Para muitas grandes empresas, a inteligência artificial ainda vive em projetos paralelos. Pequenas equipes testam ferramentas, executam pilotos e apresentam resultados que lutam para se espalhar além de alguns departamentos. O Citi seguiu um caminho diferente, onde em vez de manter a IA limitada a especialistas, o banco passou os últimos dois anos a introduzir a tecnologia no trabalho diário da organização.
Esse esforço resultou numa força de trabalho interna de IA de cerca de 4.000 funcionários, provenientes de funções que vão desde tecnologia e operações até risco e suporte ao cliente. O número foi relatado pela primeira vez por Insider de negóciosque detalhou como o Citi construiu seus programas “AI Champions” e “AI Accelerators” para incentivar a participação e não o controle central.
A escala da integração é notável, uma vez que o Citi emprega cerca de 182.000 pessoas em todo o mundo, e mais de 70% delas utilizam agora de alguma forma ferramentas de IA aprovadas pela empresa, de acordo com o mesmo relatório. Esse nível de uso coloca o Citi à frente de muitos concorrentes que ainda restringem o acesso da IA a equipes técnicas ou laboratórios de inovação.
Dos pilotos centrais à adoção em nível de equipe
Em vez de começar com ferramentas, o Citi concentrou-se nas pessoas. O banco convidou funcionários a se voluntariarem como AI Champions, dando-lhes acesso a treinamento, recursos internos e versões iniciais de sistemas de IA aprovados. Os funcionários apoiaram então os colegas nas suas próprias equipas, agindo como pontos de contacto locais e não como formadores formais.
A abordagem reflete uma visão prática da adoção. Novas ferramentas muitas vezes falham não por falta de recursos, mas porque os funcionários não sabem quando ou como usá-las. Ao incorporar o suporte nas equipes, o Citi reduziu a lacuna entre a experimentação e o trabalho de rotina.
A formação desempenhou um papel central. Os funcionários poderiam ganhar distintivos internos concluindo cursos ou demonstrando como usaram a IA para melhorar suas próprias tarefas. Os crachás não traziam promoções ou aumentos salariais, mas ajudavam a criar visibilidade e credibilidade na organização. De acordo com Insider de negóciosesse modelo orientado por pares ajudou a IA a se espalhar mais rapidamente do que os mandatos de cima para baixo.
Uso diário, com guarda-corpos
A liderança do Citi enquadrou o esforço como uma resposta à escala e não à novidade. Com operações que abrangem serviços bancários de varejo, serviços de investimento, conformidade e suporte ao cliente, pequenos ganhos de eficiência podem ser acumulados rapidamente. Ferramentas de IA estão sendo usadas para resumir documentos, redigir notas internas, analisar conjuntos de dados e auxiliar no desenvolvimento de software. Nenhum desses usos é novo por si só, mas a diferença está na forma como são aplicados.
O foco nas tarefas diárias também molda a postura de risco do Citi. O banco limitou os funcionários a ferramentas aprovadas pela empresa, com barreiras sobre quais dados podem ser usados e como os resultados são tratados. Essa restrição atrasou algumas experiências, mas também deixou os gestores mais confortáveis em permitir um acesso mais amplo. Nas indústrias regulamentadas, a confiança é muitas vezes mais importante do que a velocidade.
O que a abordagem do Citi mostra sobre o dimensionamento da IA
A estrutura do programa do Citi sugere uma lição para outras grandes empresas. A adoção da IA não exige que todos os funcionários se tornem especialistas. Requer um número suficiente de pessoas para compreender as ferramentas o suficiente para aplicá-las com responsabilidade e explicá-las a outras pessoas. Ao treinar milhares de pessoas em vez de dezenas, o Citi reduziu a dependência de um pequeno grupo de especialistas.
Há também um sinal cultural em jogo. Incentivar a participação de funcionários de funções não técnicas envia uma mensagem de que a IA não é apenas para engenheiros ou cientistas de dados. Torna-se parte da forma como o trabalho é realizado, semelhante às planilhas ou softwares de apresentação nas décadas anteriores.
Essa mudança se alinha com tendências mais amplas do setor. Inquéritos realizados por empresas como a McKinsey mostraram que muitas empresas lutam para colocar projetos de IA em produção, muitas vezes citando lacunas de talentos e propriedade pouco clara. O modelo do Citi contorna algumas dessas questões ao distribuir a propriedade pelas equipes, ao mesmo tempo que mantém a governança centralizada.
Ainda assim, a abordagem não é ilimitada. A adoção liderada por pares depende de interesse sustentado e nem todas as equipes avançam no mesmo ritmo. Existe também o risco de as redes de apoio informais se tornarem desiguais, com alguns grupos a beneficiarem mais do que outros. O Citi tentou resolver isso alternando os Campeões e atualizando o conteúdo do treinamento à medida que as ferramentas mudavam.
O que se destaca é a disposição do banco em tratar a IA como infraestrutura e não como inovação. Em vez de perguntar se a IA poderia transformar o negócio, o Citi perguntou onde poderia eliminar o atrito do trabalho existente. Esse enquadramento torna o progresso mais fácil de medir e reduz a pressão para produzir resultados dramáticos.
A experiência também desafia a suposição comum de que a adoção da IA deve começar no topo. A liderança sênior do Citi apoiou o esforço, mas grande parte do impulso veio dos funcionários que ofereceram tempo para aprender e ensinar. Nas grandes organizações, essa energia ascendente pode ser difícil de gerar, mas muitas vezes determina se a nova tecnologia será mantida.
À medida que mais empresas passam da fase piloto para a produção, a experiência do Citi oferece um estudo de caso útil. Mostra que a escala não vem da compra de mais ferramentas, mas de ajudar as pessoas a se sentirem confiantes ao usar as que já possuem. Para as empresas que se perguntam por que o progresso da IA parece lento, a resposta pode estar menos nas apresentações estratégicas e mais na forma como o trabalho realmente é feito, uma equipe de cada vez.
(Foto de Declan Sun)
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