A inteligência artificial do Bradesco começou com uma função relativamente simples: responder perguntas de clientes. Dez anos depois, a b.ia passou a operar também como um canal para realizar serviços financeiros. Entre janeiro e setembro de 2026, a assistente processou 1 milhão de transações via Pix, segundo dados divulgados pelo banco. No mesmo período, o serviço alcançou 15 milhões de interações mensais.
A mudança está no tipo de tarefa oferecida ao cliente. Além de consultar saldo e extrato, quem usa a b.ia pode fazer transferências via Pix, consultar, pagar e agendar boletos e acessar informações sobre cartões pelo WhatsApp. O canal deixa de ser apenas uma interface de respostas e passa a integrar etapas da rotina bancária que antes poderiam exigir acesso ao aplicativo ou contato com o atendimento.
O banco informou ainda que o uso da assistente contribuiu para reduzir em 10% o tempo médio de atendimento. O dado sugere ganhos operacionais, mas o avanço também levanta uma questão importante para o setor: como medir o sucesso da IA quando o objetivo não é apenas conversar com o usuário, mas permitir que ele conclua uma operação financeira com segurança e sem precisar recomeçar em outro canal?
“A b.ia nasceu para responder perguntas simples. Hoje, ela é parte de uma infraestrutura maior de dados e inteligência artificial. | Patrícia Kessler, diretora de experiência do cliente e transformação digital do Bradesco.
O indicador de sucesso passa a ser a tarefa concluída
A evolução da b.ia acompanha uma mudança na aplicação da inteligência artificial em serviços financeiros. Em uma primeira etapa, assistentes virtuais eram usados sobretudo para responder dúvidas frequentes e direcionar solicitações. A integração com funções transacionais amplia o alcance da tecnologia: o consumidor pode passar da pergunta à execução do serviço dentro da mesma jornada.
Para os bancos, a mudança pode reduzir etapas de atendimento, ampliar a disponibilidade dos canais digitais e liberar equipes humanas para casos mais complexos. Mas o volume de conversas, isoladamente, não mostra se o serviço resolveu o problema. É necessário acompanhar quantas tarefas chegam ao fim, quantas falham, quantas exigem intervenção humana e onde o usuário desiste. No caso do Bradesco, o número de transações via Pix oferece uma medida mais concreta do uso transacional do que a contagem de interações, embora não represente sozinho toda a qualidade do serviço.
A expansão também exige controles. Em discurso sobre IA e bancos, o Bank for International Settlements destacou que assistentes baseados em modelos generativos podem produzir respostas plausíveis, mas incorretas, e que o setor financeiro exige decisões precisas, rastreáveis e protegidas contra falhas e ataques. O organismo ressalta a importância de governança, segurança e controle humano na implementação dessas ferramentas.
A automação precisa funcionar sem comprometer a confiança
O próximo passo anunciado pelo Bradesco é avançar para experiências que considerem o contexto e as necessidades do cliente, com recursos de memória, multimodalidade e novos agentes de IA. A proposta inclui ampliar jornadas ligadas a recomendações, simulações e contratação de crédito e investimentos. São planos de evolução, não evidência de que todas essas funções já estejam disponíveis na b.ia.
A oportunidade para o banco está em fazer com que o cliente resolva mais situações sem enfrentar múltiplas telas, transferências de canal ou filas de atendimento. Para avaliar esse avanço, os indicadores precisam ir além da velocidade: também devem medir precisão das respostas, conclusão das tarefas, segurança das operações e satisfação do consumidor.
Andrea Del Miglio, sócio sênior da McKinsey, resume o desafio ao analisar a adoção de IA generativa no atendimento bancário: “Há um grande desafio para o setor bancário em melhorar a experiência do cliente, mas também existe um enorme volume de riscos” (tradução nossa).
A trajetória da b.ia mostra que a automação ganha valor quando passa de uma camada de comunicação para uma parte efetiva da operação. O indicador decisivo não é apenas quantas vezes o cliente conversa com a IA, mas quantas vezes consegue resolver o que precisava fazer, com precisão e segurança.
