🤖 Funcionários do Wells Fargo que usam IA venderam 31% mais produtos financeiros, segundo o banco. A tecnologia já chegou a 148 mil pessoas via Microsoft 365 Copilot. Mas vender mais significa, automaticamente, atender melhor? 🧵

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O Copilot resume históricos, organiza informações e ajuda gerentes a se preparar para reuniões. Na teoria, isso permite uma conversa mais relevante. Na prática, quem define o que é uma “oferta adequada”: o cliente, o funcionário ou a meta do algoritmo?

O banco afirma que as indicações de clientes para assessores apoiados por IA dobraram. É um ganho de produtividade real — mas recomendações financeiras carregam riscos. Que dados alimentam essas sugestões? Há auditoria contra vieses e ofertas inadequadas?

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A régua interna é direta: cada projeto de IA precisa gerar receita, elevar produtividade, cortar custos ou reduzir riscos. E quando esses objetivos entram em choque? Menos tempo por atendimento pode significar eficiência; também pode significar menos escuta.

Não é um caso isolado: o Bank of America reduziu quase 1 minuto por ligação com o EricaAssist; no Capital One, atendentes editam só 20% dos resumos feitos por IA. A pergunta não é se a IA vai transformar bancos, mas sob quais regras.

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Se a IA conhece o histórico financeiro de milhões de pessoas, transparência e supervisão não podem ser detalhe técnico. O salto de 31% chama atenção — mas o indicador mais importante deveria ser outro: clientes fizeram escolhas melhores ou apenas compraram mais?