A inteligência artificial já deixou de ser uma promessa para se tornar uma ferramenta operacional em algumas das maiores instituições financeiras do país. Mas, para os executivos que participaram do painel Grandes bancos, resultados reais – a IA em ação, durante o Web Summit Rio 2026, o debate está longe de se resumir a automação ou ganhos de produtividade. O verdadeiro desafio é construir organizações capazes de se adaptar continuamente a mudanças tecnológicas, comportamentais e de mercado.
Participaram da apresentação Giuliana Paulista, líder de governança de dados e IA do Banco do Brasil; Fernando Kontopp, diretor de Tecnologia do Itaú; e Rodrigo Assad, diretor de inovação B2B da Claro empresas.
Embora representem organizações com trajetórias diferentes, os três convergiram na avaliação de que a inteligência artificial não é apenas uma questão tecnológica. Trata-se de uma transformação cultural que exige novas formas de pensar, trabalhar e se relacionar com clientes.
Para Giuliana, a atual onda de IA representa mais um ciclo de transformação tecnológica, semelhante ao que ocorreu com a internet e, posteriormente, com os aplicativos móveis. A diferença está na velocidade. “O que diferencia esse ciclo da IA para nós é a velocidade que as coisas estão acontecendo”, observou.
Segundo a executiva, a capacidade de adaptação tornou-se uma competência estratégica tanto para empresas quanto para profissionais. “A competência chave para esse momento não só como organização, mas também como executivos, liderança, profissionais, é a adaptabilidade”, definiu.
No Itaú, a jornada estruturada com inteligência artificial começou em 2015. Ao longo desse período, segundo Kontopp, o principal aprendizado foi que a tecnologia muda constantemente, enquanto a necessidade de compreender os clientes permanece. “Esta discussão não é sobre tecnologia. É sobre a capacidade de se reinventar. O que temos hoje vai mudar, porque os clientes se reinventam”, constatou.
O executivo explicou que o banco busca manter ambientes permanentes de experimentação, reunindo profissionais de negócios, tecnologia, produtos e experiência do cliente para testar hipóteses e validar soluções em situações reais.
Segundo ele, o comportamento dos consumidores vem mudando rapidamente à medida que ferramentas generativas passam a fazer parte do cotidiano. Por isso, a capacidade de escuta e adaptação tornou-se tão importante quanto a própria adoção tecnológica. “O que não podemos perder de vista são os clientes e o comportamento das pessoas”, enfatizou.
Essa visão foi complementada por Assad, que destacou a importância da construção conjunta de soluções entre empresas e parceiros. “Ninguém pode dizer que está pronto. Nós não desenvolvemos as soluções para o Banco do Brasil e Itaú. Nós desenvolvemos com o Banco do Brasil e o Itaú. A preposição faz toda diferença”, disse.
Para o executivo da Claro empresas, o avanço da IA reforça a necessidade de ecossistemas colaborativos, capazes de reunir diferentes competências para enfrentar problemas cada vez mais complexos.
Tecnologia, cultura e governança
Uma das contribuições centrais de Giuliana durante o painel foi a apresentação dos quatro pilares que sustentam a estratégia de inteligência artificial do Banco do Brasil: tecnologia, adaptabilidade, cultura e governança.
Segundo a executiva, muitas organizações ainda correm o risco de tentar reproduzir processos antigos utilizando ferramentas novas, sem promover mudanças estruturais. “Não é apenas pegar uma tecnologia e replicar aos nossos processos e à nossa forma de trabalhar como nós sempre trabalhamos. Precisamos nos reinventar”, advertiu.
Para ela, a transformação promovida pela IA exige mudanças profundas na forma como as organizações tomam decisões, desenvolvem produtos e organizam o trabalho. Mais do que incorporar novas tecnologias, é necessário criar uma nova mentalidade empresarial. “Não é falar apenas de uma tecnologia. Estamos falando de uma nova forma de trabalhar, de um novo modelo de negócios.”
A executiva destacou ainda que a governança se tornou um componente estratégico das iniciativas de IA. Segundo ela, questões relacionadas à qualidade dos dados, privacidade, ética e responsabilidade precisam ser tratadas desde o início dos projetos.
“Não podemos fazer IA sem pensar numa boa governança de dados, sem pensar em uma boa governança das soluções, porque se nós não fizermos isso incorremos em vários riscos, que podem inclusive comprometer a estratégia de IA”, destacou.
Geração de valor
Apesar de a eficiência operacional ser um dos resultados mais visíveis da inteligência artificial, os participantes defenderam que a geração de valor deve ser o principal critério para orientar investimentos.
Kontopp observou que a própria IA generativa possui custos elevados de processamento e infraestrutura, o que torna fundamental selecionar cuidadosamente os casos de uso. “Nem tudo se beneficia com GenIA. Temos que achar onde gera valor.”
Segundo o executivo, os resultados não podem ser dimensionados pelo número de agentes implementados ou pela quantidade de aplicações em produção, mas pelos problemas efetivamente resolvidos. A tecnologia, em sua avaliação, amplia as possibilidades de criação de soluções, mas não substitui a necessidade de entender quais necessidades dos clientes ou dos negócios devem ser atendidas.
