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CORRIDA TECNOLÓGICA

Santander adianta em um ano a meta de 1 bilhão de euros com inteligência artificial; diretor revela qual o papel do Brasil nessa corrida

Banco espanhol aposta em eficiência, tecnologia e novos negócios para transformar inteligência artificial em geração de valor

Fachada de agência do banco Santander Brasil (SANB11).
Fachada de agência do banco Santander Brasil (SANB11). - Imagem: iStock/Peter Fleming

O Santander decidiu pisar no acelerador na corrida pela inteligência artificial (IA) — e colocou uma meta importante um ano mais cedo no calendário.  

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O banco agora espera alcançar 1 bilhão de euros em valor gerado pela IA em 2027, antecipando em um ano o objetivo que estava previsto originalmente para 2028

A meta vem na esteira de um plano ambicioso apresentado pelo grupo espanhol no início deste ano, que prevê levar o lucro acima de 20 bilhões de euros e recuperar a rentabilidade superior a 20% no Santander Brasil (SANB11) até 2028. 

Para Eduardo Alvarez, diretor de dados e IA do Santander Brasil (SANB11), a mudança reflete a confiança da instituição na maturidade das iniciativas tecnológicas. 

A estratégia se apoia em três frentes: ganho de eficiência, desenvolvimento de tecnologia e criação de novos modelos de negócio. 

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E o Brasil ocupa um lugar de destaque nessa corrida. O país abriga um dos dois centros de excelência global em IA do Santander, ao lado de Madri. 

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As iniciativas do Santander em inteligência artificial 

Uma das mudanças mais visíveis da IA no Santander já acontece nos bastidores — e mexe justamente com quem constrói a tecnologia do banco. 

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Por meio de parcerias e investimentos em empresas como a Cognition, a instituição passou a automatizar parte da criação de códigos. Em vez de escrever cada linha, o desenvolvedor descreve a funcionalidade que deseja e deixa a IA gerar o código. 

O resultado, segundo Alvarez, já mudou a rotina das equipes. “Nossos desenvolvedores hoje revisam código mais do que escrevem código”, afirmou. 

A ideia é reduzir o tempo necessário para colocar novos produtos e funcionalidades em operação. 

A automação também chegou a processos mais complexos. Com a plataforma Maisa, o Santander consegue descrever fluxos e automatizar a análise de documentos, reduzindo a dependência de tarefas manuais. 

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De cortar custos a fazer dinheiro 

Mas, para o Santander, a conta da IA não termina em produtividade. O banco quer usar a tecnologia também para gerar receita, melhorar a fidelização e tomar decisões mais precisas, especialmente em áreas como crédito, prevenção a fraudes e cibersegurança. 

É aí que Alvarez enxerga um dos maiores potenciais da tecnologia: usar modelos avançados para analisar melhor o comportamento e o risco dos clientes e, ao mesmo tempo, proteger o banco de ameaças cada vez mais sofisticadas. 

A lógica é evitar que a IA transforme os bancos em simples fornecedores de infraestrutura.  

Se um algoritmo passar a escolher sozinho qual banco, cartão ou produto é melhor para o cliente, a instituição pode perder justamente o que há décadas tenta conquistar: a relação direta com o consumidor. 

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Inteligência artificial eleva risco de bancos virarem “infraestrutura”?

Esse é um dos paradoxos da corrida pela IA. A mesma tecnologia que pode tornar o banco mais eficiente também pode reduzir sua relevância para o cliente. 

Alvarez chama atenção para o risco de desintermediação: à medida que agentes de IA ganham autonomia para comparar produtos e tomar decisões financeiras, os bancos podem perder o chamado screen time — o tempo de contato com o usuário. 

Nesse cenário, existe o risco de a instituição virar apenas a infraestrutura por trás da operação, em um processo de comoditização do setor. 

O Santander aposta que escala, confiança e segurança serão justamente as barreiras capazes de evitar esse movimento.  

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A instituição quer se posicionar como um “porto seguro” para os dados e o patrimônio dos clientes, em um ambiente no qual a IA também deve tornar as fraudes mais sofisticadas. 

E quando a inteligência artificial alucina? 

O avanço, contudo, não elimina um dos velhos problemas da tecnologia generativa: os erros. 

“A IA alucina, mas o humano também alucina às vezes”, resume Alvarez. 

Por isso, a estratégia do Santander não é deixar os modelos operarem livremente. A ideia é colocá-los em ambientes controlados, com acesso apenas às informações e ferramentas necessárias para cada tarefa. 

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