Há uma linha
divisória sutil, porém decisiva, entre uma tecnologia que responde e uma
tecnologia que age. Um mapa mostra o caminho; um piloto automático dirige,
corrige a rota e, diante de um obstáculo que o mapa jamais poderia prever,
freia sozinho. É essa mesma linha que separa a Inteligência Artificial (IA) que
o setor financeiro aprendeu a usar nos últimos anos (geradora de texto,
resposta e insight sob comando) dos agentes inteligentes que começam a
operar dentro dos bancos, capazes de planejar, executar e ajustar decisões
financeiras de ponta a ponta, com supervisão humana, mas sem depender de um
comando a cada etapa do processo.
Não é coincidência
que a Febraban Tech 2026 tenha escolhido “Agentes Inteligentes, Liderança Humana”
como tema central de sua 36ª edição. O recado é direto: o próximo capítulo da
tecnologia bancária não será escrito por ferramentas que ajudam pessoas a
decidir mais rápido, mas por sistemas que decidem ao lado delas. E é sobre essa
mudança de natureza, não apenas de escala, que vale a pena parar para pensar.
Os números
confirmam a virada. Segundo um estudo, o
uso ativo de IA na função financeira saltou de 30% para 75% das organizações em
apenas dois anos. Hoje, mais de três quartos das empresas já aplicam IA em
planejamento financeiro, e 71% afirmam que os resultados atendem ou superam as
expectativas de retorno sobre investimento. Mas adoção em massa não é sinônimo
de desempenho de ponta: quando a pergunta muda de “atende às expectativas” para
“supera as expectativas”, o percentual cai para 23%. É uma distância que
qualquer executivo reconhece de outros ciclos tecnológicos – entre comprar uma
ferramenta e efetivamente extrair valor dela existe um espaço que só disciplina
de execução consegue fechar.
O mais revelador
não é onde a IA foi adotada, mas onde ela de fato move o ponteiro. A mesma
pesquisa mostra que, no último ano, 70% das organizações relataram melhora na
qualidade da tomada de decisão, 71% na velocidade da decisão e 64% na precisão
de previsões, justamente os processos que dependem de julgamento humano
complexo, e não de tarefas transacionais repetitivas. Quando a IA Agêntica é
isolada como categoria específica – sistemas capazes de planejar, raciocinar e
agir de forma autônoma ou semiautônoma para atingir um objetivo –, o efeito se
intensifica: organizações que avançaram nesse território reportam desempenho
pelo menos 32% mais forte nas principais métricas financeiras, com a vantagem
chegando a quase 40 pontos percentuais em precisão de previsões e ROI.
Não é acaso que os bancos liderem em cinco das seis métricas financeiras medidas pelo estudo: décadas de pressão regulatória por dados limpos, auditáveis e organizados prepararam justamente o terreno que a IA Agêntica precisa para funcionar bem.
Na América Latina,
essa disciplina de dados já começou a se traduzir em resultado tangível, e o
Brasil está à frente. O país naturalizou os pagamentos instantâneos: o Pix soma
183 milhões de usuários ativos, o equivalente a 85% da população total e 91% da
população adulta, de acordo com um levantamento. A
consequência é que a velocidade deixou de ser diferencial: apenas 8% das
empresas latino-americanas apontam a rapidez de pagamento como o maior problema
relatado por clientes, muito atrás de fraude e segurança (39,8%). O novo gargalo
é controle, não processamento. Quando perguntadas o que travaria a operação se
a demanda multiplicasse por dez, 45,7% das empresas citam sistemas de fraude e
risco, e 27,3% apontam os sistemas centrais de core banking.
É nesse cenário
que o Brasil se destaca: 63% das empresas brasileiras acreditam que sua
infraestrutura poderia escalar permanentemente em até sete dias, mais que o
dobro da média regional de 29,7%, e 25% já testam e lançam novos serviços de
forma contínua, quase o dobro do México e cerca de quatro vezes a Colômbia.
O comportamento do
consumidor já mudou: 83% das transações bancárias dos brasileiros acontecem
hoje por canais digitais, com o mobile respondendo por 78% de um total de 240,8
bilhões de transações realizadas em 2025, segundo a
Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026. Os bancos reagem investindo: o
orçamento tecnológico do setor deve alcançar R$ 50,4 bilhões em 2026, alta de 8% sobre o ano anterior e de 58% em cinco anos,
com cibersegurança como prioridade absoluta para 100% das instituições, e cloud
e IA Generativa empatadas como protagonistas do orçamento, cada uma citada por
84% dos bancos.
O detalhe que interessa
a quem pensa em agentes, porém, está na maturidade: cerca de 60% das instituições
ainda estão em fases iniciais de adoção de IA, percentual que sobe ainda mais
no caso específico da IA Generativa. O investimento já chegou. A capacidade de
operacionalizar agentes em escala, não, pelo menos não por igual, em todas as
instituições. É aqui que a “liderança humana” do tema do Febraban Tech deixa de
ser um contraponto retórico à automação e se torna condição de desempenho. O
próprio estudo aqui
listado mostra que organizações preparadas para auditoria (capazes de explicar
e comprovar como uma decisão de IA foi gerada) reduzem erros a uma taxa de três
a seis vezes maior que seus pares, e reportam quase o triplo de confiança na
própria capacidade de escalar a tecnologia.
Em outras palavras:
quanto mais autônomo o agente, mais crítica se torna a governança que o
supervisiona. Não se trata de um freio à adoção, e sim da engrenagem que
permite acelerá-la com segurança, algo que o setor bancário, treinado por
décadas de regulação, tem mais familiaridade para construir do que a maioria
dos setores da economia.
O movimento não é
isolado nem recente. Já em 2024, uma pesquisa
mostrava que 78% dos bancos ao redor do mundo já implementavam ao menos um
projeto de IA para acelerar operações e se relacionar com clientes. O que mudou
desde então não foi a intenção, mas o tipo de sistema que essas instituições
colocam para trabalhar: não mais um canal que responde perguntas, e sim um
conjunto de agentes capazes de conduzir um processo inteiro – da análise de
crédito à prevenção de fraude, do planejamento financeiro ao atendimento
personalizado – com autonomia dentro de limites definidos por pessoas.
O banco do futuro,
portanto, não será definido pela quantidade de IA que consegue anunciar, mas
pela qualidade das decisões que consegue delegar com segurança a agentes que
agem em seu nome. Essa é a fronteira real da competitividade nos próximos anos:
não comprar mais tecnologia, mas construir a disciplina de dados, a governança
e a arquitetura de decisão que tornam um agente confiável o suficiente para
operar sem depender de um humano em cada etapa.
As instituições
que já entenderam isso – e o Brasil, com sua base de pagamentos instantâneos e
sua ambição de escalar rápido, tem todas as condições de estar entre elas – não
estão apenas automatizando processos. Estão redesenhando quem, ou o quê, toma a
decisão dentro do banco. E essa é uma pergunta que nenhuma instituição
financeira pode mais adiar.
Alessandro
Buonopane - CEO Brasil e LATAM da GFT Technologies
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