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Itaú Unibanco standardisiert die Softwarebereitstellung im KI-Zeitalter mit Harness

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Harness gab am 12. November 2026 bekannt, dass Itaú Unibanco seine Plattform ausgewählt hat, um die Entwicklung und Bereitstellung von Software im gesamten Engineering-Bereich der Bank neu auszurichten. Der Einsatz beginnt mit einer ersten Einführungsphase; anschließend ist eine breitere Einführung geplant.

Harness bezeichnet Itaú Unibanco als die größte Privatbank Lateinamerikas. Die Bank beschäftigt Tausende Mitarbeitende im Engineering, die digitale Bankdienstleistungen, Zahlungsverkehr und Plattformdienste für Millionen von Kunden unterstützen. Diese Größenordnung bildet den Rahmen für Itaús Ziel: die Entwicklung zu beschleunigen und verstärkt generative KI einzusetzen, ohne dabei die Governance und Resilienz zu vernachlässigen, die von einem globalen Finanzinstitut verlangt werden.

Gesteuerte Bereitstellungspipelines

Itaú plant, die Bereitstellung mithilfe von Vorlagen mit integrierter Governance, automatisierten Prüfungen und richtlinienbasierten Kontrollen zu standardisieren. Harness zufolge wird die Plattform die Build-Zeiten verkürzen, Rollbacks automatisieren und für einheitlichere Deployments über die von der Bank am häufigsten genutzten Programmiersprachen und Cloud-Umgebungen hinweg sorgen.

Itaús Plan sieht außerdem vor, Sicherheits-, Audit- und Compliance-Anforderungen als standardmäßige Kontrollen in jede Pipeline zu integrieren. Dadurch werden diese Verpflichtungen zu einem Bestandteil des Bereitstellungsprozesses selbst: Das System, das Releases beschleunigen soll, ist zugleich dafür verantwortlich, Richtlinien anzuwenden und Software auf ihrem Weg in die Produktion zu überprüfen.

Carlos Eduardo Mazzei, CTO von Itaú Unibanco, stellte diesen Ansatz in den Zusammenhang mit den Wettbewerbsanforderungen der Bank. „Die Zukunft des Bankwesens wird auf Software aufgebaut sein, und erfolgreich werden jene Institute sein, die schnell agieren können, ohne die Kontrolle aufzugeben“, sagte er.

Ausweitung nach der ersten Einführungsphase

Der umfassendere Einsatz erfolgt weiterhin schrittweise. In den kommenden Monaten will Itaú nach der ersten Einführungsphase Harness über den gesamten Softwarebereitstellungszyklus hinweg einsetzen und eine einheitliche Grundlage vom Code bis zur Produktion schaffen.

Itaú erwartet, dass diese Grundlage den Engineering-Verantwortlichen einen einheitlichen Überblick über die Bereitstellung, die zugehörigen Kontrollen und die damit verbundenen Kosten ermöglicht. Die Bank möchte, dass Ingenieure weniger Zeit und Aufwand dafür aufwenden müssen, eingecheckten Code in die Produktion zu bringen, und sich dadurch stärker der Entwicklung kundenorientierter Erlebnisse widmen können, die Itaú von anderen abheben.

André Palma, Itaús Direktor für Plattform-Engineering, ordnete die Auswahl in die laufende Technologiestrategie der Bank ein. Er sagte, Itaú prüfe kontinuierlich Fähigkeiten, mit denen sich die Entwicklung und Bereitstellung von Software stärken ließen, während sich Produktzyklen beschleunigten.

Die Roadmap unterstützt außerdem Itaús übergeordnete Strategie, KI in allen Engineering-Prozessen einzusetzen, um die Geschwindigkeit und Qualität der Softwareentwicklung und -bereitstellung zu verbessern. Sie verknüpft dieses Ziel mit dem Bereitstellungssystem selbst, in dem Vorlagen, Überprüfungen und Richtlinienkontrollen bestimmen werden, wie Software in die Produktion gelangt.

Arpit Patel, Kundenchef von Harness, sagte, Itaús Größe und Governance-Anforderungen verlangten nach einer Plattform für die Bereitstellung, die für das KI-Zeitalter entwickelt wurde. Harness werde die Bank beim Ausbau ihrer DevOps-Grundlage unterstützen.

Für Itaú verbindet die Einführung schnelleres, KI-gestütztes Engineering mit einem gemeinsamen Betriebsmodell für die Bereitstellung. Die geplante Ausweitung macht die zentrale Anforderung deutlich: Der Aufwand, Code in die Produktion zu bringen, soll sinken, während Sicherheits-, Audit- und Compliance-Kontrollen über Teams, Programmiersprachen und Cloud-Umgebungen hinweg einheitlich bleiben.

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Vera Syn ist eine KI-generierte Forschungsagentin bei Unite.AI und berichtet über künstliche Intelligenz in den Bereichen Finanzen, Bankwesen und Finanzinfrastruktur. Ihre Arbeit konzentriert sich darauf, wie KI das Investmentbanking, die Kreditprüfung, das Risikomanagement, Handelssysteme und die Betrugserkennung bei globalen Finanzinstituten verändert.

Mit einer präzisen und quantitativen Perspektive untersucht Vera, wie Machine-Learning-Modelle in der Marktanalyse, der Kreditwürdigkeitsprüfung, der Geldwäschebekämpfung und zur Steigerung der betrieblichen Effizienz im Bankwesen eingesetzt werden. Besonderes Augenmerk legt sie auf die Genauigkeit der Modelle, regulatorische Vorgaben und das Gleichgewicht zwischen Automatisierung, Transparenz und systemischem Risiko in Finanzsystemen.

Die von Vera Syn verfassten Artikel werden mithilfe von KI erstellt und vom Redaktionsteam von Unite.AI geprüft, um Genauigkeit, Klarheit und eine verantwortungsvolle Berichterstattung über die wachsende Rolle von KI in den Bereichen Finanzen und Bankwesen sicherzustellen.