Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
EP 20
IA e o futuro do mercado financeiro
Uma conversa sobre o impacto da inteligência artificial no mercado financeiro, o papel da ética e da governança em IA e como a tecnologia tem revolucionado a prevenção de fraudes.
03 nov 2025 
CONVIDADO
Ricardo Raposo
Equifax
Transcrição do episódio
Olá, eu sou Fred Pericini, sócio fundador da Agência F2F e Gaspers.ai. Nós somos o AI Firstcast, o podcast destinado à discussão estruturada sobre adoção de inteligência artificial no mundo dos negócios. A gente traz C-Level, diretores de grandes empresas, para ter um papo leve e descontraído sobre esse assunto que tá mudando a dinâmica dos negócios no Brasil e no mundo. Boa noite, Fih, tudo bem com o senhor?
Ótimo, ótimo, obrigado, Fred. Filipe Xavier aqui, co-host do AI First Cast, nessa temporada que nós temos o patrocínio do SoftBank. O banco de investimento que mais entende de inteligência artificial. A nossa intenção aqui é justamente fazer com que a inteligência artificial ajude as pessoas a tomarem decisões mais inteligentes e assim a gente vê a evolução do Brasil como um todo. É isso que a gente gosta de fazer. Para entrar nesse papo com a gente hoje, eu sempre falo uma coisa aqui, eu sempre falo que essa conversa vai ser a melhor do mundo e o Fred fica brigando comigo que eu sou muito empolgado, mas acho que eu sou muito empolgado e eu já estou empolgado para falar de uma coisa que a gente ainda não falou. Então, para a gente entender quem tá aqui com a gente, fala para a gente quem é você.
Legal, obrigado. Eu sou o Raposo, eu sou um cara que tá há 35 anos torturando dados e tentando criar soluções para melhorar a decisão, melhorar a vida das pessoas. Hoje eu tô na Equifax aqui do Brasil, eu sou o responsável por data e analytics da Equifax.
E o que é a Equifax? Já roubei, Fred, desculpa.
Boa. A Equifax é uma empresa que é uma empresa de dados, é uma empresa americana, ela opera com um birô de crédito, está em 24 países e hoje, há uns 2 anos, ela adquiriu a Boa Vista aqui no Brasil e está ampliando os seus negócios, trazendo os produtos e soluções aqui para o Brasil.
Para dar uma dimensão para os nossos ouvintes, então, 24 países, mais ou menos quantos funcionários?
Mais ou menos 13 mil funcionários, aqui no Brasil uns 700, 800 funcionários. E a minha equipe, por exemplo, tem 100 pessoas dedicadas para dados e analítica, só para a gente poder criar essas soluções aqui para o mercado.
Conta um pouco dos produtos, quais são, qual é o carro-chefe, quais são os produtos e quem são os clientes, se puder citar alguns.
A Equifax, ela é uma Originalmente, a estrutura é um birô de crédito, então a gente opera no Brasil com os dados positivos de birôs, dados negativos, a gente tem uma série de informações que são, que vem parte regulatória, que são esses dados, tem uma outra parte que os próprios distribuidores de informação no mercado colocam com a gente e a gente cria soluções para decisão. O carro-chefe é o mercado financeiro, criando soluções Desde scores de crédito, fraude, cobrança e modelos, por exemplo, de inferência de renda, modelos, soluções analíticas que são tradicionais do mercado, relatórios para tomada de decisão. Então, pequenas empresas normalmente utilizam um relatório para decidir se vão ou não conceder o crédito para aquele fornecedor ou para aquela empresa. Temos soluções de um segmento que a gente chama de ID and Fraud, que é baseado em onboarding, em e-commerce, para avaliar se aquela transação tem um risco de ser fraude ou não. E é isso, a partir daí você começa a ampliar uma série de segmentos, seguros, agronegócios, a gente começa a ampliar sempre pensando em usar os dados para melhorar a vida das pessoas, melhorar a vida financeira das pessoas. Esse é o grande dilema da Equifax Global e a gente usa o máximo de informações que a gente consegue, algumas são nossas, algumas mistura com os dados de clientes e para criar essas soluções para melhores decisões.
