, pior, ações ruins.” Ele também aponta que e um desafio lidar com o legado tecnológico, que nem sempre têm capacidade de operar com o volume de dados analisados e gerados pela IA.
Raj Seshadri, líder da área de pagamentos da Mastercard, aponta que a empresa dedica esforços de aprendizado de máquina para identificar anomalias no sistema, para detectar fraudes. Já a IA generativa, que é a geração de conteúdos em sistemas como o ChatGPT, está sendo usada para adaptar documentos. A partir do tratamento e da padronização dos dados, Seshadri enxerga que o passo estratégico mais importante é a integração de diferentes plataformas.
Ela cita que os dados podem vir dos sistemas como o faturamento, compras e recebimento. “O segredo é integrar tudo isso da maneira certa e, em seguida, aplicar a IA adequada à finalidade.”
Já Williams pondera que nem sempre é preciso ter uma “espingarda para matar uma mosca”. Isto é, existem ferramentas muito simples, até mesmo gratuitas, que podem trazer resultados satisfatórios para as empresas.
Com informações de Estadão Conteúdo (Aramis Merki II).
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