Agentes inteligentes no DNA bancário: escalabilidade com controle

A revolução da inteligência artificial (IA) deu um salto qualitativo em 2025: saímos da experimentação para a IA agêntica, com agentes autônomos que não apenas respondem a comandos, mas planejam, decidem e executam tarefas complexas. Para bancos e instituições financeiras, agentes representam um diferencial competitivo que pode reduzir custos operacionais, acelerar processos e aumentar a segurança em um setor altamente regulado. Mas, como aconteceu com a adoção de microsserviços no passado, a escalabilidade sem governança pode gerar caos e riscos.

A questão, portanto, não é apenas “por que adotar agentes?”, mas “como escalar de forma disciplinada?”.
Na prática, o termo “agente” precisa ser tangibilizado. Imagine um cliente recebendo recomendações personalizadas de investimento feitas por um agente de IA, que entende o perfil de risco do usuário, acessa múltiplos sistemas e executa simulações em segundos. Ou um analista do backoffice que, em vez de navegar por dez sistemas diferentes, é auxiliado por um agente para automatizar fluxos de aprovação de crédito.

Esse movimento traz à tona o conceito de AX (agentic experience), uma evolução natural das jornadas de experiência do usuário (UX) e do desenvolvedor (DX). O design de sistemas precisa priorizar a experiência do agente, criando ecossistemas acessíveis, semânticos e estáveis para que máquinas interajam com máquinas sem atrito.

Entretanto, a história dos microsserviços deixa um alerta: a descentralização sem controle pode levar à perda de governança. Um relatório apontou que agentes autônomos podem dobrar a capacidade das equipes de defesa cibernética, mas também abrem brechas inéditas, como o “caos multiagente” e ameaças internas. Em um mundo onde agentes interagem entre si em velocidades impossíveis para humanos, a segurança não é apenas um pilar, mas um diferencial competitivo.

Além disso, a IA agêntica está moldando novos modelos de negócios. Pagamentos autônomos, já em desenvolvimento por players globais, prometem transformar o comércio financeiro. Em breve, agente de IA poderá negociar uma taxa de câmbio, executar transação e registrar toda a operação em blockchain. Para bancos tradicionais, isso é uma oportunidade de reduzir custos e aumentar a velocidade operacional, sabendo-se que exige revisão de processos, compliance e infraestrutura.

O caminho para essa transformação passa por três pilares: governança rigorosa, explicabilidade dos modelos (XAI) e design orientado à AX. Bancos que se anteciparem, construindo ecossistemas de agentes robustos, com camadas claras de segurança, documentação e monitoramento, estarão prontos para liderar a próxima era da hiperautomação financeira. Em vez de sistemas encapsulados ou robôs improvisados, veremos plataformas inteligentes, modulares e autônomas, capazes de operar com fluidez e escala global.