A lacuna de execução da IA agêntica: por que bancos e seguradoras vencerão ou perderão na integração

Por Maneeza Malik, Diretor de Marketing de Produto

Bancos e seguradoras estão entrando em uma nova fase de adoção de IA. Após anos de experimentação com modelos preditivos, chatbots e IA generativa, muitas instituições financeiras estão agora avaliando a IA agêntica. Esses sistemas são capazes de raciocinar, tomar decisões e executar tarefas em processos de negócios com intervenção humana limitada.

O potencial é significativo: os agentes de IA podem ajudar a automatizar fluxos de trabalho complexos, reduzir o esforço manual, melhorar a eficiência operacional e acelerar os processos voltados para o cliente. As aplicações abrangem atendimento ao cliente, investigações de fraude, concessão de crédito, subscrição, gestão de sinistros, finanças, RH e conformidade.

A própria tecnologia está avançando rapidamente. De acordo com Gartner, até 2028, 33% de aplicativos de software corporativo incorporarão IA autônoma, um aumento em relação aos menos de 1% registrados em 2024 — enquanto 15% de decisões diárias relacionadas ao trabalho serão tomadas de forma autônoma por agentes de IA.

No entanto, à medida que as organizações passam da experimentação para a produção, muitas estão descobrindo que a inteligência por si só não basta. Os agentes de IA só geram valor quando conseguem acessar dados, interagir com sistemas empresariais e executar ações em processos de negócios de ponta a ponta.

Nos serviços financeiros e seguros, onde os fluxos de trabalho frequentemente abrangem centenas de aplicativos e controles regulatórios, essa “última milha” de execução é frequentemente a maior barreira para a escala.

A questão não é mais se as instituições adotarão a IA agêntica, mas sim quais organizações conseguirão torná-la operacional com sucesso em toda a empresa. E, cada vez mais, a integração está surgindo como o elo crítico entre a capacidade de IA e os resultados de negócios.

A lacuna de execução Agentic AI no setor de serviços financeiros

A promessa da IA agêntica não é apenas fornecer melhores insights. É a capacidade de executar o trabalho.

A maioria das instituições financeiras e seguradoras já demonstrou que a IA pode analisar documentos, resumir informações, identificar padrões e recomendar ações. Essas capacidades estão se tornando cada vez mais essenciais. O desafio começa quando as organizações tentam passar de casos de uso isolados para a implantação em escala de produção.

Ao contrário do software tradicional, os agentes de IA raramente operam dentro de um único aplicativo. Para realizar trabalhos significativos, eles devem interagir com fontes de dados, aplicativos empresariais, fluxos de trabalho e sistemas de tomada de decisão em toda a empresa.

Para fazer isso, os agentes de IA precisam de acesso a dados, sistemas, fluxos de trabalho, políticas e contexto de negócios. Sem isso, até os modelos mais avançados operam com uma compreensão incompleta do ambiente e capacidade limitada de gerar resultados.

É aqui que muitas iniciativas empacam.

Um fluxo de trabalho de empréstimo, por exemplo, pode envolver sistemas de integração de clientes, repositórios de documentos, birôs de crédito, plataformas de subscrição, aplicativos bancários centrais, controles de conformidade e processos de aprovação. Um agente de IA pode ser capaz de avaliar uma solicitação e identificar fatores de risco, mas concluir o processo exige acesso coordenado a todos os sistemas envolvidos.

O mesmo desafio existe no processamento de sinistros, investigações de fraudes, atendimento ao cliente e operações financeiras. A inteligência pode existir, mas a execução torna-se difícil quando os sistemas subjacentes estão fragmentados.

Obstáculos comuns incluem:

• Dados distribuídos entre ambientes legados e em nuvem
• Processos de negócios que abrangem vários aplicativos
• Modelos de segurança e permissão inconsistentes
• Visibilidade limitada sobre as ações e os resultados dos agentes
• Transferências manuais entre sistemas e equipes
• Requisitos regulatórios que exigem supervisão e rastreabilidade

Como resultado, muitas instituições financeiras se encontram com agentes de IA que conseguem recomendar ações, mas não conseguem concluir processos de negócios de ponta a ponta de forma confiável.

