Hiperpersonalização e agentes de IA: bancos precisam gerar valor, e não apenas ofertas

_{*por Maurício Alarcon} 

Junho de 2026 - Durante anos, os bancos investiram bilhões para digitalizar suas operações. Aplicativos substituíram agências, processos migraram para o ambiente online e novos canais ampliaram o acesso aos serviços financeiros. Essa transformação trouxe ganhos importantes de eficiência, mas também tornou mais fácil para o cliente trocar de instituição, já que uma pessoa pode concentrar investimentos em um banco, utilizar o cartão de crédito de outro, contratar crédito em uma fintech e realizar pagamentos por diferentes plataformas. 

Isso significa que para conquistar espaço na rotina dos clientes, os bancos precisam entregar experiências personalizadas. O consumidor atual espera que sua instituição financeira compreenda seu contexto, antecipe necessidades e ofereça recomendações que façam sentido para sua realidade. Por exemplo, uma empresa em processo de expansão possui desafios diferentes de uma companhia focada em redução de custos. Um cliente que viaja frequentemente tem demandas distintas daquele que concentra gastos em compras do dia a dia. Tratar todos da mesma forma significa perder oportunidades de relacionamento, engajamento e geração de valor. 

É nesse contexto que a hiperpersonalização entra como estratégia para fidelização. Mas esse conceito só é possível se houver a combinação entre dados, analytics avançado e Inteligência Artificial, que já vem mudando o cenário deste mercado. Segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária, mais de 80% dos bancos brasileiros já utilizam esta tecnologia em suas operações, com resultados que vão além da eficiência operacional. São 47% das instituições registrando melhorias na personalização dos serviços e 32% observando um aumento na satisfação dos clientes. 

O avanço no uso tem dado espaço para uma nova etapa dessa transformação, agora por meio dos agentes inteligentes, que começam a assumir um papel mais ativo na execução de tarefas e processos de negócio, como atendimento ao cliente, análise de crédito, prevenção a fraudes, monitoramento regulatório e compliance. Os sinais dessa mudança já são visíveis. Entre abril e maio de 2026, agentes de IA movimentaram entre 150 mil e 230 mil transações diárias por meio de protocolos especializados, de acordo com dados da Oobit, fintech global especializada em pagamentos com ativos digitais. 

A chamada economia agente-a-agente, em que os sistemas passam a realizar operações entre si, começa a sair do campo experimental para ganhar aplicações práticas. A próxima evolução será a capacidade de interagir com diferentes sistemas, executar ações e apoiar jornadas completas de forma autônoma. 

Para os bancos, isso abre espaço para serviços capazes de compreender contextos específicos, antecipar demandas e executar ações com níveis inéditos de personalização . Mas, viabilizar essa transformação exige mais do que tecnologia, é necessário ter a capacidade de conectar estratégia, dados, processos e conhecimento de negócio. É justamente nesse ponto que a integração entre diferentes sistemas e áreas da instituição se torna determinante para que iniciativas de IA gerem resultados concretos e escaláveis. 

A hiperpersonalização não nasce pronta dentro de uma plataforma, ela é construída a partir da combinação entre conhecimento do negócio bancário, dados, Inteligência Artificial e capacidade de execução. Os projetos mais bem-sucedidos começam com um desafio de negócio e não com uma ferramenta. Analisar o comportamento de utilização de cartões pode permitir, por exemplo, compreender hábitos de consumo, identificar oportunidades de engajamento e recomendar benefícios, estabelecimentos parceiros ou serviços financeiros mais aderentes ao perfil de cada cliente. O objetivo não é simplesmente vender mais. É ajudar o usuário a extrair mais valor da relação com o banco. 

Só temos que lembrar que quanto maior a autonomia desses sistemas, maior também a necessidade de governança. No setor financeiro, a confiança continua sendo um ativo tão importante quanto inovação. Modelos precisam ser auditáveis, decisões rastreáveis e processos aderentes às exigências regulatórias. A discussão já não é apenas sobre o que a Inteligência Artificial é capaz de fazer, mas sobre como garantir que ela opere de forma segura, transparente e alinhada aos interesses do negócio e dos clientes. 

Nos próximos anos, não estará à frente quem possui mais canais digitais, mas sim quem consegue transformar dados em experiências relevantes. Nesse cenário, Inteligência Artificial, agentes inteligentes e governança formam uma combinação indispensável. A tecnologia continuará evoluindo, mas a confiança seguirá sendo o elemento que determina quais organizações conseguirão converter inovação em relacionamento duradouro e geração de valor. 

*Maurício Alarcon, diretor da vertical de bancos da SONDA do Brasil, líder regional em Transformação Digital.