A gente estava conversando aqui nos bastidores e você comentou um pouco sobre o que mudou de uns anos para cá com o advento da IA generativa. Conta para a gente, explora um pouco esse tema.
Eu vou contar para vocês o meu primeiro modelo que eu fiz há 30 anos atrás. Eu fui fazer uma amostragem, eu cheguei num almoxarifado com um monte de caixas. Nós pegamos as caixas, que na época eram fichas de crédito, eram escritas. A gente teve que mandar digitar essas fichas para criar o primeiro modelo de score. Que a gente implantou há 30 anos atrás. Isso era como se fazia um modelo num mundo lá atrás, analógico, onde pouca coisa estava nos sistemas, você tinha uma dificuldade enorme de adquirir os dados. E a partir de lá, de lá para cá, muita coisa obviamente mudou, os processos foram sendo automatizados, você começou a ter esses dados estruturados, o poder de processamento dos computadores Aumentou de uma forma brutal, né? Assim, um celular hoje, ele deve— outro dia eu fiz essa comparação, um celular hoje que está no bolso de vocês aí, ele é pelo menos 10 mil vezes mais potente do que o computador que eu usei para fazer a minha conclusão de curso na faculdade de estatística. Então, assim, é brutal a diferença que você tem hoje de poder de tratar os dados. E, obviamente, nessa última etapa aqui da economia digital, você tem empresas que são nativas digitais, ou seja, todos os dados estão ali, usando os dados não estruturados, uma série de informações que viabilizou essa evolução.
Muitas das técnicas estatísticas, elas são antigas, elas não são realmente novas, mas o uso aplicado passa a ser viável agora. A própria inteligência artificial não é algo novo, o conceito e as iniciativas, mas hoje você consegue ter uma solução como um GPT criando soluções de LLM, linguagem natural, assim, que são maravilhosas. Então, mudou muito. E o desafio não é tão diferente, para falar a verdade, porque a gente ainda vê muitas empresas com muita dificuldade de organizar o seu dado, deixar o dado pronto para essas ferramentas poderem trabalhar. Então, A inteligência artificial, ela precisa ter uma estrutura de dados que faça sentido, que tenha contexto, uma série de questões para ela performar da forma que deveria. Esse desafio não mudou tanto assim, né? Obviamente, a tecnologia mudou completamente, mas ainda tem muito desafio de organizar o dado.
Você começou falando que você tá há 35 anos aí brincando com dados, né? E me parece que o negócio de crédito, dados é a essência desse negócio. Então conta para a gente o que mudou no teu negócio, no teu modelo de negócio com mais inteligência artificial versus quando vocês não tinham essas capacidades.
A Equifax ela tem 100 anos, mais de 100 anos e nasceu… Equifax são dados iguais, esse é o nome, a origem do nome. Então nasceu disso, de você ter dados disponíveis e uma pontuação de score para ajudar nessa, respaldar uma decisão de crédito. Então, o que muda quando você passa a ter essa tecnologia, esse monte de dados disponíveis? Você começa a criar soluções cada vez mais requintadas para você tomar uma decisão. Você tem o caráter da pessoa, ela vai ou não vai pagar, você tem a capacidade, se ela consegue ou não consegue pagar, e você começa a ver, pô, ela tem uma garantia, tem um colátero, eu tenho um veículo, um investimento que eu posso usar? Então você começa a ter uma série de informações que você pode completar esse processo de decisão e medir se você pode confiar naquela, que aquela pessoa vai pagar, se você pode, não é um risco de fraude, você vai compondo uma série de de soluções que vão permitindo com que você ganhe segurança no seu processo de decisão. Os neobanks, vamos chamar assim, os bancos digitais, eles nasceram muito com a retórica de que eu posso ter um relacionamento com o meu cliente, usar informações de comportamento e, a partir daí, decidir um crédito.
E é verdade, você hoje… Cada vez mais você tem um peso maior nas informações comportamentais. Uma coisa importante para vocês entenderem, a gente tem no Brasil 85 milhões de pessoas negativadas ou mais, dependendo de como você faz.
