A OpenAI comprou a Hiro Finance, startup americana de planejamento financeiro pessoal com IA, em operação anunciada pelo fundador Ethan Bloch e confirmada pela companhia ao TechCrunch. Os termos não foram revelados, e como a Hiro anunciou o encerramento das operações em 20 de abril e a deleção dos dados em 13 de maio, o movimento tem cara de acquihire: o time inteiro migra para a OpenAI.
As três saídas de Ethan Bloch
| Projeto |
Ano |
Saída |
Valor |
| Flowtown |
2009 |
Venda em 2010 |
US$ 4,5 mi |
| Digit |
2013 |
Oportun (dez/2021) |
~US$ 211 mi |
| Hiro Finance |
2023 |
OpenAI (abr/2026) |
Não divulgado |
Bloch afirma ser o 15º projeto que lança. Fonte: TechCrunch
O que a Hiro fazia e por que a OpenAI leva o time
Fundada em 2023, a Hiro lançou seu aplicativo cerca de cinco meses antes da aquisição. O usuário inseria informações como salário, dívidas e custos mensais, e o app modelava diferentes cenários de “what-if” para ajudar na decisão financeira, com um modelo treinado especificamente para acertar contas matemáticas, incluindo uma opção de verificação de precisão. Bloch escreveu em postagem pública que toda a equipe vai acompanhá-lo na OpenAI, e o LinkedIn lista cerca de dez pessoas ligadas à startup. Os termos financeiros não foram revelados nem pela compradora nem pelo fundador. A Hiro era apoiada pela Ribbit Capital, uma das principais VCs globais de fintech, além de General Catalyst e Restive.
O histórico de Bloch explica o interesse. A Digit, de poupança automática via IA, foi comprada pela Oportun em dezembro de 2021 por aproximadamente US$ 211,1 milhões, sendo US$ 112,6 milhões em caixa e US$ 98,5 milhões em ações Oportun. Antes disso, ele havia vendido a Flowtown por US$ 4,5 milhões em 2010. Ao TechCrunch, o fundador disse tratar-se de seu 15º projeto como empreendedor: iniciou aos 13 anos, viu treze tentativas fracassarem e transformou a 14ª e a 15ª em saídas relevantes. Para a OpenAI, não é a primeira aquisição de um aplicativo financeiro, e o movimento se soma a parcerias para embarcar serviços financeiros dentro do ChatGPT, caminho que a companhia vem acelerando à medida que busca monetizar o tráfego do ChatGPT.
O contexto brasileiro: a corrida pelo tutor financeiro
No Brasil, a tese central da Hiro, de usar IA para transformar dados financeiros em recomendação pessoal, já tem pelo menos um protagonista operando em modelo B2B. Em episódio do podcast Let’s Money publicado em 2025, a equipe da Lina Open Finance apresentou um tutor financeiro construído sobre seis agentes especializados: economista, gerente de conta, assessor de patrimônio, advisor comportamental, crédito e Pix. A arquitetura combina dados do Open Finance com ciência comportamental, diferenciando três estados financeiros do usuário (verde, alerta e crítico) e entregando recomendações variáveis conforme o contexto. “O momento que a gente vive é uma corrida pela principalidade e pela diferenciação. Serviços financeiros são commodities”, afirmou a equipe da Lina no episódio, em uma leitura que explica por que bancos e fintechs passaram a encarar tutor financeiro com IA como camada de retenção, não como feature isolada.
A diferença de modelo é instrutiva. Nos EUA, a Hiro nasceu direto ao consumidor, e a aquisição pela OpenAI aponta para um futuro em que o próprio ChatGPT assume o papel de planejador financeiro pessoal. No Brasil, a Lina vende o mesmo tipo de inteligência como produto B2B para bancos e fintechs embarcarem nos próprios aplicativos, aproveitando o trilho do Open Finance, que agrega contas e identifica transferências entre contas próprias. Os dois caminhos vão disputar a mesma função, a de dizer ao cliente o que fazer com o dinheiro, mas partem de lugares distintos na cadeia.
O que observar
Para bancos e fintechs que construíram assistentes próprios, a mensagem do movimento é que o padrão de interface pode se deslocar para fora do app bancário. Se o tutor financeiro passa a morar no chatbot generalista, a instituição financeira vira backend, provedor de dados e execução para uma camada de inteligência que ela não controla. Vale acompanhar como bancos de varejo respondem: investindo em assistente próprio para reter a relação, integrando aos chatbots generalistas via API, ou assumindo um papel híbrido. A corrida pela principalidade muda de registro quando a recomendação sai do aplicativo e passa para um agente de IA que o cliente já usa no dia a dia.
Do lado operacional, a pergunta mais imediata é como tratar precisão matemática em produtos que fazem recomendação financeira. Áreas de compliance, risco e suitability de gestoras, corretoras e fintechs de investimento vão precisar se posicionar: se a recomendação vem de um agente de IA treinado por um fornecedor externo, quem responde pelo conselho errado? O risco regulatório e reputacional de planejamento financeiro automatizado é ponto aberto, e tende a ganhar peso na agenda das autoridades à medida que o uso escala.
Fontes: TechCrunch • Oportun Newsroom • Let’s Money: Aviva e ChatGPT • Let’s Money: OpenAI capta US$ 122 bi • Let’s Money Podcast: Financial Tutor da Lina Open Finance
