A metamorfose do setor financeiro em cinco movimentos

Em 2026, os bancos brasileiros devem investir R$50,4 bilhões em tecnologia, 8% a mais do que em 2025, num momento em que o setor já registra 240 bilhões de transações por ano, sendo a maior parte em canais digitais. 

Por trás desse volume, um cenário começa a se cristalizar: como a forma de pagar se transformou, o próprio dinheiro em si está em transição – e movimentando tudo o que sabemos sobre sua natureza, seu endereço e a inteligência que o move. 

Neste artigo, os executivos da CI&T Leandro Duran, Cláudia Regazzini e Luis Molan discutem como movimentos que parecem independentes fazem parte da mesma transformação no setor financeiro.

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1. Inovação nos pagamentos: do custo da transação ao valor do relacionamento

O Pix se consolidou como um novo padrão de experiência e permitiu o consumidor brasileiro se acostumar a pagar de forma instantânea e gratuita. Contudo, sem a monetização dos TEDs e DOCs que saíram de cena, manter a infraestrutura, segurança e prevenção de fraude de toda essa disponibilidade exige investimento. 

Se, durante anos, o custo da inovação no setor foi encarado como uma questão de engenharia de backoffice, hoje ele é visto como parte de uma equação complexa que, cada vez mais, conta com a tecnologia para alcançar o equilíbrio.

"A IA pode atuar nas duas pontas: reduzindo o custo da infraestrutura e ampliando a geração de valor", afirma Leandro Duran. Mas, à medida que os pagamentos passam a ser executados também por agentes de IA, uma terceira variável entra nessa conta: a confiança. Não basta autenticar o cliente e proteger a transação; será necessário validar quem é o agente, qual mandato recebeu e até onde está autorizado a agir. Quanto mais autônoma se torna a experiência, mais explícitos precisam ser os mecanismos de controle e rastreabilidade.

Entre as possibilidades de geração de valor, o executivo lembra que o pagamento sempre é apenas parte de uma jornada mais ampla e, sendo gratuito, sozinho, não paga a própria conta, mas gera dados e relacionamento que viabilizam a monetização com cross-sell de crédito, seguros e investimentos.

Para Luis Molan, outro caminho para equilibrar o custo da inovação está no uso de Inteligência Artificial para acelerar tanto a modernização de sistemas legados, quanto a sustentação da infraestrutura já em produção, com observabilidade capaz de abrir chamados, sugerir correções e até rodar análise de causa raiz de forma automática.

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2. A corrida pelo dinheiro programável  

Quando o pagamento deixa de ser tratado como um produto isolado e passa a ser lido como porta de entrada para um ecossistema de dados eficiente, o próprio dinheiro que circula por trás da transação passa a assumir novas configurações.

Enquanto o Banco Central avança na construção de uma infraestrutura capaz de conciliar privacidade, escalabilidade e interoperabilidade para o Drex, a demanda por dinheiro programável se deslocou para as iniciativas privadas, com bancos construindo soluções próprias baseadas em stablecoins e ativos tokenizados, usados majoritariamente para remessas internacionais e liquidações entre empresas.

Para as instituições financeiras, isso significa preparar arquiteturas capazes de operar em um ambiente híbrido, no qual sistemas tradicionais convivem com tokenização, blockchain e novos modelos regulatórios, e o maior desafio é construir plataformas preparadas para interoperar à medida que esse ecossistema amadurece.

Em paralelo, outra tendência começa a dar sinais: um relatório da Visa aponta para o uso de stablecoins em pagamentos machine-to-machine, com agentes de IA liquidando automaticamente serviços de infraestrutura via smart contracts, o que requer uma infraestrutura tecnológica ainda mais sofisticada.

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3. Embedded finance e a disputa por quem é dono da jornada

À medida que a infraestrutura financeira evolui, a distribuição dos serviços também se amplia. Crédito, seguros, pagamentos e investimentos passam a fazer parte da jornada das empresas de varejo, saúde e tecnologia, de modo que o cliente continua utilizando serviços financeiros, mas nem sempre percebe que está interagindo com um banco.

