Bradesco estrutura modelo operacional com agentes especializados, governança e identidade própria para sistemas de IA
O Bradesco detalhou, durante o Febraban Tech 2026, como está integrando pessoas e agentes de inteligência artificial em um único sistema de trabalho. O tema foi apresentado no painel “Como agentes inteligentes podem redefinir produtividade, inovação e o modelo operacional com o talento humano“, que contou com a participação de Cíntia Scovine Barcelos, CTO do banco, Francesco Di Marcello, CIO, e Nelson Borges, superintendente sênior de TI.
Segundo os executivos, a próxima vantagem competitiva não estará apenas na adoção de inteligência artificial, mas na redefinição do modelo operacional para integrar IA e profissionais. Nesse modelo, pessoas permanecem responsáveis por estratégia, contexto e governança, enquanto a inteligência artificial assume atividades operacionais e analíticas em escala.
Jornada de IA é dividida em três etapas
O banco organizou sua jornada de inteligência artificial em três atos. No Ato 1, entre 2024 e 2025, a IA atuava como assistente, com o humano como acionador exclusivo. Nesse estágio, os ganhos de produtividade ficaram entre 10% e 20%.
O Ato 2, correspondente ao estágio atual, em 2026, amplia o uso da tecnologia com agentes especializados por etapa e participação humana no processo de aprovação. A expectativa é de ganhos de produtividade entre 20% e 40%, podendo chegar a 90% em tarefas específicas.
Já o Ato 3 está em fase de experimentação em alguns casos de uso antes de uma expansão em escala. A etapa prevê agentes autônomos de ponta a ponta, com potencial estimado de aumento de produtividade entre cinco e 20 vezes.
A infraestrutura dessa estratégia é a plataforma Bridge, Bradesco Inteligência de Dados Generativa, que reúne grandes modelos de linguagem (LLMs), modelos de linguagem de menor porte (SLMs), agentes, skills, tools e dados. A arquitetura também conta com guardrails de ética, privacidade e segurança, além de FinOps e observabilidade transversais.
“A Bridge é o coração de tudo o que o Bradesco tem com IA“, afirmou Cíntia Barcelos.
b.ia amplia uso de inteligência artificial
No ano em que a b.ia completa 10 anos, o Bradesco mantém três frentes de atuação.
A b.ia Corporativa já é utilizada por 100% dos funcionários para interações com IA conversacional, acumulando 8,2 milhões de interações.
A b.ia Clientes funciona como concierge digital e já realiza operações transacionais pelo WhatsApp e pelo aplicativo, com quase 90% de resolutividade.
A terceira frente, b.ia Tech & AgentiX, já alcança 100% dos desenvolvedores internos com o uso de inteligência artificial generativa.
Do SDLC ao AI-DLC
Nelson Borges apresentou ainda a transição do SDLC para o AI-DLC, ou AI-Driven Development Lifecycle, conceito impulsionado pela AWS. A mudança parte da avaliação de que a codificação representa apenas uma fração do tempo dedicado à engenharia, enquanto planejamento, testes, infraestrutura e deploy concentram grande parte do esforço.
O executivo citou um estudo do METR, de 2025, segundo o qual desenvolvedores experientes trabalhando em bases maduras levaram cerca de 19% mais tempo para concluir tarefas com apoio de IA, embora acreditassem ter sido mais rápidos.
“O gargalo não estava no código, estava no requisito“, resumiu Borges.
A partir dessa avaliação, o banco passou a levar a inteligência artificial para o início da cadeia de desenvolvimento, apoiando a construção de requisitos e especificações.
Automação amplia análise de gestoras de fundos
Francesco Di Marcello apresentou um caso de uso relacionado à automação da análise de cartas de gestoras de fundos. Antes da adoção do novo modelo, analistas liam manualmente entre 30 e 40 cartas por mês. Esse volume correspondia a menos de 5% de um universo superior a 1.000 gestoras registradas na CVM.
Com o novo modelo, a cobertura potencial passou a alcançar até 100% do universo monitorado, com redução de 78% nas horas de trabalho. O projeto envolveu 54 mil linhas de código, 149 horas de working sessions humanas, foi entregue em três meses e teve consumo de tokens de aproximadamente R$ 10.050.
Identidade e observabilidade para agentes
A ampliação da autonomia dos sistemas de IA também exige estruturas de controle. Os executivos destacaram, nesse contexto, a criação de mecanismos para sustentar a atuação de agentes em escala.
Um dos fundamentos é a identidade de agentes. Cada agente possui uma identidade não humana, com mecanismos próprios de autenticação, permissão e auditoria.
Outro elemento é a observabilidade agêntica, responsável por rastrear o contexto utilizado, as decisões tomadas e o impacto gerado no negócio.
“Se no dia 1 não temos o ‘RH dos agentes’, o risco de proliferação é altíssimo”, reforçou Di Marcello.
Agentic Agile reorganiza equipes
A transformação também envolve mudanças na forma como o trabalho é organizado e como os profissionais aprendem.
Segundo Francesco, o banco está redesenhando o modelo operacional dos times, evoluindo do Agile tradicional, baseado principalmente em Scrum e Kanban, para um modelo de Agentic Agile, no qual pessoas e agentes de IA trabalham de forma integrada.
“Estamos redesenhando o modelo operacional dos times, evoluindo do Agile tradicional, baseado principalmente em Scrum e Kanban, para um modelo de Agentic Agile, no qual pessoas e agentes de IA trabalham de forma integrada.”, reforça Francesco.
Nesse modelo, Product Managers (PMs) e Tech Leads (TLs) continuam responsáveis pelo direcionamento, pelas prioridades e pela qualidade. Os AI Engineers, por sua vez, atuam de forma transversal, rotacionando diariamente entre múltiplos times de agentes.
A função desses profissionais é revisar continuamente o trabalho produzido pelos agentes, identificar oportunidades de melhoria, corrigir desvios e otimizar os outputs, os próprios agentes, as ferramentas e os fluxos de trabalho.
A mudança também altera a lógica de aprendizado dentro das equipes. Em vez de cada squad evoluir de maneira isolada, o conhecimento adquirido em um time pode ser rapidamente aplicado aos demais.
“Criamos, assim, um ciclo contínuo de execução, avaliação, aprendizado e otimização, aumentando progressivamente a autonomia dos agentes, a qualidade das entregas e a produtividade de toda a organização“, conclui o executivo.
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