Há uma linha divisória sutil, porém decisiva, entre uma tecnologia que responde e uma tecnologia que age. Um mapa mostra o caminho. Um piloto automático dirige, corrige a rota e, diante de um obstáculo que o mapa jamais poderia prever, freia sozinho. É essa mesma linha que separa a Inteligência Artificial (IA) que o setor financeiro aprendeu a usar nos últimos anos (geradora de texto, resposta e insight sob comando). Os agentes inteligentes começam a operar dentro dos bancos, capazes de planejar, executar e ajustar decisões financeiras de ponta a ponta, com supervisão humana, mas sem depender de um comando a cada etapa do processo.
Além disso, não é coincidência que a Febraban Tech 2026 tenha escolhido “Agentes Inteligentes, Liderança Humana” como tema central de sua 36ª edição. O recado é direto: o próximo capítulo da tecnologia bancária não será escrito por ferramentas que ajudam pessoas a decidir mais rápido, mas por sistemas que decidem ao lado delas. E é sobre essa mudança de natureza, não apenas de escala, que vale a pena parar para pensar.
Portanto, os números confirmam a virada. Segundo um estudo, o uso ativo de IA na função financeira saltou de 30% para 75% das organizações em apenas dois anos. Hoje, mais de três quartos das empresas já aplicam IA em planejamento financeiro. Além disso, 71% afirmam que os resultados atendem ou superam as expectativas de retorno sobre investimento. Mas adoção em massa não é sinônimo de desempenho de ponta. Quando a pergunta muda de “atende às expectativas” para “supera às expectativas”, o percentual cai para 23%. É uma distância que qualquer executivo reconhece de outros ciclos tecnológicos. Entre comprar uma ferramenta e efetivamente extrair valor dela, existe um espaço que só disciplina de execução consegue fechar.
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Nesse sentido, o mais revelador não é onde a IA foi adotada, mas onde ela de fato move o ponteiro. A mesma pesquisa mostra que, no último ano, 70% das organizações relataram melhora na qualidade da tomada de decisão, 71% na velocidade da decisão e 64% na precisão de previsões. Justamente os processos que dependem de julgamento humano complexo, e não de tarefas transacionais repetitivas. Quando a IA Agêntica é isolada como categoria específica – sistemas capazes de planejar, raciocinar e agir de forma autônoma ou semiautônoma para atingir um objetivo –, o efeito se intensifica. Organizações que avançaram nesse território reportam desempenho pelo menos 32% mais forte nas principais métricas financeiras, com a vantagem chegando a quase 40 pontos percentuais em precisão de previsões e ROI.
De fato, não é acaso que os bancos liderem em cinco das seis métricas financeiras medidas pelo estudo. Décadas de pressão regulatória por dados limpos, auditáveis e organizados prepararam justamente o terreno que a IA Agêntica precisa para funcionar bem.
Por outro lado, na América Latina, essa disciplina de dados já começou a se traduzir em resultado tangível, e o Brasil está à frente. O país naturalizou os pagamentos instantâneos. O Pix soma 183 milhões de usuários ativos, o equivalente a 85% da população total e 91% da população adulta, de acordo com um levantamento. A consequência é que a velocidade deixou de ser diferencial. Apenas 8% das empresas latino-americanas apontam a rapidez de pagamento como o maior problema relatado por clientes, muito atrás de fraude e segurança (39,8%). O novo gargalo é controle, não processamento. Quando perguntadas o que travaria a operação se a demanda multiplicasse por dez, 45,7% das empresas citam sistemas de fraude e risco. Além disso, 27,3% apontam os sistemas centrais de core banking.
Diante disso, é nesse cenário que o Brasil se destaca. 63% das empresas brasileiras acreditam que sua infraestrutura poderia escalar permanentemente em até sete dias, mais que o dobro da média regional de 29,7%. Além disso, 25% já testam e lançam novos serviços de forma contínua, quase o dobro do México e cerca de quatro vezes a Colômbia.
Atualmente, o comportamento do consumidor já mudou. 83% das transações bancárias dos brasileiros acontecem hoje por canais digitais, com o mobile respondendo por 78% de um total de 240,8 bilhões de transações realizadas em 2025, segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026. Os bancos reagem investindo. O orçamento tecnológico do setor deve alcançar R$ 50,4 bilhões em 2026, alta de 8% sobre o ano anterior e de 58% em cinco anos, com cibersegurança como prioridade absoluta para 100% das instituições. Cloud e IA Generativa empatadas como protagonistas do orçamento, cada uma citada por 84% dos bancos.
No entanto, o detalhe que interessa a quem pensa em agentes, porém, está na maturidade. Cerca de 60% das instituições ainda estão em fases iniciais de adoção de IA, percentual que sobe ainda mais no caso específico da IA Generativa. O investimento já chegou. A capacidade de operacionalizar agentes em escala, não. Pelo menos não por igual, em todas as instituições. É aqui que a “liderança humana” do tema do Febraban Tech deixa de ser um contraponto retórico à automação. E se torna condição de desempenho. O próprio estudo aqui listado mostra que organizações preparadas para auditoria (capazes de explicar e comprovar como uma decisão de IA foi gerada) reduzem erros a uma taxa de três a seis vezes maior que seus pares. E reportam quase o triplo de confiança na própria capacidade de escalar a tecnologia.
Por isso, em outras palavras: quanto mais autônomo o agente, mais crítica se torna a governança que o supervisiona. Não se trata de um freio à adoção, e sim da engrenagem que permite acelerá-la com segurança. Algo que o setor bancário, treinado por décadas de regulação, tem mais familiaridade para construir do que a maioria dos setores da economia.
Inclusive, o movimento não é isolado nem recente. Já em 2024, uma pesquisa mostrava que 78% dos bancos ao redor do mundo já implementavam ao menos um projeto de IA para acelerar operações e se relacionar com clientes. O que mudou desde então não foi a intenção, mas o tipo de sistema que essas instituições colocam para trabalhar. Não mais um canal que responde perguntas, e sim um conjunto de agentes capazes de conduzir um processo inteiro – da análise de crédito à prevenção de fraude, do planejamento financeiro ao atendimento personalizado – com autonomia dentro de limites definidos por pessoas.
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Por fim, o banco do futuro, portanto, não será definido pela quantidade de IA que consegue anunciar, mas pela qualidade das decisões que consegue delegar com segurança a agentes que agem em seu nome. Essa é a fronteira real da competitividade nos próximos anos: não comprar mais tecnologia, mas construir a disciplina de dados, a governança e a arquitetura de decisão que tornam um agente confiável o suficiente para operar sem depender de um humano em cada etapa.
Assim, as instituições que já entenderam isso – e o Brasil, com sua base de pagamentos instantâneos e sua ambição de escalar rápido, tem todas as condições de estar entre elas – não estão apenas automatizando processos. Estão redesenhando quem, ou o quê, toma a decisão dentro do banco. E essa é uma pergunta que nenhuma instituição financeira pode mais adiar.
Alessandro Buonopane é CEO Brasil e LATAM da GFT Technologies
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O post IA Agêntica: Liderança humana e o novo contrato do setor financeiro apareceu primeiro em Bitcoin Block | Notícias & Blockchain.
