Migração para a nuvem: o início da revolução da IA no setor financeiro
Por Ricardo Ferreira*
O setor financeiro está num ponto de inflexão! A pressão por inovar, fornecer experiências mais rápidas e personalizadas aos clientes e, ainda, garantir a eficiência nunca foi tão alta. Neste cenário, para as empresas que ainda mantêm parte de suas operações em tecnologias legadas, a migração para a nuvem emerge como um dos principais facilitadores para a integração de dados, escalabilidade de operações e é crucial para a adoção da inteligência artificial (IA). Esse processo, no entanto, traz desafios significativos e continua sendo uma das dores latentes das instituições que não nasceram digitais.
Ao permitir que as empresas escalem suas operações e integrem grandes volumes de dados, a nuvem se torna a base sobre a qual as soluções de IA podem ser construídas. Para a concessão de crédito, por exemplo, a análise de comportamento dos clientes se tornou uma ferramenta crucial, possibilitada pelo acesso a dados massivos em tempo real. A IA permite identificar padrões, prever riscos e oferecer decisões mais assertivas. Mas, para isso, é indispensável que os dados estejam acessíveis e organizados numa infraestrutura flexível e escalável, características que a nuvem oferece de maneira adaptável a cada fase do processo, como o treinamento de modelos e a operação dos mesmos.
A migração de sistemas legados para a nuvem, no entanto, apresenta uma série de obstáculos. Muitas instituições financeiras, especialmente aquelas com infraestrutura mais tradicional, ainda operam em sistemas locais desenvolvidos em décadas passadas. Esses, embora robustos para suas funções originais, não foram projetados para lidar com a flexibilidade e conectividade exigidas pelas plataformas modernas.
A reestruturação para um ambiente de nuvem envolve não apenas ajustes tecnológicos, mas também uma transformação profunda nos processos de negócios, garantindo que os dados migrem de forma segura e que a operação diária não seja interrompida.
Além disso, a preparação dos dados para uso em soluções de IA requer mais do que simplesmente transferi-los para a nuvem. Sistemas legados, muitas vezes, armazenam informações de maneira fragmentada ou dificilmente acessível, o que impossibilita a disponibilização para uma análise inteligente. A transformação de dados, de brutos para estruturados, exige uma série de etapas de limpeza, normalização e padronização — e qualquer falha nesse processo pode comprometer a eficácia dos algoritmos de IA.
Força competitiva
Para as empresas que já nasceram no ambiente digital e na nuvem, o cenário é bastante diferente. Startups financeiras e fintechs, muitas vezes, evitam os desafios enfrentados pelos bancos tradicionais, aproveitando desde o início as vantagens de uma infraestrutura moderna. Essas empresas se concentram em utilizar essa infraestrutura e os modelos de IA na estratégia central, como parte do core business e da entrega de valor que oferecem – o que muitas vezes pode estar ligado a valores como agilidade e economia. Além disso, a competitividade dessas instituições se traduz em uma maior capacidade de oferecer serviços personalizados e inovadores, como análise preditiva para concessão de crédito, com uma eficiência que desafia os grandes players do mercado.
As instituições tradicionais, por outro lado, possuem quantidades muito maiores de dados, que nem sempre estão acessíveis, mas que tem o potencial de fundamentar análises mais robustas.
Embora a migração completa para a nuvem possa parecer uma tarefa monumental para essas grandes instituições, há estratégias que podem facilitar esse processo de forma mais gradual e controlada. Abordagens incrementais, como a modernização modular de sistemas legados, permitem que empresas façam atualizações em pequenas etapas, reduzindo o risco de falhas críticas e interrupções no serviço. A cada atualização, as empresas podem testar e ajustar a integração com novas tecnologias , garantindo uma transição mais suave e eficaz.
Essas abordagens em pequena escala consistem na escolha de processos críticos de negócio que podem, potencialmente, se beneficiar de soluções baseadas em IA, remodelá-los e mantê-los em paralelo aos processos tradicionais, de forma que ambos se desafiem e gerem evidências sobre a viabilidade e o impacto das novas soluções..
Esse método, além de ser financeiramente mais viável, permite que as empresas mantenham a continuidade dos serviços e protejam a integridade dos dados. Mais importante ainda, ele cria uma base sólida para que, no futuro, a empresa possa tirar proveito total da nuvem e da IA, sem a pressão de uma transformação radical e imediata. Implementar IA não é fazer uma revolução de uma só vez.
Seja para empresas tradicionais em processo de modernização ou para startups digitais, a migração para a nuvem deixou de ser uma tendência e se tornou uma exigência prática. A competitividade no setor financeiro, impulsionada pela Inteligência Artificial, depende diretamente da capacidade de integrar e gerir dados em larga escala, com eficiência e segurança. Ignorar essa mudança pode limitar o potencial de inovação e restringir o crescimento em um ambiente cada vez mais digital e competitivo.
* Ricardo Ferreira, COO da Cinnecta e especialista em IA para negócios
