Itaú usa IA e corta 300 mil horas de trabalho humano

Mais do que uma simples migração tecnológica, a jornada do Itaú tem sido marcada por uma reconfiguração estrutural de cultura, processos, design e produto, com foco na centralidade do cliente e no uso intensivo de dados e IA para aumentar velocidade, confiabilidade e escala operacional.

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Os cinco pilares da transformação no Itaú

De acordo com Mazzei, a revolução digital do banco se baseia em cinco pilares estruturantes:

1. Novo modelo mental e metodológico

Antes da tecnologia, o primeiro passo foi repensar a forma como as equipes do banco operavam e se relacionavam com o cliente. O objetivo: criar uma cultura voltada a produtos digitais, decisões rápidas e foco total no usuário.

2. Tecnologia com propósito

Desde 2017, o Itaú passou a investir pesadamente em modernização tecnológica. Em vez de um simples “lift and shift” para a nuvem, o banco optou por reconstruir sua base tecnológica do zero, com cloud pública, microsserviços e infraestrutura escalável, aproveitando todo o potencial da nuvem em performance e economia.

3. Dados e IA como motores da estratégia

O banco conta hoje com:

• Mais de 500 cientistas de dados;
• Mais de 1500 modelos de IA ativos;
• Mais de 600 casos de uso em IA generativa em desenvolvimento.

Esses modelos sustentam o que Mazzei define como “entendimento em tempo real das necessidades do cliente”, permitindo personalização e ações preditivas de forma eficiente.

4. Design centrado no cliente

O quarto pilar é o design como prática estratégica. A usabilidade e experiência do cliente deixaram de ser questões estéticas e passaram a orientar todas as etapas de desenvolvimento e entrega de produto.

5. Produto como plataforma

Por fim, Mazzei destacou o papel dos tech products desenvolvidos pela Zup, principalmente a plataforma StackSpot, como habilitadores dessa nova lógica. A criação de produtos digitais passa agora por ciclos curtos, com times ágeis, base tecnológica padronizada e entrega contínua.

Resultados expressivos: menos falhas, mais velocidade

Os ganhos operacionais do Itaú são expressivos. Veja os destaques:

• 98% de redução de incidentes graves (comparando o 1º semestre de 2025 com 2018);
• 43% de queda no custo unitário efetivo de transição;
• Crescimento de 2.100% no volume de implantações;
• Aumento de 50% na cobertura de testes de código com automação via IA.

Segundo Leandro Valle, superintendente de Engenharia de TI do banco, a IA está sendo usada para testar automaticamente códigos, prevenir falhas antes de acontecerem e replicar processos com segurança e eficiência.

“Essa plataforma de agentes de IA nos dá mais capacidade para replicar processos sem comprometer a qualidade e segurança”, afirmou.

StackSpot e automação com agentes genAI

No centro da transformação está a plataforma StackSpot, desenvolvida pela Zup, que já conta com:

• Mais de 46 mil usuários ativos, sendo
• 25 mil profissionais de tecnologia do Itaú;
• Mais de 2 milhões de prompts genAI processados por mês;
• 218 agentes genAI criados, dos quais 25% foram reutilizados em múltiplas áreas.

Esses agentes são robôs de automação baseados em IA generativa, que substituem tarefas repetitivas e reduzem o tempo necessário para mudanças, ajustes ou análises internas.

Exemplo prático: economia de 300 mil horas

Um dos principais cases apresentados por Palma e Mazzei foi a automatização do processo de readequação de CNPJ alfanumérico — tarefa que teria exigido 300 mil horas de trabalho humano, agora resolvida com agentes autônomos.

“Essas tecnologias melhoram a satisfação, principalmente no curto prazo, mas vão continuar melhorando ao longo do tempo. Abrimos espaço para que o desenvolvedor pense no cliente e em resolver o problema real”, reforça Mazzei.

Estratégia dual: eficiência + experiência do cliente

Segundo Palma, a estratégia de IA do banco tem dois focos complementares:

1. Customer Facing

Uso da IA para melhorar diretamente a experiência do cliente com serviços personalizados, chatbots inteligentes, análise de comportamento em tempo real e novos produtos digitais.

2. Eficiência Operacional

Automatização de processos internos, como integração de sistemas, validação de dados, testes, atualizações e suporte técnico.

“Quando a gente fala de produtização digital, falamos desde a revisão do negócio até o posicionamento de produto com apoio da IA”, explica Palma.

SLMs e orquestração agêntica: os próximos passos

Para o futuro, a Zup aposta em SLMs (Small Language Models) e orquestração agêntica, com foco em eficiência, segurança e personalização.

Por que SLMs?

Segundo Palma, os SLMs oferecem vantagens claras sobre os LLMs (Large Language Models):

• Mais baratos para treinar e manter;
• Maior controle sobre dados sensíveis;
• Capacidade de rodar dentro do perímetro da empresa sem depender de serviços externos.

“Propriedade intelectual e dados sensíveis precisam ser mantidos sob controle. Os SLMs são brutais em custo-benefício e privacidade”, destaca Palma.

Orquestração agêntica

A ideia é que múltiplos agentes de IA — especializados em tarefas específicas — se comuniquem e operem em conjunto, entregando soluções altamente assertivas em tempo real.

A centralidade do cliente em uma nova era

Um dos pontos mais enfatizados pelos executivos é que toda a estrutura tecnológica só faz sentido quando está a serviço do cliente. Mazzei define a IA como um meio para acelerar a compreensão e atendimento das necessidades do usuário final.

Palma também reforça a tendência de hiperpersonalização. Com base no aprendizado do Open Finance, ele acredita que a adoção será guiada pela percepção de valor:

“Os benefícios serão tão relevantes que o consumidor vai querer fazer parte, porque verá vantagens reais no seu dia a dia.”

Imagem: Freepik/ Edição: Seu Crédito Digital