Inteligência Agentic em Finanças: Como Líderes de Dados Estão Escalando com Segurança

Em toda a Europa, líderes de dados nos serviços financeiros se encontram em uma situação difícil – ansiosos para implementar e escalar ferramentas de IA, mas limitados pela conformidade, gestão de riscos e o desafio de demonstrar valor tangível. De acordo com nossa pesquisa CDO Insights 2025, mais de 97% dos líderes de dados globais dizem que têm dificuldade em demonstrar claramente o valor empresarial da IA gerativa. E, embora 87% planejem acelerar os investimentos em IA, 67% admitem que transferiram menos da metade de seus pilotos de IA para implantação em larga escala.

Um dos principais obstáculos é obter a aprovação da liderança. Mais de um terço (35%) diz que obter apoio e demonstrar valor é um desafio chave que impede a implantação da IA. Isso significa que muitos permanecem em uma posição de espera, hesitantes em se comprometer com implantações mais amplas sem provas mensuráveis.

Essa hesitação está em contraste com o potencial da tecnologia. McKinsey estima que a IA e a análise de dados podem entregar até 1 trilhão de dólares em valor adicional anual ao setor bancário global, enquanto a IA gerativa sozinha pode contribuir com até 340 bilhões de dólares para o lucro operacional. É uma oportunidade muito significativa para ser ignorada – mas uma que deve ser abordada de uma maneira que salvaguarde a conformidade, construa confiança e gere retornos comprovados.

O caminho para frente

Apesar de ventos contrários significativos, há organizações em toda a Europa e no resto do mundo que estão progredindo em sua implantação de IA, explorando como podem colher os benefícios dos agentes de IA. Aqueles que estão movendo a agulha não estão fazendo isso mergulhando de cabeça em implantações complexas e de longo prazo. Em vez disso, estão adotando uma abordagem medida: começando pequeno, construindo confiança, demonstrando valor e escalando apenas quando a tecnologia comprova sua eficácia.

As implantações de IA mais bem-sucedidas não acontecem da noite para o dia. Elas começam com movimentos pequenos e de alto impacto que constroem confiança e entregam resultados. Aqui estão três etapas para começar.

1. Use a IA para limpar os dados antes de escalar

Mesmo com a aprovação da conformidade, os sistemas de IA são apenas tão fortes quanto os dados em que são construídos. A qualidade ruim dos dados minará a precisão, a eficiência e a confiança. Na verdade, 43% dos líderes de dados dizem que os problemas de dados são a maior barreira para escalar a IA gerativa.

Encorajadoramente, a própria IA pode ajudar a resolver esses problemas de dados. Nos serviços financeiros, por exemplo, algumas empresas estão usando ferramentas de IA para limpar os dados de contas a receber, removendo duplicatas, corrigindo entradas desatualizadas e resolvendo registros não coincidentes. Uma vez que os dados estejam alinhados e confiáveis, as empresas podem automatizar follow-ups, melhorar o fluxo de caixa e operar com maior confiança em suas percepções impulsionadas por IA. Esta também é uma prioridade de investimento. 86% dos líderes de dados planejam aumentar os gastos com gestão de dados, com quase metade citando tornar os dados adequados para a IA como seu principal motivador.

2. Comece com agentes executoras focados

Implantar “agentes executoras” de propósito estreito é uma das maneiras mais rápidas de gerar vitórias mensuráveis. Esses agentes são projetados para lidar com tarefas muito específicas e bem definidas, como compilar resumos de reuniões, processar transações padrão ou categorizar consultas de clientes entrantes.

Porque os agentes executoras são fáceis de monitorar, eles produzem saídas que são claramente rastreáveis e mais fáceis de validar para precisão. Isso não apenas reduz o risco operacional, mas também fornece pontos de prova iniciais para as partes interessadas, ajudando a garantir a aprovação para uma adoção mais ampla.

Uma vez que o sucesso tenha sido demonstrado com agentes de tarefa única, as organizações podem introduzir estruturas de IA mais complexas, como planejadores e orquestradores, para lidar com fluxos de trabalho de múltiplos passos.

3. Simplifique a conformidade de relatórios por meio da automação

A conformidade é uma área altamente intensiva em recursos nos serviços financeiros. A relatórios regulatórios frequentemente exigem reunir e reconciliar dados de várias fontes, um processo que pode consumir centenas de horas e depender de um pequeno grupo de especialistas treinados. A IA se sai bem aqui, fornecendo um excelente ponto de partida para testar e escalar a tecnologia.

Uma vez que os dados subjacentes estejam limpos e estruturados, a IA pode assumir parte do trabalho pesado. Por exemplo, a geração de relatórios compatíveis com o BCBS 239 pode ser parcialmente automatizada usando mapeamento de metadados combinado com modelos de IA agentic. Esses sistemas podem produzir rascunhos precisos que são então revisados por oficiais de conformidade, reduzindo os tempos de resposta enquanto mantém o controle de qualidade.

O potencial aqui é significativo. McKinsey destaca um banco global que alcançou ganhos de produtividade de 200% a 2.000% nos processos de conhecimento do cliente (KYC) ao adotar uma abordagem de “fábrica de agentes de IA”. Eles mantiveram a supervisão humana, mas automatizaram os passos mais demorados.

Lições da jornada de dados de um banco multinacional

Um banco multinacional holandês reconheceu a importância de construir as fundações de dados para o sucesso da IA. Ele percebeu a importância da gestão de dados, tornando-a uma prioridade. Ele investiu nos processos organizacionais certos para permitir a entrega em larga escala, fazendo escolhas deliberadas para capacitar as equipes. E ele deu às equipes uma direção clara e uma colaboração transversal forte para ter sucesso. Essa combinação de dados confiáveis, equipes capacitadas e direção estratégica clara é o que permite que a IA entregue valor empresarial — e não apenas resultados tecnológicos.

Construindo momentum sem perder o controle

Com 76% das empresas de serviços financeiros planejando implantar soluções de IA agentic nos próximos 12 meses, o momentum está aumentando. No entanto, está claro que as organizações mais bem-sucedidas não estão se precipitando para uma transformação em larga escala. Elas estão implantando a IA de forma estratégica, se concentrando em casos de uso pequenos e bem contidos que entregam valor mensurável e melhoram a eficiência operacional. Elas também estão incorporando a governança em cada etapa, garantindo que as equipes de conformidade estejam envolvidas desde o início e com frequência.

Ao adotar essa abordagem incremental, as empresas podem acelerar a adoção da IA sem sacrificar a confiança ou a conformidade regulatória, transformando “começar pequeno” de uma limitação percebida em uma estratégia de crescimento comprovada e deliberada. Na adoção da IA, a velocidade é importante, mas a segurança e a escalabilidade são mais importantes. As instituições de serviços financeiros que começam pequenas, demonstram valor e escalam com confiança serão as melhor posicionadas para desbloquear o potencial de trilhões de dólares da IA.