Para CIOs, IA generativa é caminho para hiperpersonalização dos bancos

A inteligência artificial (IA) generativa já não é novidade para os times de tecnologia de grandes instituições financeiras. A evolução da maturidade sobre o tema, no entanto, tem trazido mais visibilidade quanto ao impacto que terá no futuro dos grandes bancos. A hiperpersonalização de ofertas e serviços será uma das principais transformações.

O tema foi debatido na manhã desta quarta-feira (11), durante a Febraban Tech 2025, em um painel que reuniu líderes de tecnologia dos principais bancos brasileiros para discutir o impacto da IA generativa em suas operações e equipes.

O cenário de 2025, destacaram, é bastante diferente daquele que os mesmos executivos observavam na discussão realizada no ano anterior: hoje, a tecnologia já está em produção em diversas áreas dos grandes bancos e, atualmente, ajustes de rota são realizados conforme os projetos se consolidam e os aprendizados são gerados.

“A IA generativa vai transformar a forma como nos relacionamos com os clientes”, afirmou Marisa Reghini, vice-presidente de Negócios Digitais e Tecnologia do Banco do Brasil. Durante sua fala, a executiva destacou que o banco já possui múltiplos projetos internos utilizando a tecnologia, incluindo iniciativas de apoio ao atendimento ao cliente, visando melhorar a interação nas agências. O caminho que o time de TI do BB segue agora é o da integração dessas iniciativas para ganhos de eficiência.

Pioneiro na adoção de inteligência artificial entre os grandes bancos no Brasil, o Bradesco também avança em sua jornada com IA generativa rumo à hiperpersonalização. O pilar da estratégia da instituição é a Bia, plataforma de IA lançada em 2016 e que, desde o ano passado, passou a ser impulsionada por IA generativa.

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“No ano passado, a Bia era uma jovem. Neste ano, já montou uma família”, brincou Edilson Reis, CIO e diretor-executivo de Inovação do Bradesco. A “família”, no caso, são os diversos modelos desenvolvidos a partir da experiência acumulada com a evolução da plataforma. Hoje, a Bia já é aplicada em modelos voltados para clientes, colaboradores e até para apoiar o desenvolvimento da área de tecnologia.

Na interação com o público externo, a Bia já está conectada a 3 milhões de clientes. Desde agosto do ano passado, atua com IA generativa integrada e, atualmente, atinge um índice de resolutividade entre 85% e 90%. “Para bancos complexos como o nosso, com grande volume de processos e normas, o ganho de produtividade é significativo”, destacou.

Novas experiências com foco em hiperpersonalização já estão sendo exploradas pelo banco. Uma delas, segundo Edilson, baseia-se na análise de comportamento de clientes com perfis semelhantes para a recomendação de investimentos. Testes indicam ganhos de eficiência na ordem de 70% nessas recomendações.

Para Richard Flavio da Silva, CIO do Santander e da F1rst Digital Services, empresa de tecnologia do grupo, a hiperpersonalização também está entre os principais benefícios que a tecnologia deverá trazer para o setor bancário. O executivo enxerga a IA generativa como uma ferramenta capaz de criar uma “memória” de relacionamento com o cliente, preservando todo o histórico de interações de forma multicanal. “Precisamos ter um fluxo único”, observou.

O CIO afirmou que o Santander mergulhou “de cabeça” no tema e já explora o impacto da tecnologia tanto no atendimento ao cliente externo quanto interno. Um exemplo de sucesso interno é o “pitch maker”, ferramenta que utiliza IA generativa para ajudar operadores a se prepararem para reuniões com investidores e clientes finais, elaborando apresentações personalizadas sobre investimentos. “Como a ferramenta tem muita experiência, ela prepara um pitch muito mais ajustado ao público”, afirmou.

Cultura e custo são barreiras

Christian Flemming, CIO e COO do BTG Pactual, também compartilhou que o banco tem obtido bons resultados com aplicações de IA generativa no front office, back office e no suporte à TI.

No entanto, destacou que o tema ainda precisa amadurecer e fez uma provocação: “Há muito tempo falamos que a tecnologia precisa entender do negócio. Isso é verdade. Mas, agora, o negócio precisa entender cada vez mais de tecnologia”, afirmou.

O alerta de Flemming direcionou a discussão para um dos principais desafios que os líderes de tecnologia ainda percebem no avanço da IA generativa no setor financeiro: a cultura organizacional. “A grande transformação para os bancos acontecerá quando as áreas de negócio compreenderem a IA, em vez de delegar os problemas para a TI”, afirmou. “É preciso ter uma conversa de igual para igual”.

“O desafio hoje é menos técnico e mais cultural. Estamos em uma fase em que queremos que a experimentação ocorra diariamente e com todos. Precisamos vencer a resistência. Esse é o grande obstáculo cultural que temos com a IA hoje”, completou.

Para incorporar IA generativa de forma ampla na organização, a Caixa adotou o modelo de “IA as a service”. A iniciativa é apoiada pelo Centro de Excelência em IA desenvolvido pela própria instituição e tem contribuído para a transformação cultural. “Estamos atuando como um grande habilitador da tecnologia no banco”, explicou Pedro Pedrosa, diretor-executivo da Caixa.

Outro ponto de atenção na relação entre TI e áreas de negócio, segundo Pedrosa, é a preocupação com o custo. Assim como surgiram práticas de FinOps para preparar as instituições para os custos da nuvem, é necessário que a cultura de IA esteja atenta ao retorno sobre o investimento.

“Está claro que a IA generativa fará parte das nossas estratégias de negócio. Mas as áreas precisam entender a ferramenta que têm em mãos para gerar resultados”, ressaltou. “A recomendação é ter cautela e sermos estratégicos para saber onde isso pode nos levar”, completou.

“Errar pequeno e expandir de forma responsável” foi a recomendação de Edilson Reis para que as empresas considerem o custo-benefício de seus projetos de IA. Assim como ocorreu com a nuvem, é preciso correr riscos para gerar valor, mas também estar constantemente atento à comprovação de ROI para escalar os melhores projetos.

“Quando olho para esse aspecto, penso na governança dos modelos”, disse Marisa, do Banco do Brasil. “A IA não serve para tudo. A tendência é sairmos aplicando IA em todos os modelos e processos. Mas será que um modelo analítico ou uma automação tradicional não seriam suficientes? O mercado precisa refletir sobre isso”.

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