Sistemas antigos travam avanço da IA em bancos brasileiros
Apesar do aporte bilionário em IA, bancos enfrentam entraves em sistemas antigos e falta de mão de obra qualificada para inovar.
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O setor bancário brasileiro prevê investir R$ 50,4 bilhões em tecnologia até o final de 2026, com R$ 2,97 bilhões destinados à inteligência artificial, analytics e big data. No entanto, a modernização esbarra em um obstáculo estrutural: a dependência de sistemas legados construídos antes dos anos 2000.
Dados apresentados na Febraban Tech 2026 e em estudos da McKinsey & Company revelam um descompasso entre o aporte financeiro e a adoção real das novas ferramentas. Apenas 1% das empresas do setor financeiro se considera madura na implementação de inteligência artificial, embora 92% delas planejem ampliar os recursos para essa área nos próximos três anos.
O cenário atual indica que o acesso à tecnologia não é mais o principal gargalo para as instituições. O verdadeiro desafio está na arquitetura fragmentada e nos processos pouco adaptáveis das bases tecnológicas antigas, que impedem a escalabilidade das soluções de inteligência artificial e a geração de resultados práticos.
Além das limitações de infraestrutura, o mercado enfrenta a escassez de profissionais qualificados para operar e evoluir esses sistemas complexos. A necessidade de aprimorar a governança corporativa também é apontada como um fator crítico para que os investimentos bilionários se traduzam em inovação efetiva no sistema financeiro nacional.