Um ponto crítico no debate sobre a implementação da IA no mercado financeiro está na antiquada infraestrutura que muitas instituições ainda utilizam. O setor, em grande parte, opera com sistemas legados que não foram projetados para integrar-se com as modernas tecnologias de IA, computação em nuvem ou arquiteturas orientadas a dados. Isso inclui sistemas construídos em Cobol, uma linguagem de programação antiga que, apesar de sua obsolescência, ainda sustenta operações vitais do sistema financeiro.
Além do desafio da integração tecnológica, as instituições também enfrentam uma escassez de profissionais qualificados para gerir essa infraestrutura envelhecida. Tentar implementar a GenAI em cima de estruturas desatualizadas pode resultar em ineficiências e aumento de riscos operacionais.
Portanto, a modernização desses legados não se resume a reescrever códigos. Trata-se de uma jornada estratégica que requer uma avaliação profunda das operações atuais. É fundamental entender a função de cada sistema para decidir se deve ser migrado, substituído ou reformulado.
As mudanças regulatórias, como a recente adaptação ao CNPJ alfanumérico, ressaltam ainda mais a necessidade de atualizar a infraestrutura. Tal transição requer uma reformulação ampla dos ativos sistêmicos para atender às novas exigências de dados que agora incluem informações alfanuméricas.
Curiosamente, a própria Inteligência Artificial pode ser a solução para modernizar esses sistemas obsoletos. A GenAI tem o potencial de acelerar a produção de códigos, mas sua aplicação requer cautela devido à possibilidade de erros. É nesse contexto que a IA determinística, que não permite probabilidade de erro, se mostra essencial para garantir a integridade das migrações.
A implementação de uma abordagem híbrida, que combine GenAI com ferramentas de IA mais rigorosas, pode resultar em uma taxa de produtividade até 60% superior em processos de modernização crítica, beneficiando não apenas a eficiência operacional, mas também a experiência do usuário.
Nessa jornada, a escalabilidade, governança e resiliência servem como pilares fundamentais. A adoção de tecnologias modernas exige uma base sólida capaz de suportar os novos desafios, garantindo segurança e conformidade. Portanto, a prioridade para os líderes do setor financeiro deve ser entender as verdadeiras necessidades da organização antes de se lançarem na adoção do GenAI, muitas vezes priorizando soluções simples que oferecem maior previsibilidade e menor risco.
Por fim, a modernização do legado é um passo crucial para preparar o setor financeiro para o futuro. Isso garantirá que a IA sirva como uma aliada estratégica, e não como uma nova vulnerabilidade no ecossistema financeiro.
