Os bancos brasileiros projetam investir cerca de R$ 3 bilhões em inteligência artificial, Analytics e Big Data em 2026, alta de 8% ante o ano passado. A adoção de tecnologia acelera tarefas e reduz custos, mas especialistas apontam risco interno: o compartilhamento acidental de informações confidenciais em ferramentas não autorizadas.
Os dados são da Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026, conduzida pela Deloitte e divulgada no Febraban Tech. De acordo com o levantamento, 92% dos bancos veem o aumento da velocidade em tarefas rotineiras como o principal benefício da IA.
Outros 52% citam a redução do tempo de resposta aos clientes, a diminuição de custos e mais eficiência na análise de dados. Para 48%, a tecnologia também melhora a detecção e a prevenção de fraudes.
Bancos aceleram investimentos em inteligência artificial
Os R$ 3 bilhões destinados à IA e às soluções de dados integram um orçamento de R$ 50 bilhões para tecnologia em 2026 no setor bancário.
As instituições também preveem aplicar R$ 3,9 bilhões na migração de sistemas para a nuvem, avanço anual de 30%. A infraestrutura é vista como pilar para ampliar soluções digitais e processar grandes volumes de informações.
Entre os usos de agentes inteligentes, 76% dos bancos utilizam ou planejam utilizar a tecnologia na automação de processos internos. O atendimento por chatbots e voicebots e a produção de relatórios e documentos aparecem em seguida, ambos citados por 71% das instituições.
A IA também apoia a produção de conteúdo de marketing e o suporte aos colaboradores, aplicações mencionadas por 53% dos bancos. “Os investimentos dos bancos em IA, Analytics, Big Data e Cloud demonstram o compromisso do setor com inovação, eficiência e segurança”, afirma Rodrigo Mulinari, diretor responsável pela pesquisa da Febraban.
Contratos, códigos e dados de clientes entram no radar
A expansão do uso de tecnologia amplia a atenção com dados corporativos inseridos por funcionários em plataformas públicas ou não homologadas.
Douglas Barbosa, Head de Soluções, Estratégias e Alianças e especialista em identidade digital da Sec4U, explica que a exposição pode ocorrer em tarefas simples, como resumir um relatório ou revisar um documento. “O dado mais exposto nem sempre é o mais crítico, mas aquele que é mais fácil de copiar e colar. É comum que usuários insiram em ferramentas de IA trechos de código-fonte, documentos em elaboração, contratos, propostas comerciais, dados de clientes e colaboradores, comunicações internas e informações sobre arquitetura e segurança”, afirma.
Também entram no grupo sensível informações financeiras ainda não divulgadas, projetos em andamento, estratégias comerciais e dados pessoais.
Para Vagner Oliveira, COO da Outsera, o risco cresce quando funcionários recorrem a plataformas externas para analisar planilhas confidenciais, produzir códigos ou resumir documentos internos. “Os dados mais expostos costumam ser aqueles compartilhados no dia a dia para otimizar rotinas de trabalho, como códigos-fonte de sistemas proprietários, informações financeiras não públicas, dados estratégicos de negócios, minutas de contratos e dados pessoais sensíveis de clientes ou colaboradores”, diz Oliveira.
Funcionário pode vazar dados sem perceber
O vazamento nem sempre decorre de intenção. Um colaborador pode usar uma ferramenta pública porque a solução corporativa não está disponível, tem limitações ou exige mais etapas. Exemplos incluem o envio de um documento completo quando bastariam dois parágrafos ou a remoção do nome de um cliente sem excluir CNPJ, valores, datas e outros identificadores.
Arquivos também podem conter elementos menos visíveis, como metadados, comentários e versões anteriores. Extensões de navegador ainda conseguem capturar conteúdos acessados pelo usuário.
“Na maioria dos casos, não existe intenção de burlar a segurança e sim um atrito: a ferramenta corporativa não está disponível, é mais lenta ou não oferece a mesma experiência de uma solução pública. O funcionário então recorre à ferramenta que resolve o problema em segundos”, explica Barbosa.
Segundo o especialista, uma assinatura paga não garante, isoladamente, que a plataforma esteja submetida aos controles exigidos pela companhia. “Ter uma conta paga em uma ferramenta de IA não significa, por si só, que ela esteja sob as mesmas regras de uma solução corporativa. O que importa é o nível de controle que a empresa tem sobre o dado, incluindo contrato, políticas de uso, permissões, rastreabilidade e auditoria”, acrescenta.
O que acontece com a informação enviada para uma IA?
O tratamento do conteúdo varia conforme a plataforma e as condições de contratação. Barbosa ressalta que não é correto classificar toda ferramenta pública como insegura ou assumir que qualquer solução corporativa é automaticamente segura.
Em ambientes empresariais, podem ser definidas regras para retenção, confidencialidade, proteção de dados, registros e auditoria. Quando o funcionário usa uma conta individual, porém, a organização pode não ter visibilidade sobre o que foi enviado nem sobre seu tratamento.
“Depois que uma informação sensível é enviada, não se deve assumir que seja possível simplesmente desfazer o compartilhamento. Por isso, a pergunta que as empresas precisam fazer não é apenas ‘qual IA estamos usando?’, mas ‘quem controla os dados que estamos colocando nessa IA?’”, afirma Barbosa.
Na avaliação de Oliveira, plataformas corporativas precisam ser estruturadas com políticas rigorosas de privacidade e isolamento das informações. O executivo também chama a atenção para o chamado Shadow AI, nome dado ao uso de sistemas de inteligência artificial sem conhecimento ou autorização da organização.
Como identificar ferramentas não autorizadas?
Segundo os especialistas, proibir todas as plataformas não resolve. Sem alternativas aprovadas que atendam às necessidades do trabalho, funcionários podem recorrer a contas pessoais ou dispositivos externos, reduzindo a visibilidade da empresa.
Oliveira afirma que a identificação do Shadow AI exige governança, monitoramento técnico e conscientização. Entre as medidas, estão o acompanhamento do tráfego de rede, sistemas de prevenção contra perda de dados, conhecidos como DLP, e a identificação de conexões com domínios e interfaces de ferramentas externas.
Barbosa recomenda também verificar aplicações que operam fora do sistema de autenticação corporativa, o SSO, além de integrações e permissões concedidas pelos próprios usuários. “A estratégia mais eficiente não é simplesmente bloquear a IA, mas criar um ambiente em que o uso autorizado seja seguro e rastreável”, diz o especialista da Sec4U.
A pesquisa da Febraban indica que os bancos já preparam seus profissionais para esse cenário. O setor pretende investir R$ 29,4 milhões em treinamentos de IA e IA generativa em 2026, alta de 31%. Além disso, 70% das instituições já possuem ou desenvolvem estratégias de requalificação profissional.
Com sistemas mais conectados, o desafio dos bancos será expandir a tecnologia sem perder o controle sobre contratos, códigos, informações financeiras e dados de clientes. O investimento em inteligência artificial gera eficiência sustentável quando acompanhado de identidade, autorização, governança e segurança.