A evolução dos assistentes virtuaisde IA para ecossistemas de agentes autônomos em rede abre uma nova etapa para o uso da Inteligência Artificial no setor financeiro, ampliando a capacidade de execução da tecnologia e as possibilidades de personalização da experiência dos clientes.O tema esteve entre as discussões do primeiro dia da FebrabanTech 2026, nesta segunda-feira (24), em painel que contou com a participação do Bradesco para debater os impactos dessa transformação na produtividade e na relaçãocom o cliente.
Representando o banco, Rafael Cavalcanti, Chief Data Analytics Officer (CDAO) do Bradesco, destacou que uma das principais transformações dessa nova fase da Inteligência Artificial (IA) é o avanço em direção ao conceito de “banco conversacional”. A proposta é ampliar a capacidade de compreender o contexto de cada interação e personalizar as jornadas dos diferentes públicos da instituição – clientes, funcionários e demais integrantes de seu ecossistema, com respostas cada vez mais claras, precisas e resolutivas.
Mediado por Gustavo Paul, da Febraban, o painel discutiu a mudança provocada pela entrada dos agentes de IA na camada de execução. Segundo Cavalcanti, a evolução consolida um modelo no qual pessoas e Inteligência Artificial passam a atuar de maneira cada vez mais integrada. Mais do que gerar respostas por meio de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), a IA agêntica ganha capacidade de executar tarefas, acionar ferramentas e se conectar a outros sistemas.
Nos processos internos, isso abre espaço para ecossistemas nos quais diferentes agentes podem se comunicar, compartilhar contexto e coordenar ações entre si. Ao mesmo tempo, o aumento da autonomia exige que a adoção da tecnologia esteja associada a estruturas de governança e critérios de risco capazesde estabelecer os limites de atuação dos agentes.
“O banco do futuro é aquele que escuta seu cliente e consegue ampliar cada vez mais o contexto disponível para a Inteligência Artificial, tanto no atendimento quanto nos nossos fluxos internos. A evolução para agentes em rede permiteconstruir jornadas cada vez mais resolutivas, com autonomia para gerar produtividade, mas dentro de uma estrutura em que sabemos claramente até onde a máquina pode agir”,afirma Rafael.
Capacidade de transação e impacto em escala
O debate também passou pelas áreas mais promissoras para a hiperautomação e pelos desafios para transformar o potencial da IA em resultados concretos. Cavalcanti destacou que a geração de valor com a tecnologia entra em uma nova fase: depois de um período concentrado nos modelos de linguagem e na engenharia de prompts, o avanço dos agentes exige ferramentas (tools) capazes não apenas de responder, mas também de realizar transações e executar ações.
No setor financeiro, essa evolução passa pela conexão da Inteligência Artificial com o amplo conjunto de APIs e sistemas das instituições, permitindo que os agentesavancem da interpretação de uma solicitação para sua efetiva resolução.
Para Cavalcanti, porém, a capacidade de execução precisa vir acompanhada de escala e propósito. “Desenvolver uma solução para 77 milhões de clientes, em diferentes canais, é um desafio de alta complexidade. A verdadeira geração de valor está em conseguir escalar esse experimento com um objetivo claro: entender por que aquela iniciativa existe e qual é o ganho real para o cliente”, pontuou durante o debate.
Como exemplo dessa evolução, o executivo destacou a trajetória da BIA, que completa dez anos de desenvolvimento. Hoje, a inteligência artificial do banco opera em larga escala, com 70 milhões de interações, em média, com clientes,8 milhões de tokens processados e taxa de retenção próximaa 90%.
“A nossa melhor resposta para o mercado é mostrar que a IA gera impacto real na operação e nos negócios. Os números da BIA – Inteligência Artificial do Bradesco, mostram que já conseguimos operar essa tecnologia em escala e transformar seu uso em resultados consistentes para diferentes áreas do banco”, conclui Cavalcanti.
