Inteligência Artificial já não é mais assunto só de startups de tecnologia ou gigantes do Vale do Silício.
O setor bancário americano está mostrando que também sabe jogar esse jogo, e o M&T Bank é um dos exemplos mais interessantes dessa virada. 🏦
Com mais de 150 anos de história e cerca de 22 mil funcionários espalhados pelos Estados Unidos, o banco regional não é exatamente o tipo de instituição que você esperaria liderar uma transformação tecnológica dessa magnitude.
Mas foi exatamente isso que aconteceu.
O M&T Bank colocou copilotos de IA nas mãos de mais de 15 mil colaboradores, integrando a ferramenta ao dia a dia de diferentes áreas, do atendimento ao cliente até o desenvolvimento de software, passando por operações internas e gestão de riscos.
E o mais curioso aqui não é só a escala do projeto.
É a forma como tudo isso foi construído com calma, estratégia e, principalmente, com responsabilidade no uso dos dados.
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Antes de liberar qualquer ferramenta de IA para os funcionários, o banco passou anos reestruturando sua base tecnológica, treinando equipes e estabelecendo regras claras de governança.
O resultado desse caminho é o que vamos explorar aqui. 👇
Uma base sólida antes de qualquer passo com IA
O que chama atenção na trajetória do M&T Bank não é o produto final, mas sim tudo que veio antes dele. Enquanto muitas empresas correram para adotar ferramentas de inteligência artificial sem muito planejamento, o banco preferiu construir o terreno antes de erguer qualquer estrutura em cima. Essa reformulação tecnológica começou lá em 2018, quando mais da metade dos especialistas em tecnologia do banco eram trabalhadores terceirizados. Hoje, o cenário se inverteu: cerca de 80% da força de trabalho em tecnologia é interna, distribuída em aproximadamente 2 mil profissionais organizados em mais de 300 times ágeis. Só durante esse programa, o banco contratou mais de mil especialistas.
Os números que acompanham essa transformação impressionam. As instabilidades e quedas nos sistemas caíram mais de 80% desde 2018, enquanto o número de atualizações de sistema concluídas anualmente cresceu 300%. Os investimentos em tecnologia também dispararam, ultrapassando 1,2 bilhão de dólares em 2025, quase o triplo do valor registrado em 2017. Para se ter uma ideia do ritmo, os lançamentos anuais de tecnologia saltaram de cerca de 15 mil em 2018 para impressionantes 65 mil em 2025. Não foi uma virada de chave da noite para o dia, foi um processo gradual e bem pensado.
Boa parte desse avanço tem nome e sobrenome. Wisler chegou ao M&T Bank como diretor de informação em 2018 e, em 2025, assumiu o posto de vice-presidente executivo sênior de tecnologia e operações, comandando tanto a área técnica quanto as funções operacionais do banco. Ao seu lado, o diretor de dados Andrew Foster, que entrou em 2023, teve papel decisivo na construção de uma base de dados confiável e rastreável, algo que se mostrou essencial na hora de escalar a IA com segurança.
Governança de dados: o alicerce invisível
Parte fundamental desse processo foi o investimento em governança de dados. O setor financeiro lida com informações extremamente sensíveis, e liberar uma ferramenta de IA sem critérios claros poderia gerar riscos sérios de compliance e privacidade. Não por acaso, antes da adoção em larga escala, o banco chegou a bloquear o acesso dos funcionários a modelos de linguagem públicos. Como explicou Andrew Foster, a preocupação era real: colaboradores poderiam, sem querer, inserir informações confidenciais da empresa em serviços abertos ao público. 🔒
Foi então que o banco começou a avaliar fornecedores corporativos e escolheu o Microsoft Copilot, iniciando com um piloto de cerca de 800 funcionários antes de expandir o acesso para toda a organização. Um relatório de setembro de 2025 já apontava que 16 mil dos aproximadamente 22 mil funcionários do M&T usavam o Copilot para tarefas como redigir e-mails, elaborar relatórios e resumir conversas de call center. E os ganhos são bem concretos: o uso da IA generativa para resumir atendimentos economiza cerca de seis minutos por ligação. Pode parecer pouco, mas multiplicado por milhares de chamadas diárias, o impacto é enorme.
Foster construiu um programa de linhagem de dados (data lineage) para rastrear de onde as informações vêm, como são usadas e como circulam entre os sistemas. Curiosamente, ele fez questão de esclarecer que esse trabalho não nasceu como resposta à IA generativa, mas sim como uma capacidade central para entender todo o patrimônio de dados do banco. Para isso, o M&T utiliza softwares especializados como Solidatus e Monte Carlo, que ajudam a acompanhar o caminho das informações por bancos de dados, aplicações e sistemas de inteligência de negócios.
