Dois números circularam depois do Febraban Tech 2026. Mais da metade das instituições usando agentes de IA, e 16% capturando valor real. São números fortes, e nenhum dos dois foi dito no palco.
A transcrição do painel da pesquisa não traz nenhuma dessas porcentagens. O que Sergio Biagini, da Deloitte, apresentou como captura de valor foi outra coisa. Ele falou em 12% de ganho médio de eficiência, com instituições acima de 20%.
A distância entre “mais da metade usa” e “12% de ganho médio” é a matéria. O setor adotou rápido e ainda mede pouco retorno.
Rodrigo Mulinari, do Banco do Brasil, descreveu a curva. No ano passado se falava em quantidade de modelos implantados. Depois veio a qualidade. Agora vêm as métricas efetivas de resultado. Some a isso o dado de que cerca de 60% dos bancos ainda estão em fases iniciais de adoção.
Onde o valor já aparece, aparece com nome e número. No Bradesco, a plataforma Bridge encurtou de meses para semanas o tempo de colocar um caso em produção, e já são 800 casos. A BIA Tech registra ganho médio de produtividade de 40%, chegando a 90% em projetos específicos. No Santander, a meta pública citada no palco foi de mais de R$ 6 bilhões gerados por IA, com R$ 500 milhões já obtidos no primeiro semestre de 2026.
A Caixa apareceu com 90% de ganho de produtividade. O número é real e vale para um recorte específico de engenharia de software com entradas padronizadas, não para o banco inteiro.
O relatório completo traz as falas na íntegra, a divergência entre o número dito no palco e o do material oficial, e a leitura de quem projeta arquitetura sobre como medir ganho de IA por caso de uso.
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