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Além do Digital-First: Como a IA transforma o ecossistema bancário brasileiro em AI-Centric

O setor bancário brasileiro vive uma inflexão histórica, guiada por um salto expressivo em investimentos em tecnologia que, nos últimos cinco anos, cresceram 58,4%, atingindo R$ 47,8 bilhões previstos para 2025, segundo Pesquisa da Febraban. Esse ritmo intenso de alocação de recursos não apenas consolida os bancos como protagonistas da transformação digital, mas também ancora e acelera o desenvolvimento de todo o ecossistema de tecnologia da informação no país. No centro dessa revolução está a Inteligência Artificial (IA), que, junto à computação em nuvem, transforma radicalmente a estrutura, os produtos e a operação das instituições financeiras.

Vivemos um momento em que ser “digital-first” já não é suficiente e essa movimentação não ocorre ao acaso. Ela sustenta, de forma direta, a evolução de companhias de tecnologia – especialmente aquelas com atuação “AI-Centric” – que veem no setor financeiro um cliente cada vez mais sofisticado, exigente e disposto a investir em soluções de ponta.

O impulso por IA, IA Generativa e Analytics tem gerado um ciclo virtuoso: quanto mais os bancos avançam em maturidade tecnológica, mais demandam soluções inovadoras, abrindo espaço para parcerias, novos modelos de negócio e desenvolvimento de talentos especializados. No nosso caso, o setor financeiro é mais que um vertical de negócios – é um verdadeiro laboratório vivo para aplicações de IA em escala.

A consolidação da IA como um dos pilares da arquitetura bancária vai além do discurso. O estudo da Febraban mostra que 61% de aumento no investimento em IA e dados será destinado a aplicações com foco em eficiência operacional, segurança, personalização e predição. Os resultados são claros:

·      38% dos bancos que já implementaram IA registram ganhos superiores.

·      20% de crescimento em eficiência.

·      80% já incorporam IA Generativa em suas operações com aumentos mensuráveis de produtividade.

No entanto, o dado mais revelador talvez seja outro: menos da metade dessas instituições possui governança estruturada para IA, o que abre oportunidades para empresas de tecnologia atuarem também na maturidade e segurança dessa transformação. Essa corrida pela inteligência traz efeitos multiplicadores.

Em um país com desafios estruturais e gaps de infraestrutura, ver o setor financeiro migrar todos os seus domínios de negócios para a nuvem e ampliar os investimentos em cloud em 89% das instituições cria um padrão de exigência e competitividade. O impacto é imediato: infraestrutura mais flexível e escalável, maior capacidade de processar dados em tempo real e um ambiente mais propício à inovação contínua. Trata-se de uma base tecnológica que, ao se consolidar nos bancos, beneficia toda a cadeia – de fintechs a provedores de software corporativo.

A tecnologia, quando aliada à estratégia, transforma não só o que fazemos, mas como pensamos. A personalização em tempo real, habilitada por IA e dados, já se tornou uma exigência dos clientes bancários e, com isso, molda todo o desenho de jornada e relacionamento das instituições. Segundo projeções internacionais, o mercado global de hiperpersonalização no setor financeiro pode alcançar US$ 21,79 bilhões até 2031. Para as empresas de tecnologia que fornecem esse tipo de solução, há uma janela rara de oportunidades para escalar inovação com impacto direto e mensurável nos negócios de seus clientes.

O avanço da IA nos bancos também tem efeitos internos importantes: R$ 1,4 bilhão serão investidos para melhorar a experiência de trabalho dos colaboradores, incluindo estratégias de reskilling e novas contratações em TI. Hoje, 11% do quadro dos bancos já está concentrado em tecnologia, com demanda crescente por desenvolvedores, cientistas de dados e especialistas em cibersegurança. Isso reforça um ponto crucial: inovação tecnológica no setor bancário é também uma política ativa de desenvolvimento de talentos e geração de empregos qualificados.

Em um cenário global onde 81% dos CEOs do setor bancário consideram o investimento em IA Generativa uma prioridade máxima, o Brasil se destaca não apenas pelo volume, porém pela velocidade de adoção. A tecnologia é, hoje, o maior diferencial competitivo dos bancos, e as empresas “AI-Centric” que atuam nesse ecossistema têm papel-chave em ajudar essas instituições a transformarem dados em decisões, processos em plataformas inteligentes e clientes como protagonistas de jornadas digitais transformadoras. Tudo isso posiciona o país como um centro de excelência em tecnologia bancária e contribui para o fortalecimento da imagem de polo de inovação tecnológica.

O futuro promete desafios e oportunidades ainda maiores, com tendências como tokenização de ativos, revolução nos pagamentos internacionais e transformação da engenharia de software através da IA. Mais do que uma reação à disrupção, o setor financeiro está pavimentando a trilha da próxima era da economia digital. O investimento contínuo em tecnologia por parte dos bancos não apenas sustenta, mas desafia o setor de TI brasileiro a inovar constantemente, com agilidade, responsabilidade e visão de futuro.

Em tempos de incerteza, esse movimento é um sinal claro: a transformação digital não é mais uma escolha – é o caminho para a relevância e a resiliência. O crescimento dos investimentos bancários em tecnologia não apenas sustenta, mas acelera o desenvolvimento do setor tecnológico brasileiro, criando um círculo virtuoso de inovação que beneficia toda a economia e reforça a posição do Brasil como protagonista na transformação digital global.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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Alessandro Buonopane
Alessandro Buonopane
Alessandro Buonopane é CEO Brasil da GFT Technologies.
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