Bruno Gobbet, do Itaú: “Dados, escala e a arte de modernizar sem parar o motor”

Bruno Gobbet, Head de IA & Analytics do Itaú Unibanco e speaker confirmado do Brasil NOW: IA, Cloud e Transformação Digital no Próximo Ciclo, integra a equipe responsável pelas estratégias de inteligência artificial e analytics do maior banco da América Latina. Seu trabalho acontece em uma instituição com mais de 100 milhões de clientes e aproximadamente R$ 3,5 trilhões em ativos sob gestão, onde a adoção de novas tecnologias precisa ser equilibrada com a operação de sistemas legados, as exigências regulatórias e a gestão de riscos.

Em conversa com a SIMALCO, Gobbet compartilhou sua visão sobre os desafios de modernizar uma organização de grande escala, o papel da inteligência artificial na eficiência operacional, na prevenção de fraudes e o futuro da regulação tecnológica no setor financeiro.

“É uma situação bastante heterogênea: diretorias como crédito são bastante avançadas por sempre trabalharem com modelos de dados, enquanto outras têm uma maturidade tecnológica e de dados mais baixa. Os cenários são distintos, mas acredito muito em medir as relações entre esforço e impacto", afirma ele, que aponta os desafios de avançar na modernização enquanto se lida com centenas de sistemas legados e a necessidade de priorizar prognósticos realmente positivos para os clientes, os negócios e os acionistas.

Os grandes bancos brasileiros entraram em 2026 com estratégias focadas em investimentos massivos em IA para otimizar eficiência operacional. O volume de requisições aos canais de atendimento dos bancos brasileiros caiu 33% entre 2022 e 2025 (de 171 milhões para 114 milhões), reflexo da maior eficiência operacional e da autonomia crescente dos clientes, segundo a Febraban. 

Segundo balanço, o índice de eficiência do Itaú no Brasil atingiu 34,9% no primeiro trimestre, melhor nível da série histórica recente, com inadimplência controlada e carteira de crédito em expansão, atingindo R$1,48 trilhão no primeiro trimestre de 2026, alta de 9% em 12 meses. "Uma ótima qualidade da modelagem de crédito é o que permite a um banco chegar a níveis mais baixos de inadimplência. Conseguimos trabalhar com dados super sensíveis trazendo antifraude e modelos de CRM, entre outros modelos", explica Bruno.

Dentro de um gigantesco transatlântico como esse, dados de qualidade são pré-requisito, mas o bom tratamento da governança com a qualidade e disponibilidade de dados é dos mais complexos. Para Bruno, essa estrutura é centralizada na criação de políticas e descentralizada na execução, sempre visando a redução de riscos e o máximo de governança. “Contudo, a responsabilidade por produzir, controlar e desenvolver esses guardrails está no centro e na ponta. Há o aspecto legal, o aspecto de responsabilidade, a questão ética da estratégia de dados, controles de versionamento e outras práticas. O Itaú tem um time gigantesco nessa frente, inclusive pioneiro, com várias patentes relacionadas a responsible AI e um time de pesquisa forte", explica.

Para garantir o ganho de eficiência, Bruno afirma que a análise das prioridades e iniciativas é sempre feita caso a caso. “Faz sentido aguardar a modernização para avançar com a estratégia de dados, ou o ganho é tão crucial que vale avançar mesmo plugado no sistema legado e migrar depois para a solução moderna? É sempre uma decisão de esforço versus impacto. Há situações em que faz sentido desenvolver a solução mesmo no sistema legado, e há situações em que é melhor fazer contratações externas para avançar com a estratégia". 

Bruno acredita que testar com pequenos grupos de clientes e avançar em conjunto com auditoria e avaliação de riscos, num modelo MVP que privilegia a modernização com segurança, está na raiz do sucesso das iniciativas em um ambiente de fraudes digitais que geraram prejuízos de cerca de US$ 442 bilhões para a economia global em 2025. No Brasil, dados da Febraban Tech 2026 apontam que 4 entre 10 brasileiros já foram vítimas de algum tipo de golpe. 

O debate sobre regulação da IA é, para Bruno, um dos mais difíceis da agenda. O Brasil tem replicado principalmente o modelo europeu. Ele reconhece a tensão: uma regulamentação muito rígida pode coibir a criatividade e travar o desenvolvimento de novas soluções, mas um ambiente excessivamente liberal, como o norte-americano, carrega riscos que nem sempre recebem a devida atenção. "Há quem compare o momento a uma corrida nuclear, a uma nova guerra fria entre EUA e China, mas não sabemos mensurar isso. Penso que o caminho do meio seria o ideal", afirma. 

Quanto ao futuro próximo, ele é cético em relação ao alarmismo. A tese de que em poucos anos chegaremos à AGI — a Inteligência Geral Artificial capaz de substituir o trabalho humano em toda a sua complexidade — não o convence. Afinal, a IA generativa e suas aplicações avançam, mas já em ritmo marginal, longe dos saltos que marcaram 2022, quando o GPT foi lançado e popularizado. “Para os próximos 2 ou 3 anos,  acredito em mudanças menos espetaculares: a consolidação do reskilling como movimento inevitável, dentro e fora dos bancos, e o reconhecimento crescente de que tecnologia e pessoas não são variáveis excludentes. Ainda precisamos das pessoas, muitas vezes daquelas que fazem a ponte entre negócio e tecnologia. Você pode ter o melhor cientista de dados do mundo, ele não vai funcionar em todas as áreas". 

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