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IA agêntica na banca e seguros: o próximo passo da transformação digital

Published: 28/08/2026

Guillaume Duret

Director Consulting Practice Salesforce na Inetum

O setor financeiro passou os últimos anos a investir fortemente em tecnologia. Novos canais digitais, automação de processos, modernização de plataformas e capacidades analíticas mais avançadas tornaram-se parte integrante da estratégia de bancos e seguradoras. Ainda assim, mais tecnologia nem sempre significa mais valor.

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IA agêntica na banca e seguros: a nova era da transformação digital

A chegada da inteligência artificial generativa marcou uma primeira fase focada na aceleração de tarefas, na criação de conteúdos e na melhoria da interação com utilizadores. A IA agêntica representa uma evolução natural desse percurso.

Falamos de sistemas capazes de analisar informação, consultar várias fontes de conhecimento, coordenar tarefas e executar ações dentro de processos de negócio, sempre de acordo com regras, objetivos e mecanismos de governação definidos pela organização.

Apesar dos progressos alcançados, persistem processos fragmentados, dados dispersos por múltiplos sistemas e dificuldades em escalar iniciativas digitais de forma consistente. Ao mesmo tempo, os clientes exigem experiências mais rápidas, personalizadas e coerentes em todos os pontos de contacto. Neste contexto, surge uma nova questão: se uma parte significativa das operações já foi automatizada, qual é o próximo passo?

A resposta começa a ganhar forma através da IA agêntica, um conceito que está a assumir um papel cada vez mais relevante na banca e nos seguros.

O que é a IA agêntica e porque está a ganhar relevância

Segundo a PwC, a utilização da inteligência artificial no setor financeiro está a evoluir para além da redução de custos e da automação operacional. O foco passa agora pela geração de valor através dos dados, pela melhoria da tomada de decisão, pela personalização de serviços e pelo redesenho de processos de ponta a ponta.

A verdadeira vantagem competitiva não resultará da acumulação de casos de uso isolados, mas da integração da IA na atividade diária das organizações.

A oportunidade surge quando produtos, serviços e processos passam a ser concebidos desde o início para funcionar em conjunto com capacidades inteligentes.

Conceber com IA em vez de acrescentar IA

Uma das conclusões mais relevantes que temos observado no mercado é simples: a inteligência artificial produz menos impacto quando é tratada como uma funcionalidade adicionada no final de um projeto.

Durante anos, muitas organizações evoluíram através da automatização de processos existentes. Embora esse caminho tenha permitido ganhos de eficiência significativos, também contribuiu para a criação de ambientes complexos, difíceis de manter e ainda mais difíceis de escalar.

A IA agêntica introduz uma lógica diferente.

Em vez de perguntar onde a inteligência artificial pode ser incorporada num processo já existente, obriga as organizações a refletir sobre como esse processo seria desenhado se fosse criado hoje de raiz.

Esta mudança de perspetiva é particularmente importante na banca e nos seguros, onde grande parte do valor depende da capacidade de ligar informação, responder rapidamente a alterações regulatórias e construir relações duradouras com os clientes.

Por essa razão, embora a automação continue a ser o principal ponto de entrada, muitas instituições começam a encará-la apenas como uma fase inicial. A próxima etapa passa pela criação de serviços financeiros concebidos desde o início para operar com capacidades inteligentes integradas.

A diferença não está em automatizar mais tarefas, mas em desenhar processos preparados para colaborar com sistemas inteligentes desde a sua origem.

Automatizar já não chega

A primeira vaga de adoção já está a acontecer.

Processos documentais, reporting, análise de informação, classificação de processos, operações comerciais e iniciativas de melhoria da qualidade dos dados estão entre os casos de utilização mais difundidos no setor financeiro.

Na prática, isto permite que atividades como a classificação documental ou a gestão de informação evoluam continuamente sem dependerem de uma redefinição permanente de regras.

A grande diferença face à automação tradicional está na capacidade de aprendizagem e adaptação.

Enquanto os modelos clássicos exigiam regras rígidas e parametrizações constantes, os agentes inteligentes permitem acelerar ciclos de teste, aprendizagem e otimização dentro de limites previamente estabelecidos pela organização.

Mesmo assim, o objetivo não é substituir pessoas.

O verdadeiro objetivo é permitir que as pessoas trabalhem melhor.

A relação com o cliente continuará a ser humana

Existe uma visão simplista que associa o avanço da inteligência artificial a uma redução progressiva da intervenção humana. Nos serviços financeiros, essa interpretação raramente corresponde à realidade.

As decisões financeiras continuam a depender do contexto, da experiência profissional, da confiança construída com o cliente e do cumprimento de enquadramentos regulatórios em permanente evolução.

É por isso que os modelos mais avançados estão a evoluir para abordagens claramente centradas nas pessoas.

