A inteligência artificial generativa representa uma transformação potencialmente maior que a da internet por uma razão fundamental: pela primeira vez, a inteligência se tornou um recurso elástico e líquido. A afirmação é de Carlos Eduardo Mazei, diretor de tecnologia do Itaú, em análise de agosto de 2026. Para o executivo, a capacidade de "comprar inteligência" de forma escalável, com custo marginal relativamente baixo, comprime o tempo de aprendizado e execução de tarefas de uma forma inédita. Diferente de outras tecnologias, a IA não apenas acelera processos, mas atua como um multiplicador ao se conectar com a capacidade de dados, telecomunicações e poder computacional já existentes. Mazei argumenta que, mesmo se o desenvolvimento dos modelos congelasse hoje, as empresas teriam anos de trabalho apenas aplicando a tecnologia atual para otimizar processos. A transformação, portanto, não é apenas profunda, mas também se desenrola em uma velocidade sem precedentes.
A Estratégia da Execução Distribuída
No Itaú, a resposta a essa transformação não é uma decisão centralizada, mas o empoderamento de equipes na ponta. Segundo Mazei, o princípio norteador que sobreviveu à transformação digital e se mantém na era da IA é o foco no cliente. A tecnologia é um meio para entender e responder rapidamente às suas necessidades. Essa lógica, alinhada a uma execução distribuída, permite que a IA seja aplicada onde gera mais valor, sem depender de um comando central com "pouca profundidade" sobre cada domínio de negócio. O modelo de operação é habilitar os times com as ferramentas para que eles próprios identifastidiam e resolvam os problemas dos clientes.
Os resultados dessa abordagem já são palpáveis, especialmente na engenharia de software, uma competência que o banco internalizou a partir de 2015. Mazei afirma que 70% das vulnerabilidades encontradas em análises estáticas de código já são corrigidas por IA. Os ganhos de produtividade variam de 20% a 35%, com reduções de cycle time na ordem de 15% a 20%. Mais do que velocidade, o executivo destaca um benefício significativo em qualidade. Este ciclo de aplicação e aprendizado é constante, e o desapego à tecnologia é fundamental. "O que a gente construiu lá atrás já é obsoleto", afirma, ressaltando que o custo de experimentação caiu a ponto de tornar o lema fail fast mais relevante do que nunca. A angústia inicial de ter que reconstruir soluções a cada três ou seis meses deu lugar ao entendimento de que essa é a nova normalidade operacional.
O Paradoxo do Valor
Embora o potencial seja claro, a captura de valor ainda é um desafio. Iran Dias, sócio sênior da McKinsey, aponta que pesquisas da consultoria mostram que menos de 10% das empresas conseguiram gerar "valor real" com IA. Ele segmenta a adoção em três estágios: ferramentas de produtividade individual, que já escalaram mas cujo impacto é difícil de medir; agentes que apoiam processos existentes, que começam a escalar e têm impacto mais claro em KPIs; e a reimaginação de processos ponta a ponta, onde está o maior valor, mas que ainda tem pouquíssima escala. Esta última fase, segundo Dias, é uma jornada de três a cinco anos para os líderes de mercado.
Mazei complementa a visão, alertando que o impacto no resultado financeiro não é uma linha reta. Se todos os competidores se tornam mais eficientes, a base do jogo muda. "A regra do jogo passa a ser velocidade", diz. A eficiência não se traduz necessariamente em redução de custos, mas em um novo equilíbrio de mercado onde a capacidade de reagir mais rápido se torna o principal diferencial. Essa dinâmica torna o efeito líquido no bottom line imprevisível, pois depende da difusão econômica da tecnologia em todo o setor.
Essa nova realidade também redefine o que se busca em talentos. A proficiência técnica em algoritmos perde espaço para competências como curiosidade e "característica empreendedora". O desafio, segundo Mazei, é avaliar como um profissional consegue gerar resultado em um ambiente incerto e com tecnologia pouco madura. A conexão com a pesquisa de fronteira, através de iniciativas como o Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) do Itaú e parcerias com universidades como Stanford, torna-se um diferencial competitivo para encurtar o ciclo entre pesquisa acadêmica e produto final.
O cenário traçado é de uma transformação inevitável e acelerada, mas cujo destino é incerto. Questionados sobre o setor financeiro em 2030, tanto Mazei quanto Dias recuam. "A gente não faz ideia", admite o diretor do Itaú. A aposta não é em um plano de longo prazo, mas na construção de uma cultura de aprendizado contínuo e na capacidade de navegar em um ambiente de alta velocidade e ambiguidade. Para o cliente, o sucesso da IA será percebido não pela presença ostensiva da tecnologia, mas por sua ausência, manifestada em uma experiência mais fluida, simples e personalizada.
Fonte · Brazil Valley | Technology
