Inteligência artificial no mercado financeiro: 92% dos bancos já citam ganho de velocidade em tarefas; veja como aplicá-la à sua rotina

(Imagem: Canva Pro)

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Os bancos brasileiros devem investir cerca de R$ 3 bilhões em inteligência artificial, analytics e big data no acumulado em 2026. O montante é 8% superior ao de 2025, segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026, conduzida pela Deloitte.

O aumento dos investimentos ocorre em um momento em que os bancos já relatam benefícios concretos associados ao uso da inteligência artificial. Para 92% das instituições consultadas, o principal benefício percebido da IA é o ganho de velocidade na execução de tarefas rotineiras.

Na prática, isso significa reduzir o tempo gasto em atividades operacionais para que as equipes possam direcionar mais atenção a funções analíticas e estratégicas.

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O que a pesquisa revela sobre o uso da IA nos bancos

Os números mostram que, nos bancos, a inteligência artificial já faz parte da operação. Entre os usos mais frequentemente mencionados pelas instituições participantes da pesquisa, estão a automação de processos internos, citada por 76% dos bancos, e a geração de relatórios e documentos, apontada por 71%.

A IA pode auxiliar em atividades comuns a diversas áreas do mercado financeiro, que fazem parte da rotina operacional de equipes de análise, assessoria e acompanhamento de investimentos:

• Extrair números de balanços;
• Atualizar bases de dados;
• Revisar planilhas; e
• Organizar relatórios.

Isso porque, embora sejam tarefas importantes, muitas delas seguem processos repetitivos e demandam tempo que poderia ser direcionado à análise e à tomada de decisão.

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Além disso, o setor prevê investir R$ 29,4 milhões em capacitação em IA e IA generativa neste ano, uma alta de 31%. O movimento sugere que ter acesso à ferramenta não basta: para extrair valor dela, é preciso desenvolver processos e conhecimentos específicos.

VEJA MAIS: Como usar o Claude para gastar menos tempo com tarefas operacionais

Por que suas conversas com a IA não geram insights melhores?

Em contrapartida, para muitos outros profissionais do mercado financeiro, é possível que a experiência com IA ainda não seja tão produtiva no dia a dia. Quem já pediu uma análise de uma empresa e recebeu um resumo genéricoconhece bem a frustração.

A resposta parece até bem escrita, com números e conclusões organizados. Mas, na hora de tomar uma decisão, muitas vezes não oferece insights capazes de aprofundar a análise.

Em muitos casos, o problema não está na ferramenta. Isso porque a IA responde no nível do pedido que recebe; um comando vago tende a gerar uma resposta igualmente vaga.

A diferença está no método. Fazer a pergunta certa, analisar os documentos na fonte, validar os números e, só então, construir a tese, muda a qualidade do resultado. Quando esse processo se torna repetível, a IA deixa de ser um atalho ocasional e passa a funcionar como uma extensão do seu próprio raciocínio.

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Como extrair análises mais profundas com a ajuda da IA?

Foi justamente para ensinar um método de uso da IA aplicado ao mercado financeiro que Leonardo Dawadji, especialista na área e integrante do ecossistema do Market Makers, escreveu o e-book “Do Prompt ao Sistema”. No material, ele apresenta um guia para:

• Estruturar análises, fazendo as perguntas certas;
• Organizar processos, validando informações direto na fonte; e
• Utilizar o Claude de forma mais eficiente no dia a dia.

A proposta não é entregar uma coleção de prompts prontos, mas um método que pode ser repetido, conferido e aprimorado. Para isso, o material acompanha a análise de uma empresa real, do primeiro prompt ao relatório final.

Você vai aprender a transformar o seu próprio método em uma skill, dar a ela memória e contexto, e automatizar tarefas repetitivas com o Claude.

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