Assad reforçou esse argumento ao afirmar que o potencial transformador da IA não está em acelerar processos existentes. “A questão não é fazer mais rápido ou com menor custo. É repensar a forma de resolver.”
Na avaliação do executivo, empresas que utilizarem IA apenas para automatizar atividades já existentes correm o risco de desperdiçar parte relevante do potencial da tecnologia.
Democratização e impacto real
Para Giuliana, a geração de valor depende de um equilíbrio entre três dimensões: empresa, cliente e sociedade. “A IA precisa ser boa para a empresa, para o cliente e para a sociedade”, enumerou.
Segundo ela, uma solução baseada em inteligência artificial só alcança seu objetivo quando melhora simultaneamente indicadores de negócio, a experiência dos usuários e os aspectos éticos relacionados à tecnologia.
O Banco do Brasil vem aplicando esse conceito em diferentes iniciativas. Uma delas é a Ária, plataforma de recomendações inteligentes voltada para micro e pequenas empresas. A solução utiliza IA generativa para apoiar a gestão de fluxo de caixa e já está disponível para cerca de dois milhões de negócios.
Outro exemplo citado pela executiva foi um agente inteligente para operações de câmbio que elevou em mais de 90% a eficiência do processo. Além dos ganhos internos, a iniciativa ampliou o horário de atendimento e reduziu o tempo de resposta aos clientes. “Vemos que o valor da IA vai se materializando nessas pequenas coisas, dentro de uma jornada mais eficiente, dentro de uma oferta mais hiperpersonalizada.”
No Itaú, a estratégia segue lógica semelhante. O banco já utiliza IA em soluções voltadas para empresas e consumidores finais, incluindo recursos para gestão financeira de pequenos negócios e experiências conversacionais integradas ao WhatsApp.
Segundo Kontopp, a adoção acontece quando a tecnologia resolve problemas reais de maneira simples e natural para o usuário. “A hora que você coloca numa experiência que de fato resolve uma necessidade concreta, as pessoas vão usar.”
O executivo observou que a IA permite criar interações mais fluidas, substituindo menus rígidos por experiências conversacionais mais próximas da comunicação humana.
Formação em larga escala
Se existe um consenso entre os participantes do painel, é que a transformação provocada pela IA depende diretamente da qualificação das pessoas.
No Banco do Brasil, a segunda edição da Academia BB, dedicada à IA generativa e IA agêntica, envolveu mais de 36 mil funcionários, com participação feminina superior a 40%.
Segundo Giuliana, a democratização da tecnologia exige que o conhecimento seja distribuído por toda a organização. “Aprender IA não está apenas numa camada estratégica, ou de liderança. Precisa estar em todos os níveis da organização”, afirmou.
A executiva explicou que os programas de capacitação são adaptados aos diferentes perfis profissionais, alcançando desde funcionários das agências até equipes responsáveis pelo desenvolvimento de soluções tecnológicas.
Outro ponto destacado foi a importância do pensamento crítico. “A habilidade mais importante para os próximos cinco anos é o pensamento crítico”, disse Giuliana. Segundo ela, os profissionais precisarão aprender não apenas a utilizar ferramentas de IA, mas também a avaliar respostas, identificar limitações e formular perguntas mais qualificadas.
No Itaú, o programa de capacitação já alcançou mais de 20 mil colaboradores de áreas como tecnologia, jurídico, marketing e produtos. A iniciativa combina treinamento conceitual, laboratórios práticos e atualização contínua.
O banco também mantém o Instituto de Tecnologia Itaú, que reúne 195 pesquisadores e parcerias com universidades brasileiras e internacionais para acompanhar a evolução tecnológica e alimentar os programas internos de formação.
O desafio de desaprender
Para Assad, a requalificação profissional representa um dos maiores desafios da atual transformação tecnológica. “Os analfabetos do futuro serão os que não tiverem capacidade de desaprender”, definiu.
O executivo lembrou que, décadas atrás, profissionais costumavam destacar conhecimentos de internet em currículos. Hoje, o mesmo ocorre com inteligência artificial. A diferença, segundo ele, é que não basta dominar ferramentas ou criar prompts. O diferencial estará na capacidade de compreender como a tecnologia pode gerar valor para clientes e organizações.
Na Claro empresas, esse processo vem sendo apoiado por programas de formação interna e pela criação de ambientes de experimentação acelerada. A companhia passou de poucos testes tecnológicos anuais para centenas de experimentos, muitos deles já convertidos em soluções em produção.
Para Assad, esse movimento mostra na prática que a IA está deixando de ser um tema restrito às áreas técnicas e que faz parte da estratégia corporativa.
O consenso entre os participantes é que novas ondas tecnológicas continuarão surgindo. O diferencial competitivo, porém, continuará sendo a capacidade das organizações de aprender rapidamente, revisar modelos estabelecidos e transformar conhecimento em valor para clientes e negócios.
