Segundo dados divulgados pela Febraban, os bancos brasileiros pretendem investir cerca de R$ 3 bilhões em Inteligência Artificial, Analytics e Big Data neste ano, um aumento de 8% em relação a 2025. A ideia é proporcionar o aumento da eficiência de suas operações, o uso da inteligência para análise de dados, redução do tempo de resposta para os clientes e melhoria no atendimento, além do aumento na detecção e prevenção a fraudes.

Em entrevista ao AIoT Brasil, o especialista Joaquim Merino, diretor de IA e HPC da Lenovo, falou sobre temas ligados ao setor bancário, como segurança dos dados na era de inteligência artificial, consumo de energia, agentes de IA, vibe coding até sobre o futuro dos juros.

AIoT Brasil – A IA está deixando de ser uma ferramenta de análise, passando a tomar decisões da tarefa de forma independente. Recentemente uma IA da OpenAI se rebelou e invadiu a Hugging Face. Como é possível garantir que a IA permaneça sob o controle das empresas, principalmente nos bancos? Os modelos de IA avançados, eles são realmente seguros ou não?

Joaquim Merino, Lenovo – Quando falamos sobre tecnologia da informação, garantir 100% que qualquer tipo de sistema ou qualquer tipo de dado ou que qualquer tipo de ambiente é inviolável, eu acho que isso é uma temeridade. Você não encontra hoje um sistema onde você tenha 100% de garantia que ele seja inviolável, até mesmo de sistemas isolados da internet. Então, o que nos resta? Nos resta governança, adoção de serviços e de soluções que permitam você minimizar ao máximo esse tipo de situação, e até mesmo situações de contingência. Já existe tecnologia para isso abundante no mercado.

Quando a gente fala de inteligência artificial, evidentemente que a inteligência artificial nada mais é do que um mecanismo que nós encontramos que, através de algoritmos, a gente passa a ter acesso  a capacidades que na verdade não foram inventadas pela inteligência artificial, mas que elas já existiam. A IA tem essa capacidade de fazer aflorar esse conhecimento. Como eu sempre digo, a inteligência artificial é uma das melhores ferramentas que a gente tem para poder extrair valor de dados, extrair conhecimento de dados. Ela tem uma capacidade de consolidar isso e entregar respostas mais efetivas para a gente. Então, não existe uma resposta para essa pergunta. Muitas vezes as pessoas gostariam de ouvir o seguinte. “Ah, existe uma solução que impede isso completamente. Ah, é impossível que isso aconteça.” Essa resposta não existe. Ela está muito mais ligada a uma questão de governança e de políticas de segurança. Essa questão tem que ser levada muito a sério para minimizar os danos provocados por questões, como você descreveu, como “a rebeldia” da IA.

AIoT Brasil – Os bancos trabalham com grandes volumes de informações, altamente sensível. Gostaria de saber com você como uma arquitetura híbrida pode utilizar modelos avançados sem necessariamente enviar todos esses dados para a nuvem. Como é essa relação de borda e nuvem no ambiente dos bancos com o uso da IA?

Joaquim Merino, Lenovo – Essa é uma pergunta muito interessante, que envolve soberania de dados, uma questão que está muito em debate, globalmente falando. Como você garantir que o seu legado de dados que é um insumo para que você possa tirar benefícios na adoção de inteligência artificial, como é que esse dado não vai parar em mãos erradas ou não seja como dizer assim, usado e tirado vantagens pela concorrência? Quando você leva para a área financeira essa questão começa a entrar em outras questões ainda mais sensíveis. Desde a borda até o data center, são demandas distintas que requerem tipo de dados distintos. A melhor maneira para construir um ambiente seguro, para poder navegar da borda até a nuvem, é segregar os dados.

Tem que haver políticas de segregação bastante efetivas para não permitir que você exponha o teu cliente a riscos desnecessários. Quando você está numa solução de borda, numa solução no smartphone, evidentemente que a vulnerabilidade é muito maior do que dentro de um data center. Então, os algoritmos, as bases de dados, os recursos que existem dentro de um data center para garantir a integridade do dado e a inacessibilidade por pessoas que não são autorizadas é muito maior do que na borda.

