Itaú construiu IA generativa para 70 milhões de clientes — e uma plataforma de governança para os funcionários

O maior banco privado do Brasil não está testando IA em piloto. Está rodando em escala — e publicou como fez isso.

Se você ainda está esperando um "caso brasileiro de referência" para levar para a sua diretoria, esse é ele.

O que aconteceu

O Itaú anunciou duas iniciativas conectadas que formam a espinha dorsal da sua estratégia "AI First" — ou seja, a decisão deliberada de colocar inteligência artificial no centro das operações, não nas margens.

A primeira é a ia.i: uma interface conversacional — pense num assistente financeiro que responde por texto ou voz — disponível dentro do próprio app do banco. Ela centraliza interações de conta corrente, crédito, cartões, seguros e outros serviços em um único ambiente. Quando necessário, conecta o cliente a um atendente humano. A ia.i chegou a aproximadamente 300 mil clientes na primeira fase e a expectativa é estar disponível para toda a base até o fim de 2026.

Por trás dessa experiência existe uma camada de contexto chamada Customer DNA: um conjunto de dados que o banco usa para entender hábitos financeiros, necessidades e momento de vida de cerca de 70 milhões de clientes. Modelos GPT da OpenAI são parte dos componentes que alimentam e atualizam essa representação.

A segunda iniciativa é a IARA: uma plataforma interna de governança e orquestração de modelos de IA. Governança aqui não é burocracia — é a estrutura que decide quem pode usar qual modelo, com qual custo, com quais regras e com rastreabilidade total do que está sendo feito. É o que torna viável escalar IA dentro de uma instituição regulada sem perder o controle.

Um exemplo concreto do que a IARA viabilizou: o departamento jurídico do banco passou a operar sobre um repositório de mais de 90 milhões de documentos, executando mais de 2 milhões de tarefas por mês com ganhos de eficiência de 20% a 80% em diferentes etapas dos processos.

Foto: Julio Lopez via Pexels

Segundo Carlos Eduardo Mazzei, CTO do Itaú, o critério de sucesso da ia.i é quase paradoxal: a tecnologia precisa ser imperceptível. O cliente resolve o problema. A IA some. Se o cliente está admirando a tecnologia, o produto falhou.

Uma pesquisa feita pelo próprio banco com o Grupo Consumoteca mostrou que 80% dos brasileiros querem organizar melhor a vida financeira e 65% gostariam de uma tecnologia que funcione como um copiloto financeiro, com orientação contínua. A demanda existe. A pergunta era como entregar isso em escala sem perder qualidade nem conformidade regulatória.

A resposta do Itaú foi: múltiplos modelos de IA, cada um usado para o tipo de tarefa certo. Interações simples e rápidas usam modelos menores e mais baratos. Decisões que exigem raciocínio mais complexo usam modelos mais sofisticados. Isso não é detalhe técnico — é gestão de custo e qualidade ao mesmo tempo.

E daí? O que muda para quem lidera

Foto: Christina Morillo via Pexels

Esse case não é sobre banco. É sobre o que qualquer empresa com processos complexos, times grandes e preocupação com conformidade pode aprender.

1. Governança não vem depois — vem antes. O Itaú não escalou a IA e depois tentou colocar regras em cima. Construiu a plataforma de governança (IARA) como pré-requisito para escalar. Na prática, isso significa: controle de custo por uso, rastreabilidade de quem usou o quê, aplicação de políticas de IA responsável e redução de viés nas respostas. Qualquer empresa que queira ir além dos projetos-piloto precisa tomar essa mesma decisão estrutural.

2. A IA interna tem tanto impacto quanto a IA para o cliente. A estratégia do banco se aplica para dentro também. Resumos antes de reuniões, preparação de atendimentos, análise de documentos, desenvolvimento de planos alternativos — tudo isso foi mapeado como ganho para os times internos. A expectativa do Itaú é triplicar o tempo disponível para relacionamento com clientes e dobrar a velocidade do atendimento. Qual processo do seu time consome mais tempo e poderia ser acelerado essa semana?

3. Setor regulado não é desculpa — é o ambiente de teste mais exigente que existe. Banco no Brasil é um dos setores com mais restrições regulatórias do mundo. Se o Itaú conseguiu rodar IA generativa com conformidade, privacidade de dados e controle de risco nesse ambiente, a barreira para outros setores é menor — não maior. O que está travando a sua empresa provavelmente não é regulação. É falta de decisão e de estrutura.

O que fazer essa semana

Não precisa construir uma IARA. Mas precisa ter uma conversa honesta internamente sobre três perguntas:

• Onde na empresa a IA já está sendo usada sem nenhum controle? (Spoiler: provavelmente está, com ou sem você sabendo.)
• Qual processo do seu time consome mais tempo repetitivo e poderia ser o primeiro candidato a automação com IA?
• Quem é o responsável, hoje, por definir as regras de uso de IA na sua empresa?

Se nenhuma dessas perguntas tem uma resposta clara, esse é o ponto de partida — não a tecnologia.

Foto: Ono Kosuki via Pexels

O Itaú levou anos construindo isso. Você não precisa copiar o tamanho. Precisa copiar a lógica: começa com um problema real, define governança antes de escalar, mede pelo resultado para o usuário — não pela sofisticação da tecnologia.

Quer estruturar a adoção de IA no seu time com método e sem improviso? Me manda uma mensagem no WhatsApp e a gente conversa.