A Avenue está revolucionando sua operação de engenharia com IA! Descubra como a inteligência artificial está sendo aplicada em 85% da engenharia para escalar a empresa e otimizar decisões tecnológicas.
Henri Conceição, cofundador e CTO da Avenue, compartilha insights valiosos sobre como a liderança estratégica molda a adoção de tecnologia e inteligência artificial. Ele explica a importância de traduzir o potencial técnico para a diretoria, garantindo que as decisões de investimento em IA estejam alinhadas com os objetivos da companhia e do mercado.
Acompanhe a discussão sobre o processo de decisão de investimento em IA na Avenue, desde a exploração de ferramentas como o ChatGPT até a escalada do uso e do orçamento. Saiba como a empresa busca métricas data-driven para avaliar o retorno e a produtividade gerada pela inteligência artificial.
Entenda como a IA impacta a experiência do cliente, tanto para o investidor institucional quanto para o cliente direto, e como a Avenue garante um alto nível de qualidade de serviço. Uma conversa imperdível sobre inovação, estratégia e o futuro da tecnologia financeira.
#RevolucaoIA #InteligenciaArtificial #Avenue #TecnologiaFinanceira
Henri Conceição, cofundador e CTO da Avenue, compartilha insights valiosos sobre como a liderança estratégica molda a adoção de tecnologia e inteligência artificial. Ele explica a importância de traduzir o potencial técnico para a diretoria, garantindo que as decisões de investimento em IA estejam alinhadas com os objetivos da companhia e do mercado.
Acompanhe a discussão sobre o processo de decisão de investimento em IA na Avenue, desde a exploração de ferramentas como o ChatGPT até a escalada do uso e do orçamento. Saiba como a empresa busca métricas data-driven para avaliar o retorno e a produtividade gerada pela inteligência artificial.
Entenda como a IA impacta a experiência do cliente, tanto para o investidor institucional quanto para o cliente direto, e como a Avenue garante um alto nível de qualidade de serviço. Uma conversa imperdível sobre inovação, estratégia e o futuro da tecnologia financeira.
#RevolucaoIA #InteligenciaArtificial #Avenue #TecnologiaFinanceira
Categoria
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NotíciasTranscrição
00:13Bem-vindo, bem-vinda a mais um Revolução IA.
00:15Eu sou Letícia Cardoso e hoje o meu convidado é Henri Conceição, cofundador e CTO da Avenue.
00:23Bem-vindo, Henri. Tudo bom?
00:24Tudo bom. Obrigado pelo convite.
00:26Henri, queria começar falando sobre a sua posição na empresa, porque você cofundou e tem esse olhar estratégico para a
00:35tecnologia.
00:36Como que estar na mesa de decisões desde o dia 1 ajuda, muda a forma com que a Avenue investe
00:45e olha para a tecnologia e inteligência artificial?
00:47É legal. Eu acho que isso traz para os dois lados.
00:52Eu acho que o meu papel como CTO na Avenue e em outras empresas que eu trabalhei, além de conduzir
00:59o time de tecnologia, mas olhando para essa parte do sócio ou da interface com executivos,
01:04o desafio é sempre como é que eu levo para a mesa com meus outros pares, outros sócios, os trade
01:12-offs e as dificuldades e as oportunidades que a gente tem no mundo de tecnologia.
01:17Eu acho que a primeira vez que eu empreendi foi quando eu tive esse baque, né?
01:22Que antes eu ficava mais, a minha carreira inicial foi como desenvolvedor de software, então eu achava que a missão
01:27ali da tecnologia era defender a tecnologia,
01:29então uma coisa mais fechadinha ali, sempre procurando ir para o lado mais correto, mais técnico.
01:35Quando você muda do lado do balcão, você percebe que nem tudo é tão preto no branco e que as
01:40decisões não são tão simples quando envolvem investimento, fluxo de caixa, oportunidades que a gente deixa na mesa.
01:47E aí o Lee gosta de falar sempre que cada escolha uma renúncia, né?
01:51Então, como é que a gente traz isso?
01:53Então, acho que parte do trabalho é como eu levo para o resto da diretoria, para os outros meus pares
02:01e sócios,
02:02o que a gente tem de oportunidade, quais são os desafios, o que acelerar, onde a gente ganha, onde a
02:11gente perde.
02:12E acho que com AI passa muito por isso, como foi nas outras momentos de evoluções tecnológicas ou de uma
02:20inflexão em alguma tecnologia que a gente estava usando.
02:23Então, a gente está vindo, esse tsunami vindo, então a gente constrói um baquinho, um transatlântico, a gente está correndo,
02:32vamos para cima, vamos em direção à onda.
02:34Então, o desafio, acho que é esse, como é que eu traduzo para quem não é técnico, qual que é
02:43o melhor caminho, onde a gente deveria estar e pegar o feedback deles também,
02:47o entendimento de que, juntando todo o contexto da companhia e do mercado e dos sócios, onde a gente deveria
02:56se posicionar e o que são as oportunidades que a gente tem que perseguir nesse momento.
02:59Você contou aí como você foi, quando você foi para o outro lado da mesa, para o cofundador, você percebeu
03:06quão difícil é tomar as decisões, escolher o que priorizar.
03:10Falando de como é uma empresa de investimento, não tem como a gente não falar sobre o investimento, como que
03:16é a decisão de investimento em inteligência artificial dentro da Avenue.
03:20Vocês têm um orçamento separado para isso e de quanto?
03:23A gente tem um budget, não exatamente separado para a AI, mas a gente controla isso junto com o budget
03:28de tecnologia, com as outras oportunidades que a gente tem de investimento no dia a dia.
03:34O processo, principalmente na parte de tecnologia, ele foi uma construção.
03:39Acho que desde a primeira vez, a gente no passado já, acho que falando de AI, a gente está falando
03:44especificamente de AI generativa.
03:47Então, quando ali começa a surgir chat EPT e começa a ficar óbvio para todo mundo o potencial que essas
03:53ferramentas vão ter para geração de código ou low-code,
03:59enfim, como isso vai ajudar a fechar esse gap de produtividade ou de simplificar o acesso a coding para pessoas
04:08não técnicas,
04:09a gente começa a explorar essas ferramentas no dia a dia da companhia e ao longo do tempo a gente
04:18vai escalando tanto o uso quanto o budget e entendendo como é que a gente consegue absorver o custo, o
04:25trade-off, quanto isso está custando pelo time.
04:30Acho que desde o começo a gente tentou fazer um approach o mais data-driven possível, entendendo o que está
04:37tendo de impacto, produtividade, o ROI, enfim, acho que ainda é difícil ter uma métrica super assertiva que crava se
04:46isso está tendo retorno ou não,
04:47então a gente vai tentando triangular todas essas variáveis, produtividade do vendedor, ritmo de entrega, qualidade, retrabalho, enfim,
04:55tentando pegar todas essas variáveis e colocando ali num dash, tentando achar onde a gente está avançando e onde a
05:04gente não está e com isso a gente vai escalando o uso,
05:08então acho que hoje a gente tem um orçamento que é dedicado a essas ferramentas, mas ao mesmo tempo a
05:16gente não tem uma meta de um teto,
05:18que o AI vai ter A, B, C, D, então é mais olhando, tipo, está trazendo resultado, onde a gente
05:24está ganhando, faz sentido a gente acelerar ou não,
05:27estamos jogando dinheiro fora aqui, como é que a gente cuida desse dinheiro e como é que a gente vai
05:35pilotando essa aplicação no dia a dia.
