O Santander decidiu pisar no acelerador na corrida pela inteligência artificial (IA) — e colocou uma meta importante um ano mais cedo no calendário.
O banco agora espera alcançar 1 bilhão de euros em valor gerado pela IA em 2027, antecipando em um ano o objetivo que estava previsto originalmente para 2028.
A meta vem na esteira de um plano ambicioso apresentado pelo grupo espanhol no início deste ano, que prevê levar o lucro acima de 20 bilhões de euros e recuperar a rentabilidade superior a 20% no Santander Brasil (SANB11) até 2028.
Para Eduardo Alvarez, diretor de dados e IA do Santander Brasil (SANB11), a mudança reflete a confiança da instituição na maturidade das iniciativas tecnológicas.
A estratégia se apoia em três frentes: ganho de eficiência, desenvolvimento de tecnologia e criação de novos modelos de negócio.
E o Brasil ocupa um lugar de destaque nessa corrida. O país abriga um dos dois centros de excelência global em IA do Santander, ao lado de Madri.
“O Brasil serve como centro de excelência global porque é o mercado mais competitivo de serviços financeiros hoje”, disse Alvarez ao Seu Dinheiro.
Para o executivo, a combinação de Open Finance, forte regulação e competição tornou o mercado brasileiro um laboratório para soluções que podem, depois, ser levadas para outras operações do grupo.
As iniciativas do Santander em inteligência artificial
Uma das mudanças mais visíveis da IA no Santander já acontece nos bastidores — e mexe justamente com quem constrói a tecnologia do banco.
Por meio de parcerias e investimentos em empresas como a Cognition, a instituição passou a automatizar parte da criação de códigos. Em vez de escrever cada linha, o desenvolvedor descreve a funcionalidade que deseja e deixa a IA gerar o código.
O resultado, segundo Alvarez, já mudou a rotina das equipes. “Nossos desenvolvedores hoje revisam código mais do que escrevem código”, afirmou.
A ideia é reduzir o tempo necessário para colocar novos produtos e funcionalidades em operação.
A automação também chegou a processos mais complexos. Com a plataforma Maisa, o Santander consegue descrever fluxos e automatizar a análise de documentos, reduzindo a dependência de tarefas manuais.
De cortar custos a fazer dinheiro
Mas, para o Santander, a conta da IA não termina em produtividade. O banco quer usar a tecnologia também para gerar receita, melhorar a fidelização e tomar decisões mais precisas, especialmente em áreas como crédito, prevenção a fraudes e cibersegurança.
É aí que Alvarez enxerga um dos maiores potenciais da tecnologia: usar modelos avançados para analisar melhor o comportamento e o risco dos clientes e, ao mesmo tempo, proteger o banco de ameaças cada vez mais sofisticadas.
A lógica é evitar que a IA transforme os bancos em simples fornecedores de infraestrutura.
Se um algoritmo passar a escolher sozinho qual banco, cartão ou produto é melhor para o cliente, a instituição pode perder justamente o que há décadas tenta conquistar: a relação direta com o consumidor.
Inteligência artificial eleva risco de bancos virarem “infraestrutura”?
Esse é um dos paradoxos da corrida pela IA. A mesma tecnologia que pode tornar o banco mais eficiente também pode reduzir sua relevância para o cliente.
Alvarez chama atenção para o risco de desintermediação: à medida que agentes de IA ganham autonomia para comparar produtos e tomar decisões financeiras, os bancos podem perder o chamado screen time — o tempo de contato com o usuário.
Nesse cenário, existe o risco de a instituição virar apenas a infraestrutura por trás da operação, em um processo de comoditização do setor.
O Santander aposta que escala, confiança e segurança serão justamente as barreiras capazes de evitar esse movimento.
A instituição quer se posicionar como um “porto seguro” para os dados e o patrimônio dos clientes, em um ambiente no qual a IA também deve tornar as fraudes mais sofisticadas.
E quando a inteligência artificial alucina?
O avanço, contudo, não elimina um dos velhos problemas da tecnologia generativa: os erros.
“A IA alucina, mas o humano também alucina às vezes”, resume Alvarez.
Por isso, a estratégia do Santander não é deixar os modelos operarem livremente. A ideia é colocá-los em ambientes controlados, com acesso apenas às informações e ferramentas necessárias para cada tarefa.
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