Por dentro da revolução silenciosa da IA no Citi

Para muitas grandes corporações, a inteligência artificial continua restrita a projetos-piloto isolados. Pequenas equipes experimentam ferramentas, realizam testes e apresentam resultados que raramente ganham força além de alguns departamentos. O Citi traçou um caminho diferente. Nos últimos dois anos, o banco concentrou-se em integrar a IA ao fluxo de trabalho diário em toda a organização, levando-a para além do domínio de alguns especialistas.

Essa iniciativa cultivou uma comunidade interna de IA com aproximadamente 4.000 funcionários, provenientes de diversas áreas, incluindo tecnologia, operações, gestão de riscos e atendimento ao cliente. Esse número, divulgado inicialmente pela Business Insider, destaca como o Citi desenvolveu seus programas “AI Champions” e “AI Accelerators” para promover uma ampla participação, em vez de manter uma supervisão central rígida.

O grau de integração é significativo. Com uma força de trabalho global de cerca de 182.000 funcionários, o Citi informa que mais de 70% de seus funcionários agora utilizam ferramentas de IA aprovadas pela empresa de alguma forma. Essa adoção generalizada coloca o banco à frente de muitos concorrentes que ainda limitam o acesso à IA a equipes técnicas ou laboratórios de inovação dedicados.

De projetos-piloto centralizados à adoção em nível de equipe

A estratégia do Citi começou com as pessoas, não apenas com as ferramentas. O banco convidou os funcionários a se voluntariarem como AI Champions, oferecendo-lhes treinamento especializado, recursos internos e acesso antecipado a sistemas de IA aprovados. Esses indivíduos passaram então a apoiar seus colegas imediatos, atuando como pontos de orientação acessíveis, em vez de instrutores formais.

Essa abordagem reflete uma compreensão prática da adoção de tecnologia. Novas ferramentas muitas vezes falham não por falta de recursos, mas porque a equipe não sabe ao certo quando ou como aplicá-las. Ao incorporar o suporte diretamente nas equipes, o Citi preencheu a lacuna entre o uso experimental e a aplicação rotineira.

O reconhecimento formal foi um componente essencial. Os funcionários podiam ganhar distintivos internos ao concluir cursos ou demonstrar como usavam a IA para aprimorar suas tarefas específicas. Embora esses distintivos não levassem diretamente a promoções ou aumentos salariais, eles ajudaram a construir visibilidade e credibilidade para as habilidades em IA dentro da empresa. De acordo com a Business Insider, esse modelo impulsionado pelos colegas acelerou a adoção de forma mais eficaz do que as diretrizes tradicionais de cima para baixo.

Aplicação prática com as salvaguardas necessárias

A liderança do Citi posicionou esse esforço como uma resposta à escala operacional, não meramente como uma novidade tecnológica. Com vastas operações em banco de varejo, serviços de investimento, conformidade e suporte ao cliente, mesmo pequenas melhorias de eficiência podem render benefícios cumulativos substanciais. Ferramentas de IA são agora usadas para resumir documentos extensos, redigir comunicações internas, analisar dados e auxiliar na codificação de software. Embora essas aplicações não sejam únicas, a diferença reside em sua implantação sistemática em toda a empresa.

O foco na utilidade cotidiana também influencia a abordagem do Citi à gestão de riscos. O banco restringe os funcionários a um conjunto de ferramentas avaliadas e aprovadas pela empresa, implementando limites claros sobre o uso de dados e o tratamento de resultados. Essas restrições, embora ocasionalmente retardem a experimentação, aumentaram a confiança da administração em conceder acesso mais amplo. Em setores altamente regulamentados como o financeiro, estabelecer confiança no processo costuma ser mais crítico do que buscar velocidade pura.

Lições da abordagem do Citi para escalar a IA

A arquitetura do programa do Citi oferece uma percepção fundamental para outras grandes organizações: a integração bem-sucedida da IA não exige que todos os funcionários se tornem especialistas. Ela requer uma massa crítica de funcionários que compreendam as ferramentas suficientemente bem para usá-las com responsabilidade e orientar seus colegas de equipe. Ao treinar milhares em vez de alguns poucos selecionados, o Citi reduziu sua dependência de um pequeno grupo de especialistas sobrecarregados.

Há também uma dimensão cultural. Incentivar ativamente a participação de funções não técnicas transmite uma mensagem clara de que a IA não é exclusiva de engenheiros ou cientistas de dados. Ela se torna um componente padrão do trabalho moderno, semelhante à adoção de planilhas ou softwares de apresentação nas décadas anteriores.

Essa mudança está alinhada com padrões mais amplos do setor. Pesquisas de empresas como a McKinsey indicam que muitas empresas enfrentam dificuldades para fazer a transição de projetos de IA da fase piloto para a produção, frequentemente citando a escassez de habilidades e a falta de clareza na responsabilização. O modelo do Citi mitiga alguns desses desafios ao distribuir a responsabilidade prática às equipes, mantendo ao mesmo tempo a governança e os padrões centralizados.

Naturalmente, a abordagem tem suas limitações. A adoção liderada por pares depende de um engajamento sustentado, e o progresso pode ser desigual entre as diferentes equipes. Há também o risco de que redes de apoio informais se tornem inconsistentes, levando a disparidades nos benefícios. O Citi lida com isso alternando periodicamente os Campeões de IA e atualizando continuamente os materiais de treinamento à medida que as ferramentas evoluem.

Um aspecto que se destaca é a decisão do banco de tratar a IA como infraestrutura operacional, em vez de apenas um projeto de inovação. Em vez de formular a pergunta como “A IA pode transformar nossos negócios?”, o Citi perguntou: “Onde a IA pode reduzir atritos em nosso trabalho atual?”. Esse enquadramento pragmático torna o progresso mais fácil de quantificar e alivia a pressão para entregar resultados sensacionais e imediatos.

A experiência também desafia a suposição comum de que a adoção da IA deve ser impulsionada exclusivamente de cima para baixo. Embora a alta liderança do Citi tenha fornecido apoio essencial, o impulso significativo veio dos funcionários que dedicaram seu próprio tempo para aprender e compartilhar conhecimento. Em organizações grandes e complexas, essa energia de baixo para cima é difícil de gerar, mas frequentemente é o fator decisivo para que uma nova tecnologia se incorpore à cultura.

À medida que mais empresas passam da fase de testes para a implementação em grande escala, a experiência do Citi oferece um valioso estudo de caso. Ela demonstra que a escala é alcançada não apenas pela aquisição de ferramentas mais avançadas, mas pela construção da confiança das pessoas no uso das ferramentas que já possuem. Para empresas perplexas com o lento progresso da IA, a solução pode depender menos de apresentações estratégicas e mais do apoio à forma como o trabalho é realizado, uma equipe de cada vez.

Veja também: O JPMorgan Chase trata os gastos com IA como infraestrutura essencial

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