3 previsões que vão transformar o setor de serviços financeiros em 2026
Durante os dois últimos anos, a conversa sobre inteligência artificial nos serviços financeiros tem sido dominada por experimentos e projetos-piloto. Observamos como bancos, empresas de tecnologia financeira e gestores de ativos lançam projetos-piloto ambiciosos e começam a ver o potencial dos grandes modelos de linguagem (large language models, LLMs). Mas, à medida que entramos em 2026, a fase de lua de mel oficialmente acabou.
O setor atingiu um ponto de inflexão onde o "potencial" deve ser traduzido em "desempenho". Em todo o setor bancário, de gestão patrimonial, de seguros e de pagamentos, o foco está mudando de novidades técnicas para uma realidade comercial difícil de resolver. Não basta mais que a IA seja impressionante. Ela deve ser responsável, resiliente e de fácil utilização.
Em 2026, a diferença entre os empresas líderes e os seguidoras será determinada pela agressividade das organizações em relação a essas três mudanças transformadoras.
1. Foco total no ROI da IA para os negócios
A era da "IA pela IA" acabou. Em 2026, a mudança mais significativa que as instituições financeiras vão enfrentar será uma mudança fundamental de mentalidade: priorizar os resultados para os negócios em vez da novidade tecnológica. Cada investimento feito em IA agora será submetido ao mesmo controle rigoroso que qualquer outra implementação de tecnologia de missão crítica.
“Priorizar os resultados para os negócios em vez da novidade tecnológica tem sido a maior mudança de mentalidade que temos visto no setor de serviços financeiros.”
Rinesh Patel
Essa responsabilidade pode ser alcançada por meio de dois caminhos distintos. Primeiro, é a modernização de dados, onde a inteligência artificial é usada para consertar o mecanismo de dados subjacente. Isso inclui empregar a IA para produzir relatórios mais holísticos, migrar para controles de governança automatizados em tempo real e, finalmente, ter acesso aos 80% dos dados empresariais atualmente presos em PDFs, emails e transcrições de chamadas. Ao limpar esse "encanamento de dados", as organizações podem reduzir os custos ocultos que historicamente emperraram sua produtividade.
O segundo caminho se concentra nos resultados dos negócios, os resultados que o mercado realmente vê. É nesta etapa que a IA produz resultados positivos, oferecendo experiências hiperpersonalizadas aos clientes capazes de aumentar a retenção, análises de dados avançadas que revelam novas oportunidades de investimento e sistemas dinâmicos de detecção de fraude que podem ajudar a impedir perdas antes que elas ocorram. Sucesso em 2026 não se define pela quantidade de modelos que você tem em produção, mas sim pela forma como esses modelos afetam a receita e a participação da carteira.
Para as equipes de liderança, essa evolução criou um novo scorecard executivo. Estamos deixando de medir conquistas técnicas e caminhando em direção à medição da "inteligência de IA", ou seja, da capacidade de uma organização de agir com mais rapidez e precisão do que a concorrência. Em 2026, o dashboard executivo terá como base três pilares não negociáveis:
Eficiência: reduzir as tarefas de dados manuais.
Produtividade: dimensionar a escala de operações, como processamento de empréstimos, sem adicionar pessoal.
Crescimento: vincular a IA diretamente à receita e à adoção digital.
Previsão 2: a gestão dos riscos de IA mudará na direção da eficácia operacional
Em 2026, a conversa sobre o risco de IA mudará do foco teórico para o estrutural. Embora o setor tenha passado os últimos anos concentrado em resolver o bias (desvios) do modelo e as "alucinações", agora, o foco mudará para a resiliência operacional.
Conforme os agentes de IA e os LLMs se integram, profundamente, às principais operações financeiras, o risco de uma falha sistêmica ou de uma sanção regulatória tornou-se uma preocupação de alto nível. Para gerenciar esses riscos, as instituições financeiras estão adotando uma estratégia "security by design", tratando os riscos de IA com o mesmo rigor e peso financeiro que o de liquidez ou de crédito.
