Grandes bancos estão adicionando empregos focados em inteligência artificial em velocidades crescentes, apesar dos cortes na indústria em geral.
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 desses bancos durante o mesmo período, segundo novos dados publicados pela empresa de pesquisa de adoção de IA Evident.
“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”, afirmou Alexandra Mousavizadeh, cofundadora e CEO da Evident, em comunicado.
JPMorgan Chase, Capital One e Wells Fargo lideraram a corrida, acrescentando o maior número de talentos em IA. O JPMorgan tem 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. A empresa emprega 11,5% de todo o talento em IA existente na indústria bancária.
O maior banco dos EUA 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, utilizando quatro métricas: talento, inovação, liderança e transparência.
A Capital One, que ocupa o segundo lugar no índice, tem a maior densidade de talentos em IA: 12% de seu quadro total de funcionários trabalha com IA — mais de quatro vezes a média do banco no índice da Evident.
Com as demissões em vários grandes bancos — incluindo Citigroup, Barclays, Deutsche Bank e Lloyds Bank — já neste ano, o aumento no número de posições centradas em IA é um indicador da importância que as instituições financeiras estão dando para o desenvolvimento de suas capacidades nesse campo.
A Evident descobriu que o Deutsche Bank aumentou sua capacidade global de talentos em IA em 26,7% — quase triplo da média do índice — e a Lloyds expandiu sua força de engenharia de dados duas vezes mais rápido do que seus pares no Reino Unido, apesar de ambos terem realizado reduções de quadro de funcionários no início deste ano.
No entanto, o setor bancário enfrentará uma competição acirrada 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 todos os órgãos federais designem chefes de IA.
Durante a temporada de resultados do primeiro trimestre, vários chefes de bancos elogiaram as realizações e o potencial da IA dentro de suas próprias organizações. Ao longo dos anos, vários grandes bancos têm desenvolvido suas capacidades e ofertas de IA — e têm intensificado essa conversa com novas ferramentas voltadas para o cliente, como chatbots e assistentes virtuais alimentados por IA generativa.
Conforme a corrida se acelera, aqueles que começaram cedo e investiram recursos significativos nos últimos anos continuarão a superar seus rivais, segundo Mousavizadeh.
“Os 10 principais bancos em talentos de IA atualmente representam 51% do pool de talentos em geral da indústria bancária — uma enorme vantagem quando se trata de adoção de IA”, afirmou. “Essa concentração de talentos em IA tem consequências reais. Se os bancos que estão atrás não conseguirem reduzir a diferença, a corrida para implementar a IA se tornará uma batalha difícil.”
O tipo de funções para as quais estão sendo contratadas também representa uma mudança marcada das etapas 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 a usar efetivamente a tecnologia.
Em todos os setores, 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.
