CEO do Itaú Unibanco diz que empresas precisam se estruturar para impulsionar IA 🚀🧵 Ele fala de mudanças internas, qualidade de dados e capacitação. Mas será que comprar um modelo pronto resolve o problema real ou só vira vitrine tecnológica?

Imagem indisponível

Qualidade de dados é o novo filtro: dados sujos geram decisões ruins. Quem assume a responsabilidade quando um modelo erra? Engenharia de dados virou questão estratégica — por que tantas empresas ainda tratam isso como custo e não como investimento?

Capacitar pessoas custa tempo e grana. Quem vai treinar analistas, desenvolvedores e equipes de negócio? Requalificação real significa direitos trabalhistas e inclusão — ou vamos substituir cargos sem plano social e perder talento?

Imagem indisponível

E a concentração de poder? Grandes players oferecem infra e modelos que parecem solução pronta — mas isso não centraliza riscos e monopólios? Precisamos discutir regulação técnica e políticas públicas antes que o ecossistema fique nas mãos de poucos.

O roteiro prático existe: governança de dados, pipelines limpos, métricas de impacto social e times multidisciplinares. Mas terceirizar tudo para Big Tech é solução ou transferência de responsabilidade e de risco para o cliente?

Imagem indisponível

Se IA é revolução, para quem ela deve servir? Sustentabilidade, justiça no trabalho e democratização de acesso precisam ser critérios desde o início. Sua empresa está pronta para isso — ou só quer parecer pronta para o mercado?