Por Gustavo Mataveli, Executivo de Contas para Mercado Financeiro da HVAR*

Durante anos, o setor financeiro mediu sua maturidade tecnológica pela capacidade de automatizar tarefas repetitivas.

Vieram os RPAs, depois os chatbots e, agora, os Agentes de IA, sistemas capazes de interpretar contexto, cruzar informações, executar etapas complexas e apoiar decisões em tempo real.

A mudança de patamar é evidente. O problema é que boa parte das instituições ainda tenta colocar essa inteligência para funcionar sobre uma infraestrutura construída para outra realidade.

A corrida pela IA deixou de ser uma disputa por modelos mais sofisticados. Hoje, ela é definida pela qualidade, organização e governança dos dados que alimentam esses modelos.

O desafio da infraestrutura de dados

O entusiasmo faz sentido. Segundo a McKinsey & Company, empresas que conseguem escalar iniciativas de IA registram crescimento de receita entre duas e três vezes superior ao de organizações que permanecem presas à fase de projetos-piloto.

Ao mesmo tempo, a Gartner alerta que, até 2026, 80% das organizações que pretendem ampliar seus negócios digitais fracassarão justamente por não adotarem uma arquitetura moderna de dados e uma estratégia consistente de governança.

Não por acaso, conceitos como Data Lakehouse deixaram de ser um tema exclusivo das áreas de tecnologia para ocupar espaço nas discussões estratégicas dos conselhos de administração.

Sem uma base única, integrada e confiável, qualquer Agente de IA passa a tomar decisões com informações fragmentadas, desatualizadas ou contraditórias.

A regulação e os riscos na prática

Os riscos dessa escolha já aparecem na prática. Em junho deste ano, reguladores bancários dos Estados Unidos intensificaram a fiscalização sobre o uso de inteligência artificial por bancos, cobrando explicações sobre governança, qualidade dos dados, supervisão humana e mecanismos de controle em aplicações voltadas para crédito, prevenção à lavagem de dinheiro e monitoramento de riscos.

A mensagem é clara: o mercado regulador não está preocupado apenas com o que a IA faz, mas principalmente com a forma como ela chega às suas conclusões.

Inovação e governança em tempo real

Adiar a adoção de Agentes de IA até a conclusão de uma modernização completa dos sistemas também não parece uma estratégia viável.

Projetos dessa natureza costumam ser longos, caros e incompatíveis com a velocidade atual do mercado financeiro.

A saída, portanto, não está em escolher entre inovar rapidamente ou estruturar a governança, e sim em conduzir as duas frentes de forma simultânea.

A governança precisa nascer junto com a aplicação, definindo desde o início quais dados podem ser utilizados, como as decisões serão rastreadas, onde haverá supervisão humana e quais controles impedirão resultados enviesados ou incompatíveis com as regras da instituição.

Segundo a Gartner, iniciativas apoiadas em transparência, segurança e gestão de riscos em IA podem alcançar uma adoção até 50% maior nos objetivos de negócio até 2026.

O dado reforça um ponto importante: governança não é um freio para a inovação, mas uma condição para que ela avance além dos testes e seja incorporada à operação.

O impacto em um ambiente financeiro aberto

Essa discussão ganha ainda mais relevância em um ambiente marcado pelo Open Finance, pelo Pix e pela crescente circulação de dados financeiros entre diferentes instituições.

Quanto maior o volume de informações compartilhadas, maior também a responsabilidade sobre sua qualidade, integridade e rastreabilidade.

Agentes de IA tendem a se tornar protagonistas na concessão de crédito, na prevenção a fraudes, na personalização de produtos e na gestão de riscos.

Se forem alimentados por dados inconsistentes ou por estruturas incapazes de garantir transparência, o ganho operacional rapidamente se transforma em passivo regulatório, reputacional e financeiro.

A fundação para uma vantagem competitiva

O setor financeiro vive um momento semelhante ao das grandes transformações tecnológicas das últimas décadas.

As instituições que enxergarem os Agentes de IA apenas como uma ferramenta de produtividade provavelmente colherão resultados limitados.

As que compreenderem que a inteligência artificial depende, antes de tudo, de uma fundação sólida de dados e de governança estarão construindo uma vantagem competitiva muito mais difícil de copiar.

Afinal, no mercado financeiro, confiança continua sendo o ativo mais valioso e, na era da IA, ela começa muito antes do algoritmo.

*Gustavo Mataveli possui mais de 15 anos de experiência em vendas consultivas, pós-vendas e relacionamento com clientes. Ao longo da carreira, liderou equipes de alta performance, atuou em negociações complexas e na gestão de grandes contas. É especialista em apoiar empresas em suas jornadas de transformação digital por meio de soluções personalizadas, eficientes e escaláveis.