O assistente de banca conversacional do Itaú chegou a cerca de 300.000 clientes na fase inicial, segundo o banco. Um novo estudo de caso da OpenAI, publicado a 16 de outubro, descreve o sistema menos visível por trás desse lançamento: a IARA, uma plataforma através da qual as equipas do banco acedem a modelos de IA sob controlos internos. O mesmo relato apresenta o volume de trabalho de uma ferramenta do departamento jurídico. São três medidas diferentes do programa de IA do Itaú, não provas de que o assistente já serve todos os clientes ou de que os resultados jurídicos se aplicam a todo o banco.

A grande mudança

  • O que mudou: O Itaú combina um lançamento limitado a clientes com uma camada interna partilhada de acesso a modelos. O banco diz que a IARA permite às equipas usar diferentes fornecedores segundo as suas políticas, pelo que o assistente para clientes e o trabalho jurídico fazem parte de um programa mais amplo sem serem o mesmo produto.
  • Porque importa: Num banco, alargar um serviço conversacional implica controlar como as aplicações dos funcionários acedem a modelos, além de disponibilizar a interface aos clientes. O Itaú reporta um volume considerável de trabalho jurídico, mas os dados de eficiência publicados descrevem fases dos processos desse departamento. Não demonstram um ganho de produtividade em todo o banco.
  • O que acompanhar: O Itaú diz que pretende estender a ia.i a toda a sua base de clientes até ao final de 2026. A prova essencial será quanto o acesso realmente se expande e se o banco publica resultados medidos para clientes e operações além dos dados iniciais.

A expansão para clientes começou em julho

O Itaú anunciou a ia.i em julho como uma interface de texto e voz na sua aplicação bancária. O banco disse que os clientes podiam fazer perguntas sobre as suas finanças, obter informação sobre produtos e serviços e usar alguns fluxos de transações, como o Pix. Descreveu uma combinação de conversa, navegação convencional na aplicação e acesso a apoio humano quando necessário.

O banco disse que a primeira fase estava disponível para cerca de 300.000 clientes. O relato da OpenAI de outubro repete esse número; não fornece uma contagem mais recente. O objetivo do Itaú de disponibilização a toda a base de clientes até ao final de 2026 continua a ser uma meta declarada nesse relato. Simulações de produtos, adesões e análise recorrente de rendimentos e despesas são descritas como capacidades previstas para a fase seguinte.

O estudo de caso também descreve o Customer DNA, uma camada de contexto financeiro para aproximadamente 70 milhões de clientes. Diz que os modelos GPT-5.x estão entre os componentes usados para manter e enriquecer essa representação. Os 70 milhões referem-se ao âmbito declarado da camada de contexto. Não significam que 70 milhões de pessoas usem atualmente a ia.i ou que todas as interações com esses clientes passem por um modelo GPT.

A IARA controla o acesso a modelos dentro do banco

A IARA é a plataforma de governação e orquestração do Itaú, segundo o relato da OpenAI. Dá às equipas do banco acesso controlado a diferentes modelos de acordo com as políticas internas; a OpenAI é um dos fornecedores disponíveis. O estudo de caso descreve a observabilidade, o controlo do custo de tokens e as políticas de IA responsável como objetivos da plataforma.

Estas descrições explicam o papel que o Itaú atribui à IARA, mas não são um teste independente à sua segurança, precisão ou conformidade. O relato não publica a arquitetura completa da plataforma nem o método de avaliação desses controlos. Também não diz que todas as aplicações do banco usam o mesmo modelo ou que a própria IARA é o assistente dirigido aos clientes.

A distinção importa ao ler as afirmações do banco sobre a sua escala. Uma camada de acesso comum pode apoiar várias aplicações internas, cada uma com os seus utilizadores, dados e medida de trabalho. A aplicação jurídica é o exemplo mais claro de volume de trabalho divulgado no estudo de caso.

Os dados jurídicos descrevem tarefas e fases de processos

O Itaú diz que a solução jurídica opera sobre um repositório com mais de 90 milhões de documentos e executa mais de 2 milhões de tarefas por mês. Os ganhos de eficiência reportados variam entre 20% e 80% em fases dos processos do departamento jurídico. A dimensão de um repositório, a contagem mensal de tarefas e um intervalo de eficiência por fase medem coisas diferentes. Nenhum indica o número de advogados que usam a ferramenta, a parcela de todo o trabalho jurídico que trata ou a poupança total de tempo do departamento.

Os números vêm do banco e do estudo de caso de cliente da OpenAI. Este não divulga um método de comparação, período de observação ou auditoria independente para o intervalo de eficiência. Os dados mostram uma implementação operacional reportada com um volume de trabalho considerável, com limites quanto ao que se pode concluir sobre o seu efeito.

O Itaú também descreve assistência de IA a especialistas, gestores e equipas de atendimento. Os valores de três vezes mais tempo para relações com clientes, atendimento até duas vezes mais rápido e conversas até três vezes mais eficazes são apresentados como expectativas dessa implementação, não resultados medidos. A empresa não forneceu no estudo de caso resultados que verifiquem essas metas.

A leitura prática do anúncio do Itaú é mais restrita do que a sua ambição: um lançamento limitado a clientes, uma camada descrita de governação de modelos e uma aplicação jurídica com volume de trabalho e eficiência por fase reportados pela empresa. O próximo alcance junto dos clientes e os efeitos no serviço bancário continuam por medir publicamente.

Fontes e leituras adicionais