05:38Isso olhando muito para ferramentas de produtividade, por momentos voltadas ao time.
05:43Agora, quando a gente olha para a parte mais voltada para os nossos clientes, seja institucional ou o cliente direto,
05:51aí acho que vai dentro do custo de serviço e de outras variáveis que a gente já levava em consideração
05:56com o custo de cloud,
05:57como a gente vai pilotando essas ervas.
06:00Eu acho que aí vira uma questão de qual é o nível de qualidade de serviço, da experiência que a
06:05gente quer entregar para o cliente da Avenue.
06:07E antes da gente continuar o nosso papo, eu queria chamar a mensagem do nosso patrocinador.
06:13Eu sou o Felipe Jasky, CTO do Grupo Casas Bahia.
06:16Hoje, a inteligência artificial no grupo tem uma grande representatividade, tanto para a tomada de decisão,
06:23quanto para criar novas experiências para os nossos clientes, sendo ali o cerne da decisão em tempo real.
06:29Então, hoje a gente consegue conectar através de um canal super relevante, símbolo dessa transformação,
06:34o WhatsApp consegue conectar o cliente através de uma jornada super fluida e humanizada,
06:41seja através de texto, áudio ou até mesmo foto.
06:44O cliente pode tirar dúvidas dos produtos, formas de pagamento e realizar ali seus sonhos.
06:49Se ele não conseguir, através do canal assistido, a gente consegue direcionar ele para uma loja mais próxima
06:54para ter um atendimento humano real, ou seja, a gente conecta uma estratégia omnicanal
07:00num canal super relevante que traz eficiência e é onde o cliente está.
07:03Então, esses mais de 2 milhões de clientes que acessam essa plataforma e já usam no dia a dia
07:09são a prova de que unir inteligência artificial dados no atendimento humanizado
07:15nos permite gerar resultados concretos.
07:18E a gente vai alavancar isso cada vez mais no grupo, sendo símbolo da nossa transformação.
07:24Unir experiências reais com resultados reais.
07:28Voltamos com Revolução Iá e um recado.
07:31Se você ainda não está inscrito no nosso canal do YouTube,
07:34aproveite e se inscreva para mais conteúdo sobre finanças e inteligência artificial.
07:41Siga a gente também em outras redes sociais, como o Instagram, Nelfeed Brasil.
07:46Henrique, a gente estava falando sobre investimento.
07:48O número vocês abrem?
07:50Não, esse número estratégico a gente não abre para fora.
07:53E qual é a métrica para saber que vem dando resultado?
07:58E quando descontinuar uma ideia, um projeto de inteligência artificial?
08:05Acho que pegando, por exemplo, vamos pegar aqui o time de desenvolvimento,
08:09que acho que é um monte que a gente conseguiu ao longo do tempo ver essa evolução e ir afinando.
08:15A gente depois começa com o prompt solto, as ferramentas,
08:19aí no segundo momento a gente vai adotando o GitHub Copilot.
08:24Eu acho que um ponto positivo,
08:26eu acho que quando as ferramentas começaram mais capturadas,
08:28elas já traziam alguns dados de uso.
08:32Então, aí é juntando mesmo,
08:34quem está usando, quem não está usando, como está usando,
08:37tentando tirar um pouco desse insight mais qualitativo
08:40e não só quantitativo da utilização das ferramentas.
08:44E medindo produtividade, entrega,
08:48a gente está enxergando uma aceleração no que o time estava trabalhando,
08:53mas ao longo do processo,
08:54a gente viu logo de início que o pessoal de engenharia conseguiu
09:01adotar mais rápido, incorporar mais rápido no dia a dia,
09:04na rotina dele, essas ferramentas.
09:06Mas enquanto a produção de código em si acelerou,
09:09a gente começou a perceber que tinha gargalos
09:12tanto na parte de upstream, de produto, de design,
09:16e tinha um gargalo que tinha movido da escrita do código
09:20para revisão e validação, teste do código.
09:23Então, a gente vai também adotando.
09:25Então, bom, aqui não adianta acelerar mais
09:27se a gente não resolver esses gargalos
09:29que, de certa forma, viraram estruturais aí na ponta.
09:32Então, vamos tunando, vamos trabalhando,
09:35aparando essas arestas durante o processo
09:37para conseguir ter uma pisteira de ponta a ponta
09:41que a gente perceba essa eficiência,
09:44esse ganho aí no dia a dia,
09:46na produtividade, no ramp-up das pessoas.
09:48E aí, quando já vai para o cliente,
09:50acho que depende muito da aceitação dele,
09:53do NPS.
09:55Eu acho que a gente consegue ter
10:00uma medição ali do cliente
10:03e entender se a ferramenta está sendo usada,
10:07se está tendo uma boa adoção,
10:09se a resposta está sendo positiva,
10:12e entender se vale a pena continuar o desenvolvimento ou não.
10:16Pode ser com o processo de código diferente
10:17de qualquer feature, de qualquer produto, serviço.
10:20Eu acho que com o risco da...
10:22A gente sempre tentou drivar o time internamente também,
10:27que inteligência artificial,
10:28adotar ela não era o fim,
10:30ela tem que ser o meio.
10:30Então, a gente está fazendo isso,
10:32vai entregar uma melhor experiência para o cliente,
10:35a gente vai entregar mais plataforma
10:39com mais qualidade ou com mais velocidade,
10:42evitar cair na armadilha
10:44de o uso da inteligência artificial
10:46de uma ferramenta vira o objetivo em si,
10:49porque está na moda, porque é legal,
10:51porque está no hype e que vai...
10:53Acaba fazendo o AI washing, né?
10:54Exatamente.
10:55Tipo, porque, enfim,
10:57ou vira playground do pessoal
11:00ou para fazer nota, né?
11:02Então, a gente sempre se preocupou em ter
11:04um caso de uso sólido,
11:06tanto interno como o cliente,
11:08para que...
11:09Onde a aplicação da tecnologia
11:11vai fazer sentido, vai fazer diferença
11:13para entregar o que a gente está precisando entregar.
11:15Você fala um pouquinho sobre o time de engenharia,
11:17essa adoção pelo time de engenharia,
11:19né, de tecnologia,
11:20ela foi natural ou foi estratégica, né?
11:24Algo que veio top-down, né?
11:26Uma decisão ali do alto comando
11:29de que vamos implementar a partir de agora
11:31e tomaram decisões.
11:33Eu acho que ela começa nas duas pontas.
11:36Eu acho que quando a gente...
11:39Naturalmente, a gente teve pessoas do time
11:40mais heliodopter, mais antenados,
11:42que eles perceberam em conjunto
11:45a oportunidade ali,
11:47o quanto isso deixava eles mais produtivos
11:49e tirava algumas tarefas
11:50que eu considerava chatas,
11:52mais repetitivas.
