Com um orçamento de tecnologia bilionário, o JPMorgan planeja transformar cada um de seus mais de 300 mil funcionários em especialista em como potencializar a inteligência artificial (IA). Segundo Derek Waldron, diretor de análise de dados do JPMorgan Chase, em entrevista à McKinsey, o maior banco dos EUA quer capacitar sua força de trabalho para usar a IA de forma personalizada, em vez de adotar uma abordagem única para todos.

“As necessidades de treinamento são variadas, assim como as aplicações de IA. A melhor maneira de abordar isso é segmento por segmento”, disse Waldron, na entrevista publicada no site da consultoria.

Para isso, o JPMorgan lançou o programa interno “IA Simplificada”, já concluído por dezenas de milhares de funcionários, com módulos que ensinam desde pesquisas aprofundadas com IA até o aproveitamento de diferentes conjuntos de dados.

Segundo Waldron, os CEOs e líderes também terão que se adaptar a novas abordagens, guiando equipes multifuncionais durante essa transformação tecnológica.

Treinamento

Waldron disse que o treinamento de IA do JPMorgan é dividido em duas etapas principais. A primeira consiste em entender o que os grandes modelos de linguagem (LLMs) podem e não podem fazer, enquanto a segunda foi construída para aprender a formular as perguntas certas.

A transição é um esforço coletivo, com os funcionários frequentemente ensinando uns aos outros.

“Muitas equipes criaram rapidamente bibliotecas de prompts, e-mails com o ‘prompt da semana’ e canais internos para compartilhar inovações de usuários avançados”, contou Waldron. “Se colocarmos a tecnologia nas mãos dos funcionários — com gestão de mudanças e treinamento — eles estarão em melhor posição para inovar e aproveitá-la ao máximo.”

Novas habilidades e funções

Waldron explicou que as funções técnicas estão evoluindo rapidamente. Engenheiros de software aprendem a construir sistemas de IA escaláveis, baseados em agentes e componentes LLM, enquanto tecnólogos devem desenvolver aplicações sofisticas sofisticadas usando IA generativa ou baseada em agentes.

A inteligência artificial autônoma, que permite que “agentes digitais” gerenciem projetos de ponta a ponta, ainda é controversa, mas oferece experiência de liderança precoce para profissionais em início de carreira, segundo Teresa Heitsenrether, diretora de dados e análises do banco.

Para os cientistas de dados, os avanços tecnológicos reduziram a necessidade de criar modelos do zero, permitindo que eles avaliem, ajustem e aprimorem modelos prontos, concentrando-se no design e otimização de sistemas — ou seja, “a parte divertida”, como disse Waldron.