A estratégia de IA do JPMorgan Chase está a proporcionar retornos mensuráveis – mas a um custo humano. O banco não esconde o fato. Com 200.000 funcionários usando diariamente sua plataforma proprietária LLM Suite e os benefícios de IA crescendo 30-40% anualmente, o maior banco dos Estados Unidos está executando o que o diretor de análise Derek Waldron chama de plano para criar a primeira “empresa totalmente conectada à IA” do mundo.
Que infraestrutura apoia esta transformação? Um orçamento anual de tecnologia de US$ 18 bilhões, mais de 450 casos de uso de IA em produção e uma plataforma que ganhou o Grande Prêmio de Inovação do Ano de 2025 da American Banker. Mas a franqueza do JPMorgan relativamente à deslocação da força de trabalho – o pessoal operacional deverá cair pelo menos 10% – revela a complexidade da IA empresarial para além das manchetes promocionais.
Conjunto LLM: De zero a 200.000 usuários em oito meses
Lançado no verão de 2024, o LLM Suite alcançou 200.000 usuários em oito meses por meio de uma estratégia opt-in que criou o que Waldron descreve como “concorrência saudável, impulsionando a adoção viral.
Este não é apenas um chatbot: o LLM Suite funciona como um “ecossistema completo” conectando IA a dados, aplicativos e fluxos de trabalho de toda a empresa. A arquitetura independente de modelo integra modelos OpenAI e Anthropic, com atualizações a cada oito semanas.
Os banqueiros de investimento criam apresentações de cinco páginas em 30 segundos – trabalho que antes levava horas para analistas juniores. Os advogados digitalizam e geram contratos. Os profissionais de crédito extraem informações de convênios instantaneamente. A ferramenta de call center EVEE Intelligent Q&A melhorou os tempos de resolução por meio de respostas conscientes do contexto.
“Pouco menos da metade dos funcionários do JPMorgan usam ferramentas de geração de IA todos os dias”, disse Waldron à McKinsey em outubro de 2025. “As pessoas as usam de dezenas de milhares de maneiras específicas para seus empregos”.
A estratégia de IA do JPMorgan Chase oferece crescimento anual de ROI de 30-40%
O JPMorgan rastreia o ROI no nível da iniciativa individual – e não nas métricas de vaidade de toda a plataforma. Desde o início, os benefícios atribuídos à IA cresceram 30-40% ano após ano.
A estratégia combina o enfoque descendente em domínios transformadores (crédito, fraude, marketing, operações) com a democratização ascendente, permitindo que os trabalhadores inovem nas famílias de funções.
Kevin Buehler, da McKinsey, estima US$ 700 bilhões em potenciais economias de custos bancários em todo o setor. Mas muito será “competido” pelos clientes. O retorno da indústria sobre o capital tangível poderá cair de um a dois pontos, enquanto os pioneiros da IA poderão ver aumentos de quatro pontos em comparação com os que avançam lentamente.
Waldron reconhece que os ganhos de produtividade não se traduzem automaticamente em reduções de custos. “Uma hora economizada aqui e três horas ali podem aumentar a produtividade individual, mas em processos de ponta a ponta, esses recortes muitas vezes apenas eliminam gargalos.”
A equipe de operações cairá 10% à medida que os agentes de IA realizam tarefas complexas
O chefe do banco de consumo do JPMorgan anunciou que o pessoal de operações diminuiria pelo menos 10% à medida que o banco implantasse “IA agentic” – sistemas autônomos que lidam com tarefas de várias etapas.
O banco está construindo agentes de IA que executam ações em cascata de forma independente. Waldron demonstrou CNBC como o sistema cria apresentações bancárias de investimento em 30 segundos e elabora memorandos confidenciais de fusões e aquisições.
A IA favorece funções voltadas para o cliente – banqueiros privados, comerciantes, banqueiros de investimento. Em risco: equipe de operações que cuida da configuração de contas, detecção de fraudes e liquidação comercial.