Então, a resposta para a sua pergunta, de maneira bastante objetiva, é você segregar de maneira bastante criteriosa que tipo de informação navega em cada uma dessas etapas, desse ecossistema de inteligência artificial, da borda até o data center.

AIoT Brasil – Existe uma percepção de que manter a IA e os dados dentro da infraestrutura própria pode ser mais caro. Como as empresas devem avaliar o equilíbrio entre investimento e infraestrutura, custo de nuvem, desempenho e segurança? Como seria  essa equação?

Joaquim Merino, Lenovo – Essa é uma equação bastante complexa, e hoje ela tem um elemento adicional nessa questão, que é o consumo de energia. Quando a gente fala de adoção de inteligência artificial, os menos atentos vão pensar no custo efetivo da adoção da infraestrutura. O quanto você tem que investir para construir uma infraestrutura para poder suportar workloads de inteligência artificial. Porém, essa não é a equação mais importante hoje. A equação mais importante, quando você leva em consideração a infraestrutura para a inteligência artificial, é a questão, obviamente, de consumo de energia e dissipação de calor.

Esses dois elementos oneram de maneira agressiva o ROI. É extremamente importante você colocar na sua equação de retorno de investimento as questões de consumo de energia e dissipação de calor. Hoje, a Lenovo possui tecnologias bastante avançadas que estão na sexta geração, mais de uma década de experiência, para reduzir até 40% o consumo de energia em data centers que são focados para a inteligência artificial.

Você pode sim dizer que tem políticas de governança e de segurança, vamos dizer assim, o estado da arte, e que garantem, do ponto de vista de política de segurança e do ponto de vista de governança, 100% de compliance com as melhores regras. Mas daí você dizer que 100% de garantia de proteção do dado, isso não é uma verdade. Então as instituições devem, hoje, fazer uma análise muito criteriosa daquilo que ela deve deixar dentro do seu data center e o que deve deixar dentro da nuvem.

Data center on-premise também poderá estar sujeito a invasões ou a questões de segurança, se não houver bons critérios de governança e boas ferramentas de segurança. Muitas vezes a gente escuta coisas como “eu não ponho dados sensíveis na nuvem”. E aí deixa no data center, mas sem critério de proteção ou sem governança adequada para poder garantir a segurança daquele dado…

AIoT Brasil –  A IA agêntica está no centro das discussões atualmente quando o tema é inteligência artificial. Até que ponto os bancos estão preparados para colocar os agentes de IA em ambientes de produção?

Joaquim Merino, Lenovo – Eu diria que a pergunta hoje não é o quanto eles estão preparados. É o quanto eles vão perder de dinheiro ou perder a chance de fazer novos negócios se não adotarem agentes de IA. O agente de IA entrega uma escala que o banco não pode oferecer. A capacidade de oferta de serviços que tem por trás de agentes de IA, ele pode ganhar uma amplitude inimaginável para os bancos. Eles podem conquistar mais clientes, aumentar a carteira, ofertar mais produtos, entregar soluções mais consultivas, mais especializadas, mais personalizadas para os seus clientes-chave com agentes de IA. A questão principal hoje é o risco de você ser superado pela concorrência se você demorar muito para adotar agentes de IA.

AIoT Brasil – Dentro desse contexto, quais seriam os principais obstáculos para a adoção de agentes de IA nos bancos no momento?

Joaquim Merino, Lenovo – Não tenho dúvida que dentro dos bancos hoje,ou pelo menos na maioria deles, as equipes de TI, as equipes de dados, as equipes de negócio elas sabem plenamente das vantagens que esse tipo de tecnologia pode entregar para o business do banco. A adoção então me parece algo muito mais uma questão ligada a segurança, o quanto a instituição se sente segura em adotar aquele tipo de ferramenta. E sem falar as questões também, as perguntas relativas à infraestrutura. Evidentemente que quando você fala de agentes de IA, você está começando a falar de um aumento de tokens, você está começando a falar de inferência e você começa a falar de demandas de data center bastante importantes. Isso gera custo para o banco. Quando a gente fala de tecnologia, a gente nunca pode esquecer que existe a questão de consumo de energia que é uma característica, um ofensor do business de inteligência artificial.

