Instituições financeiras brasileiras avançam da fase de experimentação com inteligência artificial para a reestruturação de processos com foco em operação em escala, com controle, segurança e geração de resultados. O tema foi debatido no painel “Do piloto ao resultado: o caminho para IA em escala nos bancos”, realizado durante o Febraban Tech 2026, com participação de Frédéric Martineau, sócio e CTO da Act Digital, Alberto Campos, do Banco BV, Fellipe Marques, do BTG Pactual, e Rafael Fernandes, do Bradesco. A discussão reflete a transição do setor de iniciativas pontuais para a incorporação da tecnologia à arquitetura operacional e à oferta de produtos e serviços.
Contexto de Mercado & Capacidades da Solução
O debate evidencia três níveis de aplicação da inteligência artificial já observados nas instituições financeiras. O primeiro está relacionado à produtividade individual, com copilotos e assistentes que apoiam profissionais em tarefas diárias. O segundo envolve a integração a processos, em que agentes executam atividades em conjunto com equipes, com capacidade de atuação contínua, inclusive fora do horário comercial. O terceiro nível corresponde à incorporação da tecnologia a produtos e serviços destinados ao cliente final.
Essa evolução altera a lógica operacional. Para que agentes possam atuar de forma autônoma e contínua, as instituições precisam redesenhar fluxos de trabalho, definir com precisão quais atividades são automatizáveis, onde a intervenção humana permanece necessária e quais mecanismos de supervisão acompanharão as decisões tomadas pela tecnologia. No BTG Pactual, por exemplo, a capacidade de execução de ações — e não apenas o fornecimento de respostas — exige integrações e controles que determinem o que o agente pode fazer e em quais condições, como em solicitações que envolvem movimentação financeira via assistente no WhatsApp. A interface conversacional, nesse contexto, representa apenas uma camada da arquitetura necessária para a operação.
Considerações Estratégicas para Lideranças
Para lideranças de tecnologia, negócios, risco e controle, a avaliação da maturidade em IA deve ocorrer por processo, e não de forma uniforme para toda a organização, conforme destacado no painel. Uma mesma instituição pode apresentar processos preparados para atuação de agentes e, simultaneamente, manter outras operações em estágios iniciais de adoção.
Entre os critérios de governança e integração, destacam-se a necessidade de arquiteturas flexíveis e agnósticas a modelos, capazes de incorporar ou substituir modelos de IA à medida que novas opções se tornam disponíveis, evitando dependência de um único fornecedor. A estruturação de jornadas desde a prova de valor até a produção, com etapas formais de segurança, governança e acompanhamento de indicadores, foi apontada como prática para condução das iniciativas, com ciclos de atualização dos agentes conforme avaliação de resultados.
A formação de equipes multidisciplinares, com aproximação entre tecnologia, áreas de negócio, risco e controle, permite avaliar viabilidade técnica, impactos operacionais e requisitos para colocação em produção. A colaboração com diferentes atores do ecossistema e o investimento contínuo em upskilling das equipes foram indicados como componentes para sustentar a capacidade de aprendizado e adaptação frente à velocidade de evolução da tecnologia.
Eficiência Operacional & Métricas
Os casos apresentados indicam ganhos operacionais mensuráveis a partir da aplicação em escala. No Banco BV, que utiliza diferentes tipos de agentes — de ferramentas de produtividade a aplicações departamentais e iniciativas voltadas a clientes —, as interações com apoio de IA em cobranças de curto prazo, destinadas a clientes com atrasos de aproximadamente 15 a 20 dias, já alcançam NPS superior ao registrado nos atendimentos conduzidos por profissionais.
No Bradesco, a experiência acumulada com a assistente BIA serve de base para ampliação do uso da tecnologia. Segundo dados apresentados pela instituição, cerca de 90% dos clientes que utilizam a assistente conseguem solucionar suas demandas sem direcionamento para atendimento humano. O aprendizado obtido com a BIA tem sido aplicado em outras frentes, incluindo o desenvolvimento de produtos digitais e iniciativas de prevenção a fraudes.
Próximos Passos & Evolução do Mercado
A perspectiva para o setor financeiro aponta para a continuidade do redesenho de processos e da redefinição da divisão de responsabilidades entre tecnologia e profissionais, com fortalecimento dos mecanismos de supervisão de agentes. A recomendação compartilhada entre os executivos é partir do problema de negócio para, em seguida, definir onde e como a IA será aplicada, garantindo aderência a requisitos de controle e integração sistêmica.
A evolução esperada inclui a expansão de arquiteturas capazes de orquestrar múltiplos modelos, a ampliação do uso de agentes com capacidade de execução em processos críticos e a extensão de aprendizados obtidos em atendimento para áreas como desenvolvimento de produtos e gestão de risco. A preparação organizacional, com governança estruturada e capacitação contínua, permanece como condição para que a transição de pilotos para operação em escala ocorra com segurança, eficiência e sustentabilidade.