Por: Anne Lopes Gomes
A inteligência artificial generativa capaz de criar textos, análises e conteúdos a partir de comandos, já provou seu valor. Agora, em setores como bancos, seguradoras e grandes empresas reguladas, o desafio mudou: como usar essa tecnologia com segurança, controle e dentro das regras.
Hoje, o maior obstáculo não é mais técnico. É estrutural. Colocar a IA em produção exige auditoria, proteção de dados, testes rigorosos, documentação e supervisão constante. Por isso, instituições como NIST, BIS e McKinsey apontam que risco e governança são os principais gargalos para escalar a IA no setor financeiro.
Embora a tecnologia já traga ganhos relevantes como melhoria na análise de risco, detecção de fraudes e eficiência operacional, muitas empresas ainda estão na fase experimental. O motivo é simples: usar IA em ambientes regulados exige mais do que inovação. Exige controle.
Criar um protótipo de IA é rápido. Torná-lo confiável, auditável e seguro para uso em larga escala é o verdadeiro desafio.
Estudos mostram que a maioria das empresas enfrenta dificuldades com qualidade de dados, transparência das decisões da IA e definição de responsabilidades. Sem isso, a tecnologia não avança.
É nesse contexto que ganham destaque profissionais capazes de atuar tanto na construção quanto na operação de soluções de IA em ambientes complexos.
Um exemplo é Israel Saba, executivo de tecnologia com atuação em engenharia de software, arquitetura de sistemas e segurança aplicada à IA. Segundo Israel, pesquisas recentes mostram o tamanho desse desafio. Em estudo da McKinsey, 75% das empresas apontam risco e governança como principal barreira para escalar IA generativa. Já 79% destacam a qualidade dos dados como maior preocupação, enquanto mais da metade menciona problemas ligados à transparência e à capacidade de explicar decisões da IA. Isso ajuda a explicar por que muitas organizações ficaram presas entre o laboratório e a produção.
Israel Saba se destaca justamente pela capacidade de transformar ideias em produtos funcionais rapidamente e, depois, estruturá-los para operar com confiabilidade, segurança e padrões exigidos por grandes empresas.
Com experiência em ambientes de crescimento acelerado, incluindo sua atuação na Enter – empresa de IA apoiada por investidores globais e selecionada para o AWS Generative AI Accelerator, Israel contribuiu para o desenvolvimento de soluções aplicadas e para a implementação de práticas de segurança e operação em produção, voltadas também ao setor jurídico, além de apoiar rotinas operacionais em produção e a implementação de práticas de segurança voltadas a clientes corporativos.
Israel também possui uma trajetória acadêmica e técnica relevante em nível internacional. É MBA pela University of Cambridge, onde recebeu o Director’s Honor Award pelo melhor projeto global de consultoria, desenvolvido para a divisão de direção autônoma da Continental AG. Também foi premiado em programa do MIT com reconhecimento de “projeto mais pronto para o mercado”.
Atualmente, Israel atua como cofundador técnico em novas iniciativas de tecnologia aplicada, com foco em IA generativa, automação de processos e desenvolvimento de produtos escaláveis.
A adoção de IA generativa em setores regulados deixa uma conclusão clara:
não basta inovar, é preciso governar.
Empresas que conseguem avançar são aquelas que combinam tecnologia com controle, supervisão humana, gestão de risco e responsabilidade operacional.
Nesse novo cenário, a vantagem competitiva não está apenas em usar IA, mas em usá-la de forma confiável. E é exatamente nessa interseção, entre inovação e governança, que profissionais como Israel Saba vêm se destacando.
