A inteligência artificial está se consolidando como o grande motor de transformação para bancos e fintechs em todo o mundo. Nos bastidores do setor financeiro, cada vez mais instituições experimentam sistemas autônomos para otimizar custos, acelerar entregas e abrir vantagem competitiva.
Em um dos casos mais recentes, a IA desenvolvida para o Nubank já ganhou espaço como “funcionário virtual” dentro de uma das maiores instituições de investimento do mundo: o Goldman Sachs. O movimento indica como essa tecnologia pode se expandir rapidamente para diferentes operações bancárias.
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IA do Nubank: O engenheiro autônomo que escreve códigos sozinho
No centro dessa nova onda está o Devin, um engenheiro de software totalmente autônomo criado pela startup Cognition. Diferente de chatbots convencionais, ele é capaz de executar tarefas avançadas de desenvolvimento com mínima supervisão humana.
Seu uso vai além de automatizar mensagens ou relatórios. A IA consegue planejar, codificar, testar e até corrigir erros em aplicações complexas. Nos EUA, o Goldman Sachs já opera com o Devin para reforçar seu time interno de milhares de desenvolvedores.
Uma força de trabalho híbrida e escalável
A ideia do banco é simples: usar a IA como parceira dos programadores humanos. Assim, o trabalho manual se torna mais eficiente, enquanto tarefas repetitivas ou de grande escala são absorvidas pela automação.
Especialistas estimam que, em grandes empresas de tecnologia, sistemas semelhantes ao Devin já são responsáveis por até 50% de todo o código entregue em projetos. A promessa, agora, é que no setor financeiro essa porcentagem possa crescer ainda mais.
Produtividade multiplicada em até quatro vezes
No caso do Goldman Sachs, projeções internas indicam que o uso dessa IA pode multiplicar a produtividade dos times de tecnologia em até quatro vezes. Para o banco, isso representa mais velocidade para lançar novos produtos, corrigir falhas de segurança e melhorar plataformas digitais.
Além do engenheiro autônomo, a instituição também desenvolveu assistentes de IA baseados em modelos de linguagem generativa. Eles são usados por milhares de funcionários para tarefas administrativas, pesquisa de dados e suporte técnico.
O risco de cortes de empregos
Se por um lado o aumento de produtividade é visto como uma vantagem competitiva, por outro levanta o alerta de possíveis cortes de empregos. Projeções recentes sugerem que o setor financeiro pode perder até 200 mil vagas em nível global, substituídas gradualmente pela automação.
A adoção acelerada de ferramentas de IA pressiona empresas a criar estratégias para treinar funcionários em novas funções, evitando um impacto social ainda maior.
O papel do Nubank como pioneiro
No Brasil, o Nubank se tornou uma das primeiras instituições financeiras a testar o Devin em grande escala. O banco digital recorreu à IA para migrar sua infraestrutura de dados para um modelo mais ágil e modular, conhecido como sub-módulos.
A mudança permitiu reduzir custos operacionais em até 20 vezes, segundo informações da Cognition, além de acelerar entregas de projetos complexos que envolveriam milhões de linhas de código.
Ganhos em eficiência e velocidade
O case do Nubank chamou atenção de outras fintechs e bancos tradicionais interessados em repetir a estratégia. O grande diferencial do engenheiro autônomo está na capacidade de identificar gargalos, refatorar sistemas legados e reorganizar dados de forma mais rápida do que equipes humanas sozinhas.
O resultado é uma economia de tempo considerável. Projetos que poderiam levar anos para serem finalizados chegam ao mercado em questão de meses.
IA generativa deixa de ser tendência para virar prática
No setor financeiro, o uso de IA generativa e engenharia autônoma ainda é relativamente novo, mas já se mostra viável em tarefas mais estruturadas, como migração de dados, análise de risco e desenvolvimento de plataformas.
A estimativa de executivos de tecnologia é de que, nos próximos anos, essa tecnologia deixe de ser uma tendência restrita a gigantes como Nubank, Google ou Goldman Sachs e passe a integrar operações de bancos de médio porte, seguradoras e até cooperativas.
Desafios regulatórios e ética no uso da IA
Com todo esse avanço, surgem debates sobre regulamentação e responsabilidade. Organizações financeiras precisam garantir que os algoritmos respeitem normas de privacidade, proteção de dados e segurança cibernética.
Também existe o desafio ético de equilibrar a produtividade com o impacto sobre empregos tradicionais. Para especialistas, o cenário mais viável é um modelo híbrido, no qual profissionais humanos supervisionem e complementem o trabalho das máquinas.
O futuro da força de trabalho nos bancos
A história recente mostra que a tecnologia tende a transformar mais do que eliminar postos de trabalho. Durante outras revoluções tecnológicas, como a chegada da internet ou da automação industrial, funções foram extintas, mas novas posições surgiram.
No caso da IA, a expectativa é que surjam vagas ligadas ao treinamento de algoritmos, supervisão de resultados e gestão de projetos híbridos. Assim, profissionais capacitados para lidar com sistemas autônomos devem ter espaço garantido.
Como o setor financeiro deve se preparar
Para bancos, fintechs e seguradoras, o segredo está em integrar a IA de forma estratégica, garantindo que as equipes humanas se adaptem ao novo cenário. Isso envolve programas de capacitação, revisão de processos internos e investimento em segurança de dados.
No caso de grandes instituições como o Goldman Sachs, o planejamento já prevê centenas ou até milhares de unidades do Devin atuando em paralelo, reduzindo gargalos e aumentando a competitividade global.
O exemplo do Nubank pode inspirar outros setores
O sucesso do Nubank na aplicação prática da IA mostra que o Brasil também pode liderar projetos de automação em larga escala. O case reforça a importância de criar ambientes colaborativos entre startups de tecnologia, instituições financeiras e órgãos reguladores.
Ao adotar uma abordagem aberta à inovação, o setor bancário nacional tem a chance de transformar desafios em oportunidades de crescimento sustentável.
O futuro é híbrido e colaborativo
A expansão da inteligência artificial no mercado financeiro é uma realidade que deve ganhar força nos próximos anos. O surgimento de engenheiros autônomos como o Devin inaugura uma nova era para bancos, fintechs e empresas de tecnologia.
Para que o impacto seja positivo, é essencial que instituições invistam em capacitação, supervisão e regulamentação. Assim, a IA se tornará uma parceira estratégica, capaz de potencializar a força de trabalho humana em vez de substituí-la integralmente.
A experiência do Nubank e do Goldman Sachs serve como exemplo de como a tecnologia, quando bem aplicada, pode criar um ambiente mais ágil, seguro e preparado para os desafios de um mercado cada vez mais competitivo.
