Líder da Liberty Mutual Discute Inovação e Riscos na Era da IA

Monica Caldas, vice-presidente executiva e CIO global da Liberty Mutual Insurance, foi entrevistada pela MIT Sloan Management Review em 2026, onde discutiu a intrínseca necessidade de equilibrar inovação e gestão de riscos na implementação de inteligência artificial generativa e na modernização tecnológica. Reconhecida com o Prêmio de Liderança CIO da MIT Sloan em 2025 por seu trabalho na Liberty Mutual e seu engajamento em promover mulheres em STEM, Caldas enfatizou que a rápida evolução tecnológica impõe às empresas a urgência de adotar novas ferramentas, ao mesmo tempo em que garante a segurança e estabilidade de suas operações.

Caldas, uma imigrante portuguesa que chegou aos EUA aos oito anos e manteve uma orientação para a resolução de problemas ao longo de sua carreira, descreve o papel do CIO através de duas lentes essenciais: defesa e ataque. A "defesa" concentra-se na proteção de dados e na garantia de sistemas seguros e estáveis, fundamentais para a operação corporativa. Simultaneamente, o "ataque" envolve a criação de novas funcionalidades e recursos, um imperativo para aproveitar a próxima geração de dados e capacidades de IA. Este framework, segundo ela, é atemporal e crucial para qualquer líder na indústria atual.

Estratégia da Liberty Mutual para IA Generativa

A abordagem da Liberty Mutual para a implementação da IA generativa iniciou-se com a criação de um comitê de direção de IA responsável, visando orientar a empresa sobre os riscos inerentes e a melhor forma de gerenciá-los. Em seguida, foram estabelecidos frameworks de experimentação, projetados para que os colaboradores pudessem desenvolver uma intuição sobre o uso da ferramenta e a gestão de suas oportunidades e perigos. Para isso, é obrigatório que todos os funcionários passem por um treinamento que abrange os riscos potenciais, as chamadas "alucinações" da IA e as expectativas da empresa quanto à utilização da tecnologia.

“Em uma indústria altamente regulamentada como a nossa, se você não possui sistemas seguros e estáveis, não conquistou o direito de ser um inovador e implantar novas tecnologias rapidamente”, afirmou Caldas, reforçando a prioridade da segurança.

Uma das implementações notáveis foi o agente interno "Libby", incorporado ao serviço de help desk da empresa. Conectado ao banco de dados de conhecimento e equipado com instrumentação para identificar problemas no ambiente, Libby tem a capacidade de prever onde os colaboradores podem encontrar dificuldades. Esta ferramenta automatizou fluxos de trabalho que antes eram manuais, permitindo a realocação de funcionários do help desk para tarefas pendentes, otimizando a eficiência operacional.

Modernização e Produtividade Multidimensional

A Liberty Mutual identificou que 35% do seu ciclo de vida de desenvolvimento de software pode ser otimizado com o suporte da IA generativa para engenheiros. Observou-se que profissionais com mais experiência tendem a alavancar a capacidade da IA de forma mais eficaz, enquanto engenheiros juniores necessitam de mais mentoria para capitalizar plenamente o potencial da ferramenta. Caldas enfatiza que a produtividade, neste contexto, é multidimensional, abrangendo não apenas a quantidade de trabalho, mas também a qualidade, o tempo de tomada de decisão e a entrega de produtos aprimorados aos clientes.

Caldas ressaltou que a produtividade não se resume a "fazer mais", mas envolve aprimorar a qualidade, agilizar decisões e entregar produtos superiores aos clientes.

No que tange aos esforços de modernização, Caldas explica que o processo vai além de um simples "levantar e transferir" sistemas. Envolve uma reestruturação complexa que inclui a limpeza e desativação de tecnologias antigas, bem como transformações significativas. Apesar do potencial da IA generativa para gerar código, a executiva adverte que a ausência de uma arquitetura moderna pode levar a resultados ineficazes, como a criação de um "Jobol" ao tentar converter COBOL para Java sem a infraestrutura contemporânea necessária.

A líder destaca que a IA generativa não é uma "varinha mágica" que produz código pronto para ser utilizado em produção. Embora o código seja gerado, ele requer a adição de uma série de requisitos não funcionais, como protocolos de segurança e conformidade, antes de estar apto para deployment. Essa nuance ressalta a complexidade de integrar a IA em um ambiente corporativo, exigindo uma abordagem estratégica que combine inovação com robustez técnica e conformidade regulatória.