A IA vai terminar o que os neobancos começaram — e os bancos tradicionais nem vão perceber.

O padrão que toda indústria disruptiva segue.

Existe um padrão na forma como as indústrias consolidadas reagem aos avanços tecnológicos. Primeiro, observam de uma distância segura. Depois, hesitam, alegando complexidade ou regulamentação. Eventualmente, adotam a tecnologia, mas, quando isso acontece, os clientes que valiam a pena manter já se foram.

O setor bancário está vivendo exatamente esse momento, e a IA é o fator que tornará essa situação irreversível.

Como os neobancos mudaram as regras do jogo

Durante anos, a migração de clientes corporativos com conhecimento tecnológico dos bancos tradicionais para outros mercados foi lenta e fácil de ignorar. Os neobancos foram conquistando espaço com melhor experiência do usuário, processos de integração mais rápidos e interfaces mais intuitivas. Mas os grandes bancos sempre puderam se apoiar na estabilidade, nos relacionamentos de longo prazo e na inércia das compras corporativas para manter sua posição.

Esse argumento está se esgotando.

As empresas que estão saindo primeiro estão fazendo isso discretamente. Não há comunicado à imprensa, nem anúncio público de sua dissolução. A adoção de contas empresariais tornou-se uma tendência estrutural dos neobancos.Com o segmento representando agora cerca de 67% da receita dos neobancos em 2025, esse crescimento é impulsionado justamente por empresas que não podem arcar com o peso operacional dos relacionamentos bancários tradicionais. A mensagem é clara: velocidade é imprescindível para a camada operacional atualmente.

Não é possível administrar uma empresa moderna orientada por IA e tolerar um relacionamento bancário em que uma transferência eletrônica exija que um gerente imprima um formulário, colete dez assinaturas e digite tudo manualmente no sistema. Considere o custo de uma única transferência eletrônica atrasada para uma empresa que gerencia folha de pagamento em três moedas diferentes ou processa pagamentos a fornecedores vinculados a contratos com prazos definidos. A discrepância vai além do mero inconveniente. Ela se agrava a cada transação, gradualmente, até que alguém com orçamento limitado tome uma atitude.

Por que a IA está mudando as perguntas que são feitas aos bancos de perguntas?

Depois de reestruturar seu negócio em torno da IA, você passa a enxergar cada fornecedor de forma diferente. Você se pergunta: por que isso ainda é feito manualmente? Por que leva dias? Seu banco não é exceção. Para a maioria dos bancos tradicionais, não há uma boa resposta.

O caso de uso é concreto. Uma empresa que gerencia contas a pagar por meio de um agente de IA precisa de uma infraestrutura capaz de ler uma fatura recebida, determinar a moeda correta, acionar as aprovações das partes interessadas por meio de um fluxo de trabalho integrado e liberar o pagamento sem a necessidade de intervenção humana em cada etapa. Isso não é especulação. As equipes financeiras já estão construindo exatamente esses fluxos de trabalho hoje, e cada etapa manual que o banco reintroduz no final do processo representa um ponto de falha que eles prefeririam eliminar.

Uma análise da Accenture de 2024 projetou-se que a automação por IA poderia reduzir os custos das operações financeiras em até 25% nas áreas de tesouraria e pagamentos. Até o final de 2025, Revisão anual do setor bancário global da McKinsey A estimativa é de uma redução de 20% ou mais nos custos operacionais líquidos provenientes apenas da IA ​​ativa, embora o autor também alerte que esses ganhos seriam em grande parte eliminados pela concorrência, em vez de serem mantidos. Uma análise separada da PwC Descobriu-se que os bancos que adotam totalmente a IA podem observar uma melhoria de até 15 pontos percentuais em seu índice de eficiência, com uma instituição relatando uma redução de 40% nos custos de verificação de clientes comerciais.

Para empresas que já alcançaram esse nível de eficiência internamente, um parceiro bancário que reintroduz etapas manuais na última etapa é simplesmente um passivo neste momento.

O problema da incompatibilidade arquitetônica

Em vez de simplesmente escolher um banco, startups e empresas de tecnologia montam um ecossistema operacional. Espera-se que cada ferramenta nesse ecossistema se integre, responda às novas tecnologias à medida que surgem e aumente sua eficiência operacional ao longo do tempo. Um banco que não consegue fornecer um saldo em tempo real (e, surpreendentemente, muitas das maiores instituições do mundo ainda não conseguem) é arquiteturalmente incompatível com a infraestrutura de negócios moderna.

