A conversa deixou de ser ‘será que IA funciona?’ e passou a ser ‘quanto de receita a IA está gerando?’
Na semana passada, a Anthropic, criadora do Claude, lançou plug-ins específicos para wealth management (gestão de patrimônio). A Envestnet, que processa trilhões de dólares em ativos, anunciou que sua engine de IA já gera mais de 25 milhões de recomendações de “próxima melhor ação” por dia para profissionais de investimento. A Orion, segunda maior plataforma de wealthtech dos EUA, determinou que todos os seus mais de 1.300 funcionários tenham uma meta individual de IA para 2026. E na pesquisa T3/Inside Information, referência do setor, 52% dos profissionais de investimento americanos já usam ferramentas de IA generativa no dia a dia, contra 41% no ano passado.
Algo mudou. A conversa deixou de ser “será que IA funciona?” e passou a ser “quanto de receita a IA está gerando?”.
Esse movimento não é sutil. As maiores plataformas de tecnologia para investimentos estão competindo para ser a camada de inteligência entre o profissional de investimento e o cliente. O modelo mental é simples: se a IA consegue consolidar dados de CRM, planejamento financeiro, portfólio e compliance em uma interface conversacional, o profissional de investimento ganha escala sem perder personalização. É o equivalente a dar a cada profissional uma equipe de analistas juniores que trabalha 24 horas, não erra conta e nunca esquece o aniversário do cliente.
A Vanguard e a SEI acabaram de co-liderar uma rodada de US$ 25 milhões em uma startup chamada Avantos, cujo pitch é exatamente esse: um sistema operacional de IA que reduz o custo de atendimento a ponto de viabilizar contas menores. O argumento econômico é direto. Se o profissional de investimento gasta menos tempo em onboarding e tarefas operacionais, o piso de patrimônio mínimo para atender um cliente cai. A base endereçável cresce.
Enquanto isso, no Brasil, estamos tendo outra conversa.
A discussão aqui ainda gira em torno de se a IA pode ou não dar recomendação de investimento. A CVM, compreensivelmente, trata o tema com cautela regulatória. Mas o risco de excesso de cautela é real: enquanto o mercado americano integra IA no workflow do profissional de investimento e mede resultado em receita e retenção, o mercado brasileiro corre o risco de tratar IA como um projeto de inovação, não como uma decisão estratégica de negócio.
E aqui está a questão que importa: IA em wealth management não é sobre substituir o profissional de investimento. É sobre qual profissional vai ter a melhor IA.
O dado mais revelador da pesquisa T3 não é o crescimento de adoção. É que apenas 6% dos profissionais de investimento nos EUA usam workflows agênticos, aqueles em que a IA traz informações relevantes de forma proativa, sem ser perguntada. E só 5% implementaram IA de forma integrada entre sistemas. Ou seja, mesmo no mercado mais avançado, a oportunidade ainda é enorme. A maioria está usando IA como um bloco de notas inteligente. O salto real acontece quando a IA opera sobre dados consolidados, cruzando portfólio, perfil, momento de vida e mercado em tempo real.
E é exatamente nesse ponto que a qualidade dos dados faz toda a diferença. Não adianta ter o melhor modelo de linguagem do mundo se ele não sabe que o cliente tem R$ 500 mil em CDBs vencendo na semana que vem em três custodiantes diferentes. A IA é tão boa quanto a base sobre a qual ela opera. Consolidação não é um detalhe técnico. É pré-requisito estratégico.
O mercado brasileiro tem uma vantagem que poucos reconhecem: o Open Finance e a portabilidade de investimentos, que entraram em vigor neste ano, criam as condições para que essa base de dados consolidada exista de forma estruturada no futuro. A infraestrutura regulatória está sendo construída. A pergunta é quem vai construir a inteligência em cima dela.
Os próximos 12 meses vão separar quem trata IA como um slide de apresentação de quem trata como linha do P&L. No mercado americano, essa separação já começou. No Brasil, a janela está aberta, mas não vai ficar aberta para sempre.
Fonte: Valor Investe
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