Produtividade aumentou até 60% e ciclo para criar softwares ficou até 10 vezes mais veloz

Como outras grandes empresas, a Serasa Experian se declara “AI First”, o que significa colocar a inteligência artificial no topo de suas prioridades. Mas essa profissão de fé se baseia em um evangelho diferente do que vem sendo seguido em outros lugares. Não se trata de adotar IA a qualquer custo. A diretriz é aplicá-la de forma pragmática para resolver problemas e obter resultados que possam ser medidos, a partir de dados igualmente aferíveis – como convém a uma companhia que se define como uma “datatech”.

“Não queremos alimentar o ‘hype’ em torno do assunto. A fase de experiências acabou. Entramos na era da IA de impacto”, afirma Olivier Devaux, CEO para América Latina do DataLab, laboratório de inovação, pesquisa e desenvolvimento da Serasa Experian. “A inteligência artificial não será a resposta para tudo, mas é parte da resposta para muitas coisas”, afirma o executivo belga.

A produtividade na Serasa Experian aumentou 19% entre os colaboradores que têm conhecimento médio da IA, chegando a 60% no caso dos que fazem uso cotidiano dessas ferramentas e demonstram maior habilidade em usá-las, revela a empresa ao Valor.

Um dos casos mais emblemáticos é a criação de softwares. O ciclo de desenvolvimento foi reduzido em até 90% com o uso da inteligência artificial – dez vezes mais rápido, dependendo do projeto.

Até agora, a Serasa Experian implementou mais de 300 agentes de IA para facilitar o trabalho das equipes. Os agentes funcionam de maneira semelhante a qualquer “chatbot”, ou assistente digital, mas vão muito além de responder perguntas, criar imagens ou produzir tabelas. Os programam analisam dados, tomam decisões e as executam, praticamente sem interferência humana. Outras 137 iniciativas foram mapeadas pela empresa, das quais 52 estão em andamento: 15% na fase de prova de conceito (teste prático em pequena escala) e 23% em produção.

A estratégia da Serasa Experian é estimular todos os funcionários a desenvolver seus próprios agentes de IA, mesmo aqueles que não saibam escrever uma única linha de código. Eles podem fazer isso pela plataforma Agent Hub, que oferece recursos de desenvolvimento em inteligência artificial e ensina a utilizá-los.

A empresa também definiu como meta formar 500 AI Champions e AI Builders – profissionais de várias áreas que atuarão como multiplicadores de conhecimento na organização – até o primeiro trimestre de 2027. Caberá a esse grupo ajudar os demais a incluírem IA em seu cotidiano. A primeira turma já entrou em treinamento.

Estimular a inovação de forma descentralizada exige uma governança robusta. Segundo Devaux, essa estrutura deve monitorar as ações em andamento e garantir que os agentes de IA respeitem os padrões de segurança digital e as leis de proteção de dados. “É preciso acelerar, mas também usar o freio quando necessário para o carro não sair da rota”, compara o executivo.

Pular etapas do processo pode ser perigoso. Nos últimos anos, o movimento de transformação digital tornou-se inevitável para a maioria das empresas, indicando não apenas a necessidade de adicionar tecnologia ao negócio, mas também de rever processos e mudar a cultura corporativa. Eventuais falhas na construção dessa base podem comprometer a adoção de instrumentos de IA, adverte o CEO do DataLab. “Quem não fez a transformação da maneira correta, tem agora uma dívida a saldar.”

A Serasa Experian adotou o Processo de Linguagem Natural (PLN) muito antes da chegada dos grandes modelos de linguagem de IA, a partir do fim de 2022, como ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity. É o PLN que permite a um sistema “entender” o que uma pessoa fala e responder como se fosse outro ser humano. A adoção prematura garantiu benefícios à companhia.

Há cinco anos, 90% dos atendimentos na Serasa Experian eram realizados por telefone. Hoje, 60% deles ocorrem em canais digitais como WhatsApp e chat. Além disso, cerca de 18% do volume total já é resolvido via autosserviço, com 80% dessas demandas sem qualquer interação humana. Como resultado, o volume de chamadas caiu 65% nos últimos três anos, mesmo com um crescimento de quase 20% da base de clientes.

A IA também tem ajudado a Serasa Experian a criar internamente os produtos de que precisa para responder às demandas de mercado mais recentes. À análise de risco de crédito – atividade tradicional da companhia – somaram-se nos últimos anos outros tipos de avaliação, como riscos de caráter jurídico, climático e reputacional, o que exige novas abordagens e ferramentas.

Uma das vantagens proporcionadas pela IA, cita Devaux, é sua capacidade de transformar dados não estruturados – como imagens, arquivos de som e vídeos – em estruturados, que podem ser incorporados aos próprios modelos da empresa. “No caso do ‘score’ reputacional, por exemplo, usamos IA para processar notícias. Há quatro anos, quando tentamos fazer isso automaticamente pela primeira vez, o modelo tinha dificuldade para entender se uma citação era positiva ou negativa. Agora, já faz isso bem.”

Apesar dos avanços proporcionados pela inteligência artificial, o componente humano continuará indispensável, afirma Devaux. A Serasa Experian lida com componentes determinísticos, que são inalteráveis, e probabilísticos, que se apoiam em modelos estatísticos e, por isso, são variáveis. Com a IA é possível reduzir significativamente essas variações para traçar projeções mais apuradas, mas o julgamento crítico permanecerá uma prerrogativa humana, afirma o executivo. “Vamos continuar a fazer certas coisas melhor que a IA.”

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