11:54Mas aí eu acho que...
11:56Praticamente, bom,
11:57todo mundo que eu conheço
11:57passa aquele momento do susto,
11:59despertei para AI, né?
12:01Foi lá em um evento,
12:02foi algum momento,
12:03você toma aquele tapa na cara
12:05que fala,
12:05não, temos que correr,
12:07que aqui, tipo...
12:10Acho que não vai ser opcional.
12:12Pelo menos quando você está falando,
12:14acho que para a engenharia,
12:15para alguma coisa assim,
12:16acho que não é uma questão de si,
12:18é uma questão de quando.
12:21Então, e aí,
12:22quando a gente chega nesse momento,
12:23acho que foi meados de 24,
12:26que a gente fala,
12:27precisamos traçar uma estratégia mais...
12:31mais concreta,
12:32mais organizada,
12:34porque o nosso medo na época,
12:36principalmente,
12:36eu acho que assim,
12:37não era ganhar produtividade,
12:40acho que isso é todo o desejo,
12:43mas o peso estratégico,
12:46que eu acreditava,
12:47acredito ainda,
12:48é que é uma coisa
12:50que pode tirar do jogo.
12:52Hoje a gente está...
12:53Quem não usar, né?
12:54Quem não usar.
12:55Então, vamos supor,
12:55hoje como um time
12:56que está culturado,
12:58que está no processo
13:00de estar dentro do workflow,
13:02usa ferramenta,
13:03vai ter um ganho, sei lá,
13:04entre 10% e 50%,
13:0630% que seja de produtividade.
13:09Você já ficar 20%,
13:1130% atrás da concorrência
13:13é muito ruim.
13:14Então, em um ano,
13:16você provavelmente já...
13:17Em teoria,
13:17você já vai tomar uma volta deles
13:19nessa corrida.
13:21Mas, dada a evolução
13:23dos modelos,
13:24das ferramentas,
13:25então,
13:27o próximo salto
13:28é difícil de você conseguir
13:30prever no tempo
13:32quando ele vai acontecer.
13:34Ah, os modelos,
13:34eles vão se atualizando
13:37bimestralmente,
13:38trimestralmente,
13:39um pace super acelerado.
13:41E o salto deles
13:42não é incremental,
13:43às vezes o salto
13:43é exponencial.
13:45Então, imagina que agora
13:46a gente está conseguindo
13:48delegar 50% da tarefa,
13:50até um número arbitrário,
13:5150% a mais de produtividade.
13:54Isso é um exemplo?
13:55Não, é um exemplo aqui.
13:57Então, a gente vai ter...
13:58A gente está tendo 50%,
14:00uma empresa está tendo
14:0150% a mais de produtividade.
14:03Na troca de modelo,
14:04esse número pode saltar
14:05para 150.
14:06Imagina que se fosse um novo modelo,
14:08ele é revolucionário,
14:09ele resolve de vez
14:11a parte de engenharia,
14:13de software.
14:14Quem não tiver
14:15já com isso incorporado
14:17no dia a dia,
14:18não tiver com o time
14:20usando essas ferramentas,
14:22entendendo,
14:23tendo o mindset já,
14:25virado para esse novo modelo
14:29de trabalho,
14:30está fora do game.
14:31Porque até você conseguir
14:33trazer o time,
14:35adotar as ferramentas,
14:36achar seu jeito de trabalhar,
14:38conseguir adaptar a companhia,
14:41nessa diferença de velocidade,
14:45você já ficou para trás,
14:46vai ser muito difícil
14:47você conseguir fazer o catch-up.
14:50depois.
14:51Então, acho que isso
14:53foi o start ali
14:55para a gente,
14:55sim,
14:56aí já montar uma estratégia
14:57com top-down,
14:58com um olhar
14:59para quem está usando,
15:01quem não está usando,
15:02quem não está usando,
15:03entender os motivos,
15:04é uma dificuldade
15:05de aceitação,
15:07de migração,
15:08está preso no modelo antigo,
15:10ou está faltando um pouco
15:10de treinamento,
15:11a ideia é que a gente
15:12trouxesse sempre o time
15:13com a gente
15:14nessa transição,
15:15e a gente foi trabalhando
15:17esse caso a caso,
15:19a gente tinha um guidance geral
15:21e vendo quem estava
15:23o tiller,
15:23tanto do ponto positivo,
15:24entender o que é
15:25que as pessoas estavam fazendo,
15:26que elas adotaram,
15:27estavam tendo esses ganhos
15:28para replicar
15:29para o resto da equipe
15:31e quem estava ficando
15:32para trás,
15:32entender os motivos
15:34que a gente estava atrás.
15:35A gente teve casos
15:35de demissão de pessoas
15:37que não acredito
15:38nesse modelo,
15:40não concordo
15:41e a pessoa foi ser fotógrafa,
15:43eu acho que ele escolheu
15:44um das coisas que a AI
15:46vai disruptar,
15:47talvez foto não era
15:47a melhor opção
15:48para ele escolher
15:50para ficar...
15:52Abandonou completamente
15:53a tecnologia?
15:54Abandonou,
15:55ele não acreditava
15:56no modelo,
15:57não achava que esse era o caminho,
15:58não concordava
15:58com a direção,
16:00então a gente falou,
16:01olha,
16:01a gente está como companhia,
16:03estamos adotando
16:03essa linha
16:05e ele escolheu
16:06sair do mercado
16:08de tecnologia.
16:09E vocês têm
16:09uma equipe interna
16:10de desenvolvedores?
16:12O que vocês fazem
16:13dentro de casa
16:14e o que é feito
16:15através de parceiros?
16:18A gente tem
16:18um time de desenvolvedores
16:20e a gente tem
16:20em volta de 120 pessoas,
16:22mas isso é tudo
16:23no tamanho do nosso time
16:24de engenharia.
16:26Então,
16:27falando em particular,
16:28hoje a gente faz
16:29boa parte da...
16:30A gente faz parte
16:30da experiência
16:31da plataforma,
16:32a gente entende
16:32que o coro diferencial
16:35da Avenue
16:35sempre foi a nossa capacidade
16:36de conectar instituições,
16:39mercados,
16:39conseguir registrar
16:40essa empresa
16:41empresa para o cliente.
16:42Então,
16:43isso sempre foi
16:44o objetivo
16:45ali do nosso time.
16:48E dentro da companhia,
16:50a gente tem um time ali
16:51que é mais dedicado
16:52para um core de AI,
16:53para uma plataforma de AI,
16:55fazendo uma parte
16:55mais infraestrutural
16:56para esses times
16:58de engenharia
16:59ou times core users
17:01que a gente tem
17:02de usuários lá.
17:03A gente tem algumas áreas
17:04que hoje já são
17:07um aprocho
17:08mais ou menos
17:09descentralizado
17:10tanto para a parte de dados
17:11como para a parte AI
17:12onde os times
17:13dentro da área
17:14de tecnologia
17:15eles assumem
17:16a infraestrutura core,
17:18mas a gente
17:18dá uma...
