Contratos, relatórios, registros técnicos e documentos regulatórios entram na nova etapa de automação; desafio é converter informação dispersa em decisões e resultados
Depois de avançar sobre transações, cadastros e indicadores, a inteligência artificial começa a alcançar uma camada menos organizada das empresas dos setores financeiro e de telecomunicações. Contratos, propostas, relatórios, e-mails, políticas internas, documentos regulatórios, pareceres e registros de atendimento concentram informações relevantes, mas nem sempre estão conectados aos sistemas usados na operação e na tomada de decisão.
São conteúdos considerados não estruturados porque não seguem, necessariamente, o padrão de organização de uma tabela ou de um banco de dados tradicional. Até recentemente, sua interpretação dependia principalmente da leitura e da classificação manual. Com o desenvolvimento da IA generativa e de modelos capazes de processar linguagem, as empresas passaram a explorar novas formas de localizar, resumir, relacionar e contextualizar esse material.
O movimento acontece em dois setores que operam em grande escala, produzem grandes volumes de informação e mantêm investimentos elevados em tecnologia. Os bancos brasileiros devem destinar R$ 50,4 bilhões à área em 2026, crescimento de 8% em relação a 2025 é de 58% no período de cinco anos. Cerca de R$ 3 bilhões devem ser direcionados a inteligência artificial, analytics e big data, também com avanço de 8% na comparação anual, segundo aPesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026.
A pesquisa mostra ainda que computação em nuvem e inteligência artificial generativa foram apontadas por 84% dos bancos participantes como temas protagonistas de seus orçamentos. Entre as instituições consultadas, 52% relacionaram a adoção de IA a benefícios como redução do tempo de resposta ao cliente, diminuição de custos e maior eficiência na análise de dados. Outros 48% identificaram ganhos em detecção e prevenção a fraudes. O investimento previsto em treinamento e capacitação de profissionais em IA e IA generativa é de R$ 29,4 milhões, aumento de 31% em relação ao ano anterior.
Nas telecomunicações, os investimentos chegaram a R$ 36,3 bilhões em 2025, de acordo com aConexis Brasil Digital. O valor contempla infraestrutura, expansão e modernização do setor e não corresponde exclusivamente a projetos de inteligência artificial. Ainda assim, a IA começa a ocupar funções relacionadas à operação das redes, ao consumo de energia, à identificação de falhas, à manutenção, ao atendimento e à prevenção a fraudes.
Para Érica Berbel, executiva de tecnologia e transformação de negócios com 20 anos de carreira, a discussão já não está limitada à capacidade de acumular e analisar dados. “O próximo salto de produtividade do mercado financeiro não virá apenas de analisar mais dados, mas de transformar o enorme volume de documentos, conteúdos e informações não estruturadas das instituições em inteligência operacional capaz de orientar decisões e executar processos”, afirma.
Segundo Berbel, a mesma lógica pode ser aplicada às telecomunicações. Além das informações sobre tráfego, consumo e desempenho das redes, as operadoras acumulam contratos, manuais, registros técnicos, históricos de incidentes, ordens de serviço e milhões de interações com consumidores. Quando essas fontes permanecem separadas, os profissionais precisam consultar diferentes sistemas para compreender um problema e definir a resposta.
A distância entre experimentar e operar em escala
Apesar do avanço dos projetos, levar a IA para o centro das operações ainda representa um desafio. Dados divulgados pelaGSMA em 2026 indicam que somente 16% das implementações de IA generativa em telecomunicações analisadas pela entidade estavam direcionadas às operações de rede. Segundo a associação internacional, modelos generalistas ainda enfrentam limitações para compreender conhecimentos técnicos específicos do setor com os níveis de precisão, segurança e eficiência exigidos pelas operadoras.
Um levantamento da GSMA sobre o cenário global de monetização da IA em telecomunicações considerou informações reportadas por 700 operadoras até setembro de 2025. A entidade identifica aplicações em automação de processos das redes, eficiência energética, atendimento e operações comerciais. Os dados são internacionais e não representam isoladamente o mercado brasileiro, mas indicam que o setor ainda busca transformar projetos dispersos em aplicações integradas à operação.
Em um caso documentado pela própriaGSMA, uma operadora internacional utilizou IA para analisar e-mails, resumir informações e atualizar chamados técnicos automaticamente. A aplicação reduziu em aproximadamente 3 mil horas anuais o tempo destinado a relatórios para clientes e em cerca de 700 horas o trabalho relacionado à produção de relatórios sobre interrupções. O resultado não pode ser generalizado para outras empresas, mas demonstra como conteúdo não estruturado pode ser incorporado a um processo operacional.
No setor financeiro, documentos e comunicações podem apoiar análise de contratos, consulta a políticas internas, elaboração de relatórios, conformidade regulatória e investigação de fraudes. Em telecom, registros técnicos e históricos de atendimento podem ajudar na identificação de causas recorrentes, no direcionamento das equipes e na redução do tempo de resolução. Em ambos os casos, o ganho depende da qualidade das informações, da integração com os sistemas existentes e da definição de indicadores antes da implantação.
“O ativo mais subutilizado das instituições talvez não seja o dado que elas não possuem, mas a informação que já possuem e que ainda não conseguem transformar rapidamente em decisão”, avalia Berbel. Para ela, a inteligência de conteúdo precisa aproximar dados estruturados, documentos e processos. A solução não está necessariamente em concentrar todo o conhecimento em uma única plataforma, mas em permitir que as informações sejam localizadas, contextualizadas e utilizadas sem obrigar o profissional a percorrer vários sistemas.
Integração e governança entram no cálculo
A fragmentação tecnológica pode limitar os resultados da IA. Ao contratar ferramentas para problemas isolados, uma organização corre o risco de ampliar o número de plataformas, duplicar informações e criar novas dificuldades de integração. Berbel defende a racionalização do ambiente tecnológico, com interoperabilidade, modernização dos sistemas legados e uma arquitetura orientada aos processos de negócio.
“Acrescentar uma ferramenta não significa, necessariamente, aumentar a inteligência da operação. Se o profissional continua precisando procurar versões diferentes de um documento em vários sistemas, o problema apenas mudou de lugar. O objetivo deve ser simplificar o acesso e construir uma fonte confiável de informação”, diz a executiva.
A utilização de conteúdos internos também amplia os riscos relacionados à privacidade, sigilo, segurança e rastreabilidade. OBanco de Compensações Internacionais aponta que o avanço dos modelos de linguagem, o acesso a fontes não estruturadas e o aumento da capacidade computacional estão entre os fatores que impulsionam a IA no sistema financeiro. A instituição também destaca riscos ligados à dependência de fornecedores, à segurança cibernética e à dificuldade de compreender e validar determinados modelos.
Nas telecomunicações, aAgenda Regulatória 2025–2026 da Anatel incluiu a reavaliação das normas diante do uso de IA em toda a cadeia de prestação dos serviços. A iniciativa considera temas como coleta de dados, explicabilidade, revisão de decisões automatizadas e possíveis impactos sobre os direitos dos usuários.
Para Berbel, a governança deve ser definida antes da implementação. Isso inclui estabelecer quais informações poderão ser utilizadas, quem terá acesso, como as respostas serão verificadas, quais decisões exigirão intervenção humana e quem será responsável por eventuais erros. Quanto mais a IA participa de análises que afetam consumidores ou de processos relacionados à infraestrutura, maior é a necessidade de controle.
A executiva também argumenta que o retorno não deve ser medido somente pela redução de despesas. Tempo de resposta, prevenção de perdas, resolução no primeiro contato, diminuição de erros, disponibilidade dos serviços e velocidade para atender novas demandas são indicadores que podem revelar o impacto sobre a operação e a experiência do cliente.
“A tecnologia não deve apenas reduzir custos. Precisamos aumentar a velocidade com que uma empresa transforma informação em receita. O objetivo de qualquer transformação precisa estar alinhado à estratégia da companhia”, afirma Berbel. Para ela, a próxima etapa da IA em bancos e telecomunicações será definida pela capacidade de converter conhecimento institucional disperso em decisões mais rápidas, processos mais eficientes e resultados verificáveis.
(Crédito: Arquivo Pessoal)
