O tema da Inteligência Artificial Generativa já entrou definitivamente na agenda do mercado financeiro. Bancos, fintechs, seguradoras e instituições de crédito enxergam na tecnologia uma oportunidade real de acelerar operações, personalizar serviços e criar novos modelos de negócio. Mas junto com a empolgação cresce também uma preocupação legítima: como fazer isso com segurança?
Uma pesquisa da Netskope Threat Labs apontou que dados regulados do setor financeiro representam 59% das violações relacionadas ao uso de IA generativa. Esse número expõe uma realidade que muitos ainda ignoram: inovar sem uma base tecnológica preparada pode ampliar riscos em vez de reduzi-los.
O problema está na fundação
O debate sobre IA no mercado financeiro costuma se concentrar nas possibilidades futuras da tecnologia. Mas a discussão mais urgente talvez esteja na infraestrutura atual das instituições.
Grande parte do setor ainda opera sobre sistemas legados que não foram concebidos para integração com modelos modernos de IA, cloud computing ou arquiteturas orientadas a dados. São ambientes antigos que ainda sustentam operações críticas do sistema financeiro, e tentar encaixar IA generativa nessa base é um convite direto ao risco.
Modernizar o legado é mais do que trocar de código
Atualizar sistemas antigos não significa apenas reescrever o código de uma linguagem para outra. É uma jornada estratégica que exige entender a real função de cada sistema antes de decidir se ele deve ser migrado, descontinuado, rearquitetado ou substituído.
Essa visão se torna ainda mais relevante quando observamos o avanço regulatório e as mudanças constantes no setor. Um exemplo recente é a adaptação ao CNPJ alfanumérico, que exigiu transformação ampla nos sistemas das instituições, impactando profundamente operações críticas e exigindo velocidade de adaptação sem comprometer a estabilidade ou o compliance.
IA ajudando a modernizar a própria IA
Um ponto que pouca gente discute: a própria Inteligência Artificial pode ser usada para acelerar a modernização dos sistemas obsoletos. Quando aplicada com uma abordagem híbrida, combinando IA generativa com IA determinística e otimização matemática, o ganho de produtividade no ciclo completo de modernização pode chegar a 60%.
A diferença está na combinação. A IA generativa acelera a criação e personalização de código. Já a IA determinística garante rastreabilidade total, sem margem para erros em sistemas de missão crítica.
Governança antes de escala
Inovação segura não acontece apenas pela adoção de IA generativa. Ela depende de uma base tecnológica capaz de sustentar escalabilidade, governança e resiliência.
Isso significa que antes de acelerar a adoção de IA, as instituições precisam estabelecer políticas consistentes de uso de dados, preparar os times para operar com a tecnologia de forma responsável e garantir que o ambiente seja auditável e observável.
Sem que os colaboradores compreendam os mecanismos e o uso responsável da tecnologia, é impossível exigir que o ecossistema funcione com segurança.
O que isso tem a ver com quem vende online?
Na Lexxen, a gente vive essa realidade todos os dias. Nossa infraestrutura foi construída do zero pensando em segurança, escalabilidade e velocidade para o mercado digital. Não adaptamos um sistema antigo. Construímos uma base nova, preparada para operar com tecnologia de verdade.
É por isso que nossos clientes conseguem emitir cartões na hora, movimentar alto volume via PIX sem limite artificial e operar câmbio cripto com liquidação em segundos. Tecnologia que funciona começa com fundação certa.