Por que a IA autônoma deixou de ser um risco para virar o maior ativo de confiança dos bancos

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Por que a IA autônoma deixou de ser um risco para virar o maior ativo de confiança dos bancos

* Por Letícia D’Angelo

Um cliente que precisa fechar um financiamento imobiliário já não necessita aguardar o horário comercial. Atualmente, ele recebe em segundos a simulação de parcelas, as condições e a confirmação de agendamento com um especialista. A disponibilidade ininterrupta é uma realidade. A questão que o mercado financeiro precisa responder agora vai além da funcionalidade: é realmente possível confiar em agentes de inteligência artificial para conduzir operações críticas com segurança? A resposta é afirmativa, desde que a implementação ocorra com critério.

Os chatbots tradicionais frequentemente geravam frustração devido às respostas padronizadas e à incapacidade de lidar com exceções. No setor financeiro, falhas no atendimento automatizado chegaram a expor dados ou comprometer transações. A chegada dos agentes autônomos, no entanto, alterou esse cenário. Diferentemente dos modelos anteriores, as novas soluções compreendem contexto, executam tarefas de forma independente e conectam-se a múltiplas plataformas. Essa autonomia amplia a superfície de risco, pois um sistema mal configurado pode causar vazamento de dados ou executar ações prejudiciais.

Para mitigar esses riscos, a adoção responsável exige três frentes. A primeira é a governança, que estabelece limites e regras de negócios sobre até onde o agente pode atuar de forma independente. A segunda refere-se à arquitetura. Plataformas com certificações ISO 27001, ISO 27701 e ISO 27018 garantem que os dados não sejam utilizados para retreinamento de modelos ou armazenados excessivamente. Práticas como ambientes isolados, permissões mínimas por função e auditoria contínua de registros de decisão reduzem drasticamente o risco de controle indevido do agente. A terceira frente é a supervisão humana ativa (o conceito de human-in-the-loop). Em transações críticas, como aprovação de propostas ou emissão de apólices, o agente mapeia e sugere caminhos, mas a validação e a decisão final permanecem sempre com o especialista.

Os resultados dessa estruturação são expressivos. Um estudo do Boston Consulting Group, em parceria com a OpenAI, aponta que a inteligência artificial pode aumentar a rentabilidade bancária em até 30% e reduzir custos operacionais entre 30% e 40% até 2030, adicionando um potencial de US$ 370 bilhões anuais ao lucro do setor global. No Brasil, a Febraban estima que a tecnologia generativa pode elevar a eficiência dos bancos em até 35%. Na prática, o Santander reduziu em 20% o tempo médio de atendimento após implementar essas soluções, e o Bradesco reportou ganhos de eficiência entre 30% e 40%, segundo relatório da Nvidia. Dados do DataGlobeHub indicam ainda que a aprovação de empréstimos ficou 40% mais rápida e o tempo de recuperação de incidentes financeiros caiu de quatro horas para menos de 90 minutos.

O Meta Business Agent, lançado em junho de 2026 após testes no Brasil, na Índia e no México, representa uma referência de funcionamento desse ecossistema em escala. A ferramenta opera com transparência ao informar ao cliente a interação com uma máquina. O sistema aprende com as correções do administrador sem exigir programação, envia resumos dos atendimentos que demandaram intervenção e define os momentos exatos para a transferência a um especialista. Em grandes instituições, a implementação por meio de interfaces de programação (APIs) permite a integração com sistemas de gestão de relacionamento (CRM), planejamento de recursos (ERP) e ferramentas de conformidade, garantindo a rastreabilidade das decisões e o cumprimento das normas regulatórias.

O mercado financeiro possui uma relação histórica com a prudência. Essa virtude, contudo, não deve significar paralisia. O risco de não modernizar e de manter processos manuais perante concorrentes que já operam com agentes autônomos é tão real quanto o perigo de adotar a tecnologia sem critério. Com governança robusta, arquitetura adequada e supervisão humana, a inteligência artificial deixa de ser uma preocupação para se tornar um ativo de confiança. Afinal, investir nessa tecnologia é, sobretudo, investir na segurança dos clientes.

* Letícia D’Angelo é diretora de clientes enterprise da Zenvia

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