Especialistas apontam que avanço IA no setor deve ampliar debates sobre segurança, monitoramento antifraude e preparação da infraestrutura crítica do sistema financeiro brasileiro
A inteligência artificial agêntica começa a transformar o mercado financeiro ao ampliar a autonomia em decisões de compra e operações de pagamento. Em março deste ano, Visa e Banco do Brasil realizaram a primeira transação com IA agêntica no país, em ambiente controlado, marcando um avanço na aplicação da tecnologia para automatizar operações financeiras.
O movimento deve impactar a forma como empresas, instituições financeiras e provedores de tecnologia estruturam suas operações. Com sistemas capazes de executar transações sem interação humana direta, cresce a demanda por ambientes mais seguros, resilientes e preparados para lidar com decisões automatizadas.
Os desafios em rastreabilidade, governança e segurança digital
Para Bruno Warmling, CTO e sócio da Vertrau Tecnologia, infratech especializada em gestão de recebíveis e infraestrutura para crédito estruturado, a IA agêntica nos meios de pagamento deve elevar a necessidade de rastreabilidade e governança nas operações financeiras. “As instituições precisarão saber exatamente qual agente executou a operação, com base em quais parâmetros, dentro de quais limites e em qual contexto. Cada transação precisará possuir trilha auditável, mecanismos de consentimento e capacidade de reversão ou contestação”, afirma Warmling.
A tecnologia também amplia a dependência de dados íntegros, atualizados e integrados entre diferentes sistemas financeiros e operacionais. “Um agente de IA pode executar uma transação tecnicamente válida, mas economicamente equivocada, caso existam divergências em informações como saldo, limite, agenda de recebíveis ou autorização do usuário”, diz Bruno.
“As instituições financeiras precisarão desenvolver capacidade de auditar decisões automatizadas, garantindo segurança, transparência e controle em operações conduzidas por IA”, conclui.
Seguindo esta linha, Alexandre Caramaschi, cofundador da Naia, acredita que a discussão não é mais sobre fazer a IA pagar por algo. O verdadeiro ponto é criar uma camada de identidade, autorização e responsabilidade capaz de permitir que agentes tomem decisões financeiras de forma segura. “Hoje, o desafio não é técnico. O Brasil já possui ativos robustos como Pix, Open Finance e tokenização. A próxima corrida será para definir quem cria o padrão de confiança para a economia agêntica”, afirma.
Gonzalo Parejo, CEO da Kamino, plataforma de gestão financeira voltada a médias empresas, destaca que dados estruturados, confiáveis e atualizados em tempo real são necessários para que a IA possa agir na tomada de decisões. “A inteligência artificial só consegue operar com segurança quando existe uma base confiável de informações em tempo real”, afirma o executivo. Assim, a consolidação e validação dos dados antes das operações tende a se tornar essencial para reduzir falhas. “Sem dados estruturados e integração entre sistemas, a IA pode ampliar riscos em vez de gerar eficiência”, diz Parejo.
Segundo o CEO da Kamino, muitas empresas ainda não têm acesso a uma base de dados completa, confiável e atualizada em tempo real, o que limita o avanço de operações financeiras mais autônomas. “O B2B Open Finance para médias e grandes empresas ainda apresenta deficiências importantes”, conclui.
Da automação à tomada de decisão autônoma
Para Lucas dos Santos Althoff, líder de inovação da Mirante Tecnologia, especialista em modernização de sistemas e cocriação, a IA agêntica representa uma mudança estrutural na forma como as operações financeiras são executadas. “Saímos rapidamente de copilotos para agentes que decidem e agem. A diferença para as automações tradicionais é a capacidade dos sistemas agênticos em executar raciocínio sobre o contexto e sobre as informações recebidas”, afirma.
Isso já impacta áreas como leitura de documentos não estruturados, conciliação financeira e roteamento inteligente de transações. “Esses serviços agênticos passam a potencializar os profissionais da área, que podem ter acesso a mais informações e maiores personalizações ao obter respostas a perguntas de modo flexível”, diz.
O desafio, porém, está na integração com sistemas legados. “Sistemas que não foram construídos com uma estrutura AI-Native são mais difíceis de navegar e serem incorporados em sistemas agênticos. O legado precisa ser parte ativa da estratégia de IA, não obstáculo, pois ele guarda décadas de regras de negócio que sustentam a operação. A integração entre eles será determinante para garantir inovação sem comprometer a segurança”, afirma.
Para os próximos anos, a expectativa é de forte avanço da IA frentes como prevenção de fraudes com agentes investigativos, atendimento concierge, compliance e regulatório, e inteligência preditiva interna. O fator competitivo do setor não estará apenas no monitoramento em tempo real, mas na capacidade de automatizar toda a cadeia de decisão. “O diferencial é fechar o ciclo detectar-decidir-agir”, afirma.
IA agêntica na rotina das médias empresas
“Nas médias empresas, a inteligência artificial agêntica começa a redesenhar a rotina financeira ao transformar automações em operações capazes de executar tarefas de forma autônoma, contínua e estratégica”, explica Diogo Gretter, sócio na Triven.
Os processos como pagamentos, conciliação financeira, análise de fluxo de caixa e gestão de riscos ganham mais velocidade e inteligência operacional, permitindo que equipes financeiras deixem de atuar apenas no operacional para assumir um papel mais analítico e decisório. Ao mesmo tempo, a adoção dessa tecnologia evidencia que empresas com dados dispersos, sistemas desconectados e controles manuais tendem a enfrentar mais riscos ao automatizar processos sensíveis sem uma estrutura sólida de governança.
A expansão da IA nos meios de pagamento exige que as médias empresas amadureçam sua organização financeira antes de acelerar a automação. “A IA agêntica deve democratizar capacidades analíticas que antes eram restritas às grandes corporações, mas ela só gera valor quando existe uma base operacional preparada para sustentar esse nível de autonomia. Sem integração, rastreabilidade e governança, o risco deixa de ser apenas humano e passa a ser automatizado em escala”, conclui Gretter.
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