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Bancos brasileiros devem investir R$ 2,97 bilhões em IA, analytics e big data em 2026. 🤖🏦 Só que tem um detalhe bem importante: apenas 1% das empresas se considera madura no uso da tecnologia. O dinheiro está indo; o resultado, nem sempre. 🧵
No total, o setor bancário prevê R$ 50,4 bilhões em tecnologia até o fim do ano, segundo dados apresentados no Febraban Tech 2026. IA virou prioridade real — não é mais laboratório escondido nem promessa de apresentação.
O gargalo não é simplesmente comprar a ferramenta mais nova. Muitos bancos rodam sistemas críticos criados antes dos anos 2000: estáveis, mas difíceis de conectar a plataformas modernas. É tipo querer instalar uma casa inteligente numa construção cheia de fios antigos.
Na prática, dá para contratar ótimos modelos de machine learning e ainda assim não conseguir usar tudo em escala. Dados espalhados, arquiteturas fragmentadas e processos engessados travam a integração — e deixam os projetos mais caros e arriscados.
Tem também o fator humano: faltam equipes capazes de operar, acompanhar e evoluir sistemas de IA. Treinamento em TI ajuda, claro, mas IA responsável pede gente de dados, segurança, produto, negócio e governança trabalhando junto.
A pesquisa da McKinsey resume bem o tamanho da distância: 92% das empresas planejam aumentar investimentos em IA nos próximos três anos, mas só 1% se vê madura. Modernizar sistemas e governar bem os dados pode valer mais do que correr atrás da próxima ferramenta da moda.
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