IA, Blockchain e o problema dos 95%: o que os corretores de hipotecas acertaram
Empresário usando tablet digital com documentos de propriedade virtual e ícones de lista de verificação. Conceito de tecnologia imobiliária, hipoteca online, contrato inteligente e investimento imobiliário.
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Em 1º de setembro, três corretores de hipotecas subiram ao palco do histórico Fillmore Detroit, em Detroit, e apresentaram protótipos de tecnologia funcionais para a empresa que os projetou. Assisti do mezanino, sentado em um dos assentos originais do teatro e parte de um prédio inaugurado em 1925 como State Theatre, que sobreviveu às décadas de declínio e fluxo de reinvenção de Detroit, e finalmente foi restaurado novamente como Fillmore.
O teatro foi construído por C. Howard Crane durante a grande era do palácio cinematográfico de Detroit, quando ir ao cinema era em si uma experiência. O cenário físico tinha um encanto do início do século XX, mas a energia era decididamente do século XXI e muito mais do que atmosférica. Agora, quase um século depois, a mesma sala era usada para um tipo diferente de experiência: corretores de hipotecas mostrando a uma empresa de tecnologia o que eles acreditavam que seu setor precisava em seguida.
Essa ocasião foi “The Big Pitch”, um concurso Rocket Pro lançado em junho com uma premissa incomum para inovação em IA empresarial: em vez de dizer aos corretores o que havia construído para eles, a empresa perguntou aos corretores o que precisava ser construído. Então veio a reviravolta. Depois de meses enquadrando a competição em torno de um único vencedor de US$ 100.000 escolhido pelo voto do corretor, a Rocket anunciou que construiria todas as três ferramentas, concedendo US$ 100.000 a Seth Hasan da West Capital Lending for Quick Counter, US$ 60.000 a Andrew Haff da Barren Hill Mortgage for Right Track e US$ 40.000 a George Chevalier da Clearview Lending Solutions for Signal.
O problema dos 95%
O anúncio é importante para além das hipotecas porque se situa no meio de uma tensão definidora na IA empresarial: o enorme investimento em tecnologia ainda não se traduziu de forma consistente em resultados comerciais mensuráveis.
Um relatório amplamente citado da iniciativa NANDA do MIT, The GenAI Divide, descobriu que cerca de 95% das iniciativas empresariais de IA que estudou não produziram impacto mensurável em lucros e perdas. O relatório examinou 300 implantações de IA, entrevistou executivos e entrevistou funcionários. O seu diagnóstico apontou menos para a qualidade do modelo do que para a forma como as empresas selecionam os problemas a resolver e como integram a IA nos fluxos de trabalho reais.
O autor principal, Aditya Challapally, disse Fortuna que a pequena minoria dos vencedores tem sucesso porque “escolhem um ponto problemático, executam bem e fazem parcerias inteligentes” com as pessoas que realmente usam as ferramentas. Na verdade, esse padrão é anterior à IA generativa.
O padrão é anterior à IA
Em 2018, a Maersk e a IBM lançaram o TradeLens, uma plataforma blockchain projetada para digitalizar o comércio global. A tecnologia (ou solução) foi construída primeiro e depois oferecida a uma indústria. A Maersk encerrou-a em 2022, reconhecendo que, embora a plataforma em si fosse viável, não tinha alcançado a colaboração em toda a indústria necessária para a viabilidade comercial.
O Walmart Canadá abordou o blockchain na direção oposta, começando com um problema operacional específico: rastrear alimentos através de uma cadeia de abastecimento fragmentada. Num piloto inicial com a IBM, o tempo necessário para rastrear um item da loja até a fazenda caiu de sete dias para 2,2 segundos. Posteriormente, o Walmart exigiu que os fornecedores de folhas verdes implementassem a rastreabilidade do campo à mesa baseada em blockchain, conectando explicitamente a tecnologia a investigações mais rápidas de segurança alimentar e recalls mais eficazes.
A relevância dificilmente é teórica. As investigações da FDA este ano basearam-se repetidamente no rastreamento para identificar prováveis fontes de contaminação, enquanto a agência tem trabalhado com a indústria para melhorar a velocidade e a precisão da rastreabilidade dos alimentos. Mesma categoria ampla de tecnologia. Mesma época. Ponto de partida diferente. E a distinção não era simplesmente o que a tecnologia poderia fazer. Era o que alguém precisava que fizesse. Avançando para 1º de setembrost: essa é a premissa por trás de “The Big Pitch”.
Problemas primeiro, protótipos depois
O Rocket Pro recebeu mais de 350 inscrições, abertas a qualquer profissional atacadista licenciado, e não apenas aos parceiros Rocket, e pediu aos participantes que enviassem problemas, não soluções finalizadas. De acordo com o Chief Revenue Officer da Rocket Pro, Austin Niemiec, a IA emergiu como o tema dominante nas submissões. Os três finalistas trabalharam então com a equipe de engenharia da Rocket para desenvolver protótipos de suas ideias. O vencedor foi determinado por meio de votação combinada online e ao vivo, com um voto por profissional licenciado.
Cada ferramenta aborda um atrito que seu criador encontra em primeira mão:
O Signal da Chevalier aborda o problema do pipeline: os sistemas podem sinalizar condições de empréstimo pendentes sem dizer ao agente de crédito o que fazer a seguir. Seu conceito usa IA para revelar problemas antecipadamente, propor soluções específicas e redigir as comunicações entre clientes e agentes necessárias para resolvê-los, funcionando como um especialista digital ao lado de agentes de crédito menos experientes.
O Right Track de Haff aborda a carga de pesquisa de arquivos difíceis, onde os corretores podem passar horas navegando em diretrizes complexas de produtos. A sua ferramenta aponta para um caminho viável para o mutuário, em vez de simplesmente identificar outro obstáculo.
