A análise de portfólio de investimentos que levava horas no Itaú agora é concluída em cerca de dois segundos, permitindo que o banco recomende carteiras personalizadas para cada cliente. O salto foi viabilizado pelo ICTi, instituto de pesquisa lançado em 2025 com 50 projetos em andamento em IA e computação quântica.
ICTi: pesquisas em andamento no lançamento (abril 2025)
O banco operava com otimização de portfólio em modo batch: o processamento ocorria em ciclos, levava horas e impedia recomendações individualizadas em tempo real. Com o ICTi, o Itaú desenvolveu uma arquitetura que combina algoritmos clássicos de otimização com dados transacionais proprietários, certificados e validados internamente.
“Graças a ele [ao ICTi], processos de otimização de portfólio que levavam horas agora são realizados em cerca de dois segundos. Então, hoje a gente consegue fazer uma otimização de portfólio, pessoa a pessoa, de investimento, com dados de produtos que ela tem ou deveria ter”, disse Carlos Eduardo Mazzei, CTO do Itaú Unibanco, em entrevista ao TI Inside.
A GenAI foi descartada como motor principal da otimização. Mazzei foi direto: “A GenAI, por si só, não é capaz de fazer essa otimização. Ela tem várias características dela que não a torna apropriada para isso.” A solução combina modelos de linguagem com algoritmos especializados, sob uma camada de guardrails que garantem aderência aos valores e princípios do banco. O banco informou que esse produto de segurança é público e está disponível para outras empresas. O portal Let’s Money já reportou que o Itaú opera mais de 1,3 mil modelos de IA, número que ilustra a escala dessa arquitetura composta.
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Guardrails abertos e horizonte quântico
O Pix WhatsApp foi o exemplo citado por Mazzei para ilustrar como os guardrails funcionam na prática: garantem que as respostas do sistema estejam dentro dos valores e princípios do banco antes de chegar ao cliente. A disponibilização desse módulo de segurança para terceiros posiciona o banco como potencial provedor de infraestrutura de IA, não apenas usuário. O movimento se conecta à expansão do Pix para o ambiente de imagens no WhatsApp, reportada pelo Let’s Money em janeiro deste ano.
No horizonte mais distante, Mazzei destacou a computação quântica como tecnologia com potencial direto para risco e precificação. “Se a gente é capaz de calcular risco de uma maneira mais rápida, a gente é capaz de calcular preço de uma maneira mais rápida e a exposição do cliente ao risco diminui”, afirmou. Quando o ICTi foi lançado, em 2025, o banco já contava com 13 projetos ativos em computação quântica, em parceria com UFG, UFPR e UFF. A ressalva foi clara: “Como é um negócio que ainda não está em ampla escala comercialmente viável, ainda é difícil de ver a implementação por si só, mas o potencial existe.”
O que observar
A composição revelada na entrevista, IA generativa combinada com algoritmos de otimização clássicos e dados transacionais proprietários, sugere que a vantagem competitiva de bancos incumbentes em gestão de carteira não está na adoção de GenAI, mas no volume e qualidade dos dados que a sustentam. Plataformas de assessoria independente e fintechs de robo-advisory operam com dados de mercado aberto: a pergunta é como respondem quando bancos com histórico transacional de décadas entregam recomendação individualizada em tempo real.
No horizonte da computação quântica, a aplicação mais próxima da viabilidade comercial é avaliação de risco e precificação, não carteiras de varejo. Vale acompanhar se, quando essa tecnologia escalar, o modelo de disponibilização seguirá o mesmo caminho dos guardrails de IA: como produto de infraestrutura aberto a terceiros, ou como diferencial proprietário fechado.