Novas categorias profissionais estão surgindo: “engenheiros de contexto” garantindo que os sistemas de IA tenham informações adequadas, especialistas em gestão de conhecimento e engenheiros de software altamente qualificados que constroem sistemas de agentes.
Pesquisadores de Stanford que analisaram dados do ADP descobriram que trabalhadores em início de carreira (com idades entre 22 e 25 anos) em ocupações expostas à IA tiveram um declínio de 6% no emprego entre o final de 2022 e julho de 2025.
Shadow IT, confiança e o problema da “lacuna de valor”
A transparência do JPMorgan estende-se ao reconhecimento de riscos de execução significativos.
Sem ferramentas de nível empresarial, os funcionários poderão usar IA de nível consumidor – expondo dados confidenciais. O JPMorgan construiu um sistema interno de segurança e controle.
Quando a IA funciona corretamente em 85-95% das vezes, os revisores humanos podem parar de verificar cuidadosamente. A taxa de erro aumenta em escala.
“Quando um sistema de agentes faz uma série de análises em cascata de forma independente durante um longo período de tempo, levantam-se questões sobre como os humanos podem confiar nisso”, disse Waldron à McKinsey.
Muitas empresas enfrentam o “inferno da prova de conceito” – numerosos pilotos que nunca chegam à produção porque subestimam a complexidade da integração.
“Há uma lacuna de valor entre o que a tecnologia é capaz e a capacidade de capturar totalmente isso em uma empresa”, disse Waldron CNBC. Mesmo com 18 mil milhões de dólares, a plena realização leva anos.
O manual do JPMorgan: o que as empresas podem aprender
A abordagem do JPMorgan oferece princípios replicáveis apesar das vantagens de escala.
Democratize o acesso, mas não exija nada – a estratégia opt-in criou uma adoção viral. Construa primeiro para a segurança, especialmente em setores regulamentados. Implemente uma arquitetura independente de modelo para evitar a dependência do fornecedor. Combine transformação de cima para baixo com inovação de baixo para cima.
Segmentar treinamento por público. Acompanhe o ROI com disciplina no nível da iniciativa. Reconheça a complexidade e planeje adequadamente – o JPMorgan levou mais de dois anos para construir o LLM Suite.
Nem todas as empresas têm 18 mil milhões de dólares em tecnologia ou 200 mil funcionários. Mas os princípios fundamentais – democratização, arquitetura que prioriza a segurança, evitar a dependência de fornecedores e disciplina financeira – aplicam-se aos setores e à escala.
Transformação com os olhos bem abertos
A estratégia de IA do JPMorgan Chase representa o estudo de caso mais transparente de IA empresarial – completo com métricas de adoção líderes do setor, crescimento mensurável do ROI e reconhecimento inabalável do deslocamento da força de trabalho.
Os factores de sucesso do banco são claros: investimento maciço de capital, infra-estrutura independente de modelos, acesso democratizado aliado a disciplina financeira e prazos realistas. Mas a franqueza de Waldron sobre os desafios de confiança, a “lacuna de valor” entre capacidade e execução, e a jornada de vários anos que temos pela frente sugerem que mesmo 18 mil milhões de dólares e 200.000 funcionários empenhados não garantem uma transformação perfeita.
Para as empresas que avaliam as suas estratégias de IA, a lição do JPMorgan não é que a escala resolve tudo – é que a avaliação honesta das oportunidades e dos riscos de execução separa a transformação genuína da experimentação dispendiosa.
A questão não é se a estratégia de IA do JPMorgan está funcionando. A questão é se a redução de 10% da força de trabalho e a complexidade de anos representam compensações aceitáveis para um crescimento anual dos benefícios de 30-40% – e quantas outras empresas podem dar-se ao luxo de descobrir.
Nota do editor: A análise baseia-se na entrevista da McKinsey em outubro de 2025 com Derek Waldron e Kevin Buehler, na demonstração exclusiva do LLM Suite da CNBC em setembro de 2025, na cobertura da Inovação do Ano da American Banker em junho de 2025 e na pesquisa da Universidade de Stanford sobre os efeitos do emprego de IA.
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