O Bradesco chegou à era da inteligência artificial generativa com uma vantagem que poucos bancos tinham: uma assistente virtual que já havia conquistado a confiança dos clientes há tempos. A BIA surgiu em 2016, oferecendo respostas a questões mais simples, como “me ajude a planejar minhas férias” ou “como posso organizar meu dia a dia?”. Porém com a chegada do ChatGPT, em 2022, esse modelo se tornou obsoleto, e o Bradesco precisou defender sua vantagem.
“Quando o ChatGPT chegou nas mãos das pessoas, nós percebemos que estávamos em uma corrida de Fórmula 1. Tínhamos uma vantagem competitiva que precisaria ser protegida, e proteger significava ter a capacidade de entender o que a IA estava colocando para nós naquele momento”, conta Rafael Cavalcanti, CDAO e CRM Director do banco, em uma palestra ministrada durante o AI Festival da StartSe, em São Paulo.
Em três anos, a BIA evoluiu de um simples assistente para um verdadeiro concierge, capaz de tirar dúvidas dos correntistas. O Bradesco, por sua vez, encontrou um novo foco: construir uma organização onde humanos e agentes de IA trabalham juntos, de forma integrada. O banco saiu de 60% para 89% de retenção no atendimento automatizado, enquanto a BIA atingiu a marca de 29 milhões de clientes atendidos.
AI Powered Bridge
Essa nova visão deu origem ao Bridge, uma plataforma proprietária do banco que centraliza a curadoria de modelos, a publicação de serviços de IA e os guard-rails que garantem governança sobre o que cada agente pode ou não fazer. É de lá que saem as três frentes da BIA: a voltada ao cliente final, a corporativa e a BIA Tech, que está ressignificando o ciclo de desenvolvimento de software interno.
O Bradesco não está apenas construindo uma camada de IA sobre seus sistemas existentes, mas reformando seu modelo operacional a partir de uma lógica onde funcionários e agentes de IA coexistem com papéis definidos. Diferentemente dos chatbots anteriores, os novos agentes são capazes de perceber contexto, tomar decisões e executar ações com autonomia.
Um dos experimentos mais reveladores veio da área de crédito. O banco adquiriu a Kunumi, empresa especializada em IA e machine learning, com o objetivo de construir um modelo de crédito usando agentes de IA dialogando entre si. Dez cientistas de dados levaram três meses para desenvolver o modelo pelo método tradicional. A arquitetura de agentes fez o mesmo trabalho em cinco minutos, tornando até mesmo difícil identificar se o trabalho havia realmente sido feito por uma arquitetura de IA.
“Não basta só as pessoas usarem o project co-pilot, nós precisamos ter uma esteira interconectada, para que as interfaces aconteçam de uma maneira clara e nós tenhamos ganhos aqui em cada uma dessas atividades. Geração de código para fora é super importante, mas code review é mais importante ainda; automação de testes é super importante, mas knowledge retrieval é igualmente importante também”, afirma Cavalcanti.
Governança e Maturidade
Cavalcanti foi enfático ao tratar o tema de governança não como burocracia, mas como pré-requisito para operar em escala. “Quando nós falamos em operar em escala, levantamos questões como gestão de riscos de terceiros, de soberania e também de responsabilidade e transparência. Esses desafios são os mesmos para qualquer organização”, afirma.
O banco opera com um framework que define quanto tempo um experimento pode rodar, que tipo de dado pode ser consumido e qual nível de autonomia cada agente pode ter. “Quando nós deixávamos os agentes livremente discutindo no PIX inteligente, às vezes demorava dez segundos para fazer o PIX. Não dá, não tem que demorar dez segundos”, conta Cavalcanti.
Segundo o executivo, em vez de deixar a IA no controle total e livre de uma conversa, a estratégia ideal é usar sistemas tradicionais, fixos e seguros para guiar o cliente, inserindo a IA apenas nos momentos necessários para enriquecer e potencializar essa experiência.
A visão de longo prazo é um marketplace interno de agentes, onde qualquer área do banco possa publicar seus próprios agentes para que outras equipes os reutilizem. “O mundo em que nós não fazemos nada tem um risco de negócio que é muito mais caro para a organização do que eventuais riscos que nós não corremos”, conclui.
