Edição 388
“Não se trata de substituir pessoas, mas de ampliar a capacidade de entrega, reduzir o tempo de resposta e elevar a qualidade das decisões”, diz Luciano Felipe, da Ceres
Dizer que a inteligência artificial veio para ficar tornou-se quase irrelevante diante da velocidade com que a tecnologia passou da experimentação para os processos produtivos. Nas entidades fechadas de previdência complementar (EFPC), ela já é utilizada para testar vulnerabilidades digitais, desenvolver sistemas, consultar regulamentos, conferir contratos, resumir relatórios, monitorar atendimentos e produzir materiais educacionais. Fora das fundações, começa a ser aplicada também na fiscalização de investimentos e na projeção da solvência dos planos.
Na Fundação Ceres, um dos usos mais avançados ocorre justamente na área de segurança. A entidade já empregou a IA como uma solução de pentest (abreviação de penetration testing, ou teste de invasão) para analisar vulnerabilidades nas interfaces de programação, as APIs, que conectam seus sistemas a aplicativos e fornecedores.
“Utilizamos a IA para analisar a vulnerabilidade das nossas APIs”, afirma Luciano Felipe, gerente de Tecnologia da Informação da Ceres. Segundo ele, a tecnologia também vem apoiando a criação de jornadas digitais mais simples, o desenvolvimento de códigos e a implementação rápida de novos produtos.
O uso da IA na Ceres começou em 2024, com a liberação de contas corporativas do ChatGPT para que as equipes pudessem experimentar a ferramenta em um ambiente mais seguro. Depois, foram incorporadas soluções como Gemini e NotebookLM, utilizadas na geração e organização de textos, relatórios, gráficos e infográficos, além de ferramentas especializadas em programação.
O licenciamento corporativo buscou evitar que documentos e informações eventualmente sensíveis fossem inseridos em contas pessoais ou versões públicas das ferramentas. A fundação também atualizou sua política de segurança da informação para estabelecer parâmetros para o uso responsável da tecnologia.
“O ponto central é liberar os profissionais para atividades que exigem julgamento, relacionamento, decisão, criatividade e conhecimento especializado”, afirma Glauco Milhomen, da Quanta
Parte da estrutura – A Ceres agora procura avançar de aplicações pontuais para um modelo denominado AI First, no qual a inteligência artificial deixa de ser acionada apenas para resolver tarefas isoladas e passa a ser considerada na reorganização dos processos da entidade. Um dos projetos em desenvolvimento é um chatbot conectado às APIs da fundação, com o objetivo de acelerar as respostas, reduzir a carga dos canais tradicionais e melhorar a experiência dos participantes.
A entidade também iniciou, com o apoio de uma consultoria externa, a adoção do Spec-Driven Development (SDD), metodologia na qual os requisitos e as regras de negócio devem ser detalhados antes da produção de conteúdos ou códigos por agentes de IA. A especificação prévia busca aproximar seu uso dos regulamentos e da governança da fundação, além de reduzir o risco de respostas incorretas ou “alucinações” da tecnologia, casos nos quais as respostas se descolam completamente do escopo das perguntas.
“A SDD nos força a entender melhor os processos, o negócio e os regulamentos antes de aplicar a IA”, explica Luciano. Segundo Felipe, quanto mais detalhado for o contexto fornecido à ferramenta, menor será o risco de ela produzir respostas desconectadas das necessidades da entidade.
Nesse processo, a IA deve funcionar como “um agente oculto”, apoiando as equipes e acelerando as entregas sem assumir o controle das decisões. “Não se trata de substituir pessoas, mas de ampliar a capacidade de entrega, reduzir o tempo de resposta e elevar a qualidade das decisões”, afirma.
Para o executivo, o principal desafio da adoção não é tecnológico, mas cultural, pois envolve disseminar o conhecimento pela organização sem abrir mão da governança e da segurança da informação. A Ceres não criou uma área dedicada exclusivamente à inteligência artificial. A coordenação das iniciativas está concentrada na equipe de TI, em conjunto com a diretoria e consultorias externas, mas o objetivo é fazer com que o conhecimento se espalhe pelas diferentes áreas.
