Os grandes bancos estão adicionando empregos focados em inteligência artificial em velocidades crescentes, 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 no total de funcionários nesses bancos durante o mesmo período, de acordo com novos dados publicados pela empresa de pesquisa sobre adoção de IA, Evident.
“A IA é vista como uma prioridade estratégica crítica, razão pela qual os volumes de talentos em IA dos bancos continuam a crescer rapidamente, aparentemente imunes às iniciativas em curso de redução de força vistas em todo o setor”, disse 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 possui o maior volume de talentos em IA, com quase seis vezes mais funcionários em IA do que a média dos bancos no Índice de IA da Evident. Ele emprega 11,5% de todo o talento em IA existente dentro da indústria bancária.
O maior banco dos Estados Unidos em ativos foi um dos primeiros a adotar a 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 classificam o progresso dos 50 maiores bancos do mundo à medida que incorporam e avançam na IA, usando quatro métricas: talento, inovação, liderança e transparência.
Capital One, que ocupa a segunda posição no índice, possui a maior densidade de talentos em IA: 12% de seu total de funcionários trabalha com IA – mais de quatro vezes a média dos bancos no índice da Evident.
Com demissões em vários grandes bancos – incluindo o 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 atribuindo à construção de suas capacidades no campo.
A Evident constatou que o Deutsche aumentou 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 uma taxa duas vezes maior do que seus pares no Reino Unido, apesar de ambos terem reduzido o quadro de funcionários no início deste ano.
Mas o setor bancário enfrentará uma forte concorrência pelo talento em IA, que já está em escassez. Líderes da indústria de tecnologia como OpenAI e Meta estão oferecendo pacotes de compensação de milhões de dólares para atrair os melhores talentos. Até a administração Biden disse que planeja contratar mais de 100 profissionais de IA até o verão, e exigirá que todas as agências federais designem chefes de IA.
Durante a temporada de resultados do primeiro trimestre, várias chefias bancárias elogiaram as conquistas e o potencial da IA dentro de suas próprias organizações. Por anos, vários grandes bancos vêm desenvolvendo suas capacidades e ofertas de IA – e intensificaram essa conversa com novas ferramentas voltadas para o cliente, como chatbots e assistentes virtuais alimentados por IA generativa.
À medida que a corrida ganha velocidade, aqueles que começaram cedo e investiram recursos significativos nos últimos anos continuarão a superar seus concorrentes, de acordo com Mousavizadeh.
“Os 10 principais bancos em talento em IA atualmente representam 51% do total de talentos do setor bancário – uma grande vantagem em termos de adoção de IA”, disse ela. “Essa concentração de talento em IA tem consequências reais. Se os bancos que ficam para trás não conseguirem fechar essa lacuna, a corrida para implementar a IA se tornará uma luta árdua.”
O tipo de funções para as quais estão sendo contratados também representa uma mudança marcante das etapas de planejamento e desenvolvimento da integração da IA para a implementação. Nos últimos seis meses, 68% do novo talento líquido em IA nos bancos dos EUA estava focado em como começar a usar efetivamente a tecnologia.
Em geral, as contratações para funções de implementação aumentaram quase 14% entre novembro de 2023 e abril de 2024, seguidas por engenharia de dados, desenvolvimento de IA e risco de modelo.
