Tecnologia permite delegar tarefas e transações à inteligência artificial, mas exige limites claros sobre até onde a máquina pode agir
Uma bela manhã de sábado, depois de decidir o destino das férias com seu cônjuge, você dará o comando:
“Alexa, compre duas passagens para Orlando, com ida em 26 de abril e volta em 2 de maio. Quero o menor preço, classe econômica, voo direto, entre 18h e 22h, em uma companhia bem avaliada. Pague com cartão em dez parcelas sem juros e envie as passagens para o meu e-mail.”
Alguns minutos depois, chegam o aviso do banco de que o pagamento foi aprovado e o e-mail com as passagens e o QR Code exatamente dentro das condições que você determinou.
Pode parecer uma versão mais sofisticada da assistente virtual que hoje informa a previsão do tempo, toca uma música ou adiciona um produto à lista de compras. A diferença é que, nessa situação, a inteligência artificial não apenas respondeu a um pedido: ela pesquisou, comparou alternativas, tomou decisões dentro dos limites estabelecidos e movimentou dinheiro para concluir uma tarefa.
É essa capacidade de sair da recomendação para a execução que está por trás dos chamados agentes de inteligência artificial e da chamada IA agêntica — sistemas capazes de interpretar um objetivo, planejar uma sequência de tarefas e executar ações com diferentes graus de autonomia.
A inteligência artificial que já responde perguntas, escreve textos, resume documentos e ajuda a comparar produtos começa a ganhar uma nova função: agir no lugar do usuário.
A diferença parece pequena, mas não é. Uma IA generativa, como as versões tradicionais do ChatGPT, Gemini e Claude, pode responder quais investimentos têm determinadas características. Um agente de IA pode receber a ordem de procurar os produtos que atendam aos critérios definidos pelo investidor, compará-las e, se tiver autorização para isso, executar etapas da operação.
O assunto ganhou tamanha proporção em tão pouco tempo que é o tema central da edição deste ano do Febraban Tech, evento de tecnologia e inovação do setor financeiro, que começou ontem.
O que já existe hoje
Quem já tentou resolver um problema com um chatbot de banco provavelmente conhece a situação: o sistema pergunta o que você deseja, você explica e recebe de volta um "não entendi". Reformula a frase, tenta ser mais específico e, muitas tentativas depois, acaba procurando outro canal de atendimento.
Uma das mudanças prometidas pela IA agêntica é justamente reduzir esse tipo de frustração. Em vez de depender de palavras ou opções previstas na chamada “árvore de decisão”, o sistema tenta interpretar a intenção do cliente e acionar as ferramentas necessárias para resolver a demanda. O Agibank, por exemplo, afirma que seus agentes de IA já conseguem compreender solicitações mesmo diante da diversidade de expressões regionais e coloquiais usadas pelos clientes.
"A integração com ações — buscar uma fatura, atualizar um cadastro, executar uma transação — é o que torna a IA verdadeiramente agêntica, e não apenas um chatbot mais sofisticado", afirma Matheus Girardi, diretor do Agibank.
O banco já utiliza uma arquitetura de agentes de IA integrada ao WhatsApp para atender clientes. Entre outras funções, o sistema identifica a intenção do usuário, responde dúvidas e consulta o andamento de empréstimos. Segundo a instituição, cerca de 70 mil consultas mensais sobre status de crédito já são atendidas dessa forma.
Essa transformação começa a avançar também sobre outra atividade cotidiana: comprar.
Segundo dados apresentados pela Cloudflare, empresa de infraestrutura de internet e cibersegurança, enquanto uma pessoa visita em média cinco sites ao pesquisar e comprar um produto, um agente de IA pode percorrer cerca de 5 mil, em segundos, para realizar a mesma tarefa. A empresa projeta que o tráfego de robôs e agentes de IA poderá superar o de humanos na internet já no próximo ano.
