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Logicalis implementa agente de IA na área de TI de um dos maiores bancos do Brasil

generative ai

Brazil, Ago 5, 2024

Cenário 

A área financeira é hoje uma das maiores usuárias da tecnologia da informação em seus processos de negócios. Não é por acaso que uma das maiores instituições financeiras do país conta hoje com milhares de desenvolvedores trabalhando em aplicações utilizadas pelas áreas de negócios e de clientes.  

Um dos desafios críticos enfrentados pela área é a revisão dos códigos utilizados. Até pouco tempo atrás, este era um processo reativo: quando o código apresentava uma falha, o time de tecnologia era acionado para verificar o problema. Este era um processo realizado manualmente, exigindo que o analista buscasse as atualizações necessárias, revisasse os códigos armazenados e sugerisse as atualizações, o que também era feito sem padronização.   

Depois de uma apresentação feita pelo time da Logicalis sobre o potencial de uso da inteligência artificial generativa, a área de TI de uma instituição financeira  viu a possibilidade de uso na revisão de códigos. Assim a Logicalis foi convidada para desenvolver a primeira prova de conceito na área de Data e IA dentro do banco.  

Solução 

Inicialmente, a prova de conceito tinha o objetivo de dar suporte ao time de desenvolvedores do banco em duas frentes: a verificação dos códigos que estão sendo desenvolvidos e a identificação da necessidade de alterações, com sugestões para as trocas. Desta forma, caberia ao agente de IA generativa verificar os códigos e se existem bibliotecas de atualização para eles. A partir daí, com a leitura de sites externos, ele identifica a necessidade de trocas de biblioteca ou correção do código.  

Para executar a tarefa, os profissionais da Logicalis desenvolveram um agente baseado no serviço Amazon Bedrock, da AWS. O agente revisa os cerca de 5 mil códigos em Python já desenvolvidos e armazenados no GitHub e os novos códigos desenvolvidos diariamente pelas áreas do banco, enviando para um time de arquitetos especialistas informações sobre a necessidade de atualizações e sugestões para isso. A ferramenta também analisa a criticidade da mudança sugerida, indicando o ponto e o que deve ser alterado.  

Benefícios 

Com a implementação do agente de inteligência artificial generativa, o banco deixou de realizar a verificação de códigos manualmente. Ainda em fase de testes, a ferramenta está disponível no ambiente de desenvolvimento da instituição e em processo de homologação para ser colocada em operação.   

Mesmo em teste, o agente trouxe benefícios como automatização inteligente do processo de revisão de códigos; padronização do processo de atualização, agora feito do mesmo modo para todas as correções; redução drástica do backlog de atualizações, graças ao ganho de eficiência operacional no processo. 

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