O Pix resolve a transferência entre duas contas brasileiras em segundos. Quando o dinheiro precisa cruzar a fronteira, a conta muda: entram câmbio, análise de conformidade, liquidação e o método de pagamento disponível no destino.

É nesse espaço que a Jeeves montou o negócio. A fintech opera em mais de 25 mercados com uma plataforma que reúne cartões corporativos, crédito, pagamentos, gestão de despesas e movimentação internacional de dinheiro.

Desembarcou no Brasil em 2024 e projeta que o país se torne sua maior operação fora dos Estados Unidos.

Gustavo Gorenstein, conhecido como Guga, comanda a operação brasileira desde setembro daquele ano — antes, cofundou o site de cashback Poup e o marketplace de crédito consignado BxBlue, vendido ao PicPay.

Em entrevista à EXAME, ele fala sobre onde termina a automação e começa a inteligência artificial (IA), por que a companhia não aposta em treinar o próprio modelo e o que a tecnologia não deve decidir sozinha.

Veja a entrevista completa:

EXAME: Na sua plataforma, o que é verdadeiramente IA e o que é automação padrão? Onde você passa a linha?

Essa distinção importa porque a indústria tende a rotular qualquer fluxo de trabalho automatizado como IA.

A automação padrão segue regras explícitas: aplicar um fluxo de aprovação, corresponder um recibo a uma transação quando os campos coincidem, aplicar um limite de gastos, rotear um pagamento de acordo com uma política configurada pelo cliente.

Reconhecimento óptico de caracteres e extração determinística de dados entram nesse balde também.

A IA ganha esse nome quando o sistema precisa interpretar informações não estruturadas ou resolver ambiguidades: auxiliar na categorização contábil, ler recibos e faturas que chegam por diferentes canais, melhorar o cruzamento de transações, sinalizar as exceções que realmente precisam da atenção de um humano.

Os controles e políticas de aprovação do cliente continuam no comando. A IA interpreta e recomenda, ela não substitui silenciosamente as regras ou a pessoa responsável pela decisão.

EXAME: O que a sua IA faz hoje que um sistema de gestão financeira de cinco anos atrás não conseguia?

Uma equipe financeira pode receber um recibo ou fatura por e-mail ou WhatsApp, fazê-lo coincidir com a transação relevante, verificar a correspondência e deixar que a codificação auxiliada por IA estruture as informações para a reconciliação.

Há cinco anos, muito disso exigia que alguém baixasse documentos de vários canais, renomeasse arquivos, comparasse manualmente valores e datas e depois inserisse tudo novamente em outro sistema.

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Para ser claro sobre o que isso não é: a IA não fecha a contabilidade sozinha. Ela reduz o trabalho repetitivo e dá ao revisor humano um ponto de partida muito melhor.

EXAME: Quando gigantes ricos em capital e dados entram no seu mercado, a vantagem deles costuma ser treinar modelos melhores. Qual ativo tecnológico a Jeeves tem que eles não têm?

Não achamos que o diferencial decisivo seja quem treina o maior modelo. Os modelos continuam ficando mais capazes e mais acessíveis a todos.

O mais difícil de reproduzir é um fluxo de trabalho financeiro em que o modelo tem acesso autorizado às informações corretas, trabalha dentro dos controles adequados e consegue realizar uma ação útil no processo do dia a dia do cliente.

A vantagem da Jeeves é a infraestrutura e o contexto do produto ao redor da IA: uma camada unificada entre redes bancárias locais e stablecoins, conectada a cartões, pagamentos, despesas e contabilidade.

Isso nos permite aplicar IA a problemas operacionais específicos em vez de reivindicar algum gráfico de dados proprietário ou um modelo treinado em todas as transações internacionais do mundo.

EXAME: Como vocês usam IA para apoiar decisões de crédito ou identificar uma transação suspeita em tempo real?

Os dois casos de uso exigem controles diferentes. Em crédito, a tecnologia ajuda a coletar, organizar e sintetizar informações de quaisquer fontes existentes em um determinado mercado.

Um modelo de risco pode ranquear fatores e ajudar a rascunhar uma recomendação que exponha os pontos fortes, riscos e lacunas de uma ficha — mas um analista de crédito humano revisa esse trabalho, questiona e toma a decisão final.

Para fraude em cartão corporativo, executamos controles automatizados e fluxos de verificação que avaliam transações e atividades incomuns em tempo real. Os sinais e gatilhos específicos variam por país, cliente e tipo de transação, e mantemos essa lógica detalhada em sigilo por razões óbvias.

