IA reduz em até 50% o esforço de revisões técnicas em banco dos EUA

Revisões técnicas – A inteligência artificial (IA) começa a assumir tarefas mais complexas no setor bancário. Além de resumir documentos e sugerir respostas, os novos sistemas conseguem organizar etapas, consultar ferramentas e coordenar atividades entre plataformas. Um caso apresentado pela McKinsey mostra esse potencial: em um banco norte-americano, um agente de IA reduziu entre 40% e 50% do esforço manual em revisões de arquitetura tecnológica.

O resultado se refere a uma atividade específica e não significa que o banco tenha reduzido pela metade o trabalho de todos os funcionários envolvidos ou substituído profissionais nessa proporção.

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Agentes de IA assumem etapas de processos internos

Em análise publicada em 26 de outubro, a McKinsey descreve a expansão dos chamados “colegas de trabalho” baseados em agentes. Esses sistemas combinam modelos de linguagem, ferramentas e procedimentos internos para executar processos que envolvem várias etapas.

O banco citado, que não teve o nome divulgado, adotou a tecnologia em atividades como contabilidade de fundos, conciliações e revisões técnicas. No caso da arquitetura tecnológica, a aprovação final permaneceu sob responsabilidade dos profissionais.

O projeto também estabeleceu como metas aumentar em 60% o volume anual de revisões e reduzir em 25% os ciclos de aprovação. Esses objetivos, porém, são diferentes da redução de esforço manual já relatada.

Mais autonomia exige controle dos riscos

Embora um sistema que produz uma resposta incorreta possa gerar retrabalho, os riscos aumentam quando a IA tem acesso a ferramentas operacionais. Uma interpretação equivocada pode resultar em ações sobre registros e plataformas.

Por isso, a aplicação da tecnologia nos bancos exige restrições de acesso, validação dos resultados e mecanismos que permitam reconstruir cada operação. É necessário identificar quais dados fundamentaram uma ação, quais regras foram consideradas e quem autorizou sua execução.

Cada implementação também precisa ter um responsável humano, um objetivo definido e permissões compatíveis com sua finalidade. O acesso amplo a sistemas e informações deve ser evitado quando não for necessário.

Essas preocupações também aparecem no perfil de riscos da IA generativa elaborado pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST). O documento aborda problemas como informações inventadas, privacidade e segurança da informação.

Mesmo quando apresentam respostas convincentes, os sistemas podem cometer erros. A fluência na linguagem, portanto, não garante a precisão das conclusões nem significa que uma ação deva ser executada sem verificação.

Produtividade maior não significa lucro imediato

A expansão dos agentes ocorre em um cenário de adoção crescente da inteligência artificial. Na pesquisa global sobre IA de 2026 da McKinsey, 40% dos participantes de grandes organizações disseram que suas empresas ampliavam o uso de agentes em pelo menos uma função. No levantamento anterior, o percentual era de 27%.

A pesquisa abrange diferentes setores, não apenas o bancário, e reúne respostas de profissionais sobre a realidade de suas organizações.

Os resultados financeiros, entretanto, mostram um cenário mais limitado. Embora 80% dos participantes tenham relatado melhora na produtividade individual, apenas 37% atribuíram algum impacto positivo da IA ao lucro antes de juros e impostos das empresas. Essa proporção permaneceu praticamente estável em relação ao ano anterior.

Supervisão humana continua necessária

Na experiência apresentada, a automação de etapas não eliminou a necessidade de julgamento profissional. O trabalho passa a se concentrar também no acompanhamento de exceções, na verificação dos resultados e na intervenção quando o sistema encontra situações fora dos limites previstos.

Para funcionar adequadamente, os agentes precisam conhecer os procedimentos de cada instituição. Uma ferramenta genérica não possui, por conta própria, informações sobre políticas de crédito, critérios internos de risco e regras operacionais específicas de cada banco.

O caso demonstra uma aplicação concreta da tecnologia, mas seus resultados permanecem delimitados. Reduzir o esforço necessário para uma revisão técnica representa um ganho de produtividade, mas transformar essa economia em melhor atendimento, menores custos ou maior capacidade operacional depende de como a instituição reorganiza seus processos.

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(Com informações de Gizmodo)

(Foto: Reprodução/Imagem gerada com IA)