IA nos bancos: o que muda para empresas e por que o humano ainda decide

A inteligência artificial já é capaz de organizar em segundos informações que antes levavam horas para serem reunidas por um profissional financeiro. Mas, segundo Fawad Abbas, chefe global de serviços financeiros da Bloomberg Terminal, isso não significa que a tecnologia esteja substituindo quem toma as decisões. Para ele, o efeito mais relevante da IA pode ser outro: mudar como os profissionais usam o tempo e, com isso, alterar a forma como as instituições financeiras competem entre si. Se você comanda uma empresa do setor financeiro, ou depende de serviços bancários no dia a dia, entender essa diferença ajuda a avaliar onde vale a pena investir em automação e onde a decisão precisa continuar sendo humana.

O que muda na forma de trabalhar

De acordo com Abbas, tarefas repetitivas e sistemáticas, aquelas que se repetem sempre da mesma forma, são as que mais facilmente podem ser assumidas pela IA. Já as decisões que exigem julgamento, ou seja, avaliação de contexto, riscos e consequências, continuam dependendo de pessoas. A Bloomberg usa inteligência artificial desde 2009 e foi evoluindo de ferramentas de busca para sistemas capazes de manter conversas e executar tarefas mais complexas. Na prática, isso quer dizer que um profissional pode gastar menos tempo procurando informação e mais tempo analisando o que ela significa para o negócio.

Um exemplo prático mencionado por Abbas é o próprio Bloomberg Terminal, plataforma usada por profissionais do mercado para acessar dados, notícias e ferramentas de análise. Antes, era preciso saber navegar por diferentes funções do sistema para encontrar uma informação específica. Com a IA, o usuário pode simplesmente fazer uma pergunta e receber a resposta diretamente, sem precisar conhecer o caminho até o dado.

Como isso pode afetar a concorrência entre empresas

Um ponto que interessa diretamente a pequenos e médios negócios do setor financeiro é o efeito da IA sobre a disputa com instituições maiores. Bancos grandes historicamente têm vantagem por contar com equipes maiores e mais recursos para investir em tecnologia. Segundo Abbas, a IA pode reduzir parte dessa diferença, já que permite que equipes menores processem mais informação e automatizem tarefas que antes exigiam muita mão de obra.

Isso não significa que a vantagem dos grandes bancos desaparece. Abbas pondera que cada tipo de instituição tem pontos fortes e limitações diferentes: bancos maiores têm mais dados disponíveis, mas podem ter mais dificuldade para ser ágeis; instituições menores podem se adaptar mais rápido, mas com menos recursos. O resultado final, segundo ele, depende de como cada empresa efetivamente usa a tecnologia disponível.

Essa escala de informação ajuda a explicar por que Abbas defende que a verdadeira vantagem competitiva, quando todos tiverem acesso a ferramentas de IA parecidas, estará na confiança. Não basta ter o modelo mais avançado: é preciso combinar tecnologia adequada, dados de qualidade, mecanismos de validação e transparência sobre como cada resposta foi gerada. Como ele resume, uma IA excelente alimentada com dados ruins vai produzir resultados ruins.

Por que a decisão final continua sendo humana

Abbas traça uma linha clara entre automatizar o processamento de informações e transferir para a máquina a responsabilidade pela decisão final. Para ele, mesmo com o avanço da chamada IA agêntica, sistemas capazes de executar tarefas em várias etapas sozinhos, a decisão precisa continuar contando com participação humana. Quanto mais autonomia se dá a um sistema, maior precisa ser a capacidade de verificar o que ele realmente fez.

Essa cautela também explica por que a Bloomberg, segundo Abbas, prefere às vezes demorar mais para lançar uma nova aplicação, mesmo sob pressão de clientes. Em finanças, um erro pode ter consequência muito maior do que em aplicações de consumo, nas quais o usuário simplesmente tenta de novo se a resposta não for boa. Por isso, para o executivo, ser cuidadoso não é o mesmo que ser lento: é uma forma de responsabilidade diante do tipo de decisão que a tecnologia ajuda a apoiar.

Para quem gere um negócio, a mensagem prática é dupla: vale investir em IA para ganhar tempo em tarefas repetitivas e liberar a equipe para análises de maior valor, mas decisões estratégicas, especialmente as que envolvem risco financeiro, ainda pedem avaliação humana bem informada. Abbas evita cravar se a IA está sendo superestimada ou subestimada: para ele, existe gente exagerando o potencial da tecnologia e gente subestimando o que ela já é capaz de fazer, e o caminho mais seguro é observar onde ela realmente entrega ganho de produtividade sem abrir mão de controle e confiança.