EXAME: O modelo pode replicar vieses ou cometer erros difíceis de auditar. Como garantir que uma decisão algorítmica de crédito seja explicável, inclusive para o Banco Central?

Explicabilidade e responsabilidade não são opcionais aqui. A Jeeves não entrega a aprovação ou rejeição final de uma linha de crédito a um modelo opaco.

A tecnologia pode reunir as evidências, trazer à tona os fatores de risco mais relevantes e rascunhar uma recomendação, mas o analista de crédito precisa entender essa recomendação e assumir a decisão.

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O registro deve mostrar quais informações foram consideradas, quais fatores importaram, qual política foi aplicada e qual julgamento humano esteve acima de tudo isso. Isso se sustenta muito melhor perante um regulador e é mais justo com o cliente do que apontar para uma pontuação sem contexto. É também a verdadeira proteção contra erros ou vieses do modelo.

EXAME: O Brasil exige um produto distinto daquele que funciona no México ou na Ásia?

O Brasil não precisa de um produto Jeeves separado; precisa de uma versão profundamente local da mesma plataforma global.

O que muda de mercado para mercado é a infraestrutura por baixo: redes de pagamentos locais, exigências regulatórias, documentação, tratamento tributário e como as empresas realmente esperam operar.

O Brasil é especial porque combina velocidade e adoção no nível do Pix com um ecossistema de pagamentos sofisticado e uma real complexidade regulatória e tributária. A tropicalização não é algo secundário aqui; faz parte de como construímos a plataforma.

EXAME: O Pix resolve a parte brasileira e para por aí?

O Pix resolve a perna doméstica extremamente bem. A complexidade começa quando uma empresa precisa mover dinheiro entre moedas, entidades e países — essa transação também envolve câmbio, compliance, liquidação e qualquer que seja o método de pagamento disponível no destino.

O Pix redefiniu o parâmetro pelo qual toda experiência de pagamento é julgada. As equipes financeiras brasileiras agora esperam velocidade, transparência e controle, e têm pouca paciência para atrasos não explicados ou taxas opacas só porque uma transação cruza uma fronteira.

EXAME: Se o Pix internacional avançar, vira concorrente ou infraestrutura sobre a qual vocês constroem?

Veríamos isso principalmente como uma infraestrutura sobre a qual construir. Se os bancos centrais e as redes de pagamento tornarem a movimentação subjacente do dinheiro mais rápida, segura e barata, isso melhora o que a Jeeves pode entregar aos clientes.

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A rede de transferência é apenas uma camada da operação financeira de uma empresa. Se um Pix internacional se tornar uma opção confiável e regulamentada, é bem provável que se torne mais uma rede pela qual roteamos, em vez de um substituto para a plataforma como um todo.

EXAME: Vocês estão construindo para integrar stablecoins, incluindo iniciativas como o OpenUSD?

As stablecoins já movimentam dinheiro dentro da infraestrutura internacional da Jeeves hoje — isso não é um experimento futuro para nós. Também não vemos stablecoins e sistemas de pagamento tradicionais como uma escolha de "um ou outro". Uma empresa global pode usar Pix localmente, redes bancárias em outro mercado e stablecoins para um fluxo internacional suportado, tudo dentro da mesma operação financeira.

Avaliamos qualquer nova rede com base em regulamentação, liquidez, segurança, confiabilidade de liquidação e no valor que ela cria para os clientes. Não estamos anunciando uma integração específica com o OpenUSD hoje.

EXAME: Daqui a três anos, o que será resolvido por IA que hoje depende de humanos? E o que sempre exigirá decisão humana?

Nos próximos três anos, a IA deve assumir muito mais do trabalho de baixo julgamento: extrair e validar informações de documentos, preparar reconciliações de rotina, responder a dúvidas de primeira linha sobre pagamentos e contabilidade, organizar arquivos de risco e sinalizar os casos que exigem uma análise mais profunda.

As equipes vão deixar de reunir informações manualmente para focar em projetar, supervisionar e melhorar os sistemas que fazem isso.

O que continua sendo humano é a responsabilidade pela decisão de grande impacto. Em crédito, alguém precisa continuar sendo o responsável por aprovar ou negar a exposição.

E nos relacionamentos com clientes, a confiança não se reduz ao resultado de um modelo — a IA pode tornar o processo mais rápido e a recomendação mais consistente, mas alguém ainda precisa questionar essa recomendação, explicá-la e arcar com o resultado perante o cliente, um comitê ou um órgão regulador.