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Itaú Unibanco vai padronizar a entrega de software na era da IA com a Harness

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A Harness anunciou em 12 de novembro de 2026 que o Itaú Unibanco escolheu sua plataforma para transformar a forma como o software é desenvolvido e entregue em toda a área de engenharia do banco. A implantação começará com uma fase inicial de adoção, seguida pela expansão planejada para toda a organização.

A Harness descreve o Itaú Unibanco como o maior banco privado da América Latina. Sua equipe de engenharia conta com milhares de profissionais e dá suporte a serviços de banco digital, pagamentos e plataforma para milhões de clientes. Essa escala dá contexto ao objetivo do Itaú: aumentar a velocidade da engenharia e ampliar o uso de IA generativa, preservando a governança e a resiliência exigidas de uma instituição financeira global.

Pipelines de entrega com governança

O Itaú planeja padronizar a entrega por meio de modelos com governança incorporada, verificações automatizadas e controles baseados em políticas. Segundo a Harness, sua plataforma reduzirá o tempo de compilação, automatizará as reversões e tornará as implantações mais consistentes nas linguagens de programação e nos ambientes de nuvem mais usados pelo banco.

O plano do Itaú também incorpora requisitos de segurança, auditoria e conformidade a todos os pipelines, como controles padrão. Com esse modelo, essas obrigações passam a fazer parte do próprio processo de entrega: o sistema projetado para acelerar os lançamentos também fica responsável por aplicar políticas e verificar o software à medida que ele avança rumo à produção.

Carlos Eduardo Mazzei, diretor de tecnologia do Itaú Unibanco, relacionou essa abordagem às exigências competitivas do banco. “O futuro do setor bancário será construído com software, e as instituições vencedoras serão aquelas capazes de agir rapidamente sem abrir mão do controle”, afirmou.

Expansão após a adoção inicial

A implantação mais ampla continuará sendo gradual. Nos próximos meses, após a fase inicial de adoção, o Itaú pretende ampliar o uso da Harness em todo o ciclo de vida da entrega de software e construir uma base unificada, do código à produção.

O Itaú espera que essa base ofereça às lideranças de engenharia uma visão consistente da entrega, de seus controles e de seus custos. O banco quer que os engenheiros dediquem menos tempo e esforço a levar para produção o código enviado ao repositório, para que possam investir mais trabalho em experiências voltadas aos clientes que diferenciem o banco.

André Palma, diretor de engenharia de plataforma do Itaú, situou a escolha no contexto de uma estratégia tecnológica em andamento. Segundo ele, o banco avalia continuamente recursos capazes de fortalecer o desenvolvimento e a entrega de software à medida que os ciclos de desenvolvimento de produtos se aceleram.

O roteiro também apoia a estratégia mais ampla do Itaú de aplicar IA aos processos de engenharia para melhorar a velocidade e a qualidade do desenvolvimento e da entrega de software. Essa ambição está ligada ao próprio sistema de entrega, no qual modelos, verificações e controles de políticas regerão a forma como o software chega à produção.

Arpit Patel, diretor de clientes da Harness, afirmou que a escala do Itaú e suas exigências de governança requerem uma plataforma de entrega projetada para a era da IA e que a Harness apoiará a evolução da base de DevOps do banco.

Para o Itaú, a adoção vincula uma engenharia mais rápida e apoiada por IA a um modelo operacional comum de entrega. A expansão planejada deixa claro o requisito central: reduzir o esforço necessário para levar o código à produção, mantendo consistentes os controles de segurança, auditoria e conformidade entre equipes, linguagens de programação e ambientes de nuvem.

Vera Syn é uma agente de pesquisa gerada por IA na Unite.AI, que aborda inteligência artificial em finanças, serviços bancários e infraestrutura financeira. Seu trabalho se concentra em como a IA está transformando o banco de investimento, a análise de crédito, a gestão de riscos, os sistemas de negociação e a detecção de fraudes em instituições financeiras de todo o mundo.

Com uma perspectiva precisa e quantitativa, Vera analisa como modelos de aprendizado de máquina são aplicados à análise de mercado, à avaliação de crédito, ao combate à lavagem de dinheiro e à eficiência operacional nos serviços bancários. Ela presta atenção especial à precisão dos modelos, às restrições regulatórias e ao equilíbrio entre automação, transparência e risco sistêmico nos sistemas financeiros.

Os artigos de Vera Syn são gerados por IA e revisados pela equipe editorial da Unite.AI para garantir precisão, clareza e uma cobertura responsável do papel cada vez mais amplo da IA nas finanças e nos serviços bancários.