Os agentes de IA quebram a inércia que sustenta o modelo de receita bancária na LATAM. Para se manter relevante, os bancos precisam agir em três frentes: produtos legíveis por IA com APIs abertas, infraestrutura zero-trust com consentimento dinâmico e ecossistemas com governança clara. O valor já é concreto: escolher o melhor cartão em cada compra, mover o saldo que sobra para uma subconta de poupança ou pagar contas recorrentes sem multas por atraso.
Como o banking de varejo e para PMEs precisa reinventar seus produtos, infraestrutura e experiência para não perder relevância diante dos agentes de IA autônomos. Na Delto estamos convencidos de que o banking na América Latina já está mudando, liderado por agentes de IA capazes de tomar decisões financeiras para e junto com pessoas e empresas. Longe de ser uma hipótese distante, essa realidade já está mudando os fundamentos do negócio bancário. E na Delto, como parceiros estratégicos em inovação bancária, acreditamos que esse impacto será maior e melhor aproveitado por quem souber antecipá-lo. O fim da inércia: o que significa para o banking tradicional? A McKinsey explica que o modelo clássico de receita bancária –baseado em depósitos passivos e cartões de crédito– se apoia na inércia do cliente: a falta de otimização constante dos seus recursos. Os agentes de IA estão prontos para mudar essa equação, transformando tudo: desde transferir saldos entre contas para obter melhor rendimento, até escolher o melhor cartão em cada compra. Se o agente de IA pode fazer, o que o seu banco tem que fazer? Chaves para a LATAM Acreditamos que os bancos da nossa região precisam ativar uma estratégia clara em três frentes: a) Produtos reimaginados para agentes Converter a lógica de preços, taxas e recompensas em formatos legíveis e otimizáveis por IA, com APIs abertas e metadados transparentes. Desenhar produtos fáceis de comparar e transparentes, que não sejam apenas atraentes para as pessoas, mas que também possam ser escolhidos pelos agentes de IA, que hoje podem ajudar as pessoas a tomar decisões e tomar decisões otimizadas por elas. b) Infraestrutura preparada para agentes Adotar arquiteturas de acesso seguras, baseadas em zero-trust: não confiar em nenhum usuário nem dispositivo para se conectar à organização até que sua identidade seja comprovada, verificada e estritamente necessária; e consentimento dinâmico: que os usuários possam, em tempo real, permitir ou negar quais dados compartilhar, com quem (ou o quê) e quando, com um controle bem detalhado. Os agentes de IA da Delto, por exemplo, têm consentimento dinâmico para pagar contas. Além disso, nosso ambiente de CX Suite, que pré-processa a informação e a executa no Azure, garante conformidade regulatória e segurança. Com nossas camadas de rastreabilidade em tempo real, os bancos podem monitorar cada interação dos agentes de IA. c) Ecossistemas e governança Construir o seu próprio ecossistema de agentes. Redesenhar a estrutura comercial, os modelos de monetização (por exemplo, revenue sharing, APIs premium) e uma governança clara diante de erros, responsabilidade e regulação, como explicam a McKinsey Company . O que está em jogo para as instituições financeiras? Segundo a McKinsey, no banking de varejo e para PMEs na LATAM: Há PMEs usando muitos bancos por falta de escala e serviços, o que abre a oportunidade de conquistá-las com automação escalável. Há bancos ágeis na região que já ganham se destacando em nichos, banking digital e cadeias varejistas colaborativas. Aconselhamos aproveitar essa vantagem regional para pilotar propostas com agentes: subcontas de poupança com sweeps automáticos, promoções inteligentes, APIs para agentes e serviços em tempo real. Agentic AI com a Delto: uma aliança estratégica com visão humana Não acreditamos em soluções plásticas nem “copy paste”. Nossa abordagem entende que: A confiança importa : não se trata apenas de tecnologia, mas de experiência humana. Os agentes devem ser expostos, explicáveis e reversíveis. Gênero macro, foco micro-LATAM : sabemos que na nossa região ainda há restrições de infraestrutura, regulação ou cultura digital. Por isso desenhamos roadmaps de adoção progressiva, com provas de conceito (PMEs, microssegmentos, canais digitais) que demonstram valor real incremental e constroem confiança. Transformação internalizada : não basta implementar IA; é preciso treinar equipes, adaptar processos e co-desenhar com usuários e reguladores. O que recomendamos na Delto para começar? Casos de uso do dia a dia com agentes de IA Além da infraestrutura e da estratégia, o valor real é sentido na vida diária das pessoas. Pensemos em exemplos simples: Um agente de IA pode escolher automaticamente o cartão que oferece o melhor benefício ao cliente em cada compra Um agente de IA pode transferir o saldo que sobra da semana para uma subconta de poupança Um agente de IA pode pagar contas recorrentes como a conta de luz de forma automatizada e antecipada para evitar multas por atraso Esses casos de uso mostram que começar a incorporar agentes de IA não é uma promessa idealizada futurista, mas uma ferramenta prática para melhorar a gestão financeira dos clientes e fortalecer a relação e a satisfação com o seu banco. Por que a Delto? Porque não fazemos IA padronizada, seguindo o hype da IA ou separados do contexto de cada banco. Desenhamos estratégias realistas, centradas no cliente, guiadas por valor e adaptadas às suas capacidades . Na era dos agentes de IA não basta a lealdade, precisamos de desempenho constante. Vamos conversar?
Como os agentes de IA impactam o banking de varejo e PME na LATAM? Eles quebram a inércia do cliente que sustenta o modelo clássico de depósitos passivos e cartões de crédito. Um agente pode transferir saldos para melhor rendimento, escolher o melhor cartão em cada compra ou pagar contas recorrentes de forma antecipada, otimizando os recursos do cliente de forma contínua.
O que um banco deve fazer para se preparar para os agentes de IA? Agir em três frentes: converter produtos em formatos legíveis e otimizáveis por IA com APIs abertas; adotar infraestrutura zero-trust com consentimento dinâmico e rastreabilidade em tempo real; e redesenhar sua estrutura comercial, monetização e governança para operar com agentes.
Quais casos de uso concretos os agentes de IA resolvem no banking hoje? Três exemplos cotidianos: escolher automaticamente o cartão com o melhor benefício em cada compra, transferir o saldo que sobra da semana para uma subconta de poupança e pagar contas recorrentes como a de luz de forma antecipada para evitar multas por atraso.