Modelo de IA caro para tarefa simples? Na Kinea, é preciso justificar

Na Kinea Investimentos, usar um modelo de inteligência artificial mais avançado — e mais caro — para executar uma tarefa que uma ferramenta mais simples resolve passou a exigir justificativa.

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Depois de investir em infraestrutura, treinar os times e incorporar a IA à rotina, a gestora entrou em uma nova etapa: controlar como a tecnologia é usada e evitar custos desnecessários.

A regra faz parte de uma política interna de governança e de uma rotina de auditoria contínua sobre o uso das ferramentas pelos mais de 200 especialistas da Kinea.

Na prática, a gestora acompanha quais modelos estão sendo empregados e para quais tarefas, buscando identificar situações em que uma solução mais sofisticada está sendo usada sem necessidade.

Para Marcio Verri, cofundador e CEO da Kinea, a discussão sobre inteligência artificial deixou de estar concentrada apenas na adoção da tecnologia. Com a infraestrutura montada e as ferramentas já incorporadas a diferentes áreas, o desafio passa também por encontrar o modelo adequado para cada tipo de trabalho — equilibrando capacidade, qualidade e custo.

A terceira edição da premiação será realizada em 28 de janeiro de 2027, no Teatro B32, na Faria Lima, em São Paulo (SP). Confira os detalhes da próxima cerimônia.

Três anos de infraestrutura antes de qualquer automação.

Antes de colocar a IA em uso produtivo, a Kinea passou cerca de três anos construindo a base necessária: infraestrutura de dados e armazenamento compatível com os padrões de segurança de uma gestora de recursos.

Marcio Verri, cofundador e CEO da Kinea, destaca que essa etapa, muitas vezes subestimada, não pode ser pulada.

A partir dessa estrutura, o uso da tecnologia avançou em três frentes: gestão de dados de crédito — hoje a carteira da gestora inclui centenas de empresas, ante as dezenas do início —, eficiência operacional nos multimercados e aprofundamento do processo de research.

Em crédito privado, por exemplo, a IA permite acompanhar informações sobre os tomadores, como protestos, atrasos e inadimplência, e chamar automaticamente a atenção do analista responsável quando surge algum sinal relevante.

A IA como potencializador, não como substituto.

Um ponto que Verri retoma com frequência é o enquadramento da IA como amplificador de capacidade humana, não como substituto de pessoas. Na Kinea, a adoção não foi acompanhada de redução de equipe – mas de expansão do portfólio gerenciável sem perda de qualidade.

O processo mantém o analista humano como ponto de decisão final. A IA gera sinais, levanta bandeiras e processa volumes de informação que seriam inviáveis manualmente – mas a interpretação e a ação continuam sendo responsabilidade do time.

O problema que ninguém quer admitir: o custo do excesso.

Com a normalização do uso de IA, veio o desafio do uso eficiente.

A Kinea tem acesso a um portfólio variado de modelos – americanos, chineses e locais, com diferentes níveis de desempenho e preço. A política interna estabelece que o uso de modelos mais caros precisa ser justificado.

Se a tarefa é operacional e simples, a orientação é clara: use um modelo mais barato.

Essa auditoria de uso de IA criou, na prática, uma função nova dentro da gestora: alguém responsável por monitorar o que está sendo gasto, com qual ferramenta e para qual fim – e por educar continuamente o time sobre as diferenças entre os modelos disponíveis.

Não se trata, por enquanto, de restrição formal de acesso. A Kinea ainda está na fase de incentivar o uso amplo para mapear onde a IA agrega mais valor. Mas o monitoramento já está ativo – e o questionamento sobre escolhas inadequadas de modelo faz parte da rotina.

O pano de fundo: uma gestora construída sobre especialização.

Essa diversidade de ativos e estratégias torna a gestão de dados – e, por consequência, o uso de IA – tão relevante para a operação.