[Atualizado às 17h19 do dia 6/4/2026 com informações sobre o uso de IA no banco] A inteligência artificial conversacional é uma das três frentes principais do Santander (Android, iOS) na era da IA, ao lado de automação de processos e engenharia de software em uma jornada que mira reduzir em 1 bilhão de euros seus gastos até 2028. Em conversa recente com Mobile Time, Richard Flávio, CEO da F1RST e CIO do Santander, e Eduardo Alvarez, CDAIO (Chief Data & AI Officer) do banco, compartilham o caminho que a instituição financeira está fazendo com a tecnologia.
A história do Santander com IA é antiga, se considerar a utilização de machine learning para gerar modelos de créditos, verificar fraudes e incrementar o CRM. Mas o banco notou a oportunidade há um ano com a IA generativa de criar uma área dedicada a dados, analytics e inteligência artificial que se reporta diretamente ao CEO de cada país em que a instituição está presente.
No caso dos executivos brasileiros, Flávio é o responsável pela operação da tecnologia e Alvarez cuida de dados, analytics e IA.
Uso interno de IA no Santander
O estopim para essa virada de chave foram acordos entre Santander e grandes players globais da IA, como OpenAI, Anthropic e Microsoft que permitiram acesso para soluções de ponta. Além de GPT, Github, AWS Bedrock, o banco usa outras tecnologias de prateleira, como Kumo, Devin, Alinia AI e Maisa para tarefas internas.
O acordo global com a OpenAI permite uma adoção preliminar e orgânica da IA generativa na organização, uma vez que liberaram o uso do GPT para seus funcionários por meio de licenças que hoje correspondem a diferentes tipos de uso interno.
“Como o modelo é tão potente, temos as áreas de análise de investimentos usando para avaliar investimentos em empresas para os nossos clientes”, diz o CDAIO. “Concessão de crédito também é importantíssimo. Fraude também. E estamos usando para muitas coisas na área jurídica”, completa, ao dizer que a adoção interna avançou mais nos últimos três meses.
Por sua vez, Flávio lembra também do uso da tecnologia em diversas áreas de suporte. A área de serviço de atendimento ao cliente (SAC) do banco, por exemplo, olha as manifestações dos clientes e tenta clusterizar e encontrar comportamentos. E na auditoria a ferramenta verifica a qualidade das evidências e cruza esses dados com a política interna do banco.
Alvarez reforça que esse trabalho de adoção de IA no Santander e seu impacto pode ser visto de duas formas:
- De baixo para cima – Dar treinamentos, ferramentas e controles, mas as áreas vão criando por conta própria;
- Top-down – Prioridades da companhia com a criação de projetos específicos ou áreas verticais para mudar a forma de trabalho completamente, como a automação de processos, o desenvolvimento de software e o avanço para IA conversacional.
“Tem uma questão de automação de processos e estamos fazendo um projeto gigantesco para que as operações sejam as mais automatizadas possíveis. Tem outra frente de desenvolvimento de códigos. E há uma terceira, grande, que chamamos de conversacional, que é um copiloto para ajudar o atendente a oferecer uma recomendação ou uma resposta mais rápida do que ele teria se estivesse sozinho atendendo esse mesmo cliente”, detalha o CDAIO.
Em conversacional, o executivo reforça que o atendimento segue a ideia de ter o “human in the loop” para a validação final. Além disso, o banco está usando a IA para personalização nos canais digitais para atuar como uma interface de relacionamento mais precisa com modelos de prateleira para garantir que o atendimento tenha a contextualização correta.
Automação e software com IA
Na parte de desenvolvimento, o Santander criou o Genius, um programa interno que consolida o uso da IA em engenharia de software. De acordo com o CEO da F1RST/CIO do banco, o Genius incorpora a capacidade de IA em toda a cadeia de produção de software, desde especificação até a geração e testes de códigos, mas sem deixar de ter o programador no comando do processo (o mesmo “human in the loop”, no jargão técnico em inglês no mercado).
“Por mais que estejamos fazendo um pushing (para IA), sabemos a questão do potencial, da capacidade de investir. A realidade é que temos uma certa ponderação com algumas coisas”, diz. “Então, essa coisa do botão mágico, sair gerando o código para o cliente, obviamente que isso não existe”, completa, ao explicar que o trabalho com IA é constante.
Em um exemplo mais prático, Flávio revela que o banco alcançou 98% de acurácia em soluções de conversão de linguagens de programações antigas para versões mais novas, como Java e Angular. Como resultado, as tarefas de conversão de linguagem que antes levavam 40 horas agora são feitas em 4 horas. Isso conta com o desenvolvimento de soluções internas construídas com agentes, como explica o executivo:
“Começou recentemente um processo que o desenvolvedor/engenheiro trabalha ao longo do dia copilotando com a inteligência artificial e os agentes. Mas no fim do dia, o profissional dispara uma tarefa para o agente seguir o trabalho e isso estende a jornada noite adentro. Ou seja, quando o developer chega de manhã, ele vai olhar o trabalho do agente e avalia se vai aceitar ou não incorporar as alterações que a IA fez em cima da tarefa”, completa.
Quando essas soluções terminam de ser desenvolvidas, elas são usadas pela F1RST.
2026
Alvarez reforça que este será o ano de captação do real valor da IA e avaliação dos casos de uso que tenham “se materializado e que tenham mostrado avanços reais, economias muito grandes, e melhorias de qualidade tangíveis”.
“Até porque é um investimento muito grande de todos, tanto das empresas quanto dos seus parceiros e do mercado em geral, que está empurrando forte esta tecnologia”, diz o CDAIO. “No fim do dia, a IA é uma tecnologia que transforma e que muda a forma de trabalhar”, conclui.
Foto: divulgação/Santander
