Bancos admitem: inteligência artificial não é mais opcional

Embora a tecnologia prometa ganhos expressivos em produtividade, os executivos alertam para os desafios associados, como custos de implementação, riscos de segurança e a necessidade de estratégias mais realistas. A ordem, segundo especialistas, é adotar com cautela e foco em resultados concretos, evitando decisões movidas apenas pela euforia do mercado.

LEIA MAIS:

• Meta investe em laboratório inovador para avançar na superinteligência artificial
• Apple vai liberar tecnologia de inteligência artificial para desenvolvedores
• Nova aposta do MEC: Inteligência artificial para ajudar alunos a passar no Enem

A ascensão inevitável da  inteligência artificial no setor bancário

Uma tecnologia que deixou de ser tendência para se tornar obrigação

No painel realizado durante o Febraban Tech, o diretor-executivo da Caixa Econômica Federal, Pedro Pedrosa, reforçou que a IA generativa deve fazer parte de qualquer estratégia de longo prazo no setor. No entanto, ele também alertou para os riscos da implementação apressada. “Testar pequeno antes de escalar é a nossa abordagem”, declarou.

A inteligência artificial não é mais vista como um luxo ou inovação experimental, mas como um pilar estratégico que já impacta diretamente as operações e o relacionamento com clientes. A adesão à tecnologia deixou de ser uma vantagem e passou a ser um requisito mínimo para permanecer competitivo.

Desafios operacionais e estratégicos da adoção

O dilema dos altos custos de manutenção

O maior entrave para a continuidade de muitos projetos com IA nas instituições financeiras está no custo elevado de manutenção. O conceito de finops, que abrange os gastos com infraestrutura em nuvem, licenciamento e mão de obra especializada, pesa nas decisões executivas.

Marisa Reghini, vice-presidente de negócios digitais e tecnologia do Banco do Brasil, afirmou que os custos ainda fazem os executivos questionarem se a tecnologia vale o investimento em todos os casos. “O mercado ainda vai parar para refletir melhor sobre isso”, disse.

Abandono de projetos e necessidade de planejamento

Com o tempo, algumas iniciativas demonstram escalabilidade limitada ou retorno questionável, o que leva instituições a interromper projetos que já haviam avançado demais. Em tecnologia, abandonar um projeto após alto investimento é complexo, o que reforça a importância de um planejamento inicial bem estruturado.

A Caixa, por exemplo, revisa continuamente os caminhos de cada piloto, para não escalar projetos com riscos ocultos ou retornos incertos. “Quando o projeto se torna grande demais para ser abandonado, é sinal de que começou errado”, disse Pedrosa.

Resultados concretos com IA generativa

A experiência do Bradesco com a assistente BIA

O Bradesco tem sido um dos bancos mais proativos na aplicação da IA generativa. A assistente virtual BIA, impulsionada por algoritmos de linguagem, atingiu resolutividade de 85% a 90% nas interações com clientes. Isso significa que, na maioria dos casos, a inteligência artificial resolve demandas sem intervenção humana.

Apesar do avanço, o banco mantém uma postura conservadora. Edilson Reis, CIO e diretor-executivo de inovação do Bradesco, explicou que os projetos são escalados “com os pés no chão”. Segundo ele, a BIA revelou limitações que poderiam se tornar problemas se tivessem sido escaladas sem testes prévios.

Ganhos de produtividade e eficiência

A adoção da IA gerou ganhos de eficiência operacional de até 11% em instituições financeiras, segundo estimativas internas compartilhadas no evento. Esses ganhos se traduzem em redução de filas digitais, atendimento mais rápido, análises de risco mais precisas e decisões de crédito mais assertivas.

Riscos e ameaças emergentes com a IA

A escalada das fraudes digitais

Um dos maiores temores dos CIOs e diretores de tecnologia é o uso da própria IA para alimentar atividades fraudulentas. Segundo Richard Flavio da Silva, CIO do Santander Brasil, o setor já enfrenta casos de clones digitais e deepfakes sendo usados por criminosos para enganar sistemas de segurança.

O avanço da tecnologia permite que fraudadores criem identidades falsas extremamente convincentes, com áudios e vídeos sintéticos. Isso exige dos bancos um esforço constante de atualização em cibersegurança e autenticação de usuários.

Deepfakes e engenharia social

O uso de IA generativa por criminosos também amplia o risco de ataques de engenharia social. Com ferramentas avançadas, é possível criar vídeos de executivos solicitando transferências ou acessos, o que compromete toda a estrutura de segurança de grandes corporações.

Os bancos estão investindo em modelos preditivos para identificar comportamentos suspeitos e em sistemas biométricos mais sofisticados, mas o desafio é manter esse escudo sempre à frente das inovações do crime.

O novo perfil do executivo bancário

Liderança técnica e cautela estratégica

A realidade atual exige um novo tipo de liderança nos bancos. Os CIOs e CTOs precisam dominar tanto a tecnologia quanto o impacto financeiro e jurídico da adoção da IA. A velocidade com que a tecnologia avança impõe decisões rápidas, mas com alto grau de responsabilidade.

A adoção de IA precisa estar alinhada a estratégias mais amplas de transformação digital e atendimento ao cliente. Isso significa que o papel do executivo de tecnologia se tornou ainda mais central e multidisciplinar.

Cultura de experimentação com controle

Executivos defendem uma cultura de inovação controlada, com espaço para experimentação, mas sem comprometer a estrutura central do banco. Testes em ambientes isolados (sandbox) e provas de conceito são preferidos à implementação massiva de funcionalidades ainda não consolidadas.

A pressão por resultados não pode se sobrepor ao rigor técnico e à ética de dados. O uso de IA em operações bancárias, por envolver informações sensíveis, requer vigilância e supervisão constantes.

Perspectivas para o futuro da IA nos bancos

Crescimento gradual e consolidação

Apesar dos desafios, a expectativa dos especialistas é de que a IA se torne a espinha dorsal dos serviços bancários nos próximos anos. Desde o atendimento ao cliente até a análise de crédito, a automação baseada em IA tende a ser cada vez mais integrada às operações.

Modelos de IA devem evoluir para se tornarem assistentes de decisão para gerentes, analistas e operadores. Com a maturidade tecnológica e o aumento da confiança, os bancos poderão atingir novos patamares de eficiência e personalização.

Regulação e ética como prioridades

Outro ponto em destaque é a necessidade urgente de regulação. O uso da inteligência artificial em setores críticos como o financeiro exige um marco regulatório robusto, que proteja os consumidores e defina responsabilidades em caso de falhas ou abusos.

Temas como uso responsável de dados, transparência nos algoritmos e direito à explicação (quando decisões são tomadas por máquinas) devem ocupar espaço crescente nas discussões entre governo, bancos e sociedade civil.

A inteligência artificial deixou de ser uma promessa para se tornar uma realidade estratégica no setor bancário. Os maiores bancos do Brasil já estão integrando a tecnologia em suas operações, mas com uma abordagem cautelosa que combina experimentação e análise de riscos.

Apesar dos altos custos e das ameaças de segurança, os benefícios em eficiência e atendimento ao cliente são incontestáveis. A adoção consciente da IA será decisiva para determinar quais instituições financeiras conseguirão liderar a próxima década no cenário digital. O desafio está em equilibrar inovação e responsabilidade, transformando o setor bancário sem comprometer sua solidez.