Por Maristela Martins*
A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) vem conquistando protagonismo no setor financeiro como uma aliada estratégica para acelerar a transformação digital. Com sua capacidade de gerar conteúdo, automatizar decisões e personalizar interações, permite que instituições financeiras reimaginem seus modelos operacionais e a experiência dos clientes.
Entretanto, junto às oportunidades surgem desafios importantes relacionados à segurança, regulação, qualidade dos dados e integração tecnológica. Para garantir uma adoção segura e eficaz, é fundamental estruturar estratégias alinhadas aos objetivos de negócio, com governança robusta.
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A segurança da informação, o cumprimento das regulamentações como LGPD e GDPR, a necessidade de explicabilidade algorítmica e a exigência de uma governança ética não são meros detalhes técnicos — são elementos centrais para garantir uma implementação responsável. É necessário mais do que boas intenções: frameworks robustos de IA responsável, aliados à supervisão humana, são pré-requisitos da maior importância para assegurar conformidade e confiança.
Segundo dados do BCG, 78% dos executivos financeiros vêm o compliance como a principal barreira para adoção da GenAI, o que revela o tamanho da lacuna entre desejo e realidade. Não basta querer inovar — é preciso inovar com responsabilidade. Isso inclui também uma atenção rigorosa à qualidade dos dados. A Inteligência Artificial generativa será tão eficaz quanto os dados que a alimentam.
Organizações que ainda operam com bases fragmentadas e em silos encontrarão dificuldades em escalar soluções. A governança de dados não é apenas desejável — é uma condição para o sucesso para as empresas que desejam (ou são impelidas) a adotar abordagens de GenAI, como mostra um estudo do MIT, segundo o qual companhias que priorizam esse aspecto têm 23% a mais de chance de escalar seus modelos e, portanto, de obter sucesso em termos de ganhos de eficiência, produtividade e resultados financeiros.
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Outro ponto crítico é o risco reputacional. Uma resposta enviesada ou imprecisa gerada por um assistente virtual pode comprometer a confiança do cliente e até mesmo levar a litígios. Da mesma forma, a dificuldade de integrar essas soluções com sistemas legados — ainda realidade em muitas instituições — impõe limitações técnicas que não podem ser ignoradas. A modernização da infraestrutura deve ser tratada como prioridade estratégica, como reconhecem 67% das instituições financeiras – os dados são da Capgemini Research.
Mas não se trata apenas de resolver entraves. As possibilidades de monetização oferecidas pela GenAI são vastas e promissoras. A hiperpersonalização de produtos e serviços, a automação inteligente do atendimento, a geração de insights preditivos e a oferta de modelos e dados como serviço (DaaS) abrem caminhos para novas fontes de receita e diferenciação competitiva. A tendência é clara: APIs financeiras, por exemplo, devem crescer a uma taxa anual de mais de 21% até 2030, segundo uma pesquisa da Grand View Research.
E os consumidores já manifestam suas expectativas: 74% desejam experiências personalizadas de seus bancos (dados da Salesforce) e 64% consideram mudar de instituição em busca de interações digitais mais satisfatórias — segundo a Accenture. Ignorar essas demandas é abrir espaço para a concorrência. A GenAI pode gerar mais de US$ 300 bilhões em economia global até 2026, e o mercado de AI-as-a-Service pode ultrapassar US$ 150 bilhões até 2030. Não por acaso, segundo a KPMG, 80% dos líderes financeiros planejam aumentar seus investimentos em GenAI nos próximos anos.
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Portanto, adotar GenAI não é apenas uma questão de tecnologia. É uma decisão estratégica, com implicações diretas em eficiência operacional, rentabilidade e experiência do cliente. É preciso investir em infraestrutura adequada, conduzir projetos-piloto com foco em resultados, garantir a supervisão humana constante e, acima de tudo, definir indicadores de valor que realmente importam: eficiência, receita, experiência e mitigação de risco.
A GenAI não deve ser vista como uma moda passageira, mas como um vetor de reinvenção do setor financeiro. As instituições que souberem liderar essa jornada estarão não apenas atualizadas — estarão prontas para prosperar em um cenário cada vez mais digital, competitivo e orientado por dados.
*Maristela Martins é CRO e C-Founder da Águila Hub. Já foi CRO e C-Founder da Ladonware, general manager da Galileo Financial Technologies e exerceu cargos de liderança em uma série de empresas do setor de tecnologia.