Para ajudar a garantir que uma organização esteja "pronta para IA" e resiliente ao risco, a arquitetura de dados em 2026 deve utilizar esses princípios de design básicos:
Gerenciamento sólido de metadados: inteligência artificial de alta qualidade requer contexto. Ao manter metadados avançados, as empresas podem garantir que os modelos entendam o nível de confidencialidade, a origem e a atualização dos dados que consomem, evitando a ingestão de informações tóxicas ou desatualizadas.
Modelos semânticos unificados: para evitar a armadilha das "alucinações", as instituições estão implementando camadas semânticas que criam uma única fonte de verdade. Como resultado, quando um agente de IA consulta uma métrica como "margem de interesse líquida", ele interpreta os dados como faria um analista humano, mantendo a consistência em toda a empresa.
Linhagem profunda e observabilidade: em um mercado altamente regulamentado, não se pode negar a "rastreabilidade". Em 2023, veremos o surgimento da linhagem automatizada, que monitora exatamente como os dados fluem da origem para um LLM. Essa observabilidade permite que as empresas solucionem erros de modo quase instantâneo, e demonstrem conformidade com as agências reguladoras sob demanda.
Acesso contínuo ao ecossistema: os serviços financeiros não funcionam de modo isolado. Uma arquitetura resiliente deve fornecer acesso seguro e governado a um ecossistema de fornecedores e provedores de dados de terceiros. Isso permite que as empresas complementem seus modelos internos com sinais de mercado externos sem afetar a residência ou os protocolos de segurança dos dados.
Conforme as agências reguladoras globais apontam para uma supervisão mais rigorosa, a capacidade de adaptação tornou-se uma necessidade de sobrevivência. As organizações estão mudando de experimentos de dados em silos para uma estratégia unificada de governança de dados e avaliação da IA. Essa mudança incorpora resiliência operacional e residência de dados ao fluxo de trabalho diário, em vez de ser tratada como um caso secundário.
Ao controlar o ciclo de vida dos dados, essas organizações não estão apenas evitando problemas. Elas estão desenvolvendo a confiança necessária para implementar a IA em uma escala que os concorrentes simplesmente não conseguem cumprir.
Previsão 3: novos modelos operacionais se adaptarão a fluxos de trabalho de IA com agentes
A ampla adoção de IA com agentes (sistemas capazes de planejar, realizar tarefas de várias etapas e tomar decisões autônomas) se tornará rapidamente o padrão em 2026. As instituições financeiras estão migrando para além dos simples assistentes digitais e integrando esses agentes autônomos ao centro de seus negócios, desde a vigilância de riscos e análises de clientes até operações complexas de portfólios.
Essa mudança representa um enorme salto na forma como o trabalho é feito, passando de sistemas que apenas "sugerem" para sistemas que "realizam". Ela também reorganiza o modelo operacional corporativo e a forma como a liderança executiva avalia a produtividade.
“O gerenciamento organizacional está se afastando do trabalho realizado por pessoas individuais… para avaliar os resultados e o impacto dos fluxos de trabalhos combinados de pessoas e IA.”
Rinesh Patel
À medida que esses sistemas assumem o trabalho tradicionalmente feito por equipes de analistas, a liderança executiva deve adaptar suas medidas de produtividade e sucesso. O foco está se afastando do acompanhamento do trabalho realizado por pessoas individuais para avaliar os resultados e o impacto das equipes combinadas de pessoas e IA.
Em 2026, as empresas com melhor desempenho no mercado serão aquelas que prepararam suas culturas e processos para apoiar essa colaboração. Elas avaliarão sucesso que conseguiram com base em novas métricas de alta velocidade: a velocidade da detecção de riscos, a consistência da aplicação de apólices e o impacto geral nos negócios de seus agentes autônomos.
Para conhecer melhor as iniciativas da Snowflake para o ano de 2026, veja o webinar 2026 Financial Services AI & Data Predictions.
Autoria:
