Grandes bancos estão adicionando empregos focados em inteligência artificial a uma velocidade crescente, apesar dos cortes em toda a indústria.
Em 50 dos maiores bancos do mundo, a contratação de talentos em IA cresceu 9% nos últimos seis meses – o dobro da taxa de crescimento do quadro de funcionários totais desses bancos no mesmo período, de acordo com novos dados publicados na quinta-feira pela empresa de pesquisa de adoção de IA, Evident.
“A IA é vista como uma prioridade estratégica crítica, por isso os volumes de talentos em IA dos bancos continuam crescendo rapidamente, aparentemente imunes às iniciativas contínuas de redução de força vistas em todo o setor”, afirmou Alexandra Mousavizadeh, co-fundadora e CEO da Evident, em comunicado.
JPMorgan Chase, Capital One e Wells Fargo lideraram a corrida, adicionando o maior número de talentos em IA. O JPMorgan tem o maior volume de talentos em IA, com quase seis vezes mais funcionários de IA do que a média dos bancos no Índice de IA da Evident. Ele emprega 11,5% de todo o talento em IA existente na indústria bancária.
O maior banco dos EUA em ativos foi um dos primeiros adotantes de IA, contratando seu chefe de pesquisa em IA pela primeira vez em 2018. O JPMorgan liderou ambos os relatórios do Índice de IA da Evident, que classifica o progresso dos 50 maiores bancos do mundo à medida que incorporam e avançam na IA, usando quatro métricas: talento, inovação, liderança e transparência.
A Capital One, que ocupa a segunda posição no índice, tem a maior densidade de talentos em IA: 12% de seu quadro de funcionários total trabalha em IA – mais de quatro vezes a média do banco no índice da Evident.
Com demissões em vários grandes bancos – incluindo Citigroup, Barclays, Deutsche Bank e Lloyds Bank – já este ano, o aumento no número de posições centradas em IA é um indicador da importância que as instituições financeiras estão dando para a construção de suas capacidades no campo.
A Evident descobriu que o Deutsche expandiu sua capacidade global de talentos em IA em 26,7% – quase triplo da média do índice – e o Lloyds expandiu sua força de engenharia de dados a duas vezes o ritmo de seus pares no Reino Unido, apesar de ambos terem realizado reduções de quadro anteriormente este ano.
Mas o setor bancário enfrentará uma forte concorrência por talentos em IA, que já estão em falta. Líderes da indústria de tecnologia como OpenAI e Meta estão oferecendo pacotes de compensação de milhões de dólares para atrair os melhores talentos. Até mesmo a administração Biden disse que planeja contratar mais de 100 profissionais em IA até o verão, e exigirá que todas as agências federais designem oficiais-chefes de IA.
Durante a temporada de resultados do primeiro trimestre, vários chefes de bancos elogiaram as conquistas e o potencial da IA dentro de suas próprias organizações. Ao longo dos anos, vários grandes bancos têm construído suas capacidades e ofertas em IA – e intensificaram essa conversa com novas ferramentas voltadas para o cliente, como chatbots e assistentes virtuais baseados em IA generativa.
À medida que a corrida ganha velocidade, aqueles que começaram cedo e investiram recursos significativos nos últimos anos continuarão superando seus rivais, de acordo com Mousavizadeh.
“Os 10 principais bancos em talento em IA atualmente representam 51% do total de talentos na indústria bancária – uma grande vantagem quando se trata de adoção de IA”, afirmou. “Essa concentração de talentos em IA tem consequências reais. Se os bancos que ficam para trás não conseguirem reduzir a distância, a corrida para implementar AI se tornará uma batalha difícil.”
O tipo de funções para as quais estão sendo contratadas também representa uma mudança significativa das fases de planejamento e desenvolvimento da integração de IA para a implementação. Nos últimos seis meses, 68% do novo talento líquido em IA nos bancos dos EUA estava focado em como começar realmente a usar a tecnologia.
No geral, a contratação para funções de implementação aumentou quase 14% entre novembro de 2023 e abril de 2024, seguida pela engenharia de dados, desenvolvimento de IA e risco de modelo.