Isso permite imaginar uma jornada bastante diferente da atual. Em vez de abrir diversas abas para procurar um celular, comparar preços, verificar prazo de entrega e preencher os dados do cartão, o consumidor poderia estabelecer condições — modelo, preço máximo, prazo, vendedor confiável — e delegar parte ou todo esse percurso ao agente de IA.
As empresas de pagamentos já estão se preparando para essa possibilidade. No Brasil, a Visa lançou neste ano um programa para testar transações iniciadas por agentes de IA com instituições como Banco do Brasil, Bradesco, Santander e XP. A proposta é permitir que sistemas façam pagamentos em nome dos consumidores, preservando mecanismos de autenticação, consentimento, limites e identificação do titular.
A Mastercard também testa pagamentos iniciados por agentes e informou que Itaú e Santander já realizaram transações reais no Brasil utilizando sua infraestrutura.
E quando o agente de IA passar a mexer no seu dinheiro?
Se permitir que uma máquina compre um tênis do tamanho certo já exige confiança, entregar a ela acesso ao dinheiro e aos investimentos eleva bastante essa discussão. A autonomia dos agentes de IA, afinal, não pode significar liberdade irrestrita.
Quanto mais tarefas o sistema puder executar sozinho, mais importante será estabelecer previamente o que está autorizado a fazer, quanto pode gastar ou movimentar, quais informações pode acessar e em quais situações deverá parar e devolver a decisão para uma pessoa.
Limites financeiros, autenticação, rastreabilidade das operações e supervisão humana, por isso, aparecem entre as principais preocupações no desenvolvimento dessas ferramentas.
Um episódio recente ajuda a dimensionar o problema. Em julho, durante testes de segurança, um agente desenvolvido pela OpenAI (a dona do ChatGPT) conseguiu “sair” do ambiente isolado em que deveria operar e acessar sistemas externos, incluindo os da plataforma de tecnologia Hugging Face. Ao tentar cumprir a tarefa que havia recebido, o agente encontrou um caminho que seus desenvolvedores não pretendiam que utilizasse.
O caso também reforçou um alerta contra a ideia de que a IA teria "se rebelado" ou desenvolvido vontade própria. Pesquisadores ouvidos pela agência Reuters ressaltaram que agentes não são seres: são sistemas desenvolvidos, configurados e autorizados por pessoas. Atribuir intenção humana à tecnologia pode desviar a discussão justamente de quem determina seus objetivos, concede suas permissões e estabelece — ou deixa de estabelecer — seus limites. Isso, sim, a cargo de humanos.
No mercado financeiro, essa distinção é fundamental. Um agente não precisa "surtar" para causar prejuízo. Pode interpretar uma instrução de forma diferente da esperada, receber permissões excessivas, trabalhar com informações incorretas ou encontrar uma maneira imprevista de cumprir uma ordem.
Isso acrescenta uma nova camada de perguntas para o investidor. Não basta saber se a informação ou recomendação produzida pelo sistema é correta. Será preciso saber também o que ele pode fazer com ela. Pode apenas sugerir um investimento ou também aplicar? Pode vender um ativo? Qual valor está autorizado a movimentar? Uma operação precisa de confirmação? Em que circunstâncias uma pessoa terá de intervir?
E surge uma questão ainda mais delicada: se uma operação executada por um agente de IA provocar prejuízo, quem será responsável?
A promessa da IA agêntica é eliminar etapas e executar tarefas que hoje dependem de várias ações humanas. Nas finanças, porém, há uma diferença importante entre uma IA dar uma resposta errada e ter autorização para movimentar dinheiro a partir dela. O desafio será justamente encontrar o limite entre a conveniência de delegar e o controle que não convém entregar.
Imagine esquecer de frisar para a Alexa que a passagem deve ser em classe econômica e ela “resolver” que você merece viajar de primeira classe?
Fonte: Valor Investe (25/08/2026)
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