Como a Thomson Reuters está usando IA para aumentar a produtividade

A organização Thomson Reuters é uma empresa de notícias e informações respeitada, com raízes históricas que remontam ao século XIX. A empresa foi formada em 2008 através da fusão de duas companhias e oferece uma combinação de notícias e informações especializadas em áreas como direito, comércio e contabilidade.

A organização processa uma enorme quantidade de informações a cada ano, contando com uma equipe de 27.000 especialistas e jornalistas ao redor do mundo para gerar uma variedade de conteúdos. Com o surgimento da IA generativa nos últimos meses, certamente seria tentador usar essa tecnologia na redação de notícias, como outras organizações de notícias já fizeram, enxergando nessa capacidade uma oportunidade de reduzir pessoal, cortar custos e automatizar cada vez mais.

No entanto, a Thomson Reuters não vê a IA como uma substituta dos funcionários, pelo menos não por enquanto. Em vez disso, a empresa enxerga a IA como uma forma de ajudar os clientes a encontrar informações mais rapidamente e ajudar seus funcionários a atuar com mais eficiência, automatizando as partes mais rotineiras do trabalho para que as pessoas possam fazer o que fazem de melhor.

Pode-se pensar que uma empresa tão antiga como a Thomson Reuters simplesmente descartaria a tecnologia da IA generativa, mas a empresa afirma estar totalmente comprometida com as mais recentes tecnologias, em busca de maneiras de melhorar e modernizar suas operações.

A diretora de recursos humanos, Mary Alice Vuicic, afirma que a Thomson Reuters vê a automação como apenas parte da história, e que se concentrar apenas nisso pode fazer com que se percam alguns dos maiores benefícios da IA.

“Consideramos a IA uma oportunidade fenomenal para os profissionais que atendemos por meio de nossos produtos e também internamente para nossos colegas”, disse Vuicic. “Acreditamos que ela seja uma ferramenta para melhorar o potencial de nossos colegas de maneiras novas, ajudando-os a trabalhar melhor, mais rápido e de forma mais eficaz.”

No entanto, ela reconhece que modelos de linguagem grandes nem sempre fornecem respostas perfeitas, e a Thomson Reuters já está contando com a expertise interna para ajudar a corrigir esses modelos.