Para os líderes do setor financeiro, a fase experimental da IA generativa foi concluída e o foco para 2026 é a integração operacional.
Embora a adoção inicial tenha se centrado na geração de conteúdo e na eficiência em fluxos de trabalho isolados, o requisito atual é industrializar esses recursos. O objectivo é criar sistemas onde os agentes de IA não apenas auxiliem os operadores humanos, mas também executem activamente processos dentro de quadros de governação rigorosos.
Esta transição apresenta desafios arquitetônicos e culturais específicos. Requer uma mudança de ferramentas distintas para sistemas integrados que gerenciem sinais de dados, lógica de decisão e camadas de execução simultaneamente.
Instituições financeiras integram fluxos de trabalho de IA de agentes
O principal gargalo na expansão da IA nos serviços financeiros não é mais a disponibilidade de modelos ou aplicações criativas, mas a coordenação. As equipes de marketing e de experiência do cliente muitas vezes lutam para converter decisões em ações devido ao atrito entre sistemas legados, aprovações de conformidade e silos de dados.
Saachin Bhatt, cofundador e COO da Brdge, observa a distinção entre as ferramentas atuais e os requisitos futuros: “Um assistente ajuda você a escrever mais rápido. Um copiloto ajuda as equipes a se moverem mais rapidamente. Os agentes executam processos”.
Para arquitetos corporativos, isso significa construir o que Bhatt chama de “Moments Engine”. Este modelo operacional funciona em cinco etapas distintas:
- Sinais: Detectando eventos em tempo real na jornada do cliente.
- Decisões: Determinar a resposta algorítmica apropriada.
- Mensagem: Gerando comunicação alinhada aos parâmetros da marca.
- Roteamento: Triagem automatizada para determinar se a aprovação humana é necessária.
- Ação e aprendizagem: Implantação e integração do ciclo de feedback.
A maioria das organizações possui componentes desta arquitetura, mas carece de integração para fazê-la funcionar como um sistema unificado. O objetivo técnico é reduzir o atrito que retarda as interações com o cliente. Isso envolve a criação de pipelines onde os dados fluem perfeitamente desde a detecção do sinal até a execução, minimizando a latência e mantendo a segurança.
Governança como infraestrutura
Em ambientes de alto risco, como bancos e seguros, a velocidade não pode ser prejudicada pelo controle. A confiança continua sendo o principal ativo comercial. Consequentemente, a governação deve ser tratada como uma característica técnica e não como um obstáculo burocrático.
A integração da IA na tomada de decisões financeiras requer “proteções” embutidas em código no sistema. Isto garante que, embora os agentes de IA possam executar tarefas de forma autônoma, eles operem dentro de parâmetros de risco predefinidos.
Farhad Divecha, CEO do Grupo Accuracast, sugere que a otimização criativa deve se tornar um ciclo contínuo onde os insights baseados em dados alimentam a inovação. No entanto, esse ciclo exige fluxos de trabalho rigorosos de garantia de qualidade para garantir que os resultados nunca comprometam a integridade da marca.
Para as equipes técnicas, isso implica uma mudança na forma como a conformidade é tratada. Em vez de uma verificação final, os requisitos regulamentares devem ser incorporados nas fases imediatas de engenharia e de ajuste fino do modelo.
“O interesse legítimo é interessante, mas é também onde muitas empresas podem tropeçar”, observa Jonathan Bowyer, antigo Diretor de Marketing do Lloyds Banking Group. Ele argumenta que regulamentações como o Direito ao Consumidor ajudam, forçando uma abordagem baseada em resultados.
Os líderes técnicos devem trabalhar com equipes de risco para garantir que as atividades orientadas por IA ateste os valores da marca. Isso inclui protocolos de transparência. Os clientes devem saber quando estão interagindo com uma IA, e os sistemas devem fornecer um caminho claro de escalonamento para os operadores humanos.
Arquitetura de dados para restrição
Um modo de falha comum em mecanismos de personalização é o envolvimento excessivo. A capacidade técnica para enviar mensagens a um cliente existe, mas muitas vezes falta a lógica para determinar a contenção. A personalização eficaz depende da antecipação (ou seja, saber quando permanecer em silêncio é tão importante quanto saber quando falar).
Jonathan Bowyer ressalta que a personalização passou a ser antecipada. “Os clientes agora esperam que as marcas saibam quando não falar com eles e não quando falar com eles.”
