Cointelegraph
Tristan GreeneTristan Greene

CIO do Fed dos EUA afirma que é 'difícil justificar' contratar programadores humanos em vez de IA

A liderança do Federal Reserve aparentemente vê a IA generativa como um "super analista" capaz de turbinar o processo de trabalho da agência.

CIO do Fed dos EUA afirma que é 'difícil justificar' contratar programadores humanos em vez de IA
Notícias

Os líderes do Federal Reserve dos Estados Unidos parecem estar convencidos de que as ferramentas de inteligência artificial generativa (IA) funcionarão como um “super analista” para bancos e o governo — capaz de lidar com tarefas de atendimento ao cliente para bancos e substituir programadores humanos.

Sunayna Tuteja, diretora de inovação do Federal Reserve, falou recentemente no evento Chicago AI Week em um bate-papo com Margaret Riley, vice-presidente sênior da unidade de pagamentos da divisão de serviços financeiros do Fed.

O tema da discussão foi “Promovendo a inovação responsável em IA no Sistema do Federal Reserve”. De acordo com um relatório do site de notícias e análises financeiras Risk.net, Tuteja e Riley discutiram cinco casos de uso para IA generativa que estão sendo explorados pelo Fed: limpeza de dados, engajamento com o cliente, geração de conteúdo, tradução de código legado e melhoria da eficiência operacional.

Um “super analista” de IA

Riley descreveu o potencial geral da IA generativa como de um “super analista”, com a capacidade de facilitar a vida dos trabalhadores do Fed e atuar como um especialista em suporte ao cliente, capaz de personalizar e aprimorar a capacidade dos bancos de interagir com os clientes.

Sobre o assunto de “traduzir código legado”, Tuteja pareceu adotar a ideia de que modelos de aprendizado de linguagem (LLMs), como o ChatGPT ou produtos de IA semelhantes, poderiam substituir alguns empregos tradicionalmente reservados para humanos:

“É difícil justificar [a contratação] de desenvolvedores de código para atualizar todo o código antigo para novo código, mas agora você pode aproveitar os LLMs e então o desenvolvedor se torna o auditor ou o editor, em vez do executor principal.”

Perigos e desvantagens

Os dois tomaram cuidado para enfatizar que a IA generativa e os LLMs têm suas limitações e que os casos de uso discutidos estavam em fase exploratória no momento.

Embora os riscos de inserir sistemas de IA generativa em setores tecnológicos onde a precisão é importante — como o financeiro — sejam bem documentados, Tuteja emitiu um aviso claro sobre as possíveis desvantagens de não implementá-los:

“Devemos pensar em todos os riscos de fazer algo novo, mas também devemos nos perguntar: qual é o risco de não fazer nada? Porque às vezes o risco da inação é maior do que o risco da ação, mas a maneira de avançar deve ser responsável.”