17:19um sandbox,
17:21um espaço
17:22de customização
17:23ali para os times
17:24conseguirem
17:25experimentar
17:26e desenvolver
17:27ferramentas ali
17:28de uso mais restrito,
17:30mais interno,
17:31mas que eles tenham
17:32mais liberdade
17:32de trabalhar
17:33próximo deles ali.
17:35dado que eles
17:36estão mais próximos
17:37dos negócios
17:37e ficam menos presos
17:39às grandes prioridades
17:41estratégicas da companhia,
17:42então a gente consegue
17:43tentar equilibrar
17:44um espaço
17:45de dar mais autonomia
17:47para esse pessoal.
17:48Então a gente
17:49acaba tendo
17:49essa divisão interna
17:52lá e trabalhando
17:54eles nesse sentido.
17:54De provedores de serviço
17:56a gente trabalha
17:56muito próximo
17:57do Google,
17:58então acho que
17:59para o engine principal
18:01ali que vão ser usados
18:02as aplicações,
18:02a gente tem trabalhado
18:04bastante com eles
18:05na Vertex,
18:06enfim,
18:07todo o stack deles
18:08e quando a gente
18:09já está falando
18:10das ferramentas
18:11de produtividade,
18:12hoje o Cloud
18:14dominou o coração,
18:16a gente teve um momento
18:17de Cloud Lovers
18:18lá que tomou
18:19a empresa de
18:20eu senti
18:20esse movimento
18:21de assalto.
18:23A gente no início,
18:25logo que quando a gente
18:25quis fazer a primeira
18:26adoção de ferramentas
18:28de forma mais corporativa,
18:30a gente começou
18:30com o Copilot
18:31da Microsoft
18:32mas ele teve
18:34uma certa rejeição
18:35com a parte dos usuários,
18:36a interface dele
18:37não estava muito polida,
18:38você percebeu
18:39algumas diferenças grandes
18:40entre o que estava
18:41sendo oferecido ali
18:42e a OpenAI,
18:43então no segundo momento
18:44a gente pulou
18:46para o Gemini,
18:48então o Gemini já teve
18:49uma boa aceitação,
18:50ele teve uma boa atração,
18:52mas aí veio o Cloud
18:53e acho que principalmente
18:54o ferramental dele,
18:55as integrações
18:57com ferramentas,
18:57a facilidade que ele teve,
18:59ele dá um salto ali
19:00para o final do ano passado,
19:01começo desse ano
19:03para ali na integração,
19:04geração de documento,
19:05como ele dá o suporte
19:07acho que no trabalho
19:08no dia a dia,
19:09a facilidade para criar skills,
19:11então ali o Cloud
19:13levou o coraçãozinho
19:15do time
19:16e a gente foi
19:18ao longo do tempo
19:19também se adaptando,
19:20eu acho que quando a gente
19:21olha para o ponto de vista
19:22de governança
19:25e planejamento,
19:26esse acho que um dos maiores desafios
19:27que a gente tem
19:28é como é que a gente
19:31escolhe,
19:32libera ou restringe,
19:33porque ao mesmo tempo
19:36um approach
19:37mais conservador,
19:40a gente no limite
19:42está tirando a capacidade
19:43do time experimentar,
19:45testar novas ferramentas
19:46que podem trazer
19:47mais produtividade,
19:48capacidade de inovação
19:51e outros benefícios
19:53nessa linha,
19:53mas toda vez que
19:55essas mudanças
19:56a gente sempre precisa
19:57preocupar com
19:59proteção de dados,
20:01segurança,
20:02políticas,
20:03então a gente hoje
20:04também tem esse desafio
20:05de
20:07equilibrar os pratinhos
20:09num mercado
20:09que a cada seis meses
20:11você está tendo
20:12uma troca
20:13de
20:14ferramenta,
20:15de quem que está liderando
20:17e de quais são as perspectivas
20:18para o próximo ciclo,
20:19difícil planejar
20:20para o ano
20:23num cenário
20:24como a gente está hoje.
20:25Até porque
20:26o mercado financeiro
20:27é um setor
20:29com dados
20:30muito sensíveis,
20:31é a vida
20:33das pessoas,
20:33a confiança.
20:34Sim,
20:35sem dúvida,
20:36acho que sempre foi
20:37uma preocupação
20:38gigantesca da gente
20:39da parte de segurança,
20:40proteção a dados,
20:41privacidade
20:42e acho que esse
20:43rollout
20:43é a dificuldade
20:46de a gente entregar
20:47essas ferramentas
20:48e garantir
20:49que elas estão
20:50já
20:51com uma governança
20:53e que a gente
20:53tem uma monitoração,
20:54um controle
20:55para garantir
20:56que isso ocorra
20:57sem riscos
20:59de vazamentos
21:00ou coisas de parar
21:01na internet
21:02ou na mão
21:03de terceiros.
21:04Henry,
21:04dá para estimar
21:05qual é o percentual,
21:07a fatia dos códigos
21:09hoje gerados
21:10na Avenue
21:10que tem uma participação
21:12da inteligência artificial?
21:14Tem,
21:14a gente consegue,
21:15a gente,
21:17nossa medição
21:18diz que por volta
21:19de 80,
21:1985% de tudo
21:21que é gerado
21:21dentro do,
21:22da parte,
21:23pelo time de engenharia
21:24tem assistência
21:26de um,
21:28de uma,
21:29de AI,
21:29de um agente
21:30ou de um robô.
21:31Acho que varia um pouco
21:32o grau de,
21:35quanto mais agêntico
21:37ou não
21:37é o processo,
21:38mas a gente consegue
21:39hoje já está,
21:40rastrear
21:41que 80%
21:42do que está
21:44sendo produzido
21:45passa
21:45por agentes,
21:47passa por robôs,
21:49passa por essa infraestrutura
21:50para ser trabalhada.
21:51A gente falou muito
21:52sobre a parte
21:52da equipe interna,
21:54da equipe de engenharia,
21:55agora olhando um pouquinho
21:56para o cliente final,
21:58você já tem um agente
21:59específico
22:00para executar
22:01alguma tarefa
22:02para interagir
22:03com esse cliente?
22:04A gente hoje tem
22:05alguns agentes,
22:06a gente atua
22:08uma parte
22:08de revisão
22:09de documentos,
22:10alguns processos internos,
22:11a parte de,
22:12acho que
22:12do atendimento,
22:13a gente também
22:14está rodando
22:14uma estrutura
22:16bem sofisticada
22:18de agentes
22:19para atendimento,
22:20então eles interagem
22:22com o cliente
22:23também nessa linha.
22:25Quando a gente
22:25estava pensando,
22:26acho que
22:27na história da Avenue,
22:29a gente começa
22:29ali no início
22:30olhando muito
22:30para como é que a gente
22:32abre o mercado financeiro,
22:34expande a vida financeira
22:36do brasileiro
22:36para além do Brasil,
22:38mas era
22:38ali pensando
22:39muito em investimento,
22:40ações,
22:41ETFs,
22:41depois a gente percebe
22:42que tem uma oportunidade
22:43grande também
22:44para não só
22:45investimentos,
22:46mas como a vida financeira
22:48completa.
