Para muita gente, o uso de inteligência artificial (IA) parece mágica, como se o uso de dados para produzir soluções em desafios variados fosse uma espécie de feitiço, sem grandes explicações. É algo que pode ser problemático, especialmente na aplicação da tecnologia em áreas sensíveis, como a obtenção de crédito. Afinal, como saber se a máquina julgou corretamente os fatores de riscos? Ou se o algoritmo não refletiu preconceitos sociais? Como realizar uma análise de crédito justa, respeitando a privacidade dos usuários?
São desafios com os quais o indiano Krishna Venkatraman precisa lidar diariamente: no início do ano, ele trocou a vice-presidência de ciência de dados da IBM e Nova York pela cidade de São Paulo. Aqui, o indiano, pós-doutor em Engenharia Industrial pela Universidade Stanford, dirige a área de ciência de dados do Nubank – a fintech que mais emite cartões de crédito no País.
Em entrevista exclusiva ao Estado, Venkatraman abre a caixa-preta da IA do Nubank, explicando como a empresa usa algoritmos para identificar bons e maus pagadores – entre as informações estão relatórios de birôs de crédito, comportamento de compras e até recomendações de usuários que também já são clientes. Também fala como a fintech faz para evitar o viés nos algoritmos – um problema que vem chamando cada vez mais a atenção. Nos EUA, por exemplo, a Apple foi acusada de oferecer limites menores às mulheres no cartão de crédito Apple Card.
Para o executivo, porém, é importante garantir que as máquinas não estejam no controle. “Não são elas que tomam decisões. São pessoas usando informações, deliberadamente. Se um usuário tem alto risco em certo limite, concedemos a ele limite mais baixo”, afirma. Veja a entrevista completa
Foto: divulgação
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