Se você não tiver recursos para mitigar essa oneração dentro dos custos do banco, que serão inerentes da adoção de IA em função da questão básica do consumo de energia, fica bastante difícil para o banco tomar essa decisão. Então, me parece que é uma questão de um pouco de cultura, segurança e entendimento do modelo econômico.

AIoT Brasil –  O futuro da IA corporativa será dominado por grandes modelos na nuvem ou uma combinação de modelos de diferentes tamanhos e locais de processamento?

Joaquim Merino, Lenovo – Acho que será uma combinação de modelos. Cada negócio tem a sua especificidade, cada um tem características muito peculiares. E tem um outro aspecto importante. Quando você adota a IA, o que você está fazendo? Você está pegando o teu legado de dados e tirando valor dele. Você está fazendo uso da história do teu negócio e aplicando um algoritmo, e esse algoritmo permite você extrair do teu histórico, de negociações insights que vão te dar diferenciais competitivos. Cada negócio tem o seu histórico de dados, a sua maneira como trabalhou. Então, se você não explorar isso individualmente, se você não construir ferramentas para fazer e extrair valor das características peculiares do teu negócio, você vai estar provavelmente usando algo, se pegar no mercado, algo que foi desenhado para um business que ainda que seja do mesmo segmento, da mesma indústria que a sua, não tem as características das origens, da maneira como foi pensado inicialmente o teu negócio.

Acredito que haverá uma mescla entre ferramentas bastante personalizadas para poder extrair valor da capacidade de negócio, que foi desenvolvida ao longo da história daquela companhia, e a adoção de ferramentas que são tradicionais do mercado, que são mais para a operação do dia a dia. E não faz sentido você investir no desenvolvimento de uma coisa dessa internamente.

 AIoT Brasil –  Temos ouvido falar muito sobre o vibe coding, algumas pessoas até dizem que no futuro próximo você vai desenvolver os seus próprios aplicativos, mesmo sem ter conhecimento de de programação. Como você vê essa tendência e como você avalia o impacto disso nas empresas?

Joaquim Merino, Lenovo – Eu acho que para direcionar as tarefas que não envolvem riscos e não envolvem questões estratégicas da companhia, pode ser bastante útil. Porém, eu vejo nessas ferramentas, ainda mais quando é desenvolvida por quem não tem nenhum tipo de conhecimento, que essas ferramentas vão entregar vulnerabilidades e vão entregar brechas, que uma pessoa que tem domínio do assunto não permitiria.

AIoT Brasil –  Você é um especialista em IA. Sendo assim, o que podemos esperar da IA para os próximos anos?

Joaquim Merino, Lenovo – Eu acho que a IA vai trazer para a humanidade de modo geral benefícios que a gente não consegue mensurar no momento. A IA na área de saúde, por exemplo, ela vem avançando de tal maneira que alguns especialistas, tanto do ponto de vista da área de ciência quanto da área médica, que já dizem que a expectativa de vida do ser humano vai se ampliar brutalmente a cada cinco ou seis anos, em função dos avanços que a IA vai trazer para diagnóstico, para adoção de novas drogas, para adoção de novos procedimentos, novos entendimentos de como tratar determinadas enfermidades. Para a área financeira, vão diminuir muito as questões de riscos, com análise de crédito, risco de operações, ações na bolsa.

Ou seja, vai trazer benefícios do ponto de vista de competitividade para a área financeira e de previsibilidade e de até mesmo de análises de crédito muito mais seguras. A adoção de IA no futuro vai permitir que a gente tenha juros muito menores, por exemplo, porque vai ser muito mais previsível o que vem pela frente no mercado e os riscos. Isso vai permitir para cada uma das operações personalizar os juros. Com a adoção de IA será possível fazer uma melhor análise de crédito, risco e comportamento daquele cliente.