O banco também criou um repositório interno chamado Edison, que reúne documentos oficiais e informações sobre políticas internas, além de uma Data Academy voltada para governança e habilidades com dados, com cerca de 2 mil funcionários participando do programa. Toda essa estrutura permite o uso de técnicas como o retrieval-augmented generation (RAG) com dados internos governados, garantindo respostas mais precisas e seguras.
Como a IA entrou no dia a dia do banco
Com a infraestrutura pronta e as equipes capacitadas, a IA começou a ser integrada às rotinas de trabalho em diferentes frentes. Wisler explicou que o M&T persegue a IA generativa por três caminhos principais: o uso geral pelos funcionários, os recursos de IA já embutidos em aplicações existentes e os sistemas proprietários construídos em torno dos dados e processos do próprio banco.
Na área de atendimento ao cliente, a ferramenta passou a auxiliar na análise de conversas, sugestão de respostas e organização do histórico de interações, o que reduziu o tempo médio de resolução de demandas e liberou os atendentes para focar em situações mais complexas. Esse tipo de ganho pode parecer pequeno isoladamente, mas quando multiplicado por milhares de interações diárias, o impacto nos processos empresariais é bastante significativo.
Na área de desenvolvimento de software, a IA também mostrou seu valor de forma clara. Os times de engenharia passaram a contar com ferramentas do GitLab para gerar código, com um detalhe importante: os funcionários continuam responsáveis por revisar todo o trabalho produzido pela IA. Essa exigência de revisão humana não é apenas uma boa prática, ela está formalmente registrada no Código de Conduta e Ética de Negócios de 2026 do banco.
A política é bem clara nesse ponto. Ela exige que os funcionários usem apenas ferramentas de IA aprovadas e proíbe a inserção de informações confidenciais, proprietárias, de clientes, de colaboradores ou reguladas em sistemas não autorizados. Além disso, deixa explícito que os funcionários permanecem responsáveis pela precisão e adequação de qualquer trabalho feito com apoio da IA. É a tecnologia servindo às pessoas, e não o contrário. 🚀
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Aplicações que vão além do básico
Se no começo os casos de uso giravam em torno de redação, resumos, atendimento e desenvolvimento de software, hoje o M&T Bank já explora aplicações bem mais sofisticadas. Entre as novidades estão a identificação de necessidades dos clientes e a sinalização de riscos em portfólios, tarefas que exigem uma leitura mais analítica e contextual dos dados.
O banco opera mais de 1.800 aplicações, muitas delas fornecidas por terceiros, e um dos caminhos estratégicos é justamente identificar recursos úteis de IA já embutidos nessas ferramentas. Já a frente de desenvolvimento proprietário se concentra em trabalho operacional repetitivo, desenvolvimento de software, prevenção de fraudes e defesa cibernética. Inclusive, o M&T está de olho em aplicações de IA agêntica para cibersegurança e detecção de fraudes, mostrando que a jornada está longe de terminar.
Um movimento que reflete todo o setor bancário
A experiência do M&T Bank não é um caso isolado. Outros grandes bancos americanos também estão expandindo o uso de IA generativa em seus fluxos de trabalho. O JPMorganChase, por exemplo, lançou sua plataforma interna LLM Suite para mais de 200 mil funcionários em 2024. Em 2025, mais de 65 mil colaboradores da divisão corporativa e de investimentos já usavam ativamente a plataforma, enquanto mais de 90% dos engenheiros contavam com assistentes de código baseados em IA. O banco também afirmou que a triagem de transações com IA permitiu revisar mais que o dobro do volume anterior, reduzindo pela metade as verificações manuais.
O Bank of America segue caminho parecido com o sistema EricaAssist, disponível para mais de 18 mil funcionários de atendimento. A ferramenta resume o motivo da ligação, busca informações relevantes e recomenda próximos passos, sempre mantendo o funcionário no comando da interação. Segundo o banco, em julho de 2026, o EricaAssist entrega orientações contextuais em menos de três segundos e reduziu o tempo médio das ligações em quase um minuto.
O que fica de lição mais valiosa nessa história é a paciência estratégica. Em um mundo que celebra velocidade acima de tudo, o M&T Bank escolheu fazer diferente. Levou anos para construir a fundação certa, investiu pesado em pessoas antes de investir em ferramentas e só então acelerou a adoção em larga escala. Esse ritmo pode parecer conservador à primeira vista, mas na prática é o que garantiu que o projeto de inteligência artificial do banco se tornasse algo sustentável, escalável e alinhado com os valores da instituição, e não apenas mais um piloto que ficou pelo caminho. 💡