“A IA hoje não é um instrumento pontual, mas parte importante da nossa estrutura de transformação digital”, afirma Felipe. A expectativa é utilizá-la gradualmente também no monitoramento de conformidade, na geração de relatórios normativos, na análise da documentação de benefícios e no apoio à área de investimentos, sempre sem substituir a avaliação técnica e as instâncias responsáveis pelas decisões.
Ganhos mensuráveis – Na Quanta Previdência, o uso estruturado da IA começou em 2023 e já resultou em mais de 20 assistentes utilizados por áreas como Governança, Riscos e Compliance, Controladoria, Contabilidade, Planejamento Estratégico, Educação, Operações, Investimentos, Tecnologia e Relacionamento com Participantes.
“A intenção, desde o princípio, não foi criar apenas projetos isolados, mas desenvolver uma cultura de uso intensivo e responsável de IA em toda a organização”, afirma Glauco Milhomen, diretor de Tecnologia da Informação e Operações da Quanta.
A entidade adota uma abordagem aberta, sem vinculação a um único fornecedor ou modelo. Entre as ferramentas utilizadas estão ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM, Microsoft Copilot, Dify, CodeRabbit e outras soluções especializadas. A escolha depende do problema a ser resolvido, que pode envolver desde a conferência de contratos e a consulta a regulamentos até o desenvolvimento de software, a produção de apresentações e a avaliação da qualidade dos atendimentos.
A Quanta já se encontra em uma etapa na qual a tecnologia deixa de funcionar apenas como um recurso de produtividade individual e começa a se integrar à arquitetura dos processos. “Utilizamos ferramentas diferentes em diferentes problemas”, explica Milhomen. “A IA não deve ser uma solução à procura de uma necessidade, mas uma tecnologia aplicada a processos que foram compreendidos e estruturados.”
Os resultados mais visíveis aparecem nas atividades que concentram grande volume de trabalho manual. Na produção de materiais educacionais, por exemplo, uma tarefa que consumia aproximadamente 13 horas, considerando curadoria, atualização, revisão e diagramação, passou a ser concluída em cerca de uma hora e meia. O ganho de produtividade se aproxima de 90%, embora a validação humana continue sendo obrigatória.
A IA também ampliou a capacidade de avaliação do relacionamento com os participantes. Antes, a curadoria dos atendimentos dependia de pequenas amostras ou de relatórios produzidos sob demanda. Agora, em determinados canais e iniciativas de engajamento, a Quanta consegue analisar praticamente 100% das interações, observando critérios como precisão, resolução, comunicação, aderência, experiência e responsabilidade.
Outro projeto desenvolvido na Quanta é o Assistente de Voz do Cliente, que consolida notas e comentários captados em pesquisas de NPS, CSAT e CES e em manifestações publicadas no Reclame Aqui. A ferramenta permite identificar continuamente os problemas, reclamações recorrentes e oportunidades de melhoria em produtos e serviços.
Em vez de depender apenas de levantamentos periódicos, as áreas podem consultar os comentários em linguagem natural e buscar padrões nas manifestações. A tecnologia, segundo Milhomen, torna a voz do participante mais acessível aos gestores e permite que as decisões sejam fundamentadas em uma base mais ampla de interações.
Das planilhas às aplicações – A Quanta também vem utilizando IA para transformar planilhas com pouco acesso em ferramentas online, acessíveis pelo navegador e adaptadas a computadores e celulares. Em um dos projetos, profissionais da área de educação, mesmo sem formação em programação, usaram IA para transformar uma planilha que comparava as opções de resgate e empréstimo em uma ferramenta online, acessível pelo navegador
Foram necessárias várias versões até que se chegasse a um protótipo consistente, mas o intervalo entre a concepção e a solução funcional foi muito inferior ao que seria exigido por um processo tradicional de desenvolvimento. O caso é visto pela entidade como exemplo de como a IA pode ampliar a capacidade de criação das áreas de negócio sem sobrecarregar as equipes de tecnologia.
