A IA barateou nos bancos, o time é que não acompanhou

Equipe Viver de IA · 2026-10-11

A tecnologia virou commodity no setor financeiro. O gargalo que ninguém quer encarar é a cultura da própria equipe.

O diferencial saiu da máquina e foi pra cabeça

Uma fintech de dez pessoas hoje acessa a mesma capacidade computacional que um grande banco mantinha sob sete chaves há poucos anos. Essa é a frase que mais importa no artigo de Stefano Levorato publicado na Brazil Economy, e é também a que mais gente do setor vai ler e esquecer no minuto seguinte.

Porque ela mata uma crença antiga. Durante décadas, vantagem no mercado financeiro era sinônimo de ter o melhor core banking, o algoritmo de risco mais sofisticado, a infraestrutura de dados mais robusta. Quem tinha o cofre tecnológico mandava. Agora o cofre está aberto pra todo mundo.

E quando a ferramenta deixa de ser o diferencial, sobra o que sempre foi mais difícil de comprar: gente que sabe o que fazer com ela.

Pra empresa brasileira, financeira ou não, o recado prático é desconfortável. O investimento em IA não é mais o gargalo. O gargalo é a cabeça do time que vai operar essa IA, e cabeça não se compra com licença de software.

Excelência técnica virou armadilha quando o ritmo mudou

Levorato acerta num ponto que a gente vê apanhando dentro das empresas o tempo todo. O setor financeiro formou especialistas rigorosos, confiáveis, fodas em produto, risco, compliance, regulação. Isso foi construído num mundo onde as regras mudavam devagar.

O problema é que esse perfil, otimizado pra estabilidade, trava quando o chão começa a se mover rápido.

A gente percebe isso na prática: o profissional mais técnico de uma área é, muitas vezes, o mais resistente à IA. Não por preguiça. Por orgulho de ofício. Ele passou quinze anos virando referência num processo, e a ferramenta nova diz, na cara dele, que metade daquele processo pode ser automatizada. A reação natural é defender o processo, não questioná-lo.

E aí nasce o fracasso silencioso do projeto de IA no banco: não é a tecnologia que falha, é a adesão de quem deveria usá-la.

O investimento em IA parou de ser o gargalo no dia em que a ferramenta ficou barata; o gargalo agora é a cabeça de quem vai operá-la.

A inovação quase nunca nasce dentro do próprio setor

Esse é o trecho mais forte do artigo, e vale parar nele. Levorato lembra que as grandes transformações do mercado financeiro quase nunca vieram de dentro. A Amazon não criou um banco, mas redefiniu o que o cliente aceita como padrão de conveniência, e tornou qualquer atrito insuportável. O Mercado Livre não nasceu banco e hoje roda uma das maiores operações de crédito da América Latina, construída sobre dados comportamentais que os bancos tradicionais simplesmente não tinham.

O padrão é esse: quem olha pra fora do próprio setor enxerga a oportunidade antes.

Na nossa leitura, isso vale muito além de banco. A gente já implementou IA em mais de 190 empresas brasileiras de agência a indústria, e a mesma dinâmica se repete. O ganho real quase nunca aparece copiando o que o concorrente direto faz. Aparece quando alguém traz uma lógica de outro mercado pra dentro de um processo travado.

Quando a Diamante Crédito Imobiliário colocou agentes de IA pra analisar reuniões de SDRs, gerar notas de qualidade e mapear objeções, além de automatizar o social sharing no LinkedIn pra escalar prospecção, o resultado foram R$ 252.000 em economia anual. Nada disso é um "produto financeiro" no sentido clássico. É lógica de vendas e de dados comportamentais aplicada a um negócio de crédito. Exatamente o cruzamento que Levorato descreve.

Treinamento pontual não resolve, e isso é mais sério do que parece

O artigo diz que competências que eram diferenciais há três anos viraram básicas, e que treinamentos pontuais deixaram de ser suficientes. Concordamos, mas queremos ser mais duros do que o texto é.

O problema do treinamento pontual não é só que ele "envelhece rápido". É que a maioria das empresas usa o treinamento como teatro de modernização. Contrata uma palestra, faz um workshop de meio dia, tira a foto, e marca a caixinha de "estamos preparados pra IA". Seis meses depois ninguém mudou de verdade o jeito de trabalhar.

Adaptação não é evento. É rotina.

E aqui vale uma honestidade: a gente ainda não sabe dizer qual perfil de profissional financeiro vai sobreviver melhor aos próximos cinco anos. Ninguém sabe, e quem crava está vendendo algo. O que dá pra afirmar, pela cicatriz da implementação, é que a diferença entre a empresa que extrai valor da IA e a que só gasta com ela não está no QI do time. Está em quanto a cultura aceita experimentar e errar rápido.

A competência que precisa deixar de ser individual

Levorato faz uma distinção que a gente gostaria que mais gestor levasse a sério: a capacidade de adaptação precisa virar competência institucional, não só individual.

Tem diferença prática enorme aí. Uma empresa pode ter três funcionários geniais em IA e continuar travada, porque o conhecimento mora só na cabeça deles e não vira processo. No dia em que esses três saem, a capacidade sai junto.

O que sustenta valor é quando a IA entra na estrutura, não na pessoa.

Foi o caminho da Alcance Contabilidade, onde o próprio sócio, Luciano Cerqueira, sem saber programar, montou com ferramentas no-code um sistema que integra emissão de notas fiscais com cálculo automático, chegando a +80% em eficiência operacional. O ponto não é o herói individual. É que a automação virou parte do fluxo da empresa, replicável, não dependente de uma pessoa específica saber mexer.

Quando o executivo que decide não entende o potencial da IA, ele erra na alocação. Quando as equipes não falam a mesma língua, o projeto morre na passagem de bastão entre departamentos. Os dois travamentos que Levorato aponta são, no fundo, falhas de cultura, não de ferramenta.

O que um banco (ou qualquer empresa) deveria fazer agora

Se a tecnologia ficou acessível e o diferencial virou a capacidade humana de usá-la, o roteiro prático muda. Na nossa leitura, a ordem é essa:

• Pare de medir maturidade de IA pela quantidade de ferramentas contratadas. Meça pela quantidade de processos que mudaram de verdade por causa delas.
• Identifique os processos travados primeiro, depois a tecnologia. Ferramenta sobrando e problema mal definido é a receita do projeto que não sai do piloto.
• Trate a resistência do time técnico como dado, não como obstáculo. Quem defende o processo antigo geralmente sabe algo que a IA ainda não captura. Escute antes de atropelar.
• Transforme a competência em estrutura: documente, integre ao fluxo, torne replicável. O que vive só na cabeça de uma pessoa não é ativo da empresa.
• Antes de contratar a próxima licença, mapeie onde a operação realmente perde tempo e dinheiro com um diagnóstico de IA que olha o processo, e não a moda.

Levorato encerra dizendo que, no mercado financeiro, quem formula as perguntas certas antes dos demais começa a construir o futuro do setor antes da concorrência. É uma boa frase. Só que a pergunta certa, hoje, não é mais "qual IA eu compro". A ferramenta você já tem ou já consegue. A pergunta é se o time que você montou pros últimos vinte anos é o time que vai operar os próximos cinco.

Fonte: A IA já chegou aos bancos, mas será que os times já chegaram até ela?

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