Mais de um terço da população.
É, e se você olhar a população economicamente ativa, é absurdo a proporção de gente que já está enfrentando problemas de crédito. Então, aquele crédito que no começo era só saber se a pessoa estava negativada ou não e eu vou, não existe mais. Hoje você precisa conhecer muito mais as pessoas, entender comportamentos, entender a situação, o momento de vida de cada um e, a partir disso, você tomar uma decisão. Então, os modelos, eles estão extremamente mais complexos do que eles eram antes. Você tem uma série de vertentes de informação que você precisa compor e você não consegue, obviamente, ter tudo isso de de cada indivíduo, né? Mas você precisa compor isso de uma forma adequada, e aí a inteligência artificial ajuda muito nesse processo para ter uma decisão e recomendar uma decisão.
Raposo, você falou uma coisa que me chamou atenção: fraude, né? O brasileiro, ele é muito criativo, mas a gente também percebe que é muito criativo para esse tipo de coisa, né? Como que a inteligência artificial ajuda vocês a eliminar fraudes? Isso é uma verdade?
É, os sistemas de prevenção à fraude foram os primeiros a utilizarem redes neurais, por exemplo. Isso há 15, 20 anos atrás começaram. Então eles foram os primeiros casos onde, porque são, como são raros os casos, são mais complexos, você precisa analisar mais informação, desde o começo eles foram, quem trabalha com isso foi adotando essa modelagem de redes neurais e aí tem evoluído para os modelos mais recentes. E assim como eu falei, você precisa de muita informação. Você tem questões de biometria que usa tremendamente as tecnologias de comparação, mas você precisa saber se aquela imagem realmente você pode confiar, então você precisa ter um banco de imagens ou uma referência. Então você tem uma série de soluções hoje, e uma boa parte delas em prevenção à fraude, utilizam essas tecnologias mais avançadas. A gente hoje tem uma série de produtos e serviços nessa linha, e assim, e é uma diversão constante. A maior parte dos modelos que a gente implanta são para prevenção à fraude. A gente deve implantar mais ou menos uns 130, 150 modelos por ano, porque isso vai mudando, o perfil vai mudando, o comportamento vai mudando. Então, a gente realmente tem aí uma questão onde a gente, toda a beleza desse tipo de tecnologia aparece na prevenção à fraude.
E vocês já têm algum caso com números de Como implantando com inteligência artificial melhorou a qualidade?
Cara, tem um caso muito interessante, porque a gente tem uma área que a gente faz checagem de compras no mercado eletrônico, e-commerce, tá? E a gente valida se aquilo tem ou não uma probabilidade de fraude. E normalmente, tradicionalmente nesse mercado, Você tem uma mesa para os casos mais complexos, mais difíceis de você decidir, você tem um analista humano que faz essa abordagem. E recentemente a gente fez um trabalho de implantar esses modelos e a gente criou algumas camadas. Normalmente em prevenção à fraude, pensa como se fosse um sistema imunológico artificial, Você tem várias camadas que vão para o fraudador, ele precisa passar por todas as barreiras e você vai defendendo. Então é como se fosse um sistema imunológico artificial. E aí a gente tem uma, a gente reduziu a derivação para mesa, assim, hoje menos de 5% a gente deriva para mesa porque a gente consegue tomar uma boa parte das decisões decisões com uma camada de modelos e quando chega na mesa a gente tem uma outra estrutura de modelos que simula um analista tomando uma decisão, analisando o caso, a gente pega aquelas informações que tem, são algumas informações a mais que ele tem nesse momento e a gente tem um agente ali que também decide e hoje a gente já está, um agente ele mais ou menos ele cobre 5 posições que seria de uma pessoa e a gente deve estar evoluindo para ter muito mais para conseguir tomar essa decisão.
Então são 2 ganhos, né? Tem um ganho em levar menos casos para mesa e um outro ganho dos casos que vão para mesa, um agente ainda performa por 5.
