Marisa Reghini, do Banco do Brasil, destaca que autenticar agentes de IA e definir seus limites é o maior desafio, comparável a Pix e Open Finance.

A próxima geração da Inteligência Artificial (IA) está impulsionando uma transformação fundamental na estrutura de confiança do sistema financeiro brasileiro. Agora, além de identificar seus clientes, as instituições bancárias precisarão desenvolver mecanismos para autenticar os agentes de IA que atuarão em nome deles, estabelecendo de forma clara quais ações essas máquinas estão autorizadas a realizar.

Essa avaliação foi apresentada por Marisa Reghini, vice-presidente de negócios digitais e de tecnologia do Banco do Brasil (BB), durante um painel no Febraban Tech 2026. Para a executiva, o desafio é definir com precisão o que cada agente pode fazer, qual transação e em que limite de valor, garantindo a segurança e a conformidade nas operações digitais.

A discussão aponta para uma nova camada de complexidade na relação entre bancos, pessoas e máquinas. Marisa Reghini compara esse avanço à evolução provocada pelo Pix e pelo Open Finance, que já superaram desafios de confiança em transações instantâneas e no tráfego de informações entre instituições, respectivamente.

A Complexidade da Confiança em Agentes de IA Bancária

Para Marisa Reghini, a questão central nesta nova era não é apenas saber a identidade do agente que se comunica com o banco, mas sim definir o escopo de sua atuação. “O que aquele agente pode fazer por aquele cliente naquele momento? Qual transação? E o limite? Qual o valor?”, questionou a vice-presidente, frisando que essa lógica de delegação é crucial para limitar a ação da máquina.

A executiva do Banco do Brasil explicou que, se o Pix ensinou a confiar em transações instantâneas e o Open Finance a compartilhar informações de forma segura, a nova onda da IA exigirá a construção de infraestruturas que permitam a confiança simultânea entre bancos, humanos e agentes de IA. Essa interconexão demanda controles e processos robustos para assegurar a integridade do sistema.

Preparação Tecnológica e Adequação ao Cliente

Enquanto o Banco do Brasil foca na infraestrutura de confiança, outras instituições já integram a questão da IA na rotina operacional. Na Caixa Econômica Federal, que atende 160 milhões de clientes, Darlan Costa da Silva Lins, diretor-executivo de solução de TI, destacou que a decisão sobre quando os agentes de IA poderão efetivar transações é um ponto crucial em aberto.

Darlan enfatiza que, além da segurança operacional e da capacidade de registrar as ações da IA, é essencial considerar o perfil do cliente. “Não basta o agente estar autenticado. Nem entender a intenção. Não basta o agente deixar rastros. [...] é necessário que ele também entenda se aquilo é adequado para aquele cliente”, afirmou, mencionando o conceito de suitability, que trata da adequação do serviço ao risco e ao entendimento do consumidor, que varia desde clientes hiperconectados até os de menor letramento digital.

No Bradesco, a preparação para essa nova realidade tecnológica passa por uma revisão de sua arquitetura. Cíntia Scovine Barcelos, diretora-executiva de tecnologia do banco, revelou que a instituição está modernizando 3.500 serviços de negócio. O objetivo é construir uma arquitetura modular e em constante evolução, que permita a substituição de componentes sem interromper o funcionamento total do sistema. Essa base inclui a “criptoagilidade”, que permite trocar tecnologias de criptografia sem refazer toda a arquitetura e prepara o banco para os desafios futuros, como os da computação quântica.

Aceleração e Segurança em Inteligência Artificial Generativa

A transformação tecnológica impulsionada pela IA também está revolucionando o desenvolvimento de soluções dentro dos próprios bancos. O Itaú Unibanco, por exemplo, reporta ter aumentado sua velocidade de implementação tecnológica em quase 3.000% desde o início de sua modernização. No entanto, essa aceleração exige um reforço ainda maior nos mecanismos de controle.

Ricardo Guerra, líder de tecnologia do Itaú, relatou que, antes de disponibilizar ferramentas de IA generativa aos clientes, o banco dedicou cerca de um ano e oito meses exclusivamente ao desenvolvimento de plataformas de segurança. Durante esse período, as ferramentas foram submetidas a testes rigorosos por equipes de Red Team, que tinham a tarefa de identificar falhas e comportamentos inadequados, como “alucinações” ou saídas do contexto esperado.

Governança de IA no Setor Financeiro Desde a Concepção

O Santander defende que a governança de IA não pode ser uma etapa isolada, aplicada apenas antes do lançamento de um produto. Ricardo Silva, diretor de tecnologia (CIO) do banco, argumenta que os controles devem ser integrados desde a concepção e ser proporcionais ao risco de cada agente. “A gente também não pode generalizar esse tema do controle como se fosse one size fits all, ou seja, todo agente tem o mesmo risco. Não é verdade”, explicou o executivo.

Nesse modelo, a governança transcende a burocracia, tornando-se parte integrante da arquitetura dos produtos e dos fluxos de trabalho. Isso permite aos bancos automatizar parte dos controles, acelerando o desenvolvimento sem comprometer a segurança. Para o Banco do Brasil, a discussão se insere em uma transformação ainda mais ampla, “A gente deixa de falar um pouco só de automação para falar de autonomia”, complementou Marisa Reghini, enfatizando que o humano permanece sempre como o cliente final, independentemente da forma como o agente de IA interage com o banco.

Perguntas Frequentes

O que é um agente de IA no contexto bancário?

Um agente de IA no contexto bancário é um software ou sistema de inteligência artificial que interage com os serviços do banco em nome de um cliente, realizando tarefas ou transações previamente autorizadas. Ele atua como um intermediário digital.

Por que os bancos precisam de uma nova estrutura de autenticação para IA?

Os bancos precisam dessa nova estrutura para garantir que os agentes de IA sejam devidamente identificados, que suas ações estejam estritamente dentro dos limites de autorização concedidos pelo cliente e que a segurança das operações financeiras seja mantida, evitando fraudes e usos indevidos.

Como a atuação de agentes de IA nos bancos se compara ao Pix e ao Open Finance?

Marisa Reghini, do Banco do Brasil, compara as três inovações como ondas de desafios de confiança: o Pix resolveu a confiança nas transações instantâneas, o Open Finance na troca segura de informações entre instituições, e agora a IA demanda uma nova infraestrutura para confiar na interação entre bancos, humanos e máquinas.

O que é “suitability” na interação de IA com clientes bancários?

Suitability refere-se à adequação de um produto ou serviço financeiro ao perfil de risco, aos objetivos e ao nível de conhecimento do cliente. A Caixa Econômica Federal destaca que agentes de IA devem considerar a suitability, adaptando suas ofertas para clientes com diferentes níveis de letramento digital.

Como os bancos garantem a segurança no desenvolvimento de IA generativa?

O Itaú Unibanco, por exemplo, investiu quase dois anos em plataformas de segurança para sua IA generativa, utilizando equipes especializadas (Red Teams) para testar e identificar possíveis falhas, comportamentos inadequados ou “alucinações” da inteligência artificial antes de sua disponibilização ao público.