22:49E hoje,
22:50a gente olhando
22:51o que a concorrência
22:53entendeu também
22:54esse mercado,
22:55veio junto com a gente,
22:56então a gente olha
22:57hoje todos os
22:58grandes players
22:59têm a sua oferta
23:00de conta global,
23:02investimento internacional,
23:03coisa que há sete anos
23:05atrás era impensável,
23:06a gente ia falar
23:07que todo mundo,
23:07quando a gente falava,
23:08o pessoal falava
23:09que vocês estão malucos.
23:10Dinheiro fora
23:11era coisa de gente
23:12que estava fazendo
23:13coisa errada,
23:14era isso que vinha à mente.
23:16da Lama Jato,
23:18vocês estão indo
23:18para Miami
23:19e vocês estão
23:19indo fugidos,
23:20então tinha isso,
23:21quando a gente falava
23:23que ia fazer
23:23o câmbio instantâneo,
23:24a gente ouviu lá
23:25que vocês vão ser presos,
23:27tipo,
23:27bom,
23:27não fomos presos
23:29e acho que a indústria
23:31em mais ou menos velocidade
23:34entendeu o movimento
23:36e acho que o público também,
23:38o cliente deixou claro
23:39que o acesso direto
23:41é preferível
23:42a produtos
23:44com intermediação
23:45mais agressiva,
23:47vamos dizer assim,
23:49e esse acabou
23:50com a categoria,
23:51você criou, consolidou,
23:53mas a gente entende hoje
23:54que se você olhar
23:55o grau de penetração
23:56do brasileiro,
23:57o quanto o brasileiro
23:58se põe,
23:59diversifica a sua carteira
24:00para fora do país,
24:01tem o seu patrimônio
24:02educado,
24:03ainda é muito baixo
24:05em relação
24:05a qualquer referência
24:06que a gente tenha,
24:07Chile, Estados Unidos,
24:08enfim,
24:09acho que tem muito espaço
24:10para crescer
24:11e acho que até
24:12pela dinâmica
24:13hoje que a gente enxerga
24:14de como
24:15as relações
24:16de trabalho,
24:18educação,
24:18de vida das pessoas
24:19estão evoluindo,
24:23o Brasil
24:24ficou pequeno
24:24para o bolso
24:25do brasileiro,
24:26então a gente
24:27acho que
24:28sempre gosto
24:29desse exemplo,
24:30quando a gente
24:30olha para
24:32educação,
24:33eu lembro que
24:33eu fui conhecer,
24:34acho que a primeira
24:35pessoa que fez
24:35uma graduação
24:36fora do país
24:37completa,
24:38já trabalhava,
24:39já conhecia
24:39no mercado,
24:40era uma pessoa
24:41destacada,
24:42todo mundo
24:43no escritório
24:44sabia quem
24:44tinha estudado
24:46fora,
24:46hoje quando você
24:47conversando com
24:48pais de adolescente
24:49no médio,
24:50todo mundo
24:51tem em alguma medida
24:51um plano
24:52de que olha,
24:53eu quero que meu filho
24:54já siga essa linha
24:55porque eu quero dar
24:55a possibilidade
24:56para ele
24:56poder fazer toda
24:58a graduação dele
24:59fora do país,
24:59seja nos Estados Unidos,
25:01na Europa,
25:02então acho que tem
25:02esse shift grande
25:04do jeito que
25:06hoje o brasileiro
25:07de classe média,
25:09média alta
25:09e alta renda,
25:11ele entende
25:12que o Brasil
25:14ele quer dar
25:14essa opcionalidade
25:16da família
25:17poder ter uma vida
25:18global,
25:19uma vida que se expanda
25:20no mundo,
25:20e a gente vai vendo
25:21a relação de trabalho,
25:22o quanto de gente
25:23hoje trabalha
25:24para fora,
25:24recebe de fora,
25:25então acho que
25:26essas fronteiras
25:28estão ficando
25:28cada vez mais
25:30cinzas
25:31e a gente
25:32entende que
25:33esse movimento
25:34tende a acelerar
25:35e como é que
25:38a gente entende
25:39que a vida
25:40do brasileiro
25:42e qual é o nosso papel
25:42nisso,
25:43que vai apoiar
25:45essa expansão
25:45de vida,
25:47só que ela é simples,
25:48ela passa por
25:49novos modelos
25:50tributários,
25:52fronteiras,
25:53novas regras
25:54de investimento
25:55ou de bancárias
25:56e aí onde a gente
25:57acha que a AI
25:58tem um super papel
25:59que vai ajudar
26:00a gente a dar escala
26:01porque a gente
26:01já tem de gente
26:03e a gente tem de time
26:04tanto dentro
26:04como fora da Évron
26:05nesse ecossistema
26:06financeiro brasileiro
26:07conseguir dar suporte
26:10para ele
26:10conseguir tomar
26:12o mundo
26:12daqui do Brasil,
26:14a gente não
26:15sair daqui
26:16e ser atendido
26:18por um player
26:19estrangeiro
26:20e sim
26:20que a instituição
26:23brasileira
26:23consiga se expandir
26:24do Brasil
26:25para o mundo.
26:26Quando você fala
26:27força de trabalho
26:28exponencial,
26:29você pensa em
26:29fazer mais
26:31com a mesma
26:31quantidade de pessoas,
26:32atender uma gama
26:33de clientes
26:34muito maior
26:34ou oferecer mais
26:36oportunidades
26:37de investimento
26:38ou já pensou
26:40você e o
26:42board
26:43sobre redução
26:45de time?
26:46É fazer mais
26:48com o que a gente
26:49tem de time
26:49e com o que a gente
26:50tem instalados.
26:51Eu acho que até
26:52engraçado,
26:54essa semana
26:54saiu um
26:56artigo
26:57no
26:58Wall Street Journal
26:59que
27:00ou no Washington Post
27:01agora não vou lembrar
27:02qual dos dois
27:04que falava
27:04que as empresas
27:05estão começando
27:06a recontratar
27:07que elas saíram
27:08daquele mundo
27:08de redução
27:09e isso
27:11era uma coisa
27:12que a gente
27:12também falava
27:13para o time
27:13quando surgiu
27:14a gente começou
27:15a fazer esse push
27:16internamente
27:17sobre usar
27:18mais ferramentas
27:19e pergunta
27:19ah, mas a gente
27:20vai ser substituído
27:22por inteligência artificial?
