A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) alcançou um novo patamar no setor financeiro brasileiro. A fase de experimentação controlada, antes limitada a testes pontuais e ambientes laboratoriais, começa a dar lugar à aplicação prática em escala. Essa transição reflete um amadurecimento no entendimento da tecnologia como elemento estruturante dos processos de negócios – e não mais como uma simples inovação promissora.
Dados de 2024 revelam que uma parte expressiva das instituições bancárias já implementou, de forma concreta, ao menos uma aplicação da GenAI em sua operação. Trata-se de um movimento que altera não apenas a dinâmica interna dos bancos, mas também seu posicionamento competitivo. Processos operacionais, relacionamento com clientes, análise de dados e tomada de decisão passam a contar com recursos mais sofisticados, abrindo caminho para uma nova forma de operar.
Contudo, o avanço não pode prescindir de direção estratégica. A introdução da GenAI requer planejamento articulado entre áreas diversas – da liderança executiva à tecnologia da informação, passando por compliance, jurídico e instâncias de controle. A responsabilidade por sua governança não pode mais ser restrita aos profissionais técnicos. Cabe à alta administração participar ativamente do processo, com foco em gestão de riscos, transparência e controle.
A supervisão eficiente da tecnologia passa por identificar e acompanhar os temas sensíveis relacionados ao seu uso. Questões como viés algorítmico, confiabilidade, impacto ambiental, direitos autorais e autoria de conteúdo precisam ser avaliadas de forma sistemática. Para isso, recomenda-se o uso de matrizes de risco e estruturas que permitam graduar o nível de controle conforme a complexidade e os impactos de cada aplicação.
Além disso, a adoção da GenAI exige uma abordagem centrada na solução de problemas concretos. O uso indiscriminado, guiado apenas por entusiasmo tecnológico, tende a produzir resultados superficiais. É fundamental que cada iniciativa tenha objetivos bem definidos, critérios de mensuração e capacidade de adaptação a partir dos aprendizados acumulados.
Outro ponto de atenção está na integração com os sistemas legados. O setor financeiro, por suas características históricas, opera com plataformas robustas e, muitas vezes, antigas. A incorporação de tecnologias baseadas em GenAI requer uma arquitetura de transição segura, que mantenha a estabilidade dos sistemas ao mesmo tempo em que permite a modernização contínua.
Neste contexto, ganha força a visão da GenAI como um produto dentro da organização. Isso significa tratá-la com planejamento, projeção de retorno sobre investimento e alinhamento com os objetivos estratégicos do negócio. Os projetos mais eficazes são aqueles que priorizam aplicações com alto potencial transformador e que mantêm a flexibilidade para ajustes ao longo do tempo.
A tendência aponta, ainda, para o avanço de modelos multimodais, capazes de operar com linguagem, imagem, som e vídeo. Essa ampliação das capacidades abre novos caminhos para uso em serviços, análise de dados não estruturados e automação de tarefas complexas. A convergência com a robótica inteligente começa a despontar como uma etapa seguinte nessa trajetória.
No centro desse movimento, os chamados agentes de IA começam a ocupar um papel mais relevante, com a promessa de expandir as possibilidades de uso. No entanto, o discernimento sobre sua aplicação permanece essencial. A GenAI não substitui a análise humana. Seu valor está em potencializar a capacidade de julgamento, sem eliminar o papel do profissional, cuja atuação ética, contextual e crítica segue sendo indispensável.
Para as instituições financeiras, torna-se cada vez mais evidente que a GenAI já compõe o presente da operação bancária. Mais do que uma vantagem tecnológica, sua adoção estruturada pode representar um diferencial competitivo e um caminho sólido para a perenidade dos negócios. Ignorar essa transformação não apenas limita o crescimento, como coloca em risco a própria relevância no mercado.
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