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Depois de cinco anos liderando o entendimento da linguagem pure e, eventualmente, de toda a organização Alexa AI na Amazon, Prem Natarajan tomou uma atitude não tradicional: tornou-se cientista-chefe de um banco. Não apenas um banco qualquer: o Capital One, uma instituição financeira que atende mais de 100 milhões de clientes, ajudando os americanos comuns a administrar suas vidas financeiras.
Para Natarajan, um veterano da investigação e do mundo académico financiado pela DARPA que assistiu à evolução da aprendizagem automática de aplicações específicas de tarefas para modelos básicos, a lógica period clara. Alguns dos avanços mais interessantes na investigação e implementação da IA foram a mudança das plataformas horizontais das grandes tecnologias para verticais da indústria como as finanças, onde os problemas mais complexos não são apenas construir modelos, mas fazer com que a IA funcione sob as restrições dos problemas reais dos clientes, conhecimento empresarial contextual, aprendizagem contínua, com um nível incrivelmente elevado de precisão e privacidade.
Foi também isso que fez da Capital One o lugar certo para fazer isso. Durante décadas, a empresa foi reconhecida como uma das instituições financeiras mais orientadas para dados e análises do setor. Seu modelo de negócios desde o início foi construído em torno do uso de dados e tecnologia para personalizar produtos financeiros para os clientes. Há uma década, a Capital One apostou tudo na nuvem e reconstruiu seu ecossistema de dados, criando um ambiente unificado para dados, computação e experimentação de IA e aprendizado de máquina. Hoje, a sua infra-estrutura moderna, a sua abordagem disciplinada à governação e o seu vasto conjunto de talentos formam a base que lhe permite liderar a IA empresarial.
Os avanços na pesquisa e implantação de IA estão mudando das plataformas horizontais das grandes tecnologias para setores verticais da indústria, como o financeiro.
Então, por que um banco precisa de um Cientista Chefe? A resposta reside num equívoco elementary sobre a IA nos serviços financeiros. A maioria das instituições financeiras ainda vê a IA como uma tecnologia a implementar – aproveitando o mais recente modelo de linguagem de grande dimensão, implementando-a através de APIs e integrando-a nos fluxos de trabalho existentes – em vez de uma disciplina científica. A Capital One está fazendo algo diferente: construindo uma comunidade científica e uma organização de pesquisa para resolver problemas reais dos clientes e inventar soluções de IA impactantes que ainda não existem.
Embora os modelos básicos amplamente disponíveis possam lidar com tarefas gerais, eles ainda não conseguem resolver muitos desafios específicos de domínio, como detectar fraudes em tempo actual em bilhões de transações ou fornecer ferramentas de conversação de última geração para que os clientes possam interagir quando, como e onde quiserem.
Estes desafios de tornar a IA fiável, escalável e bem governada exigem investigação unique e inovação científica que são canalizadas de volta para os negócios para criar aplicações do mundo actual para responder às necessidades dos clientes.
As restrições que exigem inovação
Prem Natarajan, bolsista do IEEE, é cientista-chefe da Capital One. “Se você deseja resolver problemas realmente importantes em IA e ver seu trabalho ganhar vida, este é um dos poucos lugares onde você pode fazer isso”, diz ele.Capital Um
Como os bancos estão lidando com as finanças das pessoas, há um nível incrivelmente alto para acertar quando se trata de IA. Veja a fraude, por exemplo. Mesmo um pequeno evento de fraude pode ter um impacto devastador em determinados clientes. Os melhores modelos e plataformas de fraude podem detectar e ajudar a mitigar a fraude no tempo que alguém leva para acessar seu cartão, o que é um fator importante para proteger os clientes e suas informações financeiras com precisão e rapidez. Olhando para estes tipos de desafios, a Capital One e Natarajan perceberam que servir milhões de clientes significava resolver problemas de IA numa escala e complexidade que muitas empresas não encontram. Essas mesmas restrições criam um ambiente de pesquisa único.
Na Capital One, a abordagem para construir IA é fornecer valor aos clientes de maneiras nunca antes possíveis, melhorando suas vidas financeiras e atendendo-os onde eles estão com os serviços de que realmente precisam. Esse foco, combinado com requisitos de gestão de risco de escala massiva e de classe mundial, torna os problemas científicos mais difíceis e tão importantes quanto os encontrados na maioria dos grandes laboratórios de tecnologia.
Avançando a IA por meio do “pensamento de retorno ao destino”
A abordagem da Capital One para pesquisa e inovação em IA começa com o que Natarajan chama de “pensamento de retorno ao destino”. Em vez de perguntar o que é possível com a tecnologia atual, a equipa imagina a experiência do cliente que pretende proporcionar – talvez um comprador de carro que trabalha longos dias e só pode pesquisar as opções às 22 horas, ou um cliente que enfrenta uma despesa inesperada e precisa de orientação imediata e personalizada – e depois trabalha de trás para frente para identificar os avanços científicos necessários para chegar lá.
“Você está pensando em onde está fornecendo serviços incrivelmente valiosos”, explica Natarajan. “Depois de ter essa visão clara, você volta e diz: quais são as lacunas? Quais são as coisas que precisamos inventar?” Isto garante que quando os problemas são resolvidos, o impacto é essencialmente garantido, porque a equipa já identificou o que fará uma diferença tangível na vida dos clientes.
