Além do primeiro avanço em IA: como a Brex toma decisões de integração de novos funcionários em questão de minutos com uma equipe autônoma em constante evolução

Flora Zhang atua há quase uma década no setor de pagamentos, tendo passado por diversas funções, desde a gestão de uma carteira de cartões de crédito na American Express até o combate à fraude e a liderança de operações de integração de novos clientes baseadas em inteligência artificial na Brex.

Como chefe de integração na Brex, ela lidera uma equipe bem diferente daquela em que ingressou há cinco anos: uma combinação de especialistas humanos e agentes de IA que tomam decisões sobre KYC e análise de risco lado a lado.

A Flora compartilha como é implementar a IA no processo de integração de novos funcionários, indo além dos projetos-piloto iniciais — desde o estabelecimento das diretrizes adequadas até o aumento dos padrões de qualidade dos dados.

Quando os agentes de IA surgiram pela primeira vez no setor de serviços financeiros, eles prometeram ajudar as equipes a agir com mais rapidez do que nunca. Mas transformar suas operações com IA exige uma estratégia concreta. As equipes devem reunir especialistas em IA com profissionais que compreendam profundamente o fluxo de trabalho de ponta a ponta.

Para isso, a Brex criou o que Flora descreve como “uma startup dentro de uma startup”. Trata-se de uma equipe dedicada que reúne engenheiros e especialistas em operações para redesenhar processos tendo a IA como elemento central.

Nas áreas de KYC e análise de risco, a equipe da Flora implantou agentes de IA para apoiar decisões que antes eram tomadas com base em lógica determinística e baseada em regras — o que resultou em ganhos significativos em eficiência e qualidade das decisões. As decisões automatizadas são processadas pelos agentes, enquanto os casos complexos são encaminhados a analistas especializados.

Segundo Flora, o tempo de análise de um único caso caiu de mais de uma hora para menos de dez minutos. “Foi realmente impressionante para mim ver, na prática, o quão grande foi a melhoria que obtivemos com a IA.”

Mas o mais interessante para a Flora não é a vitória inicial. É aprender a gerenciar e ajustar o desempenho dos agentes, aplicar a expertise humana em casos críticos e criar um ciclo de feedback no qual o julgamento humano aprimora continuamente o sistema.

Quando as organizações começam a implementar a IA, é natural avaliar o progresso com base no primeiro grande lançamento. Flora incentiva os líderes a olharem além desse marco.

Na Brex, por exemplo, o primeiro lote funcional de automação foi desenvolvido rapidamente. Flora estima que levou alguns meses, impulsionado por uma mentora visionária, a ex-diretora de operações da Brex, Camilla Morais, que estava ansiosa para adotar a tecnologia desde o início. Mas isso foi apenas o começo.

“No que diz respeito à IA, as pessoas sempre comemoram o quão importante é essa primeira conquista, o que é bem verdade”, diz Flora. “Mas igualmente importante é toda a manutenção: fazer com que o programa continue evoluindo por conta própria… e sempre ofereça o resultado ideal na produção.”

A manutenção se torna mais sofisticada em áreas complexas como a integração de clientes, que pode envolver cerca de cinquenta verificações diferentes. A equipe da Brex mapeou a sequência ideal dessas verificações, determinou se pessoas ou agentes deveriam estar envolvidos e definiu como construir a arquitetura que permite que tudo funcione sem problemas. Para casos de uso corporativos, observa Flora, é difícil imaginar que a IA substitua inteiramente esse trabalho multifuncional contínuo.

A conclusão de Flora reflete um padrão que ouvimos com frequência de líderes que implementam a IA de maneira eficaz: o sistema nunca está concluído. Uma primeira conquista pode chamar a atenção, mas o valor duradouro vem de tratar a IA como algo que se ajusta e se gerencia continuamente.

Flora acredita que os líderes do setor de serviços financeiros também podem gerar valor por meio da IA, estabelecendo os limites adequados.

A primeira questão a se colocar é até que ponto levar a automação. Como diz Flora, os modelos atuais de IA poderiam, tecnicamente, automatizar decisões muito além do limite estabelecido pela Brex. Mas a automação agressiva nem sempre é a abordagem correta, especialmente em um ambiente regulamentado.

Diante disso, a equipe da Brex equilibra intencionalmente a automação com sua propensão ao risco. Flora afirma: “Às vezes, preciso exigir uma revisão manual para limites acima de um determinado valor, a fim de garantir que estejamos realmente confiantes na decisão, em vez de confiar totalmente na IA.”

A segunda questão diz respeito à qualidade dos dados. Nas palavras de Flora, a IA é tão boa quanto os dados que recebe, da mesma forma que se prepara um prato excelente com os ingredientes certos.

Por exemplo, revisores humanos poderiam corrigir entradas ocasionalmente confusas, mas, em grande escala, as decisões automatizadas precisam de dados mais precisos e consistentes. Um sinal questionável que um humano poderia ter contornado — como um endereço comercial que usa “St.” em vez de “Street” — agora pode causar um efeito cascata em muitas decisões tomadas por IA.

“Não teremos mais sempre alguém para perceber isso”, observa Flora. “Isso eleva o nível de exigência em relação à forma como gerenciamos os dados e como lidamos com os ingredientes que usamos para preparar o prato.”

Esse padrão mais exigente, argumenta ela, está, na verdade, levando as equipes a realizar um trabalho valioso: prestar muita atenção à qualidade dos dados, testar exaustivamente a lógica de backtest e monitorar as decisões automatizadas com rigor.

Acima de tudo, Flora se preocupa principalmente com o que a IA traz de mudança para as pessoas e equipes, e com a forma de desenvolver e manter a especialização no setor.

Hoje, a Brex consegue automatizar com confiança decisões rotineiras e de menor risco, pois os agentes utilizados foram desenvolvidos e treinados por especialistas em serviços financeiros.

A questão agora é: quando esses especialistas se aposentarem, como será, de fato, a próxima geração de talentos? Ou, como diz Flora, será que temos um fluxo de talentos capaz de assumir diretamente as funções mais complexas?

É uma perspectiva voltada para o futuro que entende a expertise humana como algo a ser cultivado e as competências como algo que deve evoluir em paralelo à inovação tecnológica.