27:24Eu falei
27:25olha,
27:26a gente nunca
27:27faltou ideia
27:28dentro da companhia
27:29se eu dobrar
27:30a capacidade
27:31da gente
27:31entregar a plataforma
27:32eu tenho certeza
27:34que um mês
27:34vocês vão estar
27:35topados de trabalho
27:36então fiquem tranquilos
27:38que acho que
27:38a gente
27:39a nossa necessidade
27:41ela
27:42por muito tempo
27:44ainda vai ser maior
27:45que a nossa capacidade
27:46de entregar
27:47eu acho que o mesmo
27:48acontece no mercado
27:49eu acho que
27:51nessa corrida
27:52como eu falei
27:52no início
27:53quando você consegue
27:54entregar mais
27:55vão aparecer
27:56mais oportunidades
27:57e essas oportunidades
27:59vão trazer
27:59mais pessoas
28:01mais necessidades
28:02e a gente vai
28:02escalando
28:03vai crescendo
28:04e acho que não
28:05reduzindo
28:06do ponto de vista
28:07de redução
28:07você teria que chegar
28:08numa ideia
28:09do tipo
28:10mission accomplished
28:11eu já tenho
28:12aqui a base
28:13já tenho tudo
28:13que eu precisava
28:14ter para tocar
28:15a minha empresa
28:16o meu negócio
28:17eu só preciso manter
28:18então para manter
28:18o mesmo
28:19aí eu posso usar
28:20AI para fazer
28:21um desinvestimento
28:22desescalar
28:23meu time
28:24ou você tem
28:24alguma coisa
28:25que foi
28:26um momento ali
28:27que você teve
28:27que ser muito ineficiente
28:30no ponto
28:30de execução
28:32para conseguir
28:33dar uma super enxugada
28:35com pessoas
28:35então acho que aqui
28:36a ideia
28:37voltando à sua pergunta
28:38é escala mesmo
28:40como é que a gente
28:40consegue atender
28:41mais e melhor
28:42as pessoas
28:45com o que a gente
28:46tem
28:46de inteligência
28:49de time
28:50de pessoas
28:51treinadas
28:51no mercado
28:53acho que
28:53o nosso objetivo
28:54é como é que a gente
28:55dá assessoria
28:56para 100%
28:57dos nossos
28:59clientes
28:59eu acho que
29:00isso vai ser
29:01uma combinação
29:01de mão híbrido
29:02acho que o humano
29:04vai ter
29:06sempre o seu papel
29:08ali
29:08monitorando
29:09observando
29:10pegando
29:11alguma coisa ali
29:12que aí
29:12deixa passar
29:13mas acho que aí
29:14consegue dar escala
29:15consegue dar
29:16prontidão
29:17nessa situação
29:18acho que a combinação
29:20dos dois
29:20é onde a gente
29:21enxerga
29:22que esse
29:23onde entra
29:24o exponencial
29:25aí nessa história
29:26desse workforce
29:26e o perfil
29:28do profissional
29:28mudou?
29:30eu não diria
29:31que mudou
29:32exatamente
29:33mas eu acho
29:34que ele vai
29:35ser exigido
29:36algumas coisas
29:38que hoje
29:39principalmente
29:40quem não está
29:41na área
29:41de tecnologia
29:42ou que
29:42era mais distante
29:43da tecnologia
29:44ele vai passar
29:45a ser exigido
29:46um pouco mais
29:46de uma construção
29:47de um raciocínio
29:48lógico
29:49uma capacidade
29:49de
29:52transformar
29:52problemas
29:53e instruções
29:54em língua natural
29:55para um chat
29:57para a gente
29:57para um computador
29:58acho que não é
29:59diferente da história
30:00da programação
30:00a gente sempre
30:01quando começou
30:01lá com uma
30:02assembly
30:02que era
30:03muito
30:04específico
30:05de máquina
30:05ao longo do tempo
30:06essas linguagens
30:07elas vão
30:08subindo de nível
30:10ficando mais
30:11simples
30:12de serem
30:13entendidas
30:14mais próximas
30:14da linguagem
30:15natural
30:15eu acho que
30:16AI é mais um passo
30:18dentro dessa linha
30:19então para você
30:19conseguir utilizar
30:20as ferramentas
30:21as pessoas
30:22vão ter que
30:23entender um novo
30:25jeito talvez
30:25de interagir
30:26com o computador
30:27como pedir as coisas
30:29para um computador
30:30diferente do que elas
30:30pediam
30:31no passado
30:32mais
30:33recente
30:34é uma mudança
30:35de perfil
30:35acho que não
30:37capacidade analítica
30:38continua instalada
30:40ali
30:40mas acho que
30:41um retreinamento
30:43um treinamento
30:44das pessoas
30:45de como
30:45usar essas novas
30:47essas novas
30:47ferramentas
30:48com a ascensão
30:49da AI
30:50é muito
30:51também com
30:52a AI
30:53conversacional
30:54a gente tem
30:56ouvido conversas
30:57sobre o fim
30:58dos aplicativos
30:59você acha
31:00que o aplicativo
31:01financeiro
31:02o aplicativo
31:03de vocês
31:03vai acabar
31:05e a interação
31:05com os clientes
31:06vai ser de outra forma
31:07essa é a pergunta
31:09acho que todo mundo
31:10já faz
31:11essa é a pergunta
31:12que sempre que eu
31:13vou em eventos
31:14tenho contato
31:14com pessoas
31:15de parceiros
31:16eu sempre faço
31:17essa pergunta
31:18também
31:19e a resposta
31:20ela é sempre variada
31:21acho que depende
31:22sempre do
31:22ponto de vista
31:24do contexto
31:26eu acho que
31:27a gente
31:28hoje
31:29eu consigo
31:30enxergar
31:31que a gente
31:31vai para um modelo
31:32híbrido
31:32eu acho
31:33que
31:34os assistentes
31:35os chats
31:35eles vão
31:36cada vez
31:37ter um papel
31:37maior
31:38na vida
31:38das pessoas
31:39mas eu tenho
31:41dificuldade
31:41de enxergar
31:42que no futuro
31:43próximo
31:43eles vão
31:44substituir
31:45100%
31:46das interações
31:46das pessoas
31:47com outros
31:48ecossistemas
31:49com outros
31:49aplicativos
31:50para ficar
31:51totalmente
31:53concentrados
31:55num chat
31:57esse ano
31:58a
31:59emweb
32:00que sempre
32:01lança
32:01o relatório
32:01a gente
32:01mudou
32:02a fórmula
32:03que ela
32:04acompanhava
32:04essas
32:05tecnologias
32:06ela está
32:07chamando de
32:07convergências
32:08agora
32:08e ela traz
32:10ali
32:10uma das
32:10convergências
32:10que
32:12para mim
32:12foi
32:14muito legal
32:15foi bem
32:15impactante
32:16que ela fala
32:16do emotional
32:17outsourcing
32:18que hoje
32:19que hoje
32:20tem
32:20tem
32:21uns percentuais
32:21de quantas
32:22pessoas
32:22nos Estados Unidos
32:23já usam
32:24chat
32:24como confidente
32:25já se
32:26fazem terapia
32:27nessas
32:28ferramentas
32:28surgimentos
32:29de amigos
32:30virtuais
32:31então toda
32:32essa
32:32dinâmica
32:33mas acho
