Por Tatiana Orofino*

Durante muito tempo, a personalização foi tratada como um diferencial competitivo. Hoje, ela se tornou uma condição básica para a relevância. Nenhuma empresa consegue se destacar oferecendo experiências genéricas. O que está em jogo agora não é mais a chamada “personalização de massa”, mas a capacidade de oferecer experiências verdadeiramente individuais, no ritmo e no contexto de cada cliente, em escala. Atuando há anos com serviços de tecnologia orientados para o setor financeiro, posso afirmar com convicção que essa mudança não é apenas tecnológica. Ela é, acima de tudo, humana.

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Vivemos um momento em que os hábitos dos clientes mudam quase na mesma velocidade das inovações digitais, e a sobrevivência das empresas depende da sua capacidade de adaptação contínua. O setor financeiro, historicamente visto como complexo e conservador, tem surpreendido ao assumir a dianteira desse movimento. Ao combinar inteligência artificial generativa com arquiteturas de IA multiagente, bancos e instituições financeiras estão conseguindo algo que antes parecia contraditório: usar tecnologia de ponta para criar interações mais empáticas, relevantes e úteis.

Quando o dado deixa de ser técnico e passa a ser humano

Para que a personalização saia do marketing e se materialize na experiência do dia a dia do cliente, é preciso rever a forma como as empresas se relacionam com dados. O Itaú apresentou sua estratégia de dados e migração para a nuvem no AWS re:Invent 2025, realizado em Las Vegas na primeira semana de dezembro.

No Itaú, essa transformação para descentralizar o gerenciamento de dados e aumentar a agilidade do negócio ganhou corpo com o Data Mesh, uma evolução do modelo tradicional de armazenamento, que antes concentrava tudo em um único repositório, para uma arquitetura distribuída e democratizada. Agora, cada área do banco organiza e gerencia os dados que gera, garantindo mais contexto, relevância e rapidez nas decisões.

Essa estrutura permite que as informações fluam com segurança por toda a organização, ao mesmo tempo em que dá autonomia para que diferentes times desenvolvam soluções inteligentes e adaptadas às necessidades dos clientes. Com essa base sólida, a inteligência artificial tem acesso imediato a dados confiáveis e atualizados, permitindo que os agentes inteligentes entendam melhor cada cliente.

O verdadeiro diferencial aqui não está apenas na arquitetura. Está na intenção. Dados sozinhos não geram valor. O valor nasce quando eles são usados com sensibilidade, para entender o momento de vida, as dúvidas e as expectativas de cada cliente e, a partir disso, orientar decisões. No setor financeiro, isso significa sair de uma lógica puramente transacional para uma abordagem genuinamente consultiva.

IA que raciocina, planeja e age

Um bom exemplo dessa evolução é a plataforma de IA generativa Inteligência Itaú. Diferentemente dos chatbots tradicionais, limitados a responder perguntas, ela se baseia em um sistema de múltiplos agentes com capacidades cognitivas avançadas, capazes de oferecer um nível de sofisticação próximo ao suporte de um especialista humano. Esses agentes não apenas recuperam informações, eles raciocinam, planejam e executam.

No caso da Inteligência para Investimentos, por exemplo, cada recomendação é construída a partir do resultado de mais de 22 mil simulações, considerando perfil, conhecimento financeiro e momento de vida de cada cliente. A linguagem muda. A profundidade muda. A oferta muda. A tecnologia se adapta à pessoa, e não o contrário.

Essa sofisticação só é possível graças a uma arquitetura de memória robusta. A memória de curto prazo garante que a conversa faça sentido no contexto imediato, aqui e agora. A de longo prazo preserva o histórico e as preferências do cliente, reúne os aprendizados ao longo do tempo. O resultado são interações contínuas, coerentes e, principalmente, úteis.

Mais do que “conversar”, esses agentes têm autonomia para agir. Eles não explicam apenas como fazer um pix pelo whatsApp, eles executam a operação de ponta a ponta, integrando-se de forma segura a APIs, com índices de precisão que chegam a 99,7%.

Escala exige responsabilidade

À medida que essas soluções ganham escala, cresce também a responsabilidade. O setor financeiro tem deixado claro que o futuro da personalização depende de uma arquitetura de confiança. Infraestruturas robustas, escaláveis e alinhadas a princípios de IA Responsável são essenciais para garantir ética, transparência e a redução de distorções nos modelos

Parcerias com centros de excelência acadêmica, como Stanford e MIT, reforçam esse compromisso e ajudam a estabelecer padrões elevados para o uso consciente da IA. Inovar rápido é importante. Inovar com responsabilidade é indispensável.

Experiências que evoluem junto com as pessoas

O que o setor financeiro nos mostra é que a IA não deve ser vista apenas como uma ferramenta de automação, mas como um novo meio de gerar valor, proximidade e confiança. A verdadeira hiperpersonalização acontece quando a tecnologia consegue entender necessidades, lembrar preferências e agir de forma simples e intuitiva em nome do cliente. Quando ela deixa de ser invisível ou burocrática e passa a ser verdadeiramente uma aliada.

O caminho aberto por iniciativas como a do Itaú aponta para um futuro em que inovar mais rápido não é um fim em si mesmo, mas um meio para construir experiências que evoluem no mesmo ritmo das pessoas. E, no final do dia, serão relevantes as empresas que usarem tecnologia não para parecerem mais avançadas, mas para se tornarem mais humanas.

*Tatiana Orofino é líder de desenvolvimento de negócios para o setor financeiro na AWS América Latina e assumiu em 2025 a liderança do conselho do Women at Amazon, grupo de afinidades global para mulheres, funcionários não binários e aliados, do qual faz parte desde 2021. É graduada em engenharia da computação, com larga experiência em soluções inovadoras para empresas.

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