• A IA original (machine learning, IA de conversação, IA visual, etc.)
  Chegámos ao ponto de falar sobre as capacidades tradicionais de IA com as quais provavelmente já está familiarizado e que poderá utilizar. Algumas organizações financeiras têm utilizado amplamente capacidades como a automatização de processos robóticos (RPA) e o processamento de linguagem natural (PNL) para automatizar tarefas, simplificar tarefas individuais e descobrir padrões e correlações. Estas ferramentas demonstraram que podem automatizar actividades de rotina e reduzir a carga de trabalho humana, mas não podem substituir os trabalhadores humanos quando se trata de lidar com a complexidade, a ambiguidade ou as surpresas.
• Machine learning (ML)
  Machine learning é um método de análise de dados que utiliza algoritmos e dados históricos para identificar padrões e fazer previsões. A "aprendizagem" no seu nome vem de contextos do mundo real, não de regras programadas. As actividades financeiras de grande volume que requerem decisões baseadas no julgamento podem beneficiar do ML — por exemplo, em interacções com chatbots, previsões preditivas e conformidade com Tax. Mas o ML não consegue ultrapassar anomalias ou dados de qualidade inferior da mesma forma que os humanos. Pelo menos, ainda não. Para os curiosos sobre a IA generativa, o ML pode ser um ponto de partida, com casos de utilização semelhantes, mas implementado geralmente de forma mais rápida e menos dispendiosa (por enquanto).
• Generative AI
  Por detrás do actual burburinho está um novo e poderoso tipo de IA em que as máquinas podem criar novos conteúdos que imitam o trabalho humano — texto, código, vozes, imagens, vídeos e muito mais. Para as Finanças, o pleno potencial da tecnologia pode ainda estar num futuro (próximo). Por enquanto, porém, a IA generativa pode funcionar como um analista automatizado e sempre activo: pode preparar um orçamento ou redigir um relatório, mas não apresente o seu trabalho à direcção sem o verificar. Ainda assim, porque pode "juntar-se" aos humanos de forma tão rápida e eficiente, a IA generativa parece susceptível de provocar mudanças dramáticas no trabalho financeiro nos próximos anos.

Realidade aumentada (AR)
Ao sobrepor imagens digitais a uma vista do mundo físico, a RA pode criar experiências virtuais imersivas em tempo real. No domínio financeiro, a mesma tecnologia pode oferecer vantagens como a aprendizagem experimental. Quando combinada com a tecnologia de gémeos digitais, a AR pode ajudar a simular linhas de produção, instalações que ainda não foram construídas ou mesmo fluxos de trabalho financeiros. Imagine visitar uma fábrica e "ver" informações sobre custos de produção e despesas operacionais sobrepostas a cada parte da linha. Para já, porém, a maioria das utilizações prováveis da RA parece continuar a ser dirigida ao consumidor.

Quantum computing
Não se trata de um computador mais rápido ou maior, mas sim de um tipo totalmente novo, as máquinas quânticas utilizam a física profunda para realizar tarefas complexas a velocidades que transcendem a própria matemática. As possibilidades parecem imensas, mas mesmo as pessoas que criam computadores quânticos ainda estão a aprender do que são capazes. Para os líderes financeiros, esta pode ser uma tecnologia a manter a par, mas não é provável que a utilize muito em breve. No entanto, um dia, poderá levar as tecnologias de IA a novos patamares - com modelos sofisticados, simulações de avaliação e outras utilizações. Quando a quântica atingir a maioridade, poderá ser uma força comercial disruptiva.