O Quick Counter de Hasan, o vencedor, aborda a velocidade em negócios competitivos. Um corretor pode importar uma estimativa de empréstimo rival e gerar uma contraproposta competitiva em minutos, enquanto o cliente ainda está ao telefone.
Aumento, não substituição
Em todos os três, o traço comum é o aumento; ou seja, como as soluções habilitadas para IA fortalecem o profissional já responsável pelo relacionamento com o cliente.
Essa abordagem contrasta com anos de previsões de que a IA (como a tecnologia blockchain) iria derrubar completamente e desintermediar as profissões baseadas na confiança. Também reflete um caso de uso empresarial mais prático: colocar a IA nas mãos de profissionais que entendem o fluxo de trabalho, o cliente e o problema.
Rocket descreveu a filosofia das promessas dos parceiros reveladas no evento como “conhecimento humano, com a velocidade da IA”.
Onde a Web3 encontra as indústrias legadas
A mesma lógica vai além da IA.
Durante anos, a Web3 foi discutida principalmente como uma categoria tecnológica: blockchain, ativos digitais, contratos inteligentes e redes descentralizadas. A conversa muitas vezes começava com o que a tecnologia poderia fazer e retrocedia em direção a aplicações potenciais.
As indústrias legadas oferecem um ponto de partida diferente. Eles têm clientes comprando casas, comprando alimentos, movimentando dinheiro e tomando decisões em sistemas construídos ao longo de décadas. Eles também acumularam atritos que as empresas de tecnologia nem sempre conseguem ver do lado de fora.
Considere os registros de propriedade. A Agência Nacional de Registo Público da Geórgia oferece o registo online de direitos de propriedade imóvel através de um serviço de contrato inteligente. A importância não reside apenas no facto de um registo governamental poder ser mantido digitalmente. O serviço foi projetado para mover uma transação tradicionalmente pesada em papel e intermediários para um processo remoto executado digitalmente.
Ou considere os diamantes. O Tracr da De Beers usa blockchain para rastrear diamantes naturais desde a origem até a cadeia de valor. A empresa transformou essa infra-estrutura numa proposta ao consumidor através do seu programa ORIGIN, fornecendo informações de proveniência destinadas a dar aos compradores maior garantia sobre a origem de um diamante e como se movimentou através da cadeia de abastecimento.
A tecnologia não é o produto. A confiança é.
Os serviços financeiros estão a seguir o mesmo caminho. A plataforma Kinexys do JP Morgan usa infraestrutura blockchain para pagamentos e ativos digitais; o banco afirma que a plataforma processou mais de US$ 1,5 trilhão em valor nocional e mais de US$ 2 bilhões em volume médio diário de transações. A SEC agora reconhece formalmente títulos tokenizados como títulos cujos registros de propriedade são mantidos total ou parcialmente em redes criptográficas.
A questão não é que o blockchain substitua o sistema bancário. É que os bancos podem usar o blockchain para mudar a forma como o dinheiro e os ativos se movimentam.
Essa é uma distinção com uma diferença.
Um processo de hipoteca mais rápido é útil. Um processo de hipoteca que dá ao mutuário maior visibilidade sobre a situação de um negócio, identifica problemas mais cedo e dá ao agente de crédito melhores ferramentas para resolvê-los é mais eficaz. Um livro-razão de alimentos blockchain pode melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos. A capacidade de rastrear um produto potencialmente contaminado em segundos, em vez de dias, pode alterar o resultado da saúde pública. Um registro digital de propriedade pode reduzir o atrito administrativo. Uma transação remota pode alterar quem pode participar do mercado e com que facilidade. É aqui que as indústrias legadas se tornam importantes para a próxima fase da Web3.
O corretor de hipotecas sabe onde o empréstimo é quebrado. O profissional do título sabe onde os registros de propriedade são quebrados. O varejista sabe onde sua cadeia de suprimentos quebra. O banqueiro sabe onde o dinheiro fica preso em infraestruturas construídas para outra época. Esses profissionais não precisam começar com IA, blockchain ou ativos digitais. Eles podem começar com o problema.
O próximo problema que vale a pena resolver
E os problemas que esses profissionais identificam podem tornar-se mais importantes. Por exemplo, a fraude em escrituras situa-se na intersecção do setor imobiliário, dos serviços financeiros, dos registos governamentais e da tecnologia emergente. Documentos falsificados podem entrar em registros públicos porque o registro é administrativo e não investigativo. A IA generativa acrescenta outra dimensão, tornando mais fácil a produção de falsificações sofisticadas, mesmo quando os governos exploram ferramentas de IA para as detectar.
Quase uma década atrás, o Registrador de Ações do Condado de Cook demonstrou que as transferências de propriedades poderiam ser registradas em um blockchain. A tecnologia se manteve. Não se seguiu uma adoção legal e institucional mais ampla. Talvez essa seja a maior lição de The Big Pitch. A adoção de tecnologia mais importante em indústrias legadas pode não começar com um roteiro tecnológico. Pode começar com a pessoa mais próxima do cliente identificando o que não funciona.
IA, blockchain, tokenização e ativos digitais tornam-se relevantes quando mudam o que cliente ou consumidor pode realizar. Não apenas com que eficiência uma empresa executa a mesma velha tarefa. E para as indústrias herdadas, essa é a oportunidade: não para agregar as tecnologias de amanhã aos processos de ontem, mas para utilizá-las para produzir melhores resultados para as pessoas que essas indústrias, em última análise, servem. Comece com o problema. Coloque o praticante mais próximo dele na sala.
Depois pergunte o que a tecnologia torna possível.
