O setor bancário vive um momento de profunda transformação impulsionada pela Inteligência Artificial (IA). Não se trata mais de uma aposta no futuro, é uma realidade que se consolida a cada trimestre nos balanços, nos centros de tecnologia e, sobretudo, na experiência do cliente final. A pergunta que líderes do setor enfrentam hoje não é mais “se” devem adotar IA, mas “como” fazê-lo de forma estratégica, escalável e segura. Não por acaso, cerca de 80% dos bancos já incorporaram IA Generativa em suas operações, consolidando a tecnologia como prioridade estratégica. É justamente nesse contexto que os agentes de IA emergem como protagonistas da próxima onda de inovação financeira.
Diferentemente dos sistemas automatizados tradicionais, como o RPA (Robotic Process Automation), que executa tarefas repetitivas seguindo regras predefinidas, os agentes de IA são sistemas capazes de perceber seu ambiente, processar informações em tempo real e tomar decisões autônomas para atingir objetivos. Um agente pode, por exemplo, conduzir um pedido de crédito do início ao fim: interagir com o cliente, verificar documentos, consultar bases internas e externas, identificar inconsistências de compliance e entregar uma decisão – tudo com mínima intervenção humana. É a diferença entre automatizar uma tarefa e delegar uma responsabilidade. Pesquisas indicam que esses sistemas podem reduzir cargas manuais entre 30% e 50% e diminuir custos operacionais em mais de 20%, com impacto direto na lucratividade dos bancos.
A busca por eficiência é a tônica que une os grandes bancos globais nessa jornada. Fazer mais com menos tornou-se imperativo estratégico, especialmente em um ambiente de juros elevados, pressão regulatória crescente e concorrência acirrada de fintechs nativas digitais. Segundo um estudo, grandes bancos tradicionais chegaram a apresentar produtividade até 40% inferior à de novos entrantes digitais. Os agentes de IA respondem diretamente a esse gap: ao automatizar desde a conciliação de contas e a análise de risco até o atendimento ao cliente e a geração de código no ciclo de desenvolvimento de software (SDLC), eles liberam equipes para atividades de maior valor e aceleram o time-to-value de projetos. Um relatório da Febraban confirma que a IA aplicada ao SDLC já proporciona ganhos de produtividade superiores a 20%, e esse número tende a crescer.
Outro vetor fundamental é a hiperpersonalização. Os clientes bancários de hoje esperam muito mais do que um aplicativo funcional: querem recomendações que antecipem suas necessidades, ofertas de crédito no momento exato de uma decisão de compra e experiências que se adaptem ao seu perfil de comportamento. Em bancos comerciais, por exemplo, agentes já automatizam prospecção e análise de oportunidades, liberando até 10 a 12 horas semanais dos gerentes para atividades de maior valor e aumentando significativamente a capacidade de atendimento.
Para além disso, os agentes de IA tornam isso possível ao processar volumes massivos de dados transacionais, cruzar informações de Open Finance e agir de forma contextual em cada interação. No Brasil, onde o ecossistema de Open Finance já acumula mais de 128 milhões de consentimentos ativos – o maior do mundo –, a infraestrutura para essa hiperpersonalização já existe. O desafio agora é integrá-la com Inteligência Agêntica para que o valor chegue efetivamente ao aplicativo nas mãos do cliente.
Essa integração, entretanto, exige um ecossistema de IA estruturado e padronizado globalmente. Bancos com presença internacional enfrentam o desafio adicional de garantir que ferramentas, modelos e práticas de adoção de IA sejam consistentes em todas as suas unidades ao redor do mundo. Construir uma plataforma de IA verdadeiramente global, capaz de operar de forma harmônica sob diferentes regulações, idiomas e culturas, é um dos projetos mais complexos e estratégicos que o setor já empreendeu. Não por acaso, iniciativas internas de grandes bancos para criar arcabouços proprietários de IA refletem esse movimento: construir alicerces que sirvam toda a organização, e não apenas projetos isolados.
Paralelamente, a modernização de sistemas legados segue como agenda inadiável. Muitos dos grandes bancos ainda operam sobre infraestruturas de mainframe com décadas de existência – sistemas construídos nos anos 1970 e 1980 que sustentam bilhões de transações diárias, mas impõem limites críticos à inovação. A estratégia atual na maioria das instituições é migrar essas cargas de trabalho para ambientes de nuvem, mesmo que inicialmente de forma conservadora. A próxima onda, mais ambiciosa, será a adoção de arquiteturas modernas de Core Banking: abertas, modulares e projetadas para suportar agentes de IA nativamente. Quem chegar primeiro a essa arquitetura terá vantagem competitiva difícil de ser revertida.
Nesse contexto, a segurança e a governança são tanto desafios quanto diferenciais competitivos. Agentes de IA que operam de forma autônoma em transações financeiras exigem protocolos rigorosos de autenticação, limites de escopo bem definidos e monitoramento contínuo. A biometria comportamental, que analisa padrões de digitação ou a forma como o usuário segura o celular, já substitui senhas em algumas instituições de vanguarda. Estratégias de IA contra IA detectam fraudes geradas por deepfakes e modelos maliciosos em milissegundos. A conformidade regulatória, por sua vez, ganha robustez quando os próprios agentes são programados para operar dentro dos parâmetros exigidos pelo Banco Central, reduzindo falhas humanas e acelerando auditorias.
O futuro próximo aponta para o que especialistas já denominam de “Agentic Finance” (Finanças Agênticas, em tradução livre): um modelo em que os clientes delegam tarefas financeiras complexas a agentes de IA, como pagar contas, renovar seguros, planejar investimentos, recomendar a melhor forma de financiar uma compra relevante. As instituições que liderarem essa transição serão aquelas que posicionarem a IA não como uma camada adicional de tecnologia, mas como o centro de gravidade de toda a sua estratégia de negócios, de acordo com um levantamento. Além disso, estimativas indicam que o Open Finance pode gerar até R$ 42 bilhões em novas receitas para o setor financeiro nacional até o fim de 2026 – parte significativa desse valor será desbloqueada pelos agentes.
Para os executivos do setor, a mensagem é clara: não se trata de inovar “com” IA, mas de inovar “a partir” da IA. Liderar essa transformação é sinônimo de relevância – e muitos negócios – no cenário financeiro que já está sendo construído agora. O futuro não é mais sobre digitalizar o banco, mas sobre tornar o banco intrinsecamente inteligente e autônomo.
Etienne Henrique Jensen Filho é Business Director no Brasil da GFT Technologies
