IA autônoma muda gestão e segurança no mercado financeiro

Por Redação

26/08/2026  às  08:06:28 | | views 32

Avanço de agentes de inteligência artificial amplia automação de operações e pressiona bancos a rever identidade digital, pagamentos e mecanismos de proteção

A adoção de agentes de inteligência artificial capazes de tomar decisões e executar tarefas sem intervenção humana deve alterar a estrutura de operações e segurança do mercado financeiro. O movimento, que esteve entre os temas do Febraban Tech 2026, amplia o uso de sistemas que acessam dados, acionam APIs e podem realizar transações diretamente.

Com o avanço dos chamados agentes autônomos, bancos e empresas passam a discutir não apenas o uso da tecnologia, mas também as condições para delegar a ela permissões e responsabilidades. A mudança afeta desde a organização das equipes até os modelos de pagamento e as estratégias de proteção das infraestruturas digitais.

Segundo estudo da Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES) em parceria com o IDC, mais de 70% das empresas brasileiras têm ou pretendem adotar investimentos em inteligência agêntica nos próximos 12 meses. O dado indica uma mudança no papel atribuído à IA, que deixa de ser vista apenas como ferramenta de apoio e passa a atuar em processos com maior grau de autonomia.

Funcionários digitais

A expansão dos agentes tende a levar as instituições financeiras a formar equipes híbridas, com profissionais trabalhando em conjunto com sistemas capazes de executar tarefas e tomar decisões em tempo real. Esses agentes podem receber credenciais próprias, consultar bases internas e acessar informações sensíveis.

Esse cenário também cria uma nova questão de governança: como identificar e responsabilizar um agente que atua em nome de uma empresa?

É nesse contexto que ganha espaço o conceito de KYA (Know Your Agent), inspirado no KYC (Know Your Customer), utilizado pelo sistema financeiro para identificar clientes e reduzir riscos de fraude. A proposta é estabelecer uma identidade digital para agentes de IA, com regras claras sobre suas permissões, atividades e responsabilidades.

Um caso envolvendo a Air Canada tornou o debate mais concreto. A companhia foi responsabilizada judicialmente por informações incorretas fornecidas por seu chatbot, em decisão que reforçou o entendimento de que uma empresa não pode simplesmente atribuir à IA a responsabilidade por uma informação prestada ao cliente.

Pagamentos sem intervenção humana

Outra frente de transformação é a expansão dos pagamentos máquina a máquina, conhecidos como M2M (machine-to-machine). Nesse modelo, agentes de IA e dispositivos conectados podem negociar e executar transações por meio de APIs sem a necessidade de uma confirmação humana a cada operação.

A mudança transforma as APIs, antes utilizadas principalmente para troca e consulta de informações, em instrumentos de execução de ações financeiras. Com isso, a integridade das regras de negócio e dos sistemas que autorizam as transações ganha peso ainda maior.

Uma falha em um processo automatizado pode se repetir em alta velocidade e atingir um grande número de operações antes de ser identificada. O risco aumenta em ambientes nos quais decisões são tomadas por sistemas que podem apresentar comportamentos não previstos em determinadas situações.

Segurança antes do ataque

A expansão da autonomia também pressiona o modelo tradicional de segurança. Sistemas de monitoramento e mecanismos de proteção continuam importantes, mas a capacidade de identificar vulnerabilidades antes que elas sejam exploradas ganha espaço na estratégia das instituições.

A chamada segurança preemptiva procura testar continuamente aplicações, APIs e agentes em situações de estresse, simulando abusos de regras de negócio e entradas maliciosas. A ideia é encontrar falhas antes que sistemas autônomos possam explorá-las em ambiente de produção.

Segundo o Gartner, a segurança preemptiva poderá representar metade dos orçamentos globais de cibersegurança até 2030. A Sofist, empresa especializada em testes de segurança, afirma ter identificado falhas graves na totalidade das empresas avaliadas em uma de suas análises iniciais, com potencial de impacto financeiro estimado em milhões de reais.

Para Bruno Abreu, CTO da Sofist, a expansão dos agentes autônomos exige que as empresas tratem a proteção de seus ambientes digitais como parte da estratégia de negócios.

“As lideranças estão compreendendo que a blindagem dos ecossistemas digitais é parte da estratégia de conformidade e um ativo vital para a preservação do patrimônio e da reputação da marca”, afirma.

Governança ganha peso

A combinação de agentes autônomos, pagamentos M2M e maior integração por APIs coloca a governança no centro da expansão da inteligência artificial no setor financeiro. O desafio passa a ser ampliar a automação sem perder controle sobre decisões, acessos e transações.

Nesse cenário, a capacidade de antecipar riscos tende a se tornar um diferencial para as instituições. Mais do que o número de agentes implantados, a forma como bancos e empresas conseguem limitar, monitorar e testar o comportamento desses sistemas pode determinar o ritmo de adoção da tecnologia.

Comentários desta notícia 0

Comentários - ver todos os comentários