A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser apenas promessa para se tornar motor de eficiência no mercado financeiro. Contudo, surge uma constatação: toda IA é inteligente, mas nem toda é confiável. Essa premissa pautou o debate no estande da Claro empresas no Febraban Tech 2026, onde líderes discutiram como estruturar a governança para garantir transparência, explicabilidade e controle de modelos críticos sem sufocar a inovação.
Para Thais Seppe, gerente de produtos da Claro empresas, o desafio central não é a adoção técnica, mas sim o controle. “O desafio é ter essa inteligência governada e confiável dentro de limites estabelecidos pelas organizações”, afirma. Ela ressalta a importância de marcos regulatórios globais e locais, como o PL 2338 no Brasil, que visa regulamentar a tecnologia, destacando que diferentes nações priorizam aspectos como soberania nacional ou cibersegurança.
No Banco do Brasil, a governança é centralizada no ecossistema de dados, atuando como um ambiente habilitador desde a largada. Rafael Rovani, head de IA e Analytics, defende que o sucesso depende de duas frentes. “Sem governança não se implanta IA com confiança e sem pessoas não escalamos”, declara. Ele alerta para a iminência dos sistemas agêntico. “Quando tivermos agentes programando agentes e fazendo ofertas, quem responderá por uma falha? No banco, tratamos isso como uma nova fronteira de risco”, diz.
No Bradesco, o controle ético é visto como guia estratégico. “Para nós a governança é um trilho, mostra o caminho correto para o desenvolvimento e implementação de IA”, explica Michel Viana, superintendente de tecnologia do banco. Ele diz que a estrutura do banco se apoia em patrocínio institucional, framework de conformidade na partida e monitoramento contínuo da operação, utilizando ferramentas como scores de risco, auditorias e tendo a supervisão humana como terceira linha de defesa.
Essa visão é corroborada pela indústria de tecnologia. Fabricio Lira, diretor de Data & AI da IBM, aponta a explicabilidade como alicerce para mitigar incertezas e proteger a imagem das empresas. “O papel da explicabilidade no contexto de governança é transformar incertezas em riscos conhecidos e planos de mitigação”, reforça, lembrando que a análise de variáveis evita prejuízos reputacionais ao colocar modelos em produção.
Em um setor onde os riscos são elevados, governar a IA não é opcional, mas essencial para o crescimento sustentável. A colaboração interna e a orquestração ativa de processos preparam as empresas para o futuro, transformando conformidade regulatória em um poderoso pilar de confiança e diferencial competitivo. Em entrevista ao Convergência Digital, Thais Seppe detalha como o mercado vem evoluindo na construção de uma governança confiável e como essa orquestração deve ser feita.