A inteligência artificial pode acelerar análises, automatizar tarefas repetitivas e melhorar a qualidade das respostas. Já os profissionais continuam responsáveis pela supervisão, adaptação e evolução dos processos e dos modelos de relacionamento.

Na prática, consultores, gestores de conta e equipas comerciais passam menos tempo em tarefas administrativas e mais tempo a desenvolver relações de valor e conversas relevantes com os clientes.

Curiosamente, muitos clientes poderão nem sequer identificar onde a transformação está a acontecer.

A mudança mais profunda acontece dentro da organização

Quando se fala de IA, é comum pensar em assistentes conversacionais ou em experiências digitais visíveis para o utilizador final.

Contudo, o impacto mais significativo tende a ocorrer nos bastidores.

A IA agêntica está a transformar a forma como a informação circula, como as operações são organizadas, como as prioridades são definidas e como as decisões são ligadas entre diferentes áreas da organização.

Para o cliente, o resultado traduz-se em experiências mais rápidas, mais personalizadas e com menos fricção.

Por trás dessa melhoria existe, porém, uma transformação organizacional muito mais profunda.

Os dados continuam a ser o elemento central

Há uma constante presente em praticamente todos os programas empresariais de inteligência artificial: a qualidade dos dados continua a ser o principal fator de sucesso.

A IA só gera valor quando trabalha sobre informação fiável, ligada e adequadamente governada.

Por isso, muitas iniciativas atuais estão concentradas em atividades menos visíveis, mas absolutamente decisivas, como deduplicação, normalização, extração documental, enriquecimento e melhoria contínua da informação corporativa.

É neste contexto que ganha relevância a proposta que a Salesforce tem vindo a desenvolver para o setor financeiro.

A combinação de várias capacidades responde diretamente aos desafios mais comuns da banca e dos seguros:

Financial Services Cloud aporta contexto e especialização setorial.
Data Cloud unifica informação proveniente de múltiplas fontes.
Einstein disponibiliza capacidades analíticas e generativas.
Agentforce permite executar ações através de agentes inteligentes.

O valor não reside em cada tecnologia isoladamente, mas na sua capacidade de funcionar de forma integrada sobre uma visão única do cliente.

Do copiloto ao agente

Nos últimos anos, os copilotos demonstraram que a inteligência artificial pode aumentar significativamente a produtividade individual.

A IA agêntica leva esse modelo mais longe.

Os agentes começam a assumir tarefas operacionais completas: consultam informação em vários sistemas, iniciam ações, ativam workflows, coordenam processos e executam atividades alinhadas com objetivos definidos pela organização.

Na banca e nos seguros, esta realidade já se materializa em processos como:

Automação comercial;
Gestão assistida de ocorrências;
Análise documental;
Apoio a processos internos.

O mesmo padrão está a expandir-se para equipas tecnológicas.

Desenvolvimento de software, testes, produção de documentação e automação de entregas são áreas onde copilotos e agentes já contribuem para acelerar resultados.

Enquanto os copilotos ajudam as pessoas a executar tarefas, os agentes passam a participar ativamente na execução de processos completos.

Começar pequeno para transformar a sério

Outra lição importante que está a emergir no mercado é que as transformações mais bem-sucedidas raramente começam com programas de grande escala.

Normalmente começam com iniciativas concretas e bem delimitadas.

A criação de provas de conceito rápidas, a validação do impacto e a expansão gradual permitem reduzir risco e acelerar a aprendizagem organizacional.

Na nossa experiência, é precisamente esta abordagem incremental que tem produzido os melhores resultados: levar a IA para processos reais, construir capacidades de forma progressiva e transformar pilotos em modelos sustentáveis e escaláveis.

A IA agêntica já não é vista apenas como uma nova geração de automação.

Está a afirmar-se como uma nova forma de operar.

Um setor financeiro mais inteligente e adaptável

A história recente da banca e dos seguros demonstra que nenhuma tecnologia cria valor por si só. O verdadeiro impacto surge quando muda a forma de trabalhar, de decidir e de servir o cliente.

A IA agêntica abre uma oportunidade diferente porque permite redesenhar processos, ligar operações e criar organizações mais adaptáveis.

Não para substituir pessoas, mas para libertar capacidade humana para aquilo que continua a ser verdadeiramente diferenciador: interpretar contexto, criar confiança e tomar melhores decisões.

As entidades que conseguirem integrar agentes, dados e processos num único ecossistema estarão mais bem preparadas para acompanhar a evolução do mercado e responder às expectativas dos seus clientes.

O desafio já não passa apenas por adotar inteligência artificial. Passa por incorporá-la de forma consistente nos processos, nos dados e nos mecanismos de decisão. As organizações que iniciarem esta jornada de forma gradual e estruturada estarão em melhor posição para transformar inovação em valor real e sustentável.