A corrida por escala leva a IA aos bastidores do crédito privado

Isso não significa que fundos diferentes imponham a mesma carga de trabalho. O número de veículos sob gestão, isoladamente, não traduz a complexidade de uma operação. Características das carteiras, exigências documentais e particularidades dos regulamentos também influenciam a necessidade de acompanhamento.

Por isso, avaliar o retorno da tecnologia exige observar processos específicos. O tempo necessário para concluir uma tarefa, a frequência de retrabalho e o volume de pendências são indicadores que ajudam a distinguir uma melhoria efetiva da simples adoção de uma nova ferramenta.

Outra dimensão é a capacidade de resposta. Quando o histórico de uma demanda está organizado e disponível, a equipe pode localizar informações com mais rapidez e reduzir a necessidade de reconstruir discussões anteriores antes de atender a uma solicitação.

O potencial econômico da IA tem atraído a atenção do setor financeiro. Em estudo publicado em 2023, a McKinsey estimou que a IA generativa poderia acrescentar entre US$ 200 bilhões e US$ 340 bilhões por ano em valor ao setor bancário global, sobretudo por ganhos de produtividade. A projeção considera a implementação dos casos de uso analisados e não corresponde a resultados já alcançados pelas instituições.

Embora o levantamento tenha como referência os bancos, a discussão sobre o uso do tempo também atravessa a atividade das gestoras: quanto da capacidade dos profissionais é dedicado à análise e quanto é consumido pela busca de informações, preparação de documentos e coordenação de tarefas?

Conhecimento que permanece na operação

Além do acompanhamento de prazos, a organização do conhecimento é uma das frentes de aplicação da tecnologia. Ao longo da vida de um fundo, as equipes acumulam registros sobre decisões, procedimentos e particularidades da operação. A utilidade desse material depende da facilidade de encontrá-lo e de identificar qual informação permanece válida.

A centralização desse histórico pode facilitar a continuidade do trabalho quando uma atividade muda de responsável ou passa de um departamento para outro. Também pode apoiar a integração de novos profissionais, ao oferecer acesso aos registros necessários para compreender o contexto de cada demanda.

Nesse processo, a qualidade da base de informações é determinante. Documentos desatualizados, versões conflitantes e registros incompletos limitam a utilidade das respostas produzidas pelas ferramentas. A adoção da IA exige, portanto, definições sobre atualização dos conteúdos, permissões de acesso e revisão das informações utilizadas pelas equipes.

Na atividade de gestão, esse cuidado ganha relevância porque agilidade e controle precisam avançar juntos. Resumos e consultas automatizadas podem apoiar o trabalho, mas decisões de investimento e avaliações jurídicas ou de compliance continuam a exigir análise e responsabilidade dos profissionais envolvidos.

“Decisão de crédito e parecer de compliance continuam com gente, com nome e responsabilidade. O que a gente tira do time é o trabalho de organizar o trabalho. ”, diz Barbieri.

A aposta da Bless Capital é usar essa integração gradual para sustentar a expansão da operação. O resultado dependerá da conclusão da migração e da capacidade de transformar ferramentas em rotinas plenamente incorporadas pelas equipes, demonstrando, na prática, onde haverá redução de tempo, retrabalho ou custo.

Para as gestoras, o teste de escala acontece quando o aumento da carteira deixa de exigir a reprodução proporcional de tarefas manuais. É nesse ponto que a tecnologia pode passar de apoio administrativo a um componente da estratégia de crescimento.