Os agentes de IA na banca e nos seguros estão a deixar de ser um conceito experimental para se tornarem parte integrante da operação diária das instituições financeiras. Um novo estudo do Capgemini Research Institute revela que bancos e seguradoras estão a transferir, de forma progressiva, processos críticos centrados no cliente para agentes de inteligência artificial, numa transformação profunda da forma como os serviços financeiros são prestados, e supervisionados.
De acordo com o World Cloud Report in Financial Services 2026, os bancos planeiam implementar agentes de IA cloud-native em larga escala sobretudo no atendimento ao cliente (75%), na deteção de fraude (64%), no processamento de crédito (61%) e no onboarding de novos clientes (59%).
Nas seguradoras, a tendência é semelhante: o atendimento ao cliente lidera (70%), seguido da subscrição de riscos (68%), do processamento de sinistros (65%) e do onboarding (59%). Em conjunto, estes números mostram como os agentes, a IA e a banca estão a convergir para redefinir a experiência do cliente e a eficiência operacional no setor financeiro.
Segundo dados do Capgemini Research Institute, os agentes de IA poderão gerar até 450 mil milhões de dólares em valor económico até 2028 [1], abrindo uma nova frente de crescimento para os serviços financeiros. Para capitalizar esta oportunidade, 33% dos bancos afirmam estar a desenvolver agentes de IA internamente, enquanto 48% das instituições financeiras já criaram, ou estão a criar, novas funções dedicadas à supervisão destes sistemas.
À medida que os agentes de IA passam a gerir fluxos de trabalho cada vez mais complexos, o papel da cloud evolui para lá da simples infraestrutura. Hoje, 61% dos responsáveis consideram a orquestração baseada na cloud crítica para a sua estratégia de IA, posicionando estas plataformas como motores de inovação capazes de operacionalizar tecnologia à escala.
“Ao integrarem IA e cloud, bancos e seguradoras podem potenciar o uso de agentes de IA para servir melhor os seus clientes, com maior precisão, rapidez e impacto”, explica Ravi Khokhar, Global Head of Cloud for Financial Services da Capgemini. O responsável sublinha ainda que o setor vive um momento de otimismo em torno da chamada Agentic AI, mas alerta para a necessidade de uma visão de longo prazo: humanos e agentes terão de trabalhar em conjunto, separando o que é estrutural do entusiasmo excessivo e garantindo uma adoção sustentável.
Apenas 10% das empresas usam agentes de IA em larga escala
Apesar do interesse crescente, a adoção ainda está numa fase inicial. Cerca de 80% das empresas do setor financeiro encontram-se em ideação ou projetos-piloto, e apenas 10% já implementaram agentes de IA em larga escala.
Os gestores identificam o onboarding, os processos de Know Your Customer (KYC), o processamento de créditos e sinistros e a subscrição de riscos como algumas das funções mais ineficientes. Ainda assim, há confiança de que os agentes, a IA e a banca, quando integrados de forma estratégica, podem responder a estes desafios. Entre os principais benefícios esperados destacam-se a tomada de decisões em tempo real (96%), o aumento da precisão (91%) e a redução dos tempos de resposta (89%).
Para além da eficiência operacional, os agentes de IA são vistos como catalisadores de crescimento:
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92% acreditam que permitirão expandir operações para novas geografias sem grandes investimentos iniciais em infraestruturas;
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79% defendem que os agentes cloud-native viabilizam preços e ofertas dinâmicas, ajudando a maximizar receitas;
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75% apontam o suporte multilingue adaptado a regulamentações locais como uma vantagem competitiva.
Este potencial já se reflete nos orçamentos. Quase dois em cada três executivos indicam que até 40% do investimento em IA generativa é atualmente direcionado para tecnologias baseadas em agentes. Até 2028, um quarto das empresas planeia elevar essa fatia para perto dos 60%.
Regulação, competências e custos continuam a ser obstáculos
A transição para um modelo assente em agentes de IA não está isenta de desafios. Quase todos os responsáveis referem dois bloqueios principais: a falta de competências internas (92%) e as exigências regulatórias (96%). Apesar disso, 89% colocam a conformidade no topo das prioridades para os próximos três anos — um sinal claro de que a cibersegurança e a governação da IA estão a ganhar peso estratégico.
Os custos de implementação também dificultam o retorno do investimento. Como resposta, 25% das empresas ponderam adotar, nos próximos 12 a 18 meses, o modelo service-as-a-software [2], no qual deixam de pagar licenças e infraestrutura para passarem a pagar por resultados concretos — como casos de fraude resolvidos ou pedidos de clientes processados.
Num contexto em que os agentes de IA na banca e nos seguros assumem um papel cada vez mais central, o setor financeiro enfrenta agora o desafio de equilibrar inovação, confiança e regulação. O futuro passa por sistemas mais autónomos, mas também por uma supervisão humana reforçada — um novo paradigma onde tecnologia e responsabilidade caminham lado a lado.
O estudo está disponível em: From process automation to industry reimagination
Metodologia
O World Cloud Report for Financial Services 2026 assenta nos dados provenientes de duas principais fontes: o Global Financial Services Executive Survey, realizado em junho e julho de 2025; e o Global Executive Interviews, um conjunto de entrevistas conduzidas entre junho e setembro de 2025. No total foram recolhidas opiniões de 1.100 líderes de instituições financeiras (incluindo CXOs e responsáveis de Cloud) sobre a evolução da IA nos serviços financeiros e o papel das plataformas cloud na transformação. Foram igualmente levadas a cabo 40 entrevistas de aprofundamento. Os inquiridos representam 14 mercados em três grandes regiões: Américas (Canadá e EUA), Europa (Bélgica, França, Alemanha, Luxemburgo, Países Baixos, Polónia, Espanha e Reino Unido) e APAC (Austrália, Hong Kong, Japão e EAU).
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[1] Capgemini Research Institute, “Rise of agentic AI: How trust is the key to human-AI collaboration”, julho 2025
[2] O modelo SaS (Service-as-a-Software) é um modelo de negócio em que as empresas pagam pelos resultados, como casos de fraude resolvidos ou um resultado específico, em vez de pagar licenças ou infraestruturas.