Mas a metodologia por si só não é suficiente. A aposta de quase 15 anos da Capital One na arquitetura cloud-first criou algo raro nos serviços financeiros: um ecossistema unificado de dados e computação que pode apoiar o tipo de experimentação científica normalmente vista em grandes laboratórios de pesquisa tecnológica. Sendo o único grande banco dos EUA a apostar tudo na infraestrutura de nuvem pública, o Capital One eliminou os sistemas legados que podem restringir a investigação em IA na maioria das instituições financeiras. Essa pilha de tecnologia moderna permite iteração rápida, treinamento de modelos em grande escala e o que Natarajan chama de “aprendizado contínuo”, sistemas que melhoram após a implantação, em vez de se degradarem com o tempo. Esta abordagem única à infra-estrutura é um componente crítico para tornar possíveis novas categorias de investigação.
IA Agentic: Da Pesquisa à Produção
A agenda de pesquisa se manifesta em sistemas que já atendem clientes. No início do ano passado, a Capital One lançou o que pode ser a primeira experiência de atendimento ao cliente com IA totalmente agente, construída inteiramente internamente por um banco: uma ferramenta de compra de automóveis que realiza ações em nome dos clientes com base em suas solicitações, e não apenas responde a perguntas. Por trás disso está uma extensa pesquisa em sistemas de raciocínio de IA multiagentes que podem navegar por dados em tempo actual, conhecimento de negócios, restrições e proteções, com vários agentes que podem trabalhar juntos para realizar tarefas complexas.
A Capital One lançou uma experiência de atendimento ao cliente de IA totalmente agentica, alimentada por extensa pesquisa em sistemas de raciocínio multiagentes que podem navegar por dados em tempo actual.
A equipe também está trabalhando para resolver problemas como desafios de tokenização, proteger dados confidenciais e, ao mesmo tempo, permitir o treinamento de modelos. Para acelerar este trabalho de ponta, a Capital One estabeleceu parcerias com a Universidade de Columbia, a Universidade do Sul da Califórnia e a Universidade de Illinois, e tornou-se o único banco a financiar os centros nacionais de investigação em IA da NSF. em 2025investindo milhões em iniciativas que abrangem saúde psychological, descoberta de materiais, ciência, tecnologia, engenharia e educação matemática, colaboração entre humanos e IA e desenvolvimento de medicamentos.
Na primavera de 2026, a empresa realizou seu evento inaugural Simpósio de IA aprofundar conexões e promover o compartilhamento de insights entre a comunidade científica de IA, os principais laboratórios de IA, startupse seus próprios líderes e parceiros de tecnologia, ciência e IA.
Construindo uma organização de IA de classe mundial
A validação externa sugere que a estratégia está funcionando. IA evidente classificado Capital One como banco líder em talentos de IA e líder international em inovação de IA por três anos consecutivos, observando que o banco foi responsável por 38% de todas as patentes de IA registradas pelas 50 principais instituições financeiras. A Capital One também foi reconhecida pela Insights de IFI como a única instituição financeira entre os principais líderes de patentes dos EUA em agentes e IA generativa em 2025, ao lado de empresas como Google, NVIDIA, DeepMind, IBM, Microsoft, Intel, Adobe e Samsung. A equipe de IA da Capital One – que tem experiência nos principais laboratórios de IA e nas principais universidades – representa conhecimentos raramente encontrados fora Vale do Silício.
Mas o recrutamento requer uma missão. “Se você deseja resolver problemas realmente importantes em IA e ver seu trabalho ganhar vida, este é um dos poucos lugares onde você pode fazer isso”, Natarajan diz. A proposta é consistente: a Capital One não está apenas a optimizar algoritmos para aplicações financeiras de nicho, como negociação de alta frequência, está a utilizar a ciência para melhorar as experiências financeiras de mais de 100 milhões de americanos comuns, expandindo o envolvimento e as percepções em tempo actual, a personalização e o acesso às suas finanças e produtos pessoais como nunca antes.
A Capital One foi reconhecida como a única instituição financeira entre os principais líderes de patentes dos EUA em IA agente e generativa em 2025, ao lado de empresas como Google, NVIDIA, DeepMind e Microsoft.
As fronteiras que mais entusiasmam Natarajan – sistemas de IA de agência que podem melhorar drasticamente o desempenho ao reformular a forma como os problemas são resolvidos e o raciocínio específico do domínio que compreende as nuances contextuais e financeiras – representam a próxima fase da inovação. “Apenas lançando o problema em uma estrutura de agente, você pode realmente obter muito mais desempenho” dos mesmos modelos subjacentes, explica ele.
É este tipo de pesquisa aplicada, como a tradução de capacidades gerais em sistemas de produção para milhões de clientes, que outline o Mandato do Cientista Chefe. Ao recrutar talentos para sua equipe de IA, um grupo comparável apenas às empresas de tecnologia mais sofisticadas em termos de calibre, Natarajan enquadra a oportunidade em torno de uma missão. Ele invoca o famoso desafio de Steve Jobs a John Sculley: “Você quer passar o resto da sua vida vendendo água com açúcar ou quer mudar o mundo?” Para Natarajan, o paralelo é claro. Construir sistemas de IA que transformem os serviços financeiros para milhões de americanos comuns – isso está mudando o mundo. E requer o tipo de rigor científico que só um Cientista Chefe pode liderar.