A inteligência artificial está mudando a forma como o Itaú Unibanco pensa tecnologia, produtos e relacionamento com clientes. Durante o Febraban Tech 2026, Ricardo Guerra, Head de Tecnologia, Dados, Customer Experience e Operações do banco, explicou como a instituição está avançando de aplicações de IA generativa para agentes capazes de participar da construção e execução de processos.

Segundo Guerra, a transformação começa pelo cliente. A pergunta deixou de ser qual tecnologia pode ser aplicada e passou a envolver quais problemas precisam ser resolvidos e quais objetivos devem ser alcançados. Com a evolução da IA, a tecnologia ganha um papel mais próximo de uma ferramenta para definir estratégias e priorizar problemas.

A mudança também acompanha uma transformação nos hábitos dos consumidores. A forma de assistir a filmes, comprar comida, conhecer pessoas e consumir serviços mudou rapidamente na última década, assim como o relacionamento com os bancos seguiu o mesmo caminho, aumentando a pressão por experiências mais simples, rápidas e personalizadas.

Para acompanhar esse movimento, o Itaú passou por uma série de mudanças estruturais. O banco modernizou plataformas, avançou na migração para a nuvem, criou uma nova plataforma de dados e reorganizou práticas de desenvolvimento de produtos. A IA passou a funcionar como um acelerador dessa transformação, com impacto principalmente em escala e eficiência.

Do prompt aos agentes de IA

A jornada do Itaú com IA generativa começou com aplicações mais simples, incluindo o uso de prompts para apoiar a tomada de decisão. Depois, a tecnologia passou a ser usada para acelerar processos de trabalho que já existiam. O passo seguinte foi colocar agentes de IA em partes específicas desses processos, combinando a atuação de pessoas e sistemas inteligentes. Agora, o banco começa a avançar para uma etapa em que agentes podem assumir processos novos, usando grandes volumes de dados para ajudar a construir e executar fluxos de trabalho.

A lógica, segundo Guerra, é separar melhor os papéis, onde a IA pode receber a responsabilidade pela construção e execução de processos, enquanto as pessoas ficam concentradas em decisões estratégicas e na definição dos objetivos que precisam ser alcançados. Antes da IA, uma equipe poderia testar algumas ideias ao longo de uma semana. Com sistemas de IA, centenas de hipóteses podem ser avaliadas em paralelo e em poucas horas. O ganho não está apenas na automação, mas na possibilidade de testar mais caminhos antes de escolher uma solução.

IARA conecta modelos e agentes

Para sustentar essa estratégia, o Itaú criou uma camada tecnológica chamada IARA GenAI. A plataforma conecta diferentes modelos de inteligência artificial, internos e externos, e oferece recursos de governança para ampliar o uso da tecnologia dentro do banco. De acordo com Guerra, a plataforma dobrou o uso de IA e reduziu em 65% o custo unitário. A estrutura também permite orquestrar agentes, integrar políticas de IA responsável e trabalhar com memória persistente.

A criação dessa camada é importante para uma organização do tamanho do Itaú, que tem centenas de produtos, plataformas, equipes e áreas diferentes que precisam seguir regras comuns. A governança ajuda a evitar que cada aplicação desenvolva sua própria lógica de uso da IA.

O Itaú também está levando a inteligência artificial para a relação direta com os clientes. Entre as experiências já apresentadas estão recursos como Pix pelo WhatsApp e soluções que agem como especialistas em investimentos. O banco começou a experimentar a IA generativa de forma mais intensa a partir de 2025 e também lançou a IA.I, sua própria solução de inteligência artificial. A proposta é aproveitar o histórico financeiro e os dados que o banco possui sobre cada cliente para criar uma experiência mais personalizada.

A expectativa do Itaú é acompanhar uma mudança no comportamento dos consumidores. As pessoas já estão acostumadas a conversar com ferramentas de IA e passaram a esperar uma interação semelhante em outros serviços digitais. Para o banco, isso significa levar uma experiência conversacional para o aplicativo, mas com acesso às informações específicas da vida financeira de cada pessoa. Quanto mais pessoas interagirem com a solução, mais o banco poderá entender o que elas procuram, quais perguntas fazem e onde a experiência precisa melhorar.

Governança é peça central

Em um banco, porém, colocar agentes de IA para trabalhar não significa apenas liberar acesso aos modelos. Segurança, ética e responsabilidade são pontos fundamentais para garantir que as respostas sejam adequadas e que a tecnologia não comprometa a confiança dos clientes. O Itaú mantém políticas de Responsible AI, conhecidas como RAI, para estabelecer critérios comuns para o desenvolvimento e uso da inteligência artificial, além de garantir que diferentes produtos e áreas sigam as mesmas diretrizes.

Essa padronização ganha importância diante da complexidade da operação de um grande banco, onde diferentes equipes e produtos precisam se conectar às plataformas de IA sem perder os controles definidos. Para Guerra, coordenar toda essa estrutura é um dos grandes desafios da adoção da tecnologia em uma empresa de grande porte.

Pesquisa para acompanhar a evolução

A estratégia de IA do Itaú também envolve PD&I. O banco mantém um instituto de pesquisa, desenvolvimento e inovação com foco na produção de conhecimento científico e reúne mais de 200 pesquisadores em iniciativas com universidades e empresas. Entre as instituições envolvidas estão USP, Stanford e MIT. O trabalho já resultou em mais de 30 patentes publicadas.

A aposta em pesquisa ganha importância porque o mercado de IA ainda muda em uma velocidade muito alta. Novos modelos, agentes e aplicações surgem continuamente, enquanto muitos produtos ainda estão em processo de amadurecimento.

Acompanhar essa evolução significa testar tecnologias constantemente, medir resultados e decidir onde a IA realmente pode gerar valor para o cliente e para o negocio. O objetivo final apresentado por Guerra é ampliar as capacidades humanas, aumentar a eficiência do negócio e, principalmente, contribuir para o bem-estar financeiro dos clientes.