Até recentemente, parecia que toda proposta que chegava à mesa do diretor de tecnologia da Mastercard, Ed McLaughlin, incluía a palavra "blockchain". "Um banco de dados não funcionaria melhor?", ele perguntava, e a resposta geralmente era: "Sim, mas isso está na blockchain ".

Hoje em dia, é a inteligência artificial. E embora a Mastercard já utilize IA para combater fraudes em sua rede há anos, os recentes avanços em IA generativa, que extrai enormes quantidades de dados para criar todos os tipos de conteúdo novo, estão abrindo oportunidades empolgantes. A empresa está utilizando inteligência artificial generativa para criar dados sintéticos de transações fraudulentas, com o objetivo de avaliar as fragilidades nos sistemas de uma instituição financeira e identificar indícios de irregularidades em grandes conjuntos de dados relevantes para o combate à lavagem de dinheiro. A Mastercard também utiliza IA de última geração para ajudar os varejistas de comércio eletrônico a personalizar as experiências dos usuários.

Mas usar essa tecnologia não está isento de riscos — entre eles, usar a IA como uma marreta ou, como McLaughlin coloca, "apertar parafusos com chaves de soquete muito caras". Segundo ele, as empresas deveriam se perguntar: "Quais são os problemas difíceis que vocês nunca conseguiram resolver?" Onde a IA pode realmente agregar valor? E como é possível fazer isso e, ao mesmo tempo, lidar com os potenciais danos?”

Empresas de todos os portes estão se deparando com essas questões. Uma pesquisa recente da VentureBeat com executivos globais nas áreas de dados, IA, segurança e marketing revelou que mais da metade das organizações está experimentando IA generativa em pequena escala, mas menos de 20% já a estão implementando — e quase uma em cada dez afirma não ter "a menor ideia" de como utilizá-la.

“Com IA, você pode pensar pequeno e fazer coisas pequenas, ou pode pensar grande e transformar verdadeiramente seu negócio, seu setor ou o mundo”, afirma Rohit Chauhan, vice-presidente executivo de IA para Cibersegurança e Inteligência. “Queremos pensar grande, mas em ambos os casos, a aplicação da IA precisa ser feita de forma responsável e segura para que traga benefícios maiores para o mundo. O maior risco da IA é não usá-la.”

Conversamos com líderes da Mastercard sobre como eles estão minimizando riscos, explorando oportunidades e fazendo os investimentos certos quando se trata de IA generativa.

Os riscos precisam ser enfrentados de frente quando as empresas consideram a adoção da tecnologia de IA generativa. Esses riscos incluem viés inerente nos conjuntos de dados, proteção insuficiente da privacidade dos dados das pessoas após serem inseridos em modelos de IA e "alucinações" — a repetição de falsidades pela IA.

Princípios e práticas sólidos de responsabilidade de dados já devem estar em vigor antes de se investir em IA generativa, afirma JoAnn Stonier, que liderou o programa de dados da Mastercard por mais de cinco anos e foi recentemente nomeada Mastercard Fellow, especializada em IA e dados responsáveis. No ano passado, a Mastercard atualizou seus próprios princípios de responsabilidade de dados para dar ênfase à inclusão, de forma a garantir que as práticas, análises e resultados relacionados a dados sejam abrangentes e equitativos. O compromisso da empresa com a "Privacidade por Design" também incorpora fortes proteções de privacidade e segurança em modelos de IA, acrescenta Caroline Louveaux, diretora de privacidade e responsabilidade de dados da empresa.

“Nós consolidamos nossos padrões e princípios internos para o uso responsável de IA generativa e dados”, diz Stonier. “Isso inclui orientações sobre o que os funcionários podem e não podem fazer, bem como diretrizes sobre como aprender e testar a nova tecnologia sem comprometer informações sensíveis ou confidenciais. Estamos do lado certo da história.”

Essa orientação — que, por exemplo, aconselha os funcionários a não aceitarem os primeiros resultados e a executarem as consultas várias vezes e de várias maneiras — ajudou a fundamentar as diretrizes do Grupo de Segurança Cibernética dos EUA do Aspen Institute para outras empresas, à medida que elas desenvolvem seus próprios roteiros de IA generativa. “Esses tipos de esforços colaborativos para construir e ampliar as melhores práticas são necessários para incentivar a inovação responsável com IA generativa”, afirma Andrew Reiskind, diretor de dados da Mastercard.

A Mastercard embarcou em um amplo esforço para testar produtos e serviços de IA de última geração e para identificar a tecnologia, as ferramentas e os recursos necessários para sua expansão, afirma Mohamed Abdelsadek, vice-presidente executivo de dados, insights e análises. Isso inclui a coleta sistemática de conceitos de todas as equipes de produto e o lançamento de hackathons e desafios de inovação em toda a empresa em torno de conceitos de IA de geração que produzem centenas de ideias.

“Estamos priorizando o impacto na receita ou na eficiência, a facilidade de implementação e, em seguida, equilibrando isso com o grau de risco envolvido”, diz ele. Mas antes que qualquer produto ou aplicativo com inteligência artificial seja lançado, testes rigorosos são essenciais, e é por isso que a maioria dos casos de uso provavelmente será interna antes de ser disponibilizada ao público.

“Estamos nos concentrando um pouco mais desde o início para garantir que façamos tudo certo”, diz Abdelsadek. “Queremos reunir a infraestrutura e os processos corretos para evitar alguns dos riscos associados à IA generativa.” Ao mesmo tempo, queremos garantir que estamos promovendo a inovação em toda a organização.”

Cultivar uma cultura de inovação e colaboração é fundamental para a visão da Mastercard de impulsionar as economias e empoderar as pessoas, afirma Ken Moore, diretor de inovação que supervisiona a Mastercard Foundry, o braço de P&D da empresa.  E isso vai além da própria divisão de P&D — a Foundry administra um programa de inovação para toda a empresa chamado Sandbox, que oferece aos funcionários de qualquer área da empresa a oportunidade de resolver desafios que a Mastercard busca enfrentar. Um desafio recente para desbloquear oportunidades no espaço Web3 resultou no Mastercard Artist Accelerator, que oferece a artistas promissores acesso a ferramentas tecnológicas como IA e NFTs para impulsionar suas carreiras musicais.

Quanto à incorporação da IA nas operações da empresa, a supervisão humana provavelmente será uma função essencial da IA generativa num futuro próximo, afirma Moore, especialmente ao lidar com desafios como informações falsas e alucinações.

“A atual exploração da IA generativa pela Mastercard está focada em aproveitar a tecnologia para criar eficiências que apoiem, e não substituam, os funcionários”, afirma ele. “Se a IA pudesse ser usada para acelerar a resolução de tarefas tediosas do dia a dia, como poderíamos utilizar esse tempo economizado para produzir mais daquilo que somente os humanos são capazes de fazer, como construir e nutrir relacionamentos ou idealizar novos produtos e serviços?”