Uso de GenIA avança e efeitos em produtividade começam a ‘pipocar’
A implementação de ferramentas de inteligência artificial generativa (GenIA), um “ramo” da inteligência artificial (IA), ganha celeridade nos ecossistemas da Faria Lima. Embora muito mais disseminada nos bancões por enquanto, passou a ser mais comum ouvir executivos de gestoras comentarem o uso de uma ferramenta A ou B no dia a dia de suas estruturas. Os efeitos, embora comecem a ser citados em alguns casos, ainda não estão amplamente mensurados no segmento.
Na XP Inc., por exemplo, uma pesquisa interna conduzida no primeiro trimestre de 2025 mostrou ser possível economizar o mínimo de trinta minutos por dia por pessoa nas equipes. Foram monitoradas 300 profissionais da estrutura. “Somos bem conservadores sobre esses números”, disse Gabriel Santos, VP da XP Inc., à Capital Aberto. Além de economia de tempo, melhoria em qualidade de comunicação interna e com os clientes é outro resultado importante e perceptível, avalia.
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Executivos de grandes bancos, como Bradesco e Itaú Unibanco, citaram ter observado ganho de eficiência na própria escrita de softwares, de mais de 40%, com o uso da GenIA. A informação foi dada durante a Febraban Tech 2025, que ocorreu na semana passada, na capital paulista.
Para a Empiricus, o impacto em produtividade "é evidente". A gestora estima redução de até 35% no tempo dedicado a tarefas operacionais repetitivas, como coleta de dados, preparação de materiais e análises em sistemas legados. Na avaliação da equipe, houve ganho de velocidade para testar hipóteses e focar em performance e estratégia.
Apesar dos avanços, ainda é baixa a maturidade da implementação de IA no universo financeiro do país. “Vamos assumir que 30% dos players usam a inteligência artificial de uma forma escalada”, disse Sérgio Biagini, sócio da Deloitte. Maturidade, esclarece, é o uso disseminado de IA em toda a organização. “Não é um número alto se considerarmos que a tecnologia, neste caso a IA, está por aqui há uns cinco anos”.
Biagini diz, contudo, que há espaço e oportunidade para avançar. O sócio da Deloitte comenta que os grandes players, como bancos, têm “maturidade maior” atualmente em comparação aos de menor porte, como assets. Mas há interesse geral em não ficar para trás. Empiricus e XP, além da carioca Oceana, focada em renda variável, são poucos exemplos de agentes que estão apostando nessas soluções com foco em ganho de produtividade e redução de riscos.
Se observado somente um universo de vinte bancos ouvidos pela Deloitte, os aportes em estrutura tecnológica (com o fim de entregar ‘base’ que possibilite a adoção de IA e GenIA em grande escala) devem somar R$ 48 bilhões em 2025. Na frente específica IA e GenIA, a alta anual é de 61%, informa uma pesquisa feita pela consultoria encomendada pela Federação Brasileira de Bancos (Febraban).
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A IA ganhou popularidade a partir da GenIA, devido à capacidade de as máquinas aprenderem a linguagem humana. A LLM (Large Language Model) é o modelo fundamental, já que permite aprendizado das máquinas para que gerem textos similares ao humano (como o ChatGPT).
Isso possibilitou que os próprios modelos tenham condições de desenvolver soluções sozinhos, a pedido (e dependendo da necessidade) dos profissionais de uma determinada área. Os utilizados são embarcado, plataformizado e especializado embarcado, contam especialistas.
Via de regra, tem sido uma prática estrutural comum que cada departamento de uma companhia implemente ferramentas específicas para a tarefa daquela área conforme sua necessidade, as quais são desenvolvidas costumeiramente com o apoio da equipe de tecnologia.
“Temos vindo de uma jornada de implantação e olhamos para tecnologias realmente emergentes. Cada área de negócio consegue se servir da plataforma [base tecnológica da organização] para fazer [desenvolver] seus próprios assistentes”, contou Renata Petrovic, head de inovação do Bradesco, na semana passada, em participação na Febraban Tech 2025.
Resumo e ‘match’ em carteiras: as soluções
As aplicações variam. Mas resumir conteúdo é ainda a mais citada. Para checar se houve mudança de regra em um fundo A ou B, por exemplo, o documento diretriz com 50 páginas pode ser lido pela GenIA em poucos minutos. Ela faz o resumo e vai direto ao ponto, contribuindo para a agilidade em atualizar informações, tomar uma decisão de investimento e/ou elaborar análises.
Como mais um exemplo prático, a asset do Bradesco usa uma solução para resumir atas de bancos centrais – e está desenvolvendo outra focada em leitura de debêntures. Além do resumo de documentos, a sumarização de notícias também contribui significativamente para o pessoal de assets e researchs.
Há outra gama de ferramentas, como as que resumem reuniões (usadas por equipes internamente) ou as responsáveis por substituir a comunicação entre o gestor de uma asset e agentes do mercado em tarefas do dia a dia – como o envio de uma ordem de boletagem numa operação envolvendo fundos.
Na Empiricus, o uso se dá de forma disseminada, no operacional, marketing ou asset e research. A equipe de research usa, entre outras, Perplexity e ChatGPT para pesquisas; Gemini e DeepSeek para explorar novas ideias; além de Claude para iniciar modelagens; e Grok para acompanhar tendências e conteúdos globais. Códigos são desenvolvidos com uso de Gemini no Google Studio.
Olhando ainda para o dia a dia de gestores, especificamente, é possível explorar o potencial dessas soluções para ajudar a definir com mais celeridade os “matchs” entre perfis investidores e produtos disponíveis no mercado financeiro – já que há uma infinidade deles e, só em fundos, a lista é imensa.
O Bradesco conduz alguns estudos no momento, em parceria com a USP, que abordam quatro temas. Um deles testa o uso de computação quântica para a otimização de portfólios de investimentos. O Itaú também tem parceria com universidades do porte de USP, além das americanas MIT e Stanford.
Como em outros campos profissionais, há o receio de substituição. Mas a leitura é de que essas ferramentas chegam para complementar o dia a dia dos gestores. As soluções contribuem para que o assessor se livre de tarefas mais burocráticas e possa atender um número maior de investidores, com foco no relacionamento e elaboração de plano estratégico.
A comunicação padronizada também beneficia o contato com o cliente final, e há um foco em hiperpersonalização nas interações. “Um cliente final pode entender melhor de um investimento se a gente utilizar analogias. Vou extrapolar um pouco no exemplo: uma pessoa muito fã de tênis pode entender mais rapidamente sobre um produto de investimento se fizermos paralelo com o esporte”, explica o executivo da XP. A GenIA é bastante competente nisso, opina.