Os Maiores Bancos do Mundo estão Contratando Talentos em IA Duas Vezes Mais

Grandes bancos estão adicionando empregos focados em inteligência artificial em ritmo crescente, apesar dos cortes em toda a indústria. Em 50 dos maiores bancos do mundo, a contratação de talentos em AI cresceu 9% nos últimos seis meses – o dobro da taxa de crescimento do total de funcionários nesses bancos durante o mesmo período, segundo novos dados publicados na quinta-feira pela empresa de pesquisa de adoção de AI Evident.

“A AI é vista como uma prioridade estratégica crítica, por isso os volumes de talentos em AI dos bancos continuam a crescer rapidamente, aparentemente imunes às iniciativas em curso de redução de força vistas em todo o setor”, disse Alexandra Mousavizadeh, cofundadora e CEO da Evident, em comunicado.

JPMorgan Chase, Capital One e Wells Fargo lideraram a corrida, adicionando o maior número de talentos em AI. O JPMorgan tem o maior volume de talentos em AI, com quase seis vezes mais funcionários em AI do que a média dos bancos no Índice de AI da Evident. Ele emprega 11,5% de todos os talentos em AI existentes dentro da indústria bancária.

O maior banco dos EUA em ativos foi um dos primeiros adotantes de AI, contratando seu chefe de pesquisa em AI pela primeira vez em 2018. O JPMorgan liderou ambos os relatórios do Índice de AI da Evident, que classifica o progresso dos 50 maiores bancos do mundo à medida que incorporam e avançam em AI, utilizando quatro métricas: talento, inovação, liderança e transparência.

A Capital One, que ocupa o segundo lugar no índice, possui a maior densidade de talentos em AI: 12% de seu total de funcionários trabalha com AI – mais de quatro vezes a média dos bancos no índice da Evident.

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Com demissões em vários grandes bancos – incluindo Citigroup, Barclays, Deutsche Bank e Lloyds Bank – ainda este ano, o aumento no número de posições centradas em AI é um indicador da importância que as instituições financeiras estão dando para aprimorar suas capacidades nesse campo.

A Evident descobriu que o Deutsche aumentou sua capacidade de talentos em AI global em 26,7% – quase triplo da média do índice – e a Lloyds expandiu sua força de engenharia de dados em dobro da velocidade de seus pares no Reino Unido, apesar de ambos terem reduções de força de trabalho no início deste ano.

No entanto, o setor bancário enfrentará forte concorrência por talentos em AI, que já estão em escassez. Líderes da indústria de tecnologia como OpenAI e Meta estão oferecendo pacotes de compensação milionários para atrair os melhores talentos. Até mesmo a administração Biden disse que planeja contratar mais de 100 profissionais em AI até o verão, e exigirá que todas as agências federais designem chefes de AI.

Durante a temporada de resultados do primeiro trimestre, vários líderes bancários elogiaram as conquistas e o potencial da AI em suas próprias organizações. Por anos, diversos grandes bancos vêm desenvolvendo suas capacidades e ofertas de AI – e intensificaram esse discurso com novas ferramentas voltadas para o cliente, como chatbots alimentados por AI generativo e assistentes virtuais.

À medida que a corrida se acelera, aqueles que começaram cedo e investiram recursos significativos nos últimos anos continuarão a superar seus concorrentes, segundo Mousavizadeh.

“Os 10 maiores bancos em talentos em AI atualmente representam 51% do total de talentos da indústria bancária – uma grande vantagem quando se trata de adoção de AI”, disse ela. “Essa concentração de talentos em AI tem consequências reais. Se os bancos que estão atrás não conseguirem fechar a lacuna, a corrida para implementar AI se tornará uma luta árdua.”

O tipo de funções sendo contratadas também representa uma mudança marcada das fases de planejamento e desenvolvimento da integração de AI para a implementação. Nos últimos seis meses, 68% dos novos talentos em AI líquidos em bancos dos EUA estavam focados em como começar a usar efetivamente a tecnologia.

Em todo o conselho, a equipe para funções de implementação aumentou quase 14% entre novembro de 2023 e abril de 2024, seguida pela engenharia de dados, desenvolvimento de AI e risco de modelo.