Em Dezembro de 2025, a adopção da IA em Wall Street tinha passado das experiências dentro dos grandes bancos dos EUA para as operações quotidianas. Falando numa conferência de serviços financeiros da Goldman Sachs em Nova Iorque, no dia 9 de Dezembro, executivos bancários descreveram a IA – particularmente a IA generativa – como uma actualização operacional que já aumenta a produtividade em engenharia, operações e serviço ao cliente.
A mesma discussão também trouxe à tona uma realidade mais difícil. Se os bancos conseguirem produzir mais com as mesmas equipas, algumas funções poderão deixar de ser necessárias aos níveis atuais, uma vez estabilizada a procura.
Como os bancos de Wall Street dizem que a IA está entregando resultados hoje
JPMorgan: ganhos operacionais começam a aumentar
Marianne Lake, executiva-chefe de bancos comunitários e de consumo do JPMorgan, disse que a produtividade em áreas que usam IA aumentou para cerca de 6%, ante cerca de 3% antes da implantação. Ela acrescentou que as funções de operações poderão eventualmente obter ganhos de produtividade de 40% a 50% à medida que a IA se torne parte do trabalho de rotina.
Esses ganhos baseiam-se em escolhas deliberadas e não em experimentações amplas. O JPMorgan concentrou-se no acesso interno seguro a grandes modelos de linguagem, em mudanças direcionadas aos fluxos de trabalho e em controles rígidos sobre como os dados são usados. O banco descreveu seu “LLM Suite” interno como um ambiente controlado onde a equipe pode redigir e resumir o conteúdo usando grandes modelos de linguagem.
Wells Fargo: produção aumentando antes das mudanças de pessoal
O CEO do Wells Fargo, Charlie Scharf, disse que o banco não reduziu o número de funcionários por causa da IA até agora, mas observou que está “fazendo muito mais”. Ele disse que a administração espera encontrar áreas onde menos pessoas sejam necessárias à medida que a produtividade melhora.
Em comentários divulgados no mesmo dia, Scharf disse que os orçamentos internos do banco já apontam para uma força de trabalho menor até 2026, mesmo antes de ter em conta o impacto total da IA. Ele também sinalizou custos mais elevados com indenizações, sugerindo que estão em andamento preparativos para ajustes futuros.
PNC: IA acelera uma mudança de longa duração
O CEO da PNC, Bill Demchak, posicionou a IA como um acelerador, em vez de uma nova direção. Ele disse que o número de funcionários do banco permaneceu praticamente estável por cerca de uma década, mesmo com a expansão do negócio. Essa estabilidade, disse ele, veio da automação e da otimização das agências, sendo provável que a IA impulsione ainda mais a tendência.
Citigroup: ganhos em software e suporte ao cliente
O novo CFO do Citi, Gonzalo Luchetti, disse que o banco registrou uma melhoria de 9% na produtividade no desenvolvimento de software. Isso reflete um padrão mais amplo entre grandes empresas que adotam copilotos de IA para apoiar o trabalho de codificação.
Ele também apontou duas áreas de atendimento ao cliente onde a IA está ajudando: melhorar o autoatendimento para que menos chamadas cheguem aos agentes e dar suporte aos agentes em tempo real quando os clientes precisam falar com uma pessoa.
Goldman Sachs: mudanças no fluxo de trabalho combinadas com restrições de contratação
De acordo com a Reuters, o programa interno “OneGS 3.0” da Goldman Sachs se concentrou no uso de IA para melhorar os processos de vendas e a integração do cliente. Ele também tem como alvo funções de processos pesados, como fluxos de trabalho de empréstimos, relatórios regulatórios e gerenciamento de fornecedores.
Estas mudanças estão a ocorrer juntamente com cortes de empregos e um ritmo mais lento de contratações, ligando a reformulação do fluxo de trabalho diretamente às decisões de pessoal.