Na Controladoria, robôs de busca coletam balancetes das EFPC e alimentam uma base que permite comparar receitas, despesas, crescimento, ganho de escala e riscos da Quanta com os de outras entidades. Relatórios extensos da Previc e outras informações públicas são convertidos em resumos executivos e, posteriormente, em apresentações destinadas à diretoria e aos conselhos.
A IA também é utilizada para revisar e padronizar textos, justificativas orçamentárias, explicações de variações financeiras e outros documentos. Com isso, os materiais passaram a apresentar maior consistência e uniformidade, sem que a responsabilidade pelo conteúdo deixe de ser da área que o produziu.
O uso é cercado de restrições quando envolve dados sensíveis. Informações internas, folhas de pagamento e dados orçamentários detalhados, por exemplo, não são inseridos diretamente em ferramentas externas. Embora a orientação seja a busca de ganhos de produtividade, a Ceres faz uma análise criteriosa sobre quais informações podem ser disponibilizadas em cada ambiente.
Na área de Tecnologia, por exemplo, foi introduzido o CodeRabbit, ferramenta de inteligência artificial que analisa códigos de programação para identificar possíveis falhas e sugerir ajustes. Segundo Milhomen, ele ajudou a Quanta a reduzir o tempo médio de revisão de códigos de 32 dias no primeiro semestre para 12 dias no período seguinte e 10 dias nos últimos 30 dias. Claro que, além da IA, novos mecanismos de organização das tarefas e monitoramento do andamento dos projetos contribuíram para essa redução.
“Não enxergamos a IA prioritariamente como uma tecnologia para substituir pessoas. O objetivo é substituir tarefas manuais, repetitivas, demoradas ou que exigem consultas recorrentes a grandes volumes de informação”, afirma Milhomen. “O ponto central é liberar os profissionais para atividades que exigem julgamento, relacionamento, decisão, criatividade e conhecimento especializado.”
Para a Quanta, saber utilizar inteligência artificial tende a se tornar uma competência básica de gestão, e não uma especialidade restrita aos profissionais de tecnologia. “A capacidade de utilizar IA será uma competência básica das lideranças”, diz Milhomen.
Fiscalização em tempo real – O avanço da IA não está restrito às fundações. A Previc desenvolve duas ferramentas que podem alterar a forma como o órgão supervisiona os investimentos e o equilíbrio dos planos de benefícios.
A primeira, desenvolvida pela startup Finor à pedido da autarquia, é voltada à identificação de investimentos atípicos. O sistema deverá cruzar dados do Demonstrativo de Investimentos e do Demonstrativo Atuarial com informações sobre movimentações financeiras compartilhadas pela CVM e B3.
A ferramenta poderá comparar as operações de uma entidade com seu próprio histórico e com as transações realizadas pelas demais EFPC, além de identificar indícios de desconformidade ou movimentações fora do padrão. O objetivo é processar milhares de informações em poucos segundos e emitir alertas que orientem o monitoramento e a fiscalização.
O superintendente da Previc, Ricardo Pena, afirmou em entrevista ao portal Investidor Institucional em meados de junho que a tecnologia permitirá “fazer o cruzamento de dados em tempo real, possibilitando a identificação de riscos de forma tempestiva e permitindo que o monitoramento atue de forma mais rápida, resultando em mais proteção ao setor e à sociedade”.
A autarquia espera que a capacidade de detecção produza também um “efeito sentinela”. Ao saber que as operações podem ser analisadas e comparadas de forma contínua, as entidades tenderiam a reforçar os controles preventivos e a cautela na seleção dos investimentos. A Previc informa que o sistema se encontra em fase final de implantação.
Em outra frente, a startup Murabei desenvolve uma plataforma para analisar a solvência e o equilíbrio dos planos. O sistema utilizará as bases da autarquia para calcular riscos associados a cada plano e fará a leitura integral de avaliações atuariais, notas explicativas e políticas de investimento, transformando documentos complexos em informações estruturadas.
A ferramenta, prevista para operar a partir de setembro, deverá avaliar as premissas utilizadas na precificação dos passivos, realizar críticas técnicas e projetar os resultados dos planos para um horizonte de três anos.