Por que isso ainda acontece? De acordo com um relatório de 2024 da 10x Banking, 55% dos bancos identificam as limitações dos sistemas legados como o maior obstáculo para atingir seus objetivos de negócios.Mais da metade das empresas cita silos de dados e gargalos de produção como os motivos pelos quais não conseguem escalar. O COBOL, linguagem de programação desenvolvida em 1959, ainda é a base de mais de 40% dos sistemas bancários centrais em todo o mundo. Dos 50 maiores bancos do mundo, 45 ainda utilizam mainframes como infraestrutura de missão crítica.Os desenvolvedores originais, em sua maioria, já se aposentaram, e as instituições que utilizam esse código frequentemente não possuem a expertise interna necessária para compreender plenamente seu funcionamento.

Não é que os bancos tradicionais não queiram se modernizar, mas sim que a simples correção incremental de um sistema central de 60 anos não consegue produzir a infraestrutura orientada a eventos e com foco em APIs que as empresas nativas de IA precisam como camada bancária. Não é possível simplesmente adaptar um sistema de liquidação em lote para se comportar como uma infraestrutura em tempo real, já que essas restrições arquitetônicas são fundamentais.

Os bancos tradicionais aprenderam a oferecer pagamentos com cartão. Depois, aplicativos móveis. E, eventualmente, alguma forma de acesso via API. A cada vez, eles trataram a nova funcionalidade como um destino, e não como uma direção, implementando-a, declarando vitória e, em seguida, ficando para trás na próxima tendência.

As instituições que responderem a isso acoplando um chatbot de IA a um sistema legado se encontrarão na mesma situação em que estavam quando os neobancos surgiram, ou seja, verão os clientes partirem sem entender o motivo.

Quem será o próximo a sair — e quando?

As empresas que se adaptaram primeiro (startups nativas de IA, fintechs ligadas a criptomoedas, operadoras de tecnologia) já tomaram suas decisões. A segunda onda virá das empresas de médio porte e grandes corporações que já sentiram a IA remodelar seus próprios setores. Seja por meio da automação interna que alterou suas estruturas de custos, seja pela pressão competitiva que mudou completamente seus mercados.

A mudança na fidelização já é mensurável. O relatório anual da McKinsey sobre o setor bancário global em 2025 observou que, nos Estados Unidos, apenas 4% das novas aberturas de contas correntes são provenientes de clientes bancários já existentes — uma queda em relação aos 25% registrados em 2018.Isso não é um mero acaso, mas sim um desmantelamento estrutural da inércia na qual os bancos tradicionais se apoiaram por muito tempo para manter sua base de clientes.

O mesmo relatório prevê que os bancos que não se adaptarem poderão ver seus lucros globais diminuírem em US$ 170 bilhões, aproximadamente 9%, na próxima década. Mais surpreendente ainda, a ameaça identificada pela McKinsey não vem apenas dos neobancos ou fintechs. Ela vem dos próprios clientes, que utilizam agentes de IA para otimizar suas finanças: transferindo depósitos para melhores taxas, gerenciando a utilização do crédito e direcionando pagamentos por meio de uma infraestrutura mais eficiente. Um cliente que desenvolve internamente uma função de tesouraria nativa de IA não precisa que seu banco faça isso por ele. Aliás, ele precisa que seu banco não interfira.

A linha divisória

A próxima divisão no setor bancário será entre bancos que foram criados para este momento e bancos que estão tentando se adaptar a ele. Não se trata de instituições grandes e pequenas. Nem de bancos tradicionais e concorrentes.

"Built-for-it" significa que a camada de API é o produto em si, e não um complemento. A infraestrutura em tempo real é a realidade operacional atual. Fluxos de trabalho de conformidade, execução de câmbio e lógica de aprovação agora são programáveis ​​pelos próprios sistemas do cliente, em vez de serem encaminhados para a caixa de entrada de um gerente de relacionamento.

De acordo com o relatório "Tendências do Setor Bancário de Varejo 2025" da The Financial Brand.Apenas 25% dos bancos priorizaram a modernização de sua infraestrutura de back-office, embora mais da metade considere a experiência digital uma prioridade estratégica. Essa lacuna entre a intenção declarada e o investimento arquitetônico real é exatamente onde surgirá a próxima onda de desistências de clientes.

Os neobancos provaram que uma experiência melhor era possível. A IA provará que o modelo bancário com intervenção humana não é mais viável para os negócios que se desenvolvem mais rapidamente. Para os bancos que esperaram demais, a oportunidade se fechará de uma vez, como sempre acontece. Lentamente, e depois repentinamente.

A questão mais interessante para mim agora é se existe alguma instituição tradicional com a vontade organizacional de agir antes que isso aconteça, ou se a lacuna entre os planos estratégicos e a infraestrutura real é grande demais para ser superada a tempo?