Onde os bancos de Wall Street veem os primeiros ganhos de produtividade da IA
Em todos os bancos, os ganhos mais claros estão a surgir no trabalho que depende fortemente de documentos, segue passos repetíveis e opera dentro de regras definidas. A IA generativa pode reduzir o tempo necessário para pesquisar informações, resumir material, redigir conteúdo e mover o trabalho pelas cadeias de aprovação, especialmente quando combinada com processos estruturados e verificações humanas.
As áreas comuns que sofrem impacto inicial incluem:
- Operações: redigir respostas, resumir casos e resolver exceções mais rapidamente
- Desenvolvimento de software: gerar código, escrever testes, refatorar e produzir documentação
- Atendimento ao Cliente: autoatendimento mais forte combinado com suporte em tempo real para agentes
- Suporte de vendas e integração: extrair dados de documentos, preencher formulários e acelerar a configuração do cliente
- Relatórios regulatórios: reunir narrativas e evidências com mais rapidez, sob revisão e controles rigorosos
Por que a governação molda o ritmo da adoção
Para os bancos, o entusiasmo não é o principal constrangimento. O controle é. Os reguladores dos EUA há muito que exigem uma forte supervisão dos modelos, e essas expectativas estendem-se aos sistemas de IA. Orientações como o SR 11-7 do Federal Reserve e do OCC estabelecem padrões para desenvolvimento de modelos, validação e revisão contínua. Um relatório de 2025 do Gabinete de Responsabilidade do Governo dos EUA observou que os princípios existentes de gestão de risco de modelo já se aplicam à IA, incluindo testes e supervisão independente.
Na prática, isto empurra os bancos para projetos que possam ser examinados e rastreados. O uso da IA é muitas vezes limitado na forma como pode agir de forma independente. As solicitações e resultados são registrados, o desempenho é monitorado quanto a desvios e os humanos continuam responsáveis por decisões de alto impacto, como empréstimos, tratamento de disputas e relatórios oficiais.
A produtividade aumenta, mas as questões de emprego permanecem
Os comentários dos dirigentes bancários apontam para uma mudança faseada. A primeira fase parece um número de funcionários estável combinado com maior produção à medida que as ferramentas de IA se espalham pelas equipes. A segunda fase começa quando esses ganhos se tornam consistentes o suficiente para influenciar os planos de pessoal, através de desgaste, mudanças de funções ou cortes direcionados.
Os sinais do Wells Fargo em torno do planeamento do número de funcionários e dos custos de indemnização para 2026 sugerem que alguns bancos estão a aproximar-se dessa segunda fase.
A um nível mais amplo, instituições como o Fundo Monetário Internacional alertaram que a IA poderia afetar uma grande parte dos empregos em todo o mundo, com diferentes combinações de automação e aumento, dependendo da função e da região. O Fórum Económico Mundial Relatório sobre o Futuro do Emprego 2025 também projeta uma movimentação substancial de empregos à medida que as empresas adotam a IA e ajustam as necessidades de competências.
O que a IA significa para a estratégia bancária de Wall Street após 2025
Os bancos que mais beneficiam da IA provavelmente concentrar-se-ão em três áreas ao mesmo tempo: redesenhar os fluxos de trabalho em vez de sobrepor-se a ferramentas de chat, construir bases de dados sólidas e implementar uma governação que apoie a velocidade sem minar a confiança.
As empresas de investigação argumentam que os riscos financeiros são elevados. A McKinsey estima que a IA generativa poderá gerar entre 200 mil milhões e 340 mil milhões de dólares em valor anual para o setor bancário, em grande parte através de melhorias de produtividade.
A questão em aberto já não é se a IA pode produzir resultados no setor bancário. É a rapidez com que os bancos conseguem tornar esses ganhos uma rotina, ao mesmo tempo que preservam os registos de auditoria, a segurança e as salvaguardas dos clientes – e como gerem as mudanças que se seguem na força de trabalho.
(Foto de Lo Lo)
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