Onde a Agentic AI já está gerando valor no setor financeiro

Muito antes da popularização da inteligência artificial generativa, instituições financeiras já utilizavam modelos avançados de IA e machine learning em seus processos. Contudo, a chegada da Agentic AI inaugura um novo salto de evolução tecnológica no setor. 

Ao permitir executar ações de ponta a ponta, eliminando handovers entre áreas, agentes de inteligência artificial podem reconfigurar a velocidade com que a inovação é entregue, além de elevar a experiência do cliente. 

"Os agentes são capazes de executar ações nos sistemas corporativos e se conectar entre si, reduzindo tempos de espera e passagens entre áreas", explica Luis Molan, Diretor Executivo da CI&T.

Trata-se de uma mudança relevante porque, historicamente, grande parte das iniciativas de automação teve como foco otimizar etapas isoladas. Com agentes inteligentes, a discussão passa a ser sobre quais etapas ainda precisam existir, já que a Agentic AI permite repensar fluxos inteiros de trabalho.

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Onde a IA agêntica já está gerando valor no setor financeiro

Embora o potencial da IA agêntica alcance praticamente toda a cadeia de valor das instituições financeiras, algumas aplicações vêm se destacando pela capacidade de combinar ganhos operacionais, velocidade e melhoria da experiência do cliente.

• Agentic Commerce

A evolução das interfaces conversacionais abre espaço para novas jornadas de compra, integrando instituições financeiras e ecossistemas de varejo. 

“Nesse modelo, os agentes não apenas recomendam produtos, mas podem conduzir etapas como autenticação, pagamento e validação das transações”, explica o executivo.

Um exemplo prático está na jornada de turismo. Um cliente pode planejar sua viagem delegando ao agente a compra de passagens quando o nível de preços atingir um valor pré-definido, além da sincronização das compras referentes ao planejamento da viagem, como a reserva de hospedagens, transfers e aquisição de ingressos de passeios – tudo de forma conversacional. Ou seja, o que hoje exige a navegação por múltiplos aplicativos passa a acontecer em uma jornada centralizada e em linguagem natural.

Para as instituições financeiras a oportunidade vai além da viabilização dos pagamentos transparentes: os agentes podem otimizar a infraestrutura transacional, escolhendo as melhores rotas de pagamento, aumentando as taxas de aprovação e reduzindo atritos durante a compra.

• Onboarding e KYC (Know Your Customer)

Agentes também podem consultar informações públicas e bases internas para apoiar processos de validação cadastral e análise de risco. 

Parte do potencial dessa aplicação está na capacidade dos agentes de interpretar grandes volumes de informações desestruturadas, como documentos, formulários, certidões, entre outros registros. 

Com isso, etapas de abertura de contas e contratação de produtos tendem a ocorrer com menos intervenção humana e maior velocidade de resposta ao cliente.

• Atendimento e autoatendimento

Após as primeiras iniciativas que surgiram para apoiar equipes internas, a evolução dos agentes agora permite expandir esse modelo para canais de autoatendimento, criando experiências conversacionais e hiperpersonalizadas no WhatsApp ou plataformas próprias. 

Segundo Molan, a principal mudança está na simplificação da interação. Em vez de navegar por múltiplas telas e menus, clientes poderão realizar ações por meio de comandos em linguagem natural, inclusive por voz.

"É possível simplesmente conversar com o chat do banco e pedir para ele fazer uma transferência, checar um extrato ou pagar uma fatura", destaca.

• Cobrança e negociação

Outro campo promissor está na utilização de agentes para conduzir negociações de forma autônoma, dentro de parâmetros definidos pela instituição.

Prazos, juros e condições de pagamento podem ser ajustados automaticamente, ampliando a capacidade de atendimento sem comprometer as políticas de negócio.

• Conciliação e processamento de dados

Atividades que envolvem grandes volumes de dados desestruturados também representam oportunidades relevantes. Ao interpretar documentos, cruzar informações e identificar inconsistências, os agentes ajudam a reduzir esforços operacionais e acelerar processos de análise e conciliação.

• Desenvolvimento de software e modernização de legados

Além da aplicação do Agentic AI nos processos típicos do setor, vale lembrar que instituições financeiras são essencialmente tecnológicas, e um caso de uso de destaque é na utilização de agentes para acelerar o SDLC.

Com agentes atuando em diferentes etapas da engenharia, instituições conseguem acelerar a entrega de novas soluções e avançar em programas de modernização que antes exigiam anos para serem concluídos. 

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Segurança e governança na era da Agentic AI

Um dos desafios mais comuns no setor não é a adoção da tecnologia em si, e sim a segurança e cumprimento dos rígidos requisitos regulatórios em meio ao complexo legado tecnológico comum das instituições financeiras.

À medida que agentes passam a executar ações e interagir com múltiplos sistemas, cresce a necessidade de controlar o fluxo de dados, garantir a rastreabilidade das decisões e fortalecer mecanismos de proteção contra ameaças cibernéticas.

Nesse contexto, ganha relevância o conceito de Know Your Agent (KYA), focado em garantir a autenticação e autorização dos agentes que passam a operar em nome de clientes e colaboradores das instituições. Uma das abordagens adotadas é o uso da própria inteligência artificial para fortalecer os mecanismos de controle: modelos especializados, conhecidos como AI Judges, podem revisar requisitos, fluxos e backlog de sistemas à luz das normas regulatórias, identificando lacunas antes mesmo que novas soluções cheguem à produção.

Do ponto de vista da governança, outra estratégia é a implantação de centros de excelência responsáveis por consolidar aprendizados, definir padrões de governança e acompanhar a rápida evolução dos modelos, protocolos e frameworks que surgem no mercado.

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Como a CI&T está apoiando instituições financeiras na adoção da Agentic AI?

Na CI&T, a transformação para a IA agêntica não é vista apenas como uma evolução tecnológica, mas como uma mudança estrutural apoiada em três pilares:

1. Tecnologia

O uso do CI&T Flow e outros recursos proprietários aceleram a criação de agentes, a modernização de sistemas legados e a integração de dados, reduzindo a complexidade técnica da adoção em larga escala.

2. Processos

Tanto os fluxos de negócios, quanto os de desenvolvimento de software são revistos de ponta a ponta para aproveitar o potencial da comunicação entre agentes e sistemas.

Mais do que automatizar etapas existentes, a proposta da CI&T é redesenhar processos a partir da perspectiva do uso de agentes de IA.

“A era dos copilotos já trazia o benefício de acelerar processos. Agora, na era Agentic AI, o foco é a reescrita de processos para pular etapas que são realizadas por agentes conversando com outros agentes”, explica Molan.

Um exemplo disso é o novo Agentic SDLC que vem conquistando até 20x mais agilidade na construção de software.

3. Pessoas

Iniciativas voltadas à adoção da tecnologia, reskilling e compartilhamento de agentes e boas práticas entre equipes garantem que o conhecimento gerado possa ser reaproveitado e escalado em toda a organização.

Na visão da CI&T, a capacidade de acelerar a entrega de inovação, a infraestrutura de dados e o aprendizado corporativo são os fatores que permitirão às instituições financeiras escalar o uso de agentes com segurança e impacto real nos negócios.

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