E aí eu vou Vocês me permitindo, eu vou dar uma brincada aqui. Bora lá. Que a gente começa a ter questões que não são muito naturais. Você tem modelos de negócio hoje que são baseados em posições de atendimento. Quando você põe um agente, como é que você faz o modelo de negócio? Você começa a cobrar como dos seus clientes o serviço? Então você tem, começa a IA, ela começa a impactar modelos de negócio, como você vai colocar os seus serviços a partir de uma— você pega um outro caso, por exemplo, empresas de consultoria, que normalmente elas cobram por tempo e por quantidade de pessoas. Várias empresas de consultoria que eu converso estão assim escalando agentes de IA para tudo quanto é lado. E pô, ela melhora o processo dela e reduz brutalmente a receita. Não pode. Então, a gente vai ter que começar a refletir como um modelo de negócio onde qual é o valor agregado que aquele serviço está prestando e não mais essas métricas tradicionais. A gente vai ter que mudar essas questões. Então, isso é algo que a gente começa a ver a partir do momento que você começa a escalar o uso da inteligência artificial para uma série de processos.
A gente está no comecinho, tem uma série de questões que precisa, que a gente precisa discutir, mas vai mudar o negócio, a estrutura de negócio vai mudar. Não é só ganhar eficiência, não é só melhorar a relação com o usuário final e ter uma explicação, mas a estrutura do negócio ela não vai mais ser a mesma. A gente vai ter que repensar muito em como se posicionar como empresa prestadora de serviço. Serviço se você tiver uma estrutura com bastante agentes funcionando.
E você nessa frase final usou a palavra, o termo prestadores de serviços.
Isso.
Por quê? Você acha que prestadores de serviços profissionais estão mais vulneráveis ao impacto da IA generativa?
Não, porque eu acho que quando você tem o relacionamento final com o consumidor, tudo que você faz é para o seu benefício como empresa ou, obviamente, o benefício para o seu consumidor e tudo mais. Então, ali é um sistema que você está investindo, você está melhorando ou ganhando eficiência ou melhorando ali a solução para o seu cliente direto. Quando eu sou B2B, B2C, eu tenho um, eu sou um prestador de serviço para Para aquela empresa poder prestar o melhor serviço para o cliente final dela. Então aí você começa a ter que exercitar modelos diferentes de negócio e para ajudar como é que você toma uma decisão. Vou dar outros exemplos. Uma coisa é eu, na minha estrutura de serviços, eu vender dados ou vender modelos ou relatórios. Outra coisa é eu começo a oferecer a decisão como um serviço, que eu vejo uma grande tendência nos mercados. É outro modelo de negócio, eu estou ajudando, eu não posso assumir o risco, mas eu estou ajudando a decisão a ser tomada. É um modelo de negócio completamente diferente. E eu preciso, agora eu tenho viabilidade para fazer isso, eu tenho demanda para fazer isso, eu vou precisar repensar como é que a gente posiciona esse tipo de produto e serviço, que não é só tecnologia mais, é uma tecnologia com uma decisão em uma embarcada, né?
E quando você fala dessas coisas, e quem te procurar no LinkedIn lá, Ricardo Raposo, vai achar o que eu vou falar agora, né? Você é uma pessoa preocupada também com a questão ética relacionada à inteligência artificial, né? E acho que essa implementação ética que você menciona, enquanto a gente tava falando aqui um pouquinho, ela começa a aparecer aqui, total, né? Nesse ponto, que que você faz do ponto de vista de implementação ética lá na Equifax?
A Equifax tem uma estrutura de governança muito, muito sólida. Ela tem uma série de conceitos na sua governança em que você garante, durante o processo de construção, que você está prestando um serviço adequado, não é só dentro da lei, mas que seja adequado para a empresa. A gente tem uma certa vantagem, como a gente não está direto com o consumidor final, a gente tem esse intermediário aí que são os nossos clientes. Mas você tem toda uma estrutura muito grande de como você constrói esses modelos. Isso é uma governança global, a gente segue isso e mesmo assim você tem novidades nesse processo. A gente recentemente está fazendo um projeto, infelizmente não posso contar tudo porque a gente não lançou o produto ainda, mas a gente estava construindo um agente que ia expor um texto. Primeira reunião é com jurídico. Como é que eu faço? O que eu escrevo? Porque uma coisa é você no atendimento, você, mas quando você começa a gerar impacto na decisão, na vida das pessoas, você fala, pô, peraí, o que que eu posso falar? O que que eu não posso falar? E não é só o que tá dentro da lei, mas o que que isso vai gerar em termos de impacto da imagem da companhia.
