A transformação com IA nos serviços financeiros é tema central em um novo artigo de Bill Borden, vice-presidente corporativo de Serviços Financeiros Globais da Microsoft. O executivo aponta cinco fatores essenciais para o sucesso nesse cenário em 2026. De acordo com um estudo da IDC de novembro de 2025, as “Frontier Firms” – organizações que integram agentes de IA em todos os fluxos de trabalho – obtêm retornos três vezes maiores sobre seus investimentos em IA comparado com empresas que adotaram a tecnologia mais tarde.
Criação de valor e inovação em IA
Empresas líderes estão medindo o impacto da IA por meio de resultados de negócio mensuráveis, como crescimento de receita, aumento de margens e participação de mercado. Essa criação de valor impulsionará a inovação em IA.
Qualificação e fluência em IA
O sucesso na implementação de IA depende de mudança cultural. As organizações devem começar pela capacitação, com foco na “aprendizagem no fluxo de trabalho”, para maximizar o valor da força de trabalho.
Expansão da inovação nos negócios
As Frontier Firms estão rapidamente indo além de casos de função única. A inovação em IA no setor de serviços financeiros se aplicará a funções-chave, como automação de pesquisa em mercados de capitais e sinistros em seguros. Além disso, pode ser usada no combate à lavagem de dinheiro ou fraude no setor bancário.
IA responsável e preparação regulatória
Estima-se que haverá 1,3 bilhão de agentes de IA em fluxos de trabalho até 2028. A governança proativa é essencial, pois eles precisarão de identidades, permissões e supervisão. Além disso, deverão ser treinados, monitorados e auditáveis. A IA responsável e a preparação regulatória serão vantagens competitivas.
Nesse sentido, Bill Borden, da Microsoft, ressalta:
A governança proativa é essencial para garantir o uso ético e eficaz da IA nos serviços financeiros. — Bill Borden, vice-presidente corporativo de Serviços Financeiros Globais da Microsoft
Estratégia de dados para IA em escala
A unificação de dados em silos diferentes (core banking, modelos de risco, compliance) é crítica. Sem a estratégia correta para garantir a interoperabilidade de dados e a inteligência em tempo real, as iniciativas mais importantes de uma organização estão fadadas ao fracasso.
