Para o banco BV, 2025 marcou o momento em que a Inteligência Artificial Generativa deixou definitivamente o território experimental para se tornar um pilar estruturante de transformação. Segundo Alberto Campos, diretor executivo de Tecnologia do banco BV, a fundação para essa virada foi construída ao longo de 2024, quando a instituição estabeleceu um Centro de Excelência dedicado à GenAI, responsável por criar arcabouço de governança, diretrizes e normativos que viabilizaram a expansão de soluções com segurança, responsabilidade e alinhamento ético.
Essa base permitiu que, em 2025, a adoção de IA avançasse de maneira integrada à estratégia corporativa, direcionada à resolução de problemas relevantes para o negócio e para a experiência do cliente. Entre as iniciativas de maior impacto estão agentes multimodais capazes de automatizar interações e transformar a jornada do pós-venda em financiamentos de veículos, otimizando aproximadamente 30% da base de clientes atendidos e reduzindo em 73% as rechamadas no mesmo tema em até 30 dias.
No campo da engenharia de software, o BV acelerou de forma expressiva o ciclo de desenvolvimento, com 600 licenças de código assistido em uso e agentes atuando em múltiplas etapas do SDLC, incluindo um agente que apoia o trabalho diário de Product Managers. Áreas como Jurídico, Marketing e Financiamento de Veículos também passaram a operar com inteligência corporativa aumentada, com agentes que fornecem métricas e recomendações para aprimorar abordagens comerciais. Para sustentar a adoção, o programa de AI Literacy impactou mais de 2.600 profissionais, reforçando que a tecnologia só atinge seu potencial máximo quando combinada a pessoas preparadas e capazes de exercitar pensamento crítico no uso das ferramentas.
Os resultados mensurados ao longo do ano demonstram que a GenAI já se traduz em ganhos tangíveis para a organização. Os aceleradores de desenvolvimento trouxeram aproximadamente 30% de eficiência, acumulando mais de R$ 59 milhões em benefícios financeiros. No atendimento ao cliente, o novo agente generativo é sete vezes mais resolutivo do que a solução anterior e reduziu em 78% as rechamadas no mês, eliminando gargalos operacionais e ampliando a satisfação.
O assistente PM tem permitido que equipes de produto economizem até 30% de seu tempo, enquanto gerentes de relacionamento recebem recomendações personalizadas para aprimorar sua atuação comercial. O CoE mapeou mais de 300 casos de uso e priorizou um portfólio estratégico capaz de capturar impacto em múltiplas dimensões. Campos destaca que a transformação não é medida apenas pelo retorno financeiro, mas também por uma profunda evolução cultural.
A dinâmica de comitês e grupos de decisão mudou de forma substancial, com uso de podcasts internos, mapas mentais e assistentes que antecipam análises e reduzem o tempo gasto na leitura de documentos extensos. Essa combinação de eficiência, agilidade cognitiva e mudança comportamental demonstrou que a GenAI pode reconfigurar não apenas operações, mas a própria lógica de trabalho em uma organização complexa.
A jornada, entretanto, exigiu enfrentar desafios sofisticados. Segundo Campos, o principal obstáculo não foi técnico, mas cultural, envolvendo capacitação contínua, mudança de mentalidade e desenvolvimento de um mindset AI-Native em todos os níveis da instituição.
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Criar esse ambiente exigiu formação acelerada, mudança de comportamento de lideranças e gestão ativa de resistências. A governança também se mostrou um ponto crítico. Foi necessário construir um modelo que equilibrasse velocidade e segurança, evitando o surgimento de iniciativas paralelas e não supervisionadas, conhecidas como Shadow AIs.
Outro desafio foi integrar GenAI a sistemas legados, o que demandou uma arquitetura flexível baseada em camadas de abstração e uso máximo de parceiros estratégicos para simplificar o desenvolvimento. A qualidade dos dados permaneceu como um gargalo central, não pela escassez de informação, mas pela ausência de dados preparados para tomada de decisão e pela necessidade de mecanismos robustos de monitoramento contínuo.
Os aprendizados derivados desse processo mostram que a adoção madura de IA exige visão estratégica, disciplina e uma arquitetura organizacional preparada para mudanças aceleradas. O BV estruturou sua abordagem com foco em roadmap, KPIs de valor e patrocínio executivo desde o início, evitando a armadilha da adoção motivada apenas pelo FOMO.
A governança foi planejada para ser um acelerador, combinando confiança, segurança e automação de políticas de responsible AI. A arquitetura tecnológica flexível, baseada em building blocks, foi determinante para permitir experimentações rápidas e evoluções graduais sem comprometer estruturas críticas. Campos reforça que experimentação só ganha escala quando conectada a evidências, por isso o banco adota MVPs, testes A/B e ciclos curtos de evolução, ajustando semanalmente quando necessário.
A co-criação com áreas de negócio e o AI Design Thinking também se tornaram pilares, garantindo que as soluções enderecem dores reais e tenham aderência operacional. A capacitação contínua completou o conjunto de boas práticas, envolvendo desde C-levels até analistas na construção de competências para o futuro.
- Para 2026, o BV estrutura sua agenda de IA em cinco frentes prioritárias que reforçam a ambição de escalar o uso da tecnologia com propósito.
- A primeira trata de pessoas e cultura, com investimentos em letramento, capacitação, atração e retenção de talentos capazes de operar nesse novo cenário.
- A segunda envolve o fortalecimento de ferramentas, processos e governança, com ênfase em segurança e IA responsável.
- A terceira foca na aceleração da entrega tecnológica, utilizando agentes para apoiar ideação, desenvolvimento, testes e qualidade.
- A quarta prioriza assistentes internos capazes de reduzir prazos, eliminar gargalos e ampliar eficiência operacional.
- A quinta reúne iniciativas voltadas ao relacionamento com o cliente, em áreas como atendimento, crédito e investimentos, buscando elevar a qualidade e a personalização das interações.
fonte: TI INSIDE
