O Brasil tem tudo para liderar a próxima geração da IA financeira

O Brasil talvez não lidere a disputa pela construção dos maiores modelos de inteligência artificial, mas reúne condições excepcionais para comandar uma corrida diferente: a aplicação da IA em operações financeiras reais. O país combina pagamentos instantâneos em escala, compartilhamento regulado de dados, consumidores digitalizados e um setor bancário com capacidade elevada de investimento. 

Desde pelo menos os últimos 20 anos, é um laboratório global de infraestrutura financeira. A vantagem não está apenas na adoção da inteligência artificial, mas na existência de uma base sobre a qual agentes podem consultar informações, executar processos e movimentar recursos em tempo real, respeitando regras de segurança e governança. 

O Pix representa a parte mais visível dessa infraestrutura. Segundo os dados atualizados do Banco Central, mais de 170 milhões de pessoas físicas utilizam o sistema, número equivalente a aproximadamente 80% da população. Somente em maio de 2026, os brasileiros realizaram mais de 7 bilhões de transações. 

Esse volume cria um ambiente favorável para desenvolver serviços financeiros inteligentes. Bancos e fintechs operam diariamente milhões de pagamentos, transferências e interações digitais. Quando analisadas dentro das regras de consentimento e proteção de dados, essas informações podem ajudar agentes de IA a detectar fraudes, personalizar ofertas, avaliar riscos e antecipar necessidades financeiras. 

O Open Finance acrescenta outra camada estratégica. Ele permite que clientes autorizem o compartilhamento de informações entre instituições reguladas, reduzindo a dependência do histórico mantido por um único banco. O Banco de Compensações Internacionais já classificou o modelo brasileiro como referência global e o maior em abrangência e número de instituições participantes. 

Para a inteligência artificial financeira, essa interoperabilidade faz diferença. Um sistema que conhece apenas as movimentações internas de uma instituição possui uma visão incompleta. Com dados autorizados de diferentes contas, cartões, empréstimos e investimentos, ele pode construir análises mais contextualizadas e apoiar decisões mais adequadas à situação real do cliente. 

O comportamento do consumidor também favorece essa evolução. A Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026 mostra que 83% das transações bancárias já acontecem pelo celular ou internet banking. O mobile banking registrou 187,5 bilhões de operações em 2025, após crescer 169% em cinco anos. 

Essa digitalização criou uma população acostumada a transferências imediatas, serviços disponíveis continuamente e respostas rápidas. O cliente que envia dinheiro em segundos dificilmente aceita esperar dias por uma análise de crédito, uma contestação de pagamento ou a liberação de um produto financeiro. Essa expectativa pressiona as instituições a transformar a velocidade do Pix em padrão para toda a experiência. 

A liderança dependerá da capacidade de execução

O setor também possui recursos para financiar a transformação. A Febraban estima que o orçamento dos bancos brasileiros para tecnologia alcance R$ 50,4 bilhões em 2026, crescimento acumulado de 58% em cinco anos. Em 2025, os investimentos específicos em inteligência artificial aumentaram 39% e chegaram a R$ 826 milhões. 

As fintechs seguem na mesma direção. A Pesquisa Fintechs de Crédito Digital 2026, da PwC, constatou que 62% das empresas já utilizam IA efetivamente. Além disso, 96% pretendem implementar ou ampliar a tecnologia nos próximos dois anos, o maior nível de intenção registrado pelo levantamento. 

Entretanto, investimento e adoção não garantem liderança. Cerca de 60% dos bancos brasileiros ainda se encontram nas fases iniciais de uso da IA. Apenas 20% afirmam utilizar a tecnologia em larga escala para melhorar a experiência do cliente. Os números mostram que o país possui os componentes, mas ainda precisa conectá-los. 

A próxima geração da IA financeira exigirá uma arquitetura formada por capacidades modulares, uma camada de orquestração, governança e segurança incorporada aos processos. Sem essa estrutura, os bancos acumulam ferramentas isoladas que produzem recomendações, mas não conseguem executar jornadas completas. 

Em uma operação de crédito, por exemplo, diferentes agentes podem verificar identidade, consultar dados autorizados, analisar risco, identificar fraude, preparar uma proposta e formalizar o contrato. Em seguros, podem coordenar desde a cotação até a análise de um sinistro. O diferencial surge quando esses agentes compartilham contexto e trabalham dentro do mesmo fluxo. 

A governança será especialmente decisiva. Agentes que tomam decisões sobre crédito, pagamentos ou investimentos precisam seguir políticas executáveis, registrar as informações utilizadas e encaminhar situações críticas para revisão humana. A capacidade de demonstrar como cada decisão ocorreu será tão importante quanto sua velocidade.

O país também conta com uma política pública voltada ao desenvolvimento da tecnologia. O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial prevê R$ 23 bilhões em investimentos até 2028, incluindo infraestrutura, formação profissional, inovação empresarial e serviços públicos. 

A liderança brasileira, portanto, não está garantida. Sistemas legados, dados fragmentados, falta de profissionais especializados e dificuldades de governança ainda podem limitar o avanço. Porém, poucos mercados combinam pagamentos instantâneos massificados, Open Finance regulado, instituições capitalizadas, fintechs numerosas e consumidores tão digitalizados. 

O Brasil já construiu as estradas por onde a próxima geração da inteligência artificial financeira pode circular. O desafio agora consiste em conectar dados, agentes e processos com segurança. Se conseguir transformar essa infraestrutura em operações coordenadas, o país deixará de apenas acompanhar a evolução global da IA e poderá definir como ela funcionará no sistema financeiro. 

*Por Tiago Farias é Founder e Co-CEO da TrueChange, empresa que ajuda organizações a transformar complexidade em execução eficiente. Sua especialidade é orquestrar ambientes tecnológicos para viabilizar a aplicação prática e estratégica da Inteligência Artificial, conectando sistemas, dados e processos para criar uma base sólida de geração de conhecimento.