Então a gente teve que botar um advogado para ajudar a escrever um prompt. Isso muda completamente a forma de trabalhar das empresas, porque a primeira reunião foi engraçada. O advogado: Não, mas espera aí, me explica como é que… Então você tem que letrar um advogado a construir um prompt. Eu não estou fazendo aqui uma defesa daquela: Ah, vamos fazer o letramento da empresa para usar… Não, cara, o cara é um advogado escrevendo prompt com a gente, entendeu? E assim, o cara tem que ir fundo numa atividade de ciência de dados e entender quais são as restrições que ele vai colocar, ajudar a gente a escrever aquilo para que o resultado final seja adequado. Então, isso é algo que você precisa ter se você está realmente preocupado com o impacto do que você está fazendo. E assim, eu vejo muito pouca gente falando nisso. Assim, quando eu faço um modelo de score no Equifax, é assim, são milhões e milhões de pessoas que passam, se eu faço um trabalho bom, milhões e milhões de pessoas passam a ter acesso a crédito que elas não tinham antes. O impacto é brutal. Isso obviamente vai para os bancos e os bancos, o mercado inteiro distribui uma avaliação melhor de crédito.
Pô, isso… Agora, quantas pessoas estão falando aí de um prêmio de impacto social no uso de IA? A IA do bem, né? Tem algumas iniciativas, mas eu acho que estamos falando pouco disso. A gente tem uma oportunidade na mão maravilhosa, maravilhosa, de mudar a sociedade, de impactar para coisas que a gente gostaria que fossem feitas decisões melhores para a vida das pessoas e escalar isso para todos os processos. E eu acho que a gente tem falado muito pouco disso.
E os seus clientes estão preocupados com isso? Como tem sido essas conversas quando— e aqui vamos ajudar a ler a evolução do seu portfólio, né? Imagino que agora os produtos estão mudando, então você tá tendo conversas diferentes. Isso aparece? Os clientes estão preocupados com isso? Como é evitar esse ponto?
Então, assim, o mercado financeiro, principalmente que é o maior mercado que a gente atua, ele é super regulado, ele é super consciente, as pessoas sabem desse impacto que eu estou falando. Então elas têm, é até interessante porque a gente, quando a gente compara com os outros países que a gente está, o Brasil está muito na frente na adoção. Eu acho que adoção de soluções digitais, o Brasil E dessas tecnologias também. A gente hoje faz parte do pelotão de elite da Equifax em termos de entregar soluções analíticas, porque a gente, e eu vejo isso muito porque o mercado aceita esse tipo de solução. Tem países que você não consegue colocar uma IA para tomar decisão porque o regulador não deixa ou o cliente não quer. Não é porque você não tem domínio da tecnologia, Mas ainda tem muita resistência na adoção desse tipo de tecnologia. O Brasil, cara, 100%, a gente usa machine learning para desenvolver as coisas há mais de 5 anos.
Eu sinto que tem um pouco do contexto da dor.
Total.
O Brasil tem muita ineficiência, tem muita dor de mercados não atendidos e acaba que, por exemplo, se o seu produto ele torna a análise melhor, com IA e, portanto, você consegue fornecer mais e melhor crédito até para negativados, é uma IA do bem e a gente está ávido a implementar a tecnologia porque precisa.
