Apesar do aporte bilionário em tecnologia, pesquisa da McKinsey revela que apenas 1% das empresas se considera madura na adoção de inteligência artificial no Brasil.
O setor financeiro brasileiro demonstra um apetite insaciável por inovação, com investimentos recordes em Inteligência Artificial (IA). Projeções apresentadas no evento Febraban Tech 2026 indicam que o setor bancário destinará R$ 50,4 bilhões em tecnologia até o final deste ano, sendo R$ 2,97 bilhões especificamente para IA, analytics e big data.
No entanto, essa injeção massiva de capital contrasta com a realidade da maturidade tecnológica. Uma pesquisa recente da McKinsey & Company aponta que míseros 1% das empresas brasileiras se considera plenamente madura na adoção de IA. Embora 92% planejem ampliar seus investimentos nos próximos três anos, o acesso à tecnologia deixou de ser o principal problema.
O grande gargalo, que freia a velocidade da evolução, reside na capacidade de integrar plataformas avançadas em estruturas construídas há décadas. Este cenário se choca diretamente com sistemas legados, arquiteturas fragmentadas e processos com pouca adaptabilidade, como reforça o estudo “Maturidade de IA nas empresas brasileiras”, da Inventta.
Sistemas Legados Dificultam a Inovação com Inteligência Artificial
A maioria das grandes instituições financeiras opera sobre bases tecnológicas concebidas antes dos anos 2000. Esses sistemas, embora críticos e estáveis, são inerentemente inflexíveis. Qualquer tentativa de integração com ferramentas modernas de IA, como machine learning, esbarra em camadas de complexidade que elevam significativamente os custos e riscos dos projetos.
Na prática, isso significa que um banco pode ter acesso às melhores ferramentas de IA do mercado, mas enfrentar dificuldades para aplicá-las em escala. Talentosos cientistas de dados, por exemplo, veem sua produtividade limitada pela barreira de acessar e estruturar informações distribuídas em dezenas de bases legadas, tornando a IA um experimento localizado, incapaz de gerar impacto em larga escala.
Modernização da Infraestrutura é Chave para o Futuro da IA Bancária
Diante desse cenário, a modernização de sistemas emerge não apenas como um projeto de TI, mas como uma prioridade estratégica fundamental para o negócio. É o habilitador que permite que todas as outras iniciativas de inovação, impulsionadas pela IA, possam escalar e gerar valor real para a instituição e seus clientes.
Apesar dos obstáculos estruturais, o setor já demonstra avanços em áreas específicas. Dados da Febraban indicam que 52% das instituições financeiras já possuem agentes de Inteligência Artificial em operação, aplicando-os em atendimento ao cliente, automação de processos internos, interpretação de relatórios e suporte às equipes.
Governança de IA e Escassez de Talentos Agravam o Desafio Tecnológico
Um fator crítico, evidenciado no Febraban Tech 2026, é a necessidade de governança de IA robusta. Com 60% dos bancos priorizando a gestão de riscos e 77% utilizando IA para detecção de ameaças cibernéticas, fica claro que o avanço tecnológico exige controles rigorosos. A combinação de sistemas legados com a falta de governança cria um risco duplo: impede a inovação e expõe a instituição a vulnerabilidades.
Adicionalmente, a escassez de talentos qualificados em IA agrava o problema. O cargo de “engenheiro de IA” é o segundo mais demandado no setor financeiro. Bancos investiram R$ 61,9 milhões em treinamentos de tecnologia para profissionais de TI no último ano, um esforço para capacitar equipes que possam operar, governar e evoluir sistemas baseados em IA, garantindo que os investimentos gerem o retorno esperado.
Perguntas Frequentes
O que são sistemas legados no contexto financeiro?
Sistemas legados são as infraestruturas tecnológicas antigas de instituições financeiras, frequentemente desenvolvidas antes dos anos 2000. Embora estáveis e críticos para as operações, são inflexíveis e dificultam a integração com novas tecnologias, como a Inteligência Artificial.
Quanto o setor financeiro brasileiro investe em Inteligência Artificial?
O setor bancário brasileiro deve investir R$ 50,4 bilhões em tecnologia até o fim de 2024, dos quais R$ 2,97 bilhões são direcionados especificamente para Inteligência Artificial, analytics e big data, conforme dados da Febraban apresentados no Febraban Tech 2026.
Qual o principal obstáculo para a inovação com IA nos bancos?
O principal obstáculo é a dificuldade de integrar as avançadas plataformas de Inteligência Artificial com os sistemas legados e as arquiteturas fragmentadas existentes nas instituições. Essa incompatibilidade torna a aplicação da IA em escala mais cara, arriscada e menos eficaz.
Que tipo de talento em IA é mais procurado no setor bancário?
O cargo de “engenheiro de IA” é o segundo mais demandado no setor financeiro, refletindo a necessidade de profissionais qualificados para desenvolver, implementar e gerenciar as soluções de Inteligência Artificial. Bancos investem milhões em treinamento para suprir essa demanda.