A corretora de seguros alemã MRH Trowe montou um sistema seguro em que cerca de 400 funcionários criam os próprios agentes de IA, a um custo de cerca de US$ 14 por pessoa ao mês. A resposta da empresa não foi proibir as ferramentas que os times já testavam por conta própria, e sim entregar um ambiente único, com os dados presos na Alemanha.
A fábrica de agentes da MRH Trowe em números
Indicador
Dado
Funcionários com acesso no primeiro mês
cerca de 400
Custo por funcionário ao mês
cerca de US$ 14 (nuvem e modelos de IA)
Meta de agentes até o fim de 2026
10 a 15
Onde os dados ficam
região de Frankfurt da AWS (Alemanha)
Números do sistema de agentes de IA da MRH Trowe, segundo estudo de caso da AWS. Fonte: PYMNTS
Como a corretora abriu a criação de agentes
Os funcionários da MRH Trowe, corretora de seguros comerciais que opera principalmente na Alemanha, na Suíça e na Áustria, começaram a usar ferramentas de IA por conta própria. Isso colocou dados sensíveis de clientes em risco de parar em software fora do controle da firma. A saída foi um sistema único em que cada pessoa monta e usa os próprios agentes, sem depender de uma equipe central de tecnologia.
Segundo o estudo de caso, montar um agente leva poucas linhas de código e dispensa habilidade técnica profunda. O primeiro agente redige atas: acha a reunião na agenda, puxa a transcrição e escreve o resumo com participantes, pauta, tópicos e itens de ação, a pedido em alemão. O acesso é feito pela ferramenta de chat LibreChat. “Se você e seu colega estão fazendo as coisas em dobro, considerem criar um agente no LibreChat!”, disse Leonid Karlinski, board member da MRH Trowe.
Duas salvaguardas protegem o dado do cliente. Cada agente roda sob a identidade de quem está logado, então alcança apenas a agenda e as transcrições daquela pessoa. E todo o processamento fica na região de Frankfurt da AWS, o que mantém os dados na Alemanha. O estudo relata usuários e custo, mas não traz números de tempo economizado, receita ganha ou precisão.
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Onde a adoção de IA avança nas finanças
Instituições financeiras lideram outros setores no uso de IA. Elas atingiram adoção alta em 27 de 75 tarefas de negócio, contra 16 em mídia e publicidade e 10 em saúde, segundo pesquisa da PYMNTS Intelligence de março com 60 executivos sênior de tecnologia de grandes empresas dos EUA, 20 de cada setor. A adoção se concentra em trabalho interno controlado: reconhecimento de receita lidera com 65%, avaliação de risco de crédito e previsão de vendas vêm com 60% cada, enquanto predição de churn fica em 30% e verificação de identidade em 20%.
Grandes bancos relatam ganhos internos parecidos, como o BBVA, que diz ter elevado a produtividade com um assistente de IA, e o brasileiro Itaú, que usa mais de 1,3 mil modelos de IA. No BNY, banco maior, a maioria dos que constroem IA já vem de fora das equipes de engenharia, e um agente de revisão de contratos cortou o tempo de análise jurídica de quatro horas para uma. A MRH Trowe quer chegar a 10 ou 15 agentes mantidos pelos próprios especialistas até o fim de 2026.
O que observar
O movimento coloca a criação de agentes na mão de quem faz o trabalho, não de um núcleo técnico. Para corretoras e instituições financeiras de médio porte, isso baixa a barreira de entrada, mas transfere para as áreas de risco a tarefa de governar dezenas de agentes feitos por não técnicos. A pergunta que fica é quem audita o que cada agente acessa e produz à medida que o número cresce.
Vale acompanhar também a lacuna de medição. Estudos de caso de fornecedores reportam usuários e custo, mas não tempo economizado, receita ou precisão, o que deixa o retorno financeiro em aberto. Some-se a isso o gargalo de dados: dado fragmentado ou de baixa qualidade foi apontado como a maior barreira à adoção mais ampla por 30% das firmas de serviços financeiros, num setor em que 85% esperam elevar os orçamentos de IA nos próximos 12 meses.
