Case · IA + Financial Services
Agente Conversacional com IA
Como pesquisa com Gerentes de Banco mudou o roadmap e transformou agentes separados em uma experiência única no Itaú Private Bank.
Contexto
O problema não era falta de informação. Era o esforço para chegar até ela.
A rotina dos GBs do Itaú Private é altamente operacional. Consultas, tarefas e demandas se distribuem por diferentes sistemas, alguns pouco modernizados e com governança desigual. A baixa automação aumenta manualidades, cria rotas extensas e eleva o risco operacional em jornadas que podem impactar diretamente o cliente Private.
O agente surgiu como uma forma de desonerar o comercial: em vez de percorrer diversas rotas, telas e sistemas para chegar a uma informação, o GB poderia iniciar a necessidade por linguagem natural e deixar que a experiência orquestrasse a complexidade nos bastidores.
“A proposta não era criar mais um lugar para o GB trabalhar. Era reduzir a quantidade de lugares que ele precisava compreender para conseguir trabalhar.”
Objetivos do produto
- Reduzir esforço de consulta e navegação.
- Diminuir manualidade e dependência de rotas extensas.
- Preservar contexto ao longo da conversa.
- Evitar inferências indevidas em situações ambíguas.
- Apoiar o GB com sugestões e próximos passos.
- Evoluir de consultas para capacidades transacionais.
Discovery
Antes de desenhar a conversa, entendemos a rotina.
Conduzi o mapeamento estruturado da rotina dos GBs em etapas, investigando tarefas, sistemas utilizados, manualidades, pontos de fricção, riscos e oportunidades de desoneração. Essa frente envolveu aproximadamente 10 profissionais.
Na sequência, conduzimos uma prova de conceito semi-estruturada do agente com 5 GBs. O objetivo era observar como os usuários interpretavam a proposta, quais informações consideravam insuficientes, onde surgiam ambiguidades e quais hipóteses precisavam ser revistas.
Minha atuação
Conduzi discovery, pesquisa, definição de hipóteses, arquitetura da experiência, fluxos, prototipação, prova de conceito, análise de aprendizados, apresentação e defesa das decisões com stakeholders, alinhamento com PM e engenharia e documentação para handoff.
A experiência conversacional foi construída em parceria direta com Content Design. Para a interface, utilizamos o Design System oficial do Itaú, sem criar um sistema paralelo.
Decisão estratégica
A POC começou com dois agentes. A pesquisa mostrou que o usuário precisava de um só.
A proposta inicial separava o novo agente de IA do agente transacional conectado ao WhatsApp. Essa arquitetura chegou a orientar os primeiros passos da prova de conceito.
As conversas com usuários mostraram que essa separação não refletia a forma como o GB enxergava sua rotina. Para o usuário, não fazia sentido compreender qual agente, tecnologia ou capacidade estava por trás de cada pedido. A fragmentação também quebrava a continuidade da