Essa lacuna entre inteligência e execução está se tornando um dos desafios determinantes da adoção de IA pelas empresas.

Por que o Agentic AI precisa de integração para agregar valor ao setor bancário

Por décadas, a integração tem sido vista principalmente como uma função de TI. Na era da IA agêntica, ela se tornou uma capacidade de negócios estratégica.

Considere uma investigação de fraude. Detectar atividade suspeita é apenas o primeiro passo. Resolver o problema pode exigir a recuperação de históricos de transações, revisão de cadastros de clientes, verificação em sistemas de triagem de sanções, criação de dossiês de casos, notificação de investigadores e documentação de ações para relatórios regulatórios.

O valor não é gerado pela identificação de um problema potencial. Ele é gerado ao avançar com a investigação. Isso requer conectividade entre sistemas.

O mesmo princípio se aplica ao atendimento ao cliente. Um atendente que ajuda um segurado pode precisar recuperar informações da apólice, acessar registros de sinistros, verificar o status de pagamentos, atualizar detalhes da conta e coordenar comunicações de acompanhamento. A experiência do cliente depende não apenas da qualidade dessa interação, mas também da capacidade de executar ações em tempo real.

É por isso que a integração se tornou a última milha da IA agêntica.

As organizações têm investido fortemente em plataformas de dados, análises e modelos de IA. No entanto, o valor para o negócio é concretizado, em última análise, quando a IA pode operar dentro dos processos existentes e traduzir decisões em ações. A integração fornece o tecido conjuntivo que permite essa transição da inteligência para a execução.

Sem ela, a IA permanece confinada a casos de uso isolados. Com ela, as organizações podem começar a automatizar processos de negócios completos, em vez de tarefas individuais.

A governança não pode ser uma reflexão tardia

Apenas a execução não é suficiente. As instituições financeiras e as seguradoras operam em alguns dos ambientes mais rigorosamente regulamentados do mundo. Qualquer tecnologia que influencie os resultados dos clientes, decisões financeiras ou processos operacionais deve atender a rigorosos requisitos de transparência, prestação de contas e controle.

Isso se torna ainda mais importante à medida que os sistemas de IA ganham maior autonomia.

As organizações precisam ter confiança de que as ações dos agentes estão alinhadas com políticas internas, requisitos regulatórios e estruturas de gestão de risco. Elas devem entender como as decisões foram tomadas, quais informações foram utilizadas e se os controles adequados foram seguidos ao longo do processo.

Questões como estas tornam-se cada vez mais importantes

• Por que uma ação específica foi tomada?
• Quais dados fundamentaram a decisão?
• As políticas foram aplicadas consistentemente?
• Quando a revisão humana era necessária?
• O processo pode ser auditado posteriormente?

Essas perguntas são mais do que apenas preocupações com a conformidade. Elas são requisitos de confiança.

Sem mecanismos claros de governança, as organizações podem hesitar em implantar agentes de IA em processos de alto valor. Por outro lado, quando a aplicação de políticas, o monitoramento, a observabilidade e a auditabilidade são integrados aos fluxos de trabalho operacionais, as instituições podem escalar a automação com maior confiança.

As organizações que obtiverem sucesso com a IA agêntica não serão aquelas que avançarem mais rápido. Serão aquelas que estabelecerem os controles necessários para avançar com responsabilidade.

O Futuro das Finanças Autônomas

A conversa em torno da IA agêntica frequentemente se concentra no que a tecnologia pode fazer. Cada vez mais, a pergunta mais importante é o que as organizações conseguem operacionalizar.

A maioria das instituições financeiras e seguradoras terá acesso a modelos de IA cada vez mais capazes. A vantagem competitiva virá de quão eficazmente essas capacidades forem integradas às operações de negócios.

