Em painel no SP2B, o diretor de tecnologia do Itaú Unibanco e a fundadora de um hub de inovação revelaram exemplos para se chegar lá
Agentes de inteligência artificial (IA), decisões automatizadas e experiências quase instantâneas mostram apenas a superfície. Por trás, opera uma engrenagem complexa, construída longe dos olhos de quem vê a tecnologia pronta. Há anos de construção, integração de sistemas, organização de dados, escolhas tecnológicas e, sobretudo, uma rede de pessoas. Tudo isso precisa funcionar em conjunto.
Em conversa no SP2B, evento realizado nesta semana em São Paulo, Carlos Eduardo Mazzei, diretor de tecnologia do Itaú Unibanco, e Priscila Toledo, fundadora e executiva de transformação digital da Stellula.co, falaram sobre o tema.
No Itaú Unibanco, onde a IA já ganha escala, essa distância entre o que se vê e o trabalho necessário para fazê-la acontecer ajuda a dimensionar a complexidade da transformação. Mazzei contou o desafio de transformar por dentro uma instituição com décadas de história, sistemas, processos e dados acumulados.
Priscila, por sua vez, construiu a carreira ocupando um outro lado dessa jornada: aproximando quem desenvolve tecnologia de quem precisa transformá-la em solução de negócios. São posições diferentes em um mesmo desafio porque, quando se fala em inovação em grandes organizações, a tecnologia talvez seja apenas a parte mais visível de uma construção muito maior.
A trajetória de Priscila ajuda a entender por que boa parte da inovação relevante acontece longe da vitrine. Foram mais de 20 anos no sistema financeiro, em áreas de produto e negócios digitais de grandes bancos, com passagem final pelo Grupo New Space, antes de fundar a Stellula.co, hub de deep tech que conecta startups, empresas de médio porte e big techs como IBM, AWS, Microsoft e Google. “Inovação deveria ser acessível a todos”, resume a executiva, para quem essa convicção ajuda a explicar por que decidiu transformar em negócio o espaço que sempre ocupou entre quem tem um problema e quem pode ajudar a resolvê-lo.
Foram duas décadas acompanhando diferentes ondas tecnológicas e, mais importante, aquilo que acontece entre a promessa e a adoção: integração, governança, confiança e capacidade de execução.
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Do lado do Itaú, Mazzei carrega a versão de quem está construindo de dentro. “É muito menos sobre a tecnologia e muito mais sobre como a IA coloca o ser humano no centro”, resume o executivo. Depois de anos de uma jornada de transformação, são os dados que sustentam o próximo grande passo do banco, sempre priorizando a experiência do cliente.
Essa prioridade aparece em decisões concretas. “Às vezes, o cliente fala lá atrás para o agente de IA que quer um financiamento imobiliário, mas dois anos depois isso pode já não ser mais verdade”, exemplifica Mazzei. Por isso, parte dos sistemas de IA do banco é desenhada para “esquecer” informações que deixaram de ser relevantes, evitando decisões travadas em dados “antigos”.
Hoje, o banco soma mais de 600 casos de uso de IA mapeados em sua plataforma proprietária de GenAI, dos quais cerca de 120 já rodam em produção, além de mais de 1,3 mil modelos de IA em uso na operação, incluindo agentes como o Pix via WhatsApp, gerentes artificiais para pequenas e médias empresas e um assistente de aconselhamento de investimentos. A régua de prioridade, segundo o executivo, é o impacto real no cliente.
Essa lógica ficou visível na prática na semana anterior à conversa. O Itaú lançou o ia.i, novo movimento de inteligência artificial conversacional do banco, estreado em rede nacional e que chegou a transformar fachadas de agências físicas como parte da campanha, um caso que, nas palavras trocadas no palco, “viralizou” quase da noite para o dia.
Do lado de fora do banco, mas acompanhando de perto essa transformação, Priscila resumiu o que observa: “a cultura de experimentação é muito forte no Itaú”. Testar, medir, descartar rápido o que não funciona e seguir adiante é tratado, segundo ela, como parte do processo, não como fracasso a ser escondido.
A mesma lógica orienta a forma como o banco lida com governança. O desafio não é criar regras que sufoquem a velocidade, mas o oposto, o de manter a governança sem perder agilidade, empoderando as áreas de negócios para que tomem decisões boas por conta própria. Isso vale tanto para dentro de casa quanto para fornecedores externos, especialmente em um banco que desenvolve a maior parte de sua tecnologia internamente.
A IA generativa, porém, não abre só oportunidades. Ela abre também brechas, e os cibercriminosos já usam as mesmas ferramentas do outro lado do tabuleiro. Equilibrar inovação e segurança, na leitura dos dois convidados, exige uma governança multidisciplinar, que una tecnologia, risco, jurídico e negócio em torno das mesmas perguntas.
Foi para ilustrar até que ponto a linha entre humano e máquina está ficando tênue que a conversa recorreu a um episódio recente que circulou nos bastidores da indústria de robótica: uma empresa asiática precisou remover parte do revestimento da perna de um robô humanoide para provar, ao vivo, que se tratava de uma máquina, de tão realista eram seus movimentos.
A um público de empresas ainda no início (ou no meio) da jornada de dados e IA, a recomendação que fechou o painel foi a de organizar a casa antes de correr atrás da próxima novidade. Tratar dados como pré-requisito, não como detalhe técnico. Testar em ciclos curtos, aceitando o erro como parte do caminho.
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