O papel dos agentes de IA na transformação dos bancos e na antecipação das necessidades dos clientes

Há uma pergunta que tem norteado as conversas mais estratégicas dentro das grandes instituições financeiras do Brasil neste ano: como conhecer o cliente a ponto de prever o que ele precisa, antes mesmo que ele saiba disso? Não se trata de ficção científica, tampouco de um exercício filosófico. Trata-se de uma transformação real, em curso, que combina volumes massivos de dados, Inteligência Artificial (IA) e uma nova forma de enxergar o relacionamento entre banco e cliente.

Durante muito tempo, o setor bancário operou a partir de uma lógica bastante simples: se o cliente está com saldo negativo, ofereça crédito; se está com dinheiro em conta, ofereça investimento. Essa abordagem, ainda que funcional por décadas, revela uma limitação estrutural – ela responde ao sintoma, não à necessidade real. O cliente que acorda pensando em comprar um carro não acorda pensando em crédito. Ele acorda com um desejo, uma necessidade de vida. E é exatamente essa distinção que a IA Agêntica – os chamados agentes de IA – começa a tornar possível de ser capturada em escala.

Os agentes de IA são sistemas autônomos capazes de raciocinar, planejar e executar tarefas complexas sem supervisão humana constante. No contexto bancário, eles funcionam como um exército de analistas dedicados, trabalhando 24 horas por dia, sete dias por semana, processando milhões de pontos de dados simultaneamente – transações, comportamentos no aplicativo, histórico de navegação, informações provenientes do Open Finance e até sinais do mercado aberto. Os números mostram o peso desse movimento: segundo uma pesquisa com mais de 800 profissionais do setor financeiro, 42% das instituições já usam ou avaliam IA Agêntica, e 21% já a implantaram em produção. Uma estimativa aponta que os gastos globais com agentes de IA chegaram a US$ 50 bilhões em 2025.

O que diferencia essa geração de ferramentas das anteriores não é apenas a velocidade de processamento, mas a capacidade de antecipar. Um agente bem treinado, alimentado por uma base de dados robusta e bem arquitetada – o que os especialistas chamam de Data Mesh –, consegue identificar que um cliente está em um momento de vida propício para adquirir um imóvel, antes mesmo de ele buscar essa informação ativamente. Em vez de uma oferta genérica de crédito imobiliário disparada em massa, o banco pode oferecer uma jornada completa: simulação, orientação financeira, integração com parceiros do ecossistema e até um seguro adequado ao perfil do cliente. Do outro lado da equação, cerca de 67% dos consumidores já se dizem dispostos a compartilhar dados financeiros em troca de serviços personalizados, o que indica que esse modelo encontra aceitação crescente. Essa é a diferença entre vender um produto e resolver uma necessidade.

Para que essa visão se torne realidade, entretanto, é preciso construir a base. A modernização da infraestrutura de dados é condição indispensável. Sem uma plataforma de dados democratizada, estruturada e em nuvem, a IA não tem onde trabalhar. É por isso que os grandes bancos brasileiros investem pesadamente na migração para cloud e na unificação de suas fontes de dados – um projeto de envergadura que, em alguns casos, se estende por cinco anos ou mais, dado o tamanho e a complexidade dos sistemas legados envolvidos. Segundo um levantamento, 90% das funções de finanças terão ao menos uma solução habilitada por IA implantada até 2026, e mais de 80% das empresas já utilizam APIs de IA generativa em ambientes de produção.

Outros dos aspectos primordiais para o sucesso nesse tipo de transformação digital e nível de arquitetura tecnológica é o cultural (pessoas). Como fazer com que cada colaborador pense nas dores e necessidade dos clientes com o mindset de “AI First”? É inegociável que cada um dentro dos seus times trabalhe de forma colaborativa com equipes multidisciplinares entre tecnologia, negócios, operações, financeiro, entre outros, sem perder de vista o aspecto de “dono” (ownership) do produto.

A segurança é outro pilar inegociável. À medida que os agentes passam a trafegar volumes cada vez maiores de dados sensíveis dos clientes, a proteção dessas informações precisa ser tão sofisticada quanto a própria inteligência aplicada. Curiosamente, os próprios agentes de IA têm papel fundamental nesse quesito: ao aprenderem o comportamento habitual de cada usuário, são capazes de identificar desvios e sinalizar fraudes em tempo real, muito antes que um sistema de regras convencionais sequer perceba algo fora do padrão. Trata-se de um ciclo virtuoso – quanto mais o agente conhece o cliente, melhor ele o protege.

O resultado esperado é o que o mercado financeiro chama de “principalidade” – a capacidade de uma instituição se tornar o banco de referência na vida do cliente, aquele ao qual ele recorre instintivamente a qualquer momento. Conquistar essa posição em um cenário de crescente competição com bancos digitais nativos, que já nasceram com arquiteturas ágeis e experiências fluidas, é o grande desafio dos incumbentes. A resposta não está em imitar os neobancos, mas em utilizar o ativo mais valioso que os grandes bancos possuem e que os desafiantes raramente têm: décadas de dados transacionais, históricos de relacionamento, portfólio mais completo de ofertas e profundo conhecimento financeiro dos seus clientes. Os agentes de IA são, hoje, a melhor ferramenta para transformar esse ativo em vantagem competitiva real e sustentável.

Em 2026, a diferença entre instituições financeiras competitivas e irrelevantes estará cada vez mais ligada à capacidade de transformar dados em entendimento real do cliente. Não será suficiente oferecer bons produtos ou aplicativos eficientes. O diferencial será a capacidade de antecipar necessidades e construir jornadas financeiras relevantes.

Os agentes de IA representam justamente essa mudança de paradigma. Se bem implementados, eles permitirão que o banco deixe de ser um fornecedor de serviços financeiros e passe a ser um parceiro permanente na vida do cliente – um sistema que não apenas responde, mas que pensa, aprende e age continuamente.

*Mauricio José Alpendre é Diretor de Negócios no Brasil da GFT Technologies