Acompanhar a evolução dos debates sobre tecnologia no setor financeiro nos últimos anos é observar uma agenda em constante transformação. A discussão passou pela nuvem, ganhou força com a principalidade bancária, avançou para os primeiros casos de uso de inteligência artificial e, mais recentemente, entrou em uma fase de aplicações práticas e escaláveis.
Em 2026, está em como essa tecnologia pode influenciar decisões, remodelar jornadas e ampliar a capacidade dos bancos de gerar resultado.
Nesse contexto, quatro conceitos ajudam a entender a direção que o mercado começa a seguir.
Banco Conversacional
O banco conversacional representa uma experiência financeira construída a partir do contexto do cliente.
Em vez de exigir que o usuário navegue por produtos, menus e jornadas pré-definidas, a interação é a partir da necessidade que originou o contato. Dados de relacionamento, comportamento, histórico de interações e eventos relevantes são combinados para compreender intenções e oferecer respostas mais precisas.
Imagine um cliente que está prestes a viajar para o exterior. A partir desse contexto, o banco pode antecipar necessidades ligadas a câmbio, utilização do cartão, seguros ou limites transacionais, conduzindo toda a experiência de forma integrada.
Esse tema esteve presente em diversas discussões da última edição da Febraban Tech e reforça uma preocupação crescente do setor, compreender o cliente de forma mais ampla, e não apenas responder a demandas isoladas.
IA Agêntica
A IA agêntica amplia significativamente o escopo de atuação da inteligência artificial.
Trata-se de sistemas capazes de planejar, decidir e executar ações dentro de limites previamente definidos. Mais do que produzir respostas, esses agentes podem acessar sistemas, coordenar tarefas e conduzir processos em nome de clientes, colaboradores ou áreas de negócio.
O potencial é relevante, mas vem acompanhado de novos desafios. À medida que agentes passam a executar atividades com maior autonomia, ganham importância temas como governança, responsabilização, auditoria e definição clara de limites de atuação.
Desenvolvimento Agêntico
A aplicação da inteligência artificial também permite mudar a forma como os próprios bancos desenvolvem tecnologia.
O desenvolvimento agêntico é um modelo de engenharia de software baseado na colaboração entre profissionais e agentes especializados. Os agentes podem participam de diferentes etapas do ciclo de desenvolvimento.Entre os exemplos mais recorrentes estão: Geração e refinamento de requisitos; Construção de código; Testes automatizados; Análise de vulnerabilidades; Monitoramento de aplicações.
Economia da IA
À medida que a adoção da IA ganha escala, surge uma nova disciplina de gestão, a economia da IA.
O tema envolve a administração do consumo, dos custos e do retorno gerado pelos investimentos em inteligência artificial. A expansão dos casos de uso exige decisões sobre modelos, capacidade computacional, velocidade, risco, qualidade e geração efetiva de valor para o negócio.
Entre os exemplos dessa agenda estão:
- Priorização de casos de uso;
- Controle do consumo de tokens;
- Medição de retorno financeiro;
- Avaliação de eficiência dos modelos utilizados.
As instituições mais maduras tendem a ser aquelas capazes de demonstrar impacto no negócio, mantendo disciplina na alocação de recursos e no acompanhamento de resultados.
E o que muda para o cliente?
Independentemente dos avanços tecnológicos, a transformação será percebida pelo cliente em experiências mais simples e relevantes.
Na prática, a tendência é encontrar:
- Atendimento mais contextualizado;
- Recomendações mais relevantes;
- Serviços executados com maior autonomia;
- Interações mais naturais entre canais;
- Menor necessidade de repetir informações;
- Resolução mais rápida de demandas.
Ao mesmo tempo, cresce a expectativa de que bancos ofereçam níveis cada vez maiores de segurança, transparência e controle sobre as decisões tomadas por sistemas de IA.
Minha principal conclusão é que a nova fase da inteligência artificial será definida pela capacidade das instituições de conectar dados, contexto, autonomia e confiança em experiências que façam sentido para clientes e para o negócio.
No fim, a transformação será medida pela capacidade de tornar a vida do cliente mais simples, relevante e segura.
*Fábio Guedes é team leader da Falconi
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