O setor financeiro brasileiro ingressa em um ciclo de maturidade tecnológica no qual a simples “presença digital” cedeu lugar à autonomia decisória. Para a TIVIT, multinacional do Grupo Almaviva e parceira estratégica em ambientes de missão crítica, em um cenário de Open Finance e hiper-personalização em tempo real, o grande divisor de águas para 2026 não está somente na adoção e utilização da Inteligência Artificial, mas na estruturação de base de dados e modelos de governança e soberania de dados.

Segundo Daniel Calero, Diretor de Digital Solutions da TIVIT, as instituições que lideram o mercado em 2026 são aquelas que superaram a dependência de modelos genéricos de IA e investiram em produtos ou soluções personalizadas, capazes de processar volumes massivos de dados com latência ultrabaixa e total conformidade com as resoluções e o novo marco regulatório do Banco Central.

“O mercado financeiro não discute mais a viabilidade da IA; o desafio agora é a sustentabilidade e a procedência do dado que alimenta a decisão. Estamos na era da IA Industrial, na qual a infraestrutura precisa ser invisível para o negócio, mas infalível para a regulação”, afirma Calero. “A verdadeira vantagem competitiva em 2026 está em transformar a nuvem em uma fortaleza de dados que garanta soberania informacional e agilidade preditiva.”

Se entre 2021 e 2024 o foco foi a expansão do Open Finance e do Pix, 2026 marca a consolidação da Inteligência Analítica de Borda (Edge Analytics). Com mais de 80% das transações ocorrendo via dispositivos móveis e uma base de clientes hiper-exigente, a capacidade de oferecer crédito personalizado ou detectar fraudes em milissegundos tornou-se o principal ativo de capital das instituições. Nesse cenário, a TIVIT identifica que a resiliência bancária agora repousa sobre a integração indissociável entre a Soberania de Dados e a Nuvem Híbrida, garantindo que modelos críticos de IA operem em ambientes de alta segurança e conformidade local, o que mitiga o risco de lock-ins tecnológicos e assegura o controle total sobre o ciclo de vida do dado.

Em ambientes altamente regulados, a adoção de IA transcende a eficiência operacional para se tornar um imperativo de gestão de risco. “A tecnologia não substitui o julgamento humano, ela o escala. Modelos de machine learning aplicados à análise de risco processam variáveis que seriam impossíveis de correlacionar manualmente em tempo hábil”, completa Calero.

A companhia projeta que as instituições que dominarem a orquestração de dados em 2026 não apenas reduzirão seus custos operacionais, mas ditarão o ritmo da inovação no setor. A resiliência operacional e a conformidade proativa deixaram de ser objetivos de áreas específicas para se tornarem o núcleo da estratégia de crescimento sustentável no Brasil e na América Latina.

Assessoria