Por que investir mais em tecnologia não está resolvendo o problema do setor financeiro?

O setor bancário está prestes a bater um novo recorde de investimento em tecnologia. E, ainda assim, a maioria das instituições financeiras admite que transformar não está saindo como o planejado. Esse contraste entre o volume de capital alocado e a capacidade real de executar é o ponto de partida para entender o que realmente separa os bancos que avançam dos que ficam presos em ciclos intermináveis de modernização.

O maior orçamento de tecnologia do setor privado

Em 2026, os bancos brasileiros devem investir R$50,4 bilhões em tecnologia, um avanço de 8% sobre os R$46,8 bilhões aplicados em 2025, segundo a 34ª edição da Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária, realizada com apoio da Deloitte. O dado não é isolado: nos últimos cinco anos, o orçamento de TI do setor cresceu 58%, consolidando o setor bancário como o segmento privado que mais investe em tecnologia no país.

Esse volume de capital não está sendo direcionado apenas para manter as luzes acesas. Ele reflete uma corrida por relevância competitiva num mercado em que a fronteira entre banco e empresa de tecnologia praticamente desapareceu após o surgimento das fintechs.

Para onde vai o dinheiro

Três frentes concentram a maior parte dos novos investimentos: inteligência artificial (generativa e tradicional), infraestrutura em nuvem e cibersegurança. Não por acaso, essas três áreas aparecem lado a lado nos relatórios mais recentes do setor porque, na prática, elas são interdependentes. Não existe IA em escala sem uma infraestrutura de dados madura, e não existe infraestrutura moderna sem uma camada robusta de segurança.

O crescimento nas equipes técnicas confirma esse movimento: 42% das instituições financeiras pretendem ampliar seus times de tecnologia em 2026, com um avanço médio esperado de 22% no quadro. Ao mesmo tempo, o setor já treinou 226 mil profissionais em tecnologia e cibersegurança só no último ano, evidência de que a transformação deixou de ser um projeto de TI e passou a ser uma pauta de toda a organização.

O sintoma mais comum: pilotos fragmentados

O KPMG Global Tech Report 2026, que ouviu 2.500 executivos de tecnologia em 27 países (150 deles no Brasil), ajuda a explicar porque ainda existe um gap entre o apetite por inovação e a capacidade de converter esses investimentos em resultado.

Praticamente todas as empresas brasileiras entrevistadas já implementaram algum nível de automação e IA, incluindo IA agêntica. O problema não é adoção, é integração. 45% dos executivos brasileiros afirmam que suas organizações mantêm múltiplos projetos de IA operando de forma desconectada, sem uma plataforma tecnológica robusta que os sustente.

Em vez de uma estratégia coesa, o que existe em muitas instituições é uma coleção de experimentos isolados, cada um com seu próprio dado, sua própria arquitetura, seu próprio dono. É um padrão que consome orçamento sem gerar o retorno esperado, e que só se resolve com decisões estruturais sobre dados, plataforma e engenharia, não com mais um piloto de IA.

É esse tipo de fragmentação que abordagens como o Genius AI Modernization, da Squadra, foram desenhadas para resolver, não como mais um piloto isolado, mas como uma jornada contínua e flexível de evolução, que vai do mapeamento de arquiteturas legadas e extração de regras de negócio ocultas até a operação agêntica, com agentes inteligentes autônomos atuando de ponta a ponta. Na prática, isso significa que migrar, modernizar e evoluir deixam de ser projetos desconectados e passam a fazer parte da mesma jornada sustentada por uma única base de dados e arquitetura.

A pressão que cresce em paralelo: fraude e cibersegurança

Enquanto os bancos correm para modernizar, o ambiente de risco também está mudando de forma acelerada. Segundo dados do Banco Central apresentados no Febraban SEC 2026, os incidentes cibernéticos no Sistema Financeiro Nacional cresceram 29% em 2025 em comparação com 2024, enquanto os casos classificados como fraude saltaram de 9 para 39 no mesmo período.

O agravante é que a própria IA está sendo usada pelos criminosos para criar documentos falsos, simular vozes e produzir deepfakes cada vez mais convincentes. Isso desloca a discussão: a proteção contra fraude deixou de ser uma camada isolada de detecção e passou a depender diretamente da confiabilidade de toda a arquitetura de sistemas que sustenta as operações financeiras.

É por isso que soluções como o funil anti-fraude do Genius AI, da Squadra, combinam mais de 12 modelos de IA pré-treinados, unindo visão computacional e análise comportamental para tomar decisões em escala de milissegundos durante o onboarding digital e movimentações financeiras. Em vez de regras estáticas que geram atrito para o cliente legítimo, a orquestração inteligente de risco ajusta os fluxos de aprovação de forma dinâmica conforme o nível de risco de cada operação, reduzindo falsos positivos e mantendo conformidade integral com a LGPD.

O que separa quem investe de quem executa

Juntando os pontos, um padrão emerge: o dinheiro está disponível, a pressão competitiva é real e a tecnologia já provou seu valor em casos pontuais. O que falta, na maioria das instituições, não é apetite, é uma base técnica sólida o suficiente para sustentar essa ambição em escala: arquitetura de dados madura, engenharia moderna e uma estratégia de modernização que não trate legado, IA e segurança como frentes separadas.

É exatamente nesse ponto que a Squadra tem atuado ao lado de instituições financeiras nos últimos anos, apoiando bancos e empresas do setor em projetos de modernização de sistemas legados, engenharia de software e evolução de plataformas digitais.

Se a sua instituição está no meio desse mesmo dilema, orçamento aprovado, ambição definida, mas execução travada, vale a conversa com quem já passou por isso. Fale com nossos especialistas.