Organizações que conseguem conectar agentes de IA a sistemas corporativos, fluxos de trabalho e estruturas de governança estarão mais bem posicionadas para acelerar a tomada de decisões, melhorar as experiências dos clientes, aumentar a eficiência operacional e reduzir o esforço manual em toda a organização.

Aqueles que não o fizerem continuarão a enfrentar um desafio familiar: iniciativas de IA promissoras que geram impacto comercial limitado além do estágio piloto.

O Agentic AI representa uma oportunidade significativa para os setores de serviços financeiros e seguros, mas para concretizar os benefícios potenciais é preciso mais do que modelos inteligentes. É necessária uma infraestrutura que permita que esses modelos funcionem dentro da complexidade dos ambientes corporativos.

Jitterbit Harmony: Conectando a IA à execução empresarial

À medida que a adoção se acelera, a integração está surgindo como a ponte crítica entre o potencial da inteligência artificial e os resultados de negócios. Os bancos e seguradoras que construírem essa ponte com sucesso serão aqueles que traduzirão a inovação em IA em resultados mensuráveis em escala.

Isso exige uma base que permita que sistemas, dados, fluxos de trabalho e processos de governança operem em conjunto.

Jitterbit Harmony fornece essa base por meio de uma plataforma de código baixo unificada e integrada com IA que reúne:

• iPaaS
• Integrações de dados e sistemas
• Ciclo de vida completo Gerenciamento de API
• Desenvolvimento de aplicativos
• Assistentes e agentes de IA
• E, acima de tudo, fluxo de trabalho complexo e orquestração de agentes de IA em escala — tudo em um único ambiente

Em vez de depender de conexões ponto a ponto fragmentadas, as organizações podem estabelecer uma arquitetura de integração moderna que ofereça suporte à comunicação em tempo real entre os sistemas corporativos. Isso inclui plataformas bancárias centrais, sistemas de seguros, aplicativos de CRM, ambientes de ERP, repositórios de dados e muito mais. Ao conectar esses ambientes, o Harmony permite que processos impulsionados por IA operem em toda a empresa, em vez de ficarem restritos a aplicativos isolados.

Para bancos e seguradoras que buscam ir além da fase experimental e passar para a produção, o Harmony oferece um ambiente abrangente para criar, implantar, gerenciar e orquestrar agentes de IA em toda a empresa. Seus recursos de “low-code” aceleram o desenvolvimento de agentes de IA ao simplificar o projeto de fluxos de trabalho, a integração de sistemas e o gerenciamento do ciclo de vida dos agentes, reduzindo a necessidade de programação personalizada extensiva.

Instituições financeiras e seguradoras podem criar rapidamente agentes de IA que interagem com sistemas bancários centrais, plataformas de administração de apólices, aplicativos de processamento de sinistros, ferramentas de atendimento ao cliente e fontes de dados corporativas. Esses agentes podem ser incorporados em processos de negócios, colaborar com outros agentes e usuários humanos, e executar ações em sistemas conectados em tempo real. Isso ajuda a garantir que as organizações possam automatizar fluxos de trabalho complexos, mantendo a visibilidade e o controle operacional.

Igualmente importante, controles abrangentes de governança, conformidade e segurança de IA estão incorporados em toda a plataforma. O monitoramento, as trilhas de auditoria e a aplicação de políticas ajudam as organizações a dimensionar iniciativas de automação, mantendo a conformidade regulatória. E os recursos de gerenciamento centralizado permitem que as organizações governem o comportamento dos agentes, acompanhem o desempenho e garantam que os processos impulsionados por IA permaneçam alinhados com os requisitos de negócios, de risco e regulatórios.

O Jitterbit Harmony alcançou Certificação ISO 42001, juntamente com várias outras certificações de segurança essenciais para setores regulamentados. Nosso foco líder do setor em segurança garante que os agentes recebam o acesso necessário para terem sucesso, sem riscos adicionais.

O resultado é um ambiente operacional mais seguro e confiável para IA agêntica — um que apoia tanto a inovação quanto os requisitos empresariais.

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