A inteligência artificial já está presente nas empresas. A questão que começa a separar experimentação de transformação é outra: quem consegue transformar essa tecnologia em execução consistente, segura e capaz de gerar resultados?
A FEBRABAN TECH 2026 trouxe diferentes respostas para essa pergunta.
Ao longo do evento, executivos, especialistas e empresas de tecnologia discutiram agentes inteligentes, modernização, arquitetura de dados, segurança, produtividade, desenvolvimento de software e novos modelos de trabalho.
Mais do que tendências isoladas, essas conversas apontaram para uma mudança de maturidade: a discussão sobre IA está avançando da possibilidade tecnológica para sua aplicação real nos negócios.
Um dos sinais mais claros dessa evolução veio do próprio setor financeiro.
No painel de abertura Agentes inteligentes, liderança humana, executivos de grandes instituições financeiras apresentaram aplicações de IA em produtos voltados aos clientes e em processos internos, incluindo engenharia, marketing, atendimento e operações.
Isso muda a pergunta que as empresas precisam fazer.
Em vez de apenas “onde podemos testar IA?”, o desafio passa a ser: como incorporar IA à operação com escala, qualidade, segurança e retorno?
Essa evolução também desloca a atenção das ferramentas isoladas para os processos. Um dos destaques do evento foi que a transformação mais relevante não acontece somente no produto entregue ao cliente, mas também na reinvenção dos workflows internos.
Para as lideranças de tecnologia, esse é um ponto importante: adotar IA não significa apenas disponibilizar novas ferramentas para as equipes. Significa repensar como o trabalho acontece.
Quanto maior a autonomia da IA, mais importante se torna estabelecer seus limites. A responsabilidade final permanece com pessoas e instituições.
Nesse contexto, ganham destaque mecanismos como human-in-the-loop, trilhas de decisão auditáveis e limites explícitos de autonomia, especialmente em aplicações como crédito, atendimento e prevenção a fraudes.
Para empresas do setor financeiro, isso significa incorporar segurança, privacidade, controles, observabilidade e governança desde a concepção das soluções.
Diferentes instituições reforçaram no evento a importância de uma arquitetura de dados sólida para sustentar aplicações relevantes de inteligência artificial. Dados organizados, acessíveis e integrados continuam sendo uma base necessária para avançar.
Cloud, dados, integração, segurança, engenharia e modernização precisam evoluir de maneira coordenada.
Esse foi um dos pontos centrais do painel Modernização: Estratégia ou Sobrevivência?, apresentado pelo Presidente e CEO da TQI, Mário Anseloni, junto com Wagner Arnaut, CTO da IBM.
A pesquisa da TQI com a Fundação Dom Cabral, discutida durante o painel, trouxe uma mudança importante de perspectiva: a modernização de sistemas legados deixou de estar concentrada apenas na redução de custos e passou a ser tratada como uma forma de viabilizar a estratégia do negócio.
Isso também exige rever o próprio conceito de legado.
Um sistema não se torna necessariamente um problema porque tem décadas de existência: o que o torna um problema é o quanto ele limita a capacidade de a empresa executar sua estratégia. Essa distinção é especialmente importante em organizações com ambientes críticos, como o setor financeiro.
Modernizar não é substituir tudo. A conversa reforçou uma abordagem incremental, orientada pelas necessidades do negócio, em oposição a grandes transformações “big bang”, que podem aumentar custo e risco.
A inteligência artificial também abre novas possibilidades para enfrentar um dos maiores desafios da modernização: compreender sistemas complexos.
Sistemas com milhões de linhas de código e pouca ou nenhuma documentação podem se beneficiar do uso de IA para gerar casos de teste e comparar o comportamento entre aplicações atuais e modernizadas.
Ao mesmo tempo, decisões de arquitetura, entendimento de dependências e validação de regras de negócio herdadas continuam exigindo conhecimento e experiência humana.
Esse equilíbrio ajuda a definir uma abordagem mais madura para a adoção de IA.
A tecnologia acelera. A experiência direciona. A governança estabelece os limites.
Mesmo em um evento marcado pela evolução tecnológica, um dos principais aprendizados esteve relacionado às pessoas.
No painel entre Mário Anseloni e Wagner Arnaut, capacitação das equipes, maturidade dos processos e controle de custos apareceram entre os grandes desafios da modernização. A conclusão apresentada foi que as principais dificuldades são também humanas, culturais e de gestão.
O patrocínio executivo também aparece como fator importante.
Para transformar modernização em estratégia, é necessário conectar as decisões tecnológicas ao impacto de negócio, custos, riscos e oportunidades perdidas. Além disso, um planejamento faseado ajuda a concentrar esforços onde a organização realmente precisa avançar.
Em outras palavras, transformação digital não acontece apenas porque uma nova tecnologia está disponível.
Ela acontece quando tecnologia, estratégia, pessoas e execução caminham na mesma direção.
Ao conectar os diferentes debates do evento, cinco ideias ganham força:
Para as lideranças, isso aponta para uma mudança importante.
Ter acesso à IA deixou de ser suficiente para criar diferenciação.
O desafio agora está em construir as bases necessárias para utilizá-la, identificar onde ela realmente gera valor, integrá-la aos processos e sistemas existentes e criar mecanismos para que essa evolução aconteça com segurança, governança e visão de negócio.
É nessa interseção entre IA, modernização, engenharia e execução que a TQI atua: transformando possibilidades tecnológicas em soluções aplicáveis aos desafios reais das empresas.
Porque, na próxima etapa da transformação digital, a vantagem não estará apenas em quem conhece as novas tecnologias.
Estará na capacidade de colocá-las para trabalhar a favor da estratégia.
Quer transformar os aprendizados da FEBRABAN TECH em próximos passos para o seu negócio? Converse com os especialistas da TQI.
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