32:34que o ponto
32:34relevante
32:35para a indústria
32:36ali é que
32:37está se criando
32:38uma geração
32:40que o
32:40a pessoa
32:41que ela mais
32:42confia no mundo
32:43são os chats
32:44são
32:46os aplicativos
32:47e
32:47no futuro
32:49de alguém
32:49criado nesse
32:50contexto
32:51como é que vai ser
32:51a relação dela
32:52com pessoas
32:52com instituições
32:54então para mim
32:55essa
32:55talvez seja a questão
32:56até mais
32:57da facilidade
32:58da interface
32:58como essas relações
33:00vão evoluir
33:01ao longo do tempo
33:01e
33:02como elas vão
33:04dominar ou não
33:05o play das pessoas
33:07se alguém
33:07hoje
33:08eu acho que
33:08o principal ponto
33:10de confiança
33:11na relação financeira
33:12é humano
33:13então vai ser
33:14o planejador
33:15o assessor
33:16o gerente
33:17eu acho que
33:17essa pessoa
33:19hoje
33:19ela tem
33:20o trust
33:21junto com a marca
33:22junto com a instituição
33:23ela carrega o trust
33:25das pessoas
33:26para mim
33:27essa
33:27a pergunta
33:28do mercado financeiro
33:28a gente vai continuar
33:29tendo esse trust
33:31aí ou ele vai migrar
33:32para outro
33:33eu acho que vai continuar
33:34nas pessoas
33:35e as pessoas vão ter
33:36a escala
33:37mas
33:37tem essa
33:39tem essa outra onda
33:40vindo do outro lado
33:41que a gente vai descobrir
33:42aí nos próximos anos
33:43como é que isso vai ser
33:45vai se acomodar
33:46acho que essa
33:47grande
33:49parte interessante
33:50mas ao mesmo tempo
33:52complicada
33:53desse movimento
33:54que a gente está passando
33:55que
33:56são muitas opções
33:57as coisas mudando rápido
33:58e fica difícil
33:59de fazer uma
34:01futurologia aqui
34:02e cravar
34:02qual que é o
34:04o nosso destino
34:05para daqui a dois anos
34:06que seja
34:06a confiança
34:08é realmente
34:09o principal elo
34:11entre o assessor
34:12de investimentos
34:13e o investidor
34:14hoje o assessor
34:15de investimentos
34:16da Avenue
34:16já utiliza
34:18algum tipo
34:19de agente
34:20para auxiliar
34:20o seu trabalho
34:21sim
34:22a gente tem
34:22ferramentas internas
34:23que dão esse suporte
34:25para o time
34:25tentando ali
34:26dar mais contexto
34:27para ele
34:27de quem que é a pessoa
34:28de com o que ele está falando
34:30como ele pode ajudar
34:32aquele
34:32aquele cliente ali
34:33então a gente
34:35voltando
34:36aquela
34:36nossa ideia
34:37de que
34:38ele continua sendo
34:40o astro
34:41o principal
34:42ali
34:42o que a gente quer
34:43é que ele consiga
34:45ter mais capacidade
34:47sem perder a qualidade
34:48para atender
34:49o maior número
34:50de clientes possíveis
34:51mas ainda mantendo ali
34:52aquela relação
34:54com as pessoas
34:55e quantos clientes
34:56um profissional
34:57que usa
34:58inteligência artificial
34:59é capaz
35:00de atender
35:01versus
35:02o que não usa
35:03esse cai nos números
35:04estratégicos
35:04que eu não posso divulgar
35:05mas a gente tem
35:06essa métrica
35:06de account load
35:07que consegue
35:08já hoje ver
35:09uma diferença
35:11sensível
35:12de quando a gente
35:13consegue
35:13melhorar
35:15o ferramental
35:15não só
35:16na escala
35:18mas no NPS
35:19na qualidade
35:19desse
35:22atendimento
35:23porque a gente
35:23consegue
35:24com essas ferramentas
35:25a gente consegue
35:25olhar tanto
35:28no que a gente
35:28está entregando
35:29de contexto
35:30que a gente está
35:30entregando
35:31ferramenta
35:31como na parte
35:32de monitoração
35:33entender
35:34onde tem
35:35oportunidades
35:36de treinamento
35:37de refinamento
35:38no processo
35:39e na
35:40educacional
35:41do treinamento
35:42do nosso time
35:43Agora
35:43quando a gente
35:44fala sobre assessores
35:45utilizando
35:46inteligência artificial
35:47vou fazer uma
35:48provocação
35:49uma reflexão
35:50aqui
35:50você acha que
35:52o modelo
35:53de remuneração
35:54precisa mudar
35:55dos assessores
35:57com esse uso
35:58da IA?
35:59Eu acho que o mercado
36:01hoje passa
36:02por essa discussão
36:03do fee base
36:03do subscription base
36:05de como é que ele está
36:06se
36:07se reposicionando
36:09ou
36:09é uma
36:11decisão
36:12que acho que passa
36:13tanto pelo modelo
36:14de remuneração
36:15mas acho que
36:15é para o
36:16cliente
36:17entender
36:19onde está
36:20o valor
36:21para ele
36:21que tipo
36:21de atendimento
36:22ele quer
36:23que não existe
36:23freelancer
36:24entendeu
36:24então se ele
36:25está
36:26se não tem
36:27ninguém cobrando
36:28dele em algum lugar
36:29esse
36:30essa pessoa
36:31está sendo
36:31remunerada
36:32pelo
36:33pelo serviço
36:34dela
36:34e
36:35entender
36:36onde
36:37estão os
36:38incentivos
36:38dentro
36:39dessa
36:41dessa relação
36:42eu acho que
36:43o uso
36:43mais uso
36:44menos o
36:44diferente
36:45deveria
36:46interferir
36:47no preço
36:48só se mudasse
36:49a qualidade
36:50entendeu
36:51então acho
36:51que a pessoa
36:52do mesmo jeito
36:53que a gente
36:54está usando
36:55ferramentas
36:55mais escala
36:57mas acho
36:57que esse
36:58atendimento
36:59está ficando
37:00melhor
37:01do que estava
37:02antes
37:02acho que aí
37:03é um benefício
37:05da tecnologia
37:06e a relação
37:07vai se
37:08construindo
37:09em cima
37:09disso
37:09da percepção
37:11de valor
37:11que o cliente
37:12está enxergando
37:12naquela relação
37:13então não
37:14isso não significa
37:16que a IA
37:16está fazendo
37:17o trabalho
37:17do assessor
37:18eu acredito
37:19que não
37:19acho que a IA
37:20ela
37:21se eu acho
37:22que aí vai
37:23depender muito
37:24do caso
37:24do assessor
37:25você acha
37:25que se o assessor
37:26for facilmente
37:28substituído
37:28pelo
37:28pelo MyA
37:29e hoje
37:30talvez o assessor
37:31estava fazendo
37:32um trabalho
37:34ali
37:34que não tinha
37:35tanto valor
37:36para o cliente
37:37que ele conseguiu
37:38automatizar
37:38mas acho que
37:39um bom assessor
37:40hoje consegue
37:42provar seu valor
37:42e AI
37:43vai ajudar ele
37:44a ficar ainda melhor
37:45nessa relação
37:46de trabalho
37:47nessa relação
37:48comercial
37:48que ele tem
37:49com seus clientes
37:50e a Avner
37:51olha muito
37:51para fora
37:52ajudando os brasileiros
37:53a investir
37:54fora do país
37:55a diversificar
37:56suas aplicações
37:57se dolarizarem
37:59quando a gente
38:00olha para fora
38:00também no quesito
38:01de inteligência artificial
38:03a gente tem
38:03duas grandes potências
38:05Estados Unidos
38:06e China
38:06o que você observa
38:09das instituições
38:10financeiras
38:11lá de fora
38:12que é interessante
38:14trazer para o Brasil
38:15e como que você vê
38:17essa corrida
38:18pela IA
38:18entre bancos
38:20e instituições
38:20financeiras
38:21aqui no país
38:24uma pergunta bem ampla
38:25eu acho que a gente tem
38:28entre China
38:29e Estados Unidos
38:30eu acho que
38:30são quase duas
38:31escolas diferentes
38:33ali
38:33acho que Estados Unidos
38:34para esse
38:35modelo
38:36mais
38:37modelos
38:39mais generalistas
38:40a China vai
38:41para um lugar
38:41mais aplicado
38:42acho que até
38:42pela capacidade
38:45de hardware
38:45instalada
38:46de um lado
38:46para o outro
38:47eles se adaptaram
38:49ao que eles
38:49poderiam fazer
38:50e o uso estratégico
38:52desses recursos
38:53que eles tinham
38:54então a China
38:55acaba indo
38:55para alguma coisa
38:56mais focada
38:57com o modelo
38:58open source
38:58e os Estados Unidos
39:00tem essa maior
39:01centralização
39:04olhando para as instituições
39:05financeiras
39:06eu acho que a gente
39:07ainda está
39:08numa fase
39:09de discovery
39:10a gente vê
39:12iniciativas
39:13de agentes virtuais
39:14de uso interno
39:15a parte de fraude
39:16compliance
39:17então acho que tem
39:18casos de uso
39:19experimentos
39:20que tem muito sucesso
39:21outros que a gente
39:21percebe que
39:23ficou muito legal
39:24mas
39:26está gerando valor
39:28teve
39:28teve impacto
39:29que o cliente ficou
39:30ficou bacana
39:31para fazer um press release
39:32e posicionar bem
39:34o banco
39:35para o acionista dele
39:36para falar
39:37que eles não estão
39:37ficando
39:38ficando para trás
39:39eu acho que são
39:40essas
39:40tem esse tipo de reflexão
39:42eu acho que para mim
39:43o mais até que
39:46das grandes instituições
39:48onde está a fonte
39:49de inspiração
39:50são nos AI natives
39:52principalmente
39:54pegando o caso
39:55da Avenue
39:57pelo a gente ter sido
39:58nascido ali em 2018
39:59então a gente já
40:00não é um nativo digital
40:01já é um nativo de cloud
40:02então acho que
40:03como companhia
40:04a gente conseguiu
40:04já nasceu
40:05bem posicionada nisso
40:07eu acho que
40:07AI é a primeira
40:09grande transição
40:10tecnológica
40:11que a gente está
40:12fazendo
40:12então acho que
40:13quando a gente olha
40:14para a AI natives
40:14a gente percebe
40:17que a estrutura
40:19da empresa
40:19está mudando
40:20dado que hoje
40:22você consegue ter
40:23agentes
40:24ou uma facilidade
40:25maior na
40:26comunicação
40:27na estruturação
40:28da informação
40:29então acho que
40:30essa inspiração
40:32que vem de fora
40:33para a gente
40:33tem sido muito mais
40:34impactante
40:34em pensar
40:35se hoje
40:37a nossa estrutura
40:39corporativa
40:40a gente está
40:42indo na direção
40:43certa
40:43ela vai ser
40:44adequada
40:44e competitiva
40:45para quando
40:46esses players
40:47que já estão
40:48nascendo
40:49nesse contexto
40:51nesse mundo
40:52eles tiverem
40:52mais tamanho
40:53a gente não
40:54está
40:56numa era
40:57atrás
40:58dessa turma
40:59E se a Avenue
41:00fosse nascer
41:01hoje
41:02já em meio
41:03à ebulição
41:04da inteligência
41:05artificial
41:06o que você
41:06faria diferente?
41:08Ah, tanta coisa
41:11Ah, eu acho que
41:14boa parte
41:15de hoje
41:16que a gente
41:16está fazendo
41:17de transição
41:18para o modelo
41:18agêntico
41:19ela já nasceria
41:19agêntico
41:20então acho que
41:21toda a estrutura
41:22de comercial
41:23de tecnologia
41:24ela teria
41:25outra
41:26nasceria
41:27com outro
41:28pensamento
41:29e acho que
41:30isso acaba
41:30refletindo
41:31na forma
41:31de você
41:32estruturar
41:33os produtos
41:33os serviços
41:34as operações
41:35as operações
41:37internas
41:38tem uma série
41:40de reflexões
41:42que
41:44a gente fala
41:44hum, tudo daqui
41:45talvez a gente
41:45tenha que derrubar
41:46e construir de novo
41:48para nascer
41:49de um jeito
41:50moderno
41:50e vai
41:51trocando essa roda
41:53com o carro andando
41:53E aí
41:54para a gente finalizar
41:55vou fazer uma
41:56pergunta
41:57de milhões
41:58para você
41:59pensando
42:00em tudo
42:01que vocês já
42:01desenvolveram
42:02de inteligência
42:03artificial
42:04todos os ganhos
42:05concretos
42:06que vocês tiveram
42:07na Avenue
42:08se você
42:09tivesse que escolher
42:10apenas uma solução
42:11se tivesse verba
42:12apenas para uma solução
42:14qual é essa solução?
42:16Qual é a solução
42:16que mexe o ponteiro?
42:18Eu acho que é
42:19do que fosse
42:19para o inicial
42:19eu acho que
42:20para ela hoje
42:21assim
42:21de tudo
42:21que a gente
42:22está olhando
42:23ela
42:24é onde
42:26eu
42:26achar o maior
42:27potencial
42:28de crescimento
42:30entrega de qualidade
42:31de experiência
42:32para o cliente
42:32ganho de escala
42:33dentro da
42:34da companhia
42:36é onde
42:37talvez não seja
42:38a que
42:39vai ser
42:40a mais disruptiva
42:42do ponto
42:43que está
42:43acho que
42:44não vai ter um avatar
42:46falando
42:46com as pessoas
42:48mas
42:49pensando na
42:50empresa que a gente
42:51quer no futuro
42:52a escala
42:52que a gente
42:53precisa ter
42:53a qualidade
42:54de serviço
42:55que a gente
42:55está a entregar
42:55eu considero
42:56ela principal
42:57no nosso dia a dia
42:58hoje
42:59Henrique
43:00muito obrigada
43:00pela sua entrevista
43:01obrigado a você
43:02e a você
43:03que nos acompanhou
43:04obrigada pela sua audiência
43:05revolução e a volta
43:07em breve
43:07até lá
43:08Casas Bahia
43:09dedicação total
43:10a você
43:11do ponto
43:22a você
43:23não vai ter