A Tecban, operadora do Banco24Horas, tem 80 agentes de IA em operação que acumulam 90 mil horas de trabalho por ano, com ganhos de produtividade de até 35% em 98 casos de uso mapeados a partir do GitHub Copilot e do Microsoft 365 Copilot.
Tecban: resultados com IA e Copilot
| Métrica |
Resultado |
| Casos de uso registrados |
98 |
| Agentes em operação |
~80 (90 mil horas/ano) |
| Ganho de produtividade |
até 35% |
| Aumento em desenvolvimento |
+30% (GitHub Copilot) |
| Eficiência na criação de código |
25-30% (GitHub Copilot) |
| Usuários Copilot Chat |
+1.800 (12.600h = R$ 946 mil) |
| M365 Copilot (11 casos) |
5.808h/ano = R$ 800 mil |
Dados de maio de 2026. Fonte: Microsoft Source LATAM
Copilot como ponto de entrada
A adoção começou em duas trilhas separadas. Vanessa Oliveira Ferreira, superintendente de TI da Tecban, descreve a lógica inicial: “Começamos por duas frentes: GitHub Copilot para aumentar a produtividade no desenvolvimento e Microsoft 365 Copilot e Copilot Chat para apoiar as áreas de negócio.” O GitHub Copilot gerou 30% de ganho em produtividade no desenvolvimento, 14% em testes e 25-30% na criação de código. Com o M365 Copilot, 11 casos de uso já contabilizam 5.808 horas anuais economizadas, equivalente a R$ 800 mil.
A redução de tempo em processos analíticos é o indicador mais concreto do impacto operacional. Fabio Viel dos Santos, gerente de processos da Tecban, detalha: “Uma análise que antes levava 4 horas e 47 minutos passou a ser feita em 2 minutos e 35 segundos. Em outro caso, caiu de 1 hora e 35 para 52 segundos.” O modelo replica o que bancos internacionais como BBVA já adotaram com assistentes de IA, mas com escala maior de agentes especializados.
Um agente por equipe como ambição
A Tecban nomeou agentes por função e domínio: Norbot na área comercial (automação de pré-vendas), Norminha para normas de compliance, Clara para auditoria, Conecta RH para recrutamento e atendimentos internos, e um assistente técnico de campo para suporte a operadores. Com 98 casos de uso registrados, a empresa vai além do assistente genérico e aponta para especialização por área, tendência que Visa e Banco do Brasil também exploram com agentes de IA para compras.
Vanessa Oliveira Ferreira sintetiza o objetivo de médio prazo: “A nossa ambição é que tenhamos um agente como um funcionário dentro de cada uma das equipes da TecBan.” Com mais de 1.800 usuários ativos no Copilot Chat e 12.600 horas de assistência registradas (equivalente a R$ 946 mil), a base de adoção interna já está estabelecida para sustentar a expansão.
O que observar
A conversão de horas economizadas em valor financeiro (R$ 946 mil e R$ 800 mil em dois conjuntos distintos) é uma forma eficaz de comunicar ROI internamente, mas não equivale a economia real de caixa: as horas liberadas precisam se converter em capacidade adicional ou redução de quadro para gerar ganho líquido. O modelo de “um agente por equipe” é ambicioso, mas a manutenção de dezenas de agentes especializados cria dependência de governança contínua que raramente aparece nos anúncios iniciais de adoção.
O ponto mais relevante a acompanhar é a curva de erros conforme a base de agentes cresce além dos casos controlados. Agentes em compliance e auditoria operam em domínios com custo de erro alto, e a escala a partir de 1.800 usuários vai revelar se a governança de prompts e outputs acompanha o ritmo de expansão.
Fontes: IT Forum • Microsoft Source LATAM • Let’s Money • Let’s Money