A expansão das finanças embarcadas exige que as instituições se tornem plataformas, e para isso alguns requisitos são fundamentais: 

• Produto modular;
• APIs e MCPs estruturadas;
• Integração em escala;
• Onboarding e compliance prontos para parceiros externos (tanto humanos, quanto agentes de IA).

“Vale lembrar que os cores bancários não foram desenhados para conversar com sistemas de terceiros, por isso a camada de abstração via APIs e MCPs se torna crítica”, explica Molan. 

O tema não é só tecnológico: envolve também acordos comerciais e a decisão de onde vale a pena preservar o relacionamento direto com o cliente e onde fará sentido atuar como infraestrutura invisível para terceiros (e, nesses casos, quem é o dono dos dados e da experiência).

Para Cláudia Regazzini, “do ponto de vista do cliente final, quem reduz mais atrito na jornada de ponta a ponta tende a levar vantagem, independentemente de quem está por trás”. 

Ou seja, a disputa deixa de ser apenas pela participação de mercado e passa a ser pela relevância nas jornadas digitais.

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4. Dos assistentes aos agentes autônomos  

Outra etapa da transformação ocorre na própria inteligência dos sistemas.

Nos últimos anos, assistentes virtuais ajudaram usuários e colaboradores a encontrar informações e a responder a dúvidas. Agora, agentes de IA começam a entender as intenções, consultar múltiplos sistemas, tomar decisões dentro de limites definidos e executar processos completos.

Essa mudança desloca o centro da discussão: quanto mais autonomia o agente recebe, mais importante se torna a confiança. No setor financeiro, não basta saber o que um agente pode fazer; é preciso definir o que ele está autorizado a fazer, em nome de quem, dentro de quais limites e com que grau de rastreabilidade.

Os pagamentos tornam essa questão especialmente evidente. Um assistente pode sugerir uma forma de pagamento; um agente pode selecionar a alternativa, iniciar a transação e concluir a operação. Nesse momento, a recomendação da IA se transforma em compromisso financeiro — e identidade, consentimento, intenção, limites de autonomia e responsabilidade passam a fazer parte da arquitetura do produto.

“O sucesso dos Agentic Payments dependerá menos da capacidade de um agente realizar um pagamento e mais da disposição do cliente de confiar a ele o poder de pagar”, afirma Leandro Duran.

Essa maior autonomia, porém, esbarra em limites técnicos, culturais e de governança. Cláudia explica que, do ponto de vista técnico, “dados fragmentados e sistemas legados de difícil integração podem ampliar riscos que antes eram contidos por um humano no processo”, enquanto questões culturais exigem reskilling e uma mudança de mentalidade nas lideranças.

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5. O presente sustentado pela IA Generativa

Com tantas transições acontecendo simultaneamente, a engenharia por trás das interfaces também acelerou.

Com ciclos de desenvolvimento de software até 20 vezes mais rápido, empresas com mais maturidade na adoção de IA viram cair drasticamente a distância entre uma intenção de negócio e sua implementação.

Especificar uma única solução deu lugar a testar múltiplas soluções em paralelo, com personas sintéticas, antes de decidir o que vai para produção. E, com o custo de gerar variações caindo, o que antes podia ser visto como retrabalho passa a ser um teste de hipóteses contínuas.

Nessa nova realidade, o trabalho deixa de ser exclusivamente humano, mas também não se torna totalmente autônomo. Surge um modelo híbrido, no qual pessoas e agentes colaboram continuamente para construir, evoluir e operar produtos digitais.

Todos esses fatos mostram que o presente do setor financeiro exige plataformas modernas, dados preparados, integração entre ecossistemas, novos modelos de governança e capacidade de transformar estratégia em execução rapidamente.

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