Isso requer uma arquitetura de dados capaz de fazer referência cruzada do contexto do cliente em vários canais – incluindo filiais, aplicativos e contact centers – em tempo real. Se um cliente estiver em dificuldades financeiras, um algoritmo de marketing que promove um produto de empréstimo cria uma desconexão que corrói a confiança. O sistema deve ser capaz de detectar sinais negativos e suprimir fluxos de trabalho promocionais padrão.
“O que mata a confiança é quando você vai para um canal e depois muda para outro e tem que responder às mesmas perguntas novamente”, diz Bowyer. Resolver isto requer unificar os armazenamentos de dados para que a “memória” da instituição seja acessível a todos os agentes (sejam digitais ou humanos) no ponto de interação.
A ascensão da pesquisa generativa e do SEO
Na era da IA, a camada de descoberta de produtos financeiros está mudando. A otimização de mecanismo de pesquisa tradicional (SEO) focada em direcionar tráfego para propriedades próprias. O surgimento de respostas geradas por IA significa que a visibilidade da marca agora ocorre fora do local, dentro da interface de um LLM ou ferramenta de pesquisa de IA.
“As relações públicas digitais e o SEO externo estão voltando ao foco porque as respostas generativas de IA não se limitam ao conteúdo extraído diretamente do site de uma empresa”, observa Divecha.
Para CIOs e CDOs, isso muda a forma como as informações são estruturadas e publicadas. O SEO técnico deve evoluir para garantir que os dados inseridos em grandes modelos de linguagem sejam precisos e compatíveis.
As organizações que conseguem distribuir com confiança informações de alta qualidade em todo o ecossistema mais amplo ganham alcance sem sacrificar o controle. Esta área, muitas vezes denominada “Generative Engine Optimization” (GEO), requer uma estratégia técnica para garantir que a marca seja recomendada e citada corretamente por agentes terceiros de IA.
Agilidade estruturada
Existe um equívoco de que agilidade equivale a falta de estrutura. Nas indústrias regulamentadas, o oposto é verdadeiro.
As metodologias ágeis requerem estruturas rígidas para funcionar com segurança. Ingrid Sierra, Diretora de Marca e Marketing da Zego, explica: “Muitas vezes há confusão entre agilidade e caos. Chamar algo de ‘ágil’ não significa que tudo seja improvisado e desestruturado.”
Para a liderança técnica, isto significa sistematizar o trabalho previsível para criar capacidade de experimentação. Envolve a criação de sandboxes seguras onde as equipes podem testar novos agentes de IA ou modelos de dados sem arriscar a estabilidade da produção.
A agilidade começa com a mentalidade, exigindo pessoal disposto a experimentar. No entanto, esta experimentação deve ser deliberada. Requer colaboração entre equipes técnicas, de marketing e jurídicas desde o início.
Esta abordagem de “conformidade desde a concepção” permite uma iteração mais rápida porque os parâmetros de segurança são estabelecidos antes de o código ser escrito.
O que vem a seguir para a IA no setor financeiro?
Olhando mais adiante, o ecossistema financeiro provavelmente verá uma interação direta entre os agentes de IA que atuam em nome dos consumidores e os agentes que atuam em nome das instituições.
Melanie Lazarus, Diretora de Engajamento de Ecossistemas do Open Banking, alerta: “Estamos entrando em um mundo onde os agentes de IA interagem entre si, e isso muda as bases do consentimento, autenticação e autorização”.
Os líderes tecnológicos devem começar a arquitetar estruturas que protejam os clientes nesta realidade de agente para agente. Isto envolve novos protocolos para verificação de identidade e segurança de API para garantir que um consultor financeiro automatizado que atue em nome de um cliente possa interagir de forma segura com a infraestrutura de um banco.
O mandato para 2026 é transformar o potencial da IA num impulsionador fiável de lucros e perdas. Isto requer um foco na infraestrutura em detrimento do hype e os líderes devem priorizar:
- Unificando fluxos de dados: Garanta que os sinais de todos os canais sejam alimentados em um mecanismo de decisão central para permitir ações conscientes do contexto.
- Governança de codificação rígida: Incorpore regras de conformidade ao fluxo de trabalho de IA para permitir uma automação segura.
- Orquestração agente: Vá além dos chatbots para agentes que podem executar processos de ponta a ponta.
- Otimização generativa: Estruture os dados públicos para que sejam legíveis e priorizados por mecanismos de pesquisa externos de IA.
O sucesso dependerá da forma como estes elementos técnicos estão integrados com a supervisão humana. As organizações vencedoras serão aquelas que utilizam a automatização da IA para melhorar, em vez de substituir, o julgamento que é especialmente necessário em sectores como os serviços financeiros.
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