É isso. Pensa que a gente tem um histórico, primeiro que a gente não tinha nem biropositivo nos anos iniciais. Você não tinha informação de comportamento, você tinha inflação, você tinha uma economia que era muito complexa, né? Se você não evoluísse os sistemas analíticos, era muito difícil você operar. Bom, como a gente tem um histórico de economia que é muito volátil, a gente teve que desenvolver essas tecnologias. Teve que desenvolver um processo de decisões muito mais robustos com informações alternativas. A gente não tinha opção de países maduros onde você tenha uma fartura de informação, tudo organizado. Então a gente realmente criou uma musculatura analítica, vamos chamar assim, muito grande no mercado como um todo, tá? Não é só, eu falei da Equifax, mas assim, você pega os bancos, globais, as equipes analíticas do Brasil são referência. Então tem muito disso realmente, do ambiente ter gerado essa seleção natural, vamos dizer assim, e essa evolução para os nossos produtos e serviços. Você vê agora buy now pay later, que é um produto que está todo mundo falando, a gente começou isso nos anos 90, porque a gente tinha inflação, a gente precisava desse tipo esse tipo de coisa.
O mundo não precisou disso até agora. Então, para nós, isso é uma coisa que até meio esquisita, você fala, pô, a gente está acostumado com isso. Então, sem dúvida, a gente tem hoje excelentes profissionais analíticos, as escolas são muito boas, elas formam pessoas que são sensacionais nesse mercado. Isso eu acho que ajuda muito nessa escalada da IA. Para todos os segmentos, para todas as áreas, para a gente poder cada vez mais tomar decisão.
E o que você imagina para o futuro do negócio de vocês com inteligência artificial? Isso vai, o ganho é possível de se estimar? Vocês estão vislumbrando um crescimento para a operação? Como é que está?
É assim, a gente obviamente está trabalhando para conquistar o mercado e para evoluir, Mas os concorrentes também estão na mesma pegada, entendeu? Está todo mundo junto. Mas o que eu acho que vai ser a evolução do mercado? Primeiro, sob a ótica mais técnica, a gente vai passar para um mercado autônomo, onde cada vez mais você vai ter estruturas e agentes tomando decisões e resolvendo problemas com autonomia. Essa é a grande tendência. A gente tem um caminho para chegar lá, a gente, mas essa, esse é provavelmente é um, é o para onde a gente vai evoluir, né? Hoje a gente oferece, vamos dizer assim, alguns inputs, algumas ferramentas, mas cada vez mais a gente vai caminhar para que a gente ofereça uma decisão como um serviço, um processo totalmente autônomo para tomada de decisão. Esse, esse para mim É o grande caminho. Sob a perspectiva dos clientes, eu acho que a gente começa cada vez mais a ter um amadurecimento do que é a IA e um questionamento de propósito, que é a tal da economia do propósito. Posso confiar? É um primeiro passo. Depois, qual que é a intenção? Qual que é a intenção desse prestador de serviço, dessa empresa?
Ela quer realmente fazer o bem para mim ou ela só quer vender um produto? Então eu acredito muito que o mercado vai começar a desenvolver essa economia do propósito e da intenção, e os consumidores vão começar a questionar cada vez mais Primeiro, se aquilo realmente é algo que é bom e faz sentido e pode confiar. E a empresa que mostrar que realmente está empenhada em melhorar a vida das pessoas, eu acho que é a que vai vencer.
E você acredita em um vencedor só?
Não, de maneira nenhuma. Até eu acho que a concorrência é super saudável. Eu acho que o próprio processo hoje de tecnologia Ela é muito espalhada. O que eu acredito é em ecossistema, em parcerias. Isso é outra coisa que a gente tem visto muito, usar empresas parceiras para ajudar no processo. Tem empresas que são muito dedicadas para soluções bem específicas e que eu acho que cada vez mais a gente vai estar trabalhando de forma colaborativa com essas empresas. Tem clientes hoje que a gente chega, ele fala: Eu quero comprar o seu serviço, mas eu não quero que você faça a modelagem para mim. Tem essa empresa aqui que já faz para mim, eu estou acostumado. Você topa fazer com ele? Topo, não tem problema. Entendeu? Eu acho que vai cada vez mais migrar para uma estrutura de ecossistema. As empresas vão ter que colaborar e uma colaboração não só entre os prestadores de serviço, mas os clientes também. Hoje a gente tem muito produto que a gente fez junto com o cliente. Sentou com o cliente, entendeu, ele ajudou a gente a desenhar e a gente implantou e depois escalou para o mercado. Então, pelo contrário, eu acho que a competição é saudável e ela é importante que exista para que a evolução ande nos passos cada vez mais largos e consistentes, mas eu acredito muito que a gente vai operar cada vez mais em ecossistema.
Ah, compactuo muito esse seu pensamento de colaboração. Acho que o futuro é parceria, não tem como ser diferente. Fedão, tem uma última pergunta aqui para você. Vamos lá. Raposo, você falou dos seus 35 anos, ele tá aqui fora da minha cabeça, você viu, né? O que mudou na tua vida? Alguém que tá 35 anos consumindo dados com mais uso de inteligência artificial? Que conselho você daria para mim, para o Fred, ou para quem está nos ouvindo aqui?
Na minha vida pessoal?
Exatamente.
Eu acho que a tecnologia, essa tecnologia, ela vai ser uma extensão do nosso corpo. Nós vamos virar seres biônicos aqui. E eu acho que adotem de forma aberta essas tecnologias, experimentem, usem, vejam o que é bom. Seus filhos, eduquem a usar de forma consciente, porque é uma… Transformação que eu não tenho dúvida que vai cada vez mais melhorar a nossa vida. Eu tenho uma coisa que eu tenho muito claro para mim, é o seguinte: toda evolução humana partiu de um ser analítico, alguém que olhou uma situação, colheu informações e tomou uma decisão de fazer de um jeito diferente, melhor, tudo, né? Isso obviamente foi mudando dos primórdios para hoje, mas foi um, sempre foi um ser analítico, inconformado, que olhou uma situação, colheu informações e propôs uma nova forma de fazer. Nós estamos vivendo uma evolução assim muito transformadora na nossa vida e vai melhorar nossa vida, não tenho a menor dúvida. Dúvida disso, né? E aí é como é que a gente adota isso, como é que a gente põe isso no nosso dia a dia de uma forma positiva, né? Porque assim como tem várias coisas que são positivas, você também tem várias questões, né, complexas de uso de tecnologia e tudo mais.
Mas como é que a gente aprende a usar isso de uma forma que melhore a nossa vida? Porque É impressionante quando eu olho a minha história, você entrar hoje, fazer uma pergunta, ter um agente para te ajudar com investimentos, te ajudar numa melhor compra. Eu tenho um que me ajuda a fazer receitas, que eu gosto de cozinhar. Cara, é maravilhoso, cara. É assim um negócio sensacional. Então, usem, adotem profissionalmente, adotem pessoalmente, né? E assim, cara, e vamos fazer a vida melhor, né? Não só nossa, mas quem tá à nossa volta, porque é maravilhoso ver o que eu tô vendo. E eu acho assim, eu tô sempre buscando novas formas e estudos e coisas de como é que a gente consegue esse processo de evolução.
O analista inconformado tá aí, né? A curiosidade move a gente.
Físico mesmo.
Filósofo moderno, Yuval Noah Harari, no Homo Deus, no livro dele, ele fala muito do ciborguismo, dessa integração homem-máquina também para a parte mecânica e para os serviços e para tudo. Eu acho que no futuro é como eletricidade, não vai perguntar se uma casa tem eletricidade ou não, Tudo vai ter inteligência ou generativa ou artificial não generativa embarcada. Pô, foi um prazer. No mundo da IA, que não funciona sem dados, a gente falou com o rei dos dados, o cara que tem o ouro na mão.
Literalmente.
É. Literalmente.
E também aprendemos que no futuro robôs tomarão decisão de crédito. Se a gente vai ter ou não crédito. E não adianta falar por favor e obrigado para o ChatGPT, isso não vai melhorar seu score de crédito. Muito obrigado pelo seu tempo, foi um grande aprendizado para nós, imagino que para todos que estão nos acompanhando. E até uma próxima.
Obrigado, obrigado você.
Ficamos por aqui. Valeu, gente!
APRESENTADORES
Quem apresenta o AI First Cast
Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
Filipe Xavier
Especialista em marketing digital, branding e estratégia de conteúdo. Experiência c-level, visão ampla de comunicação e tecnologia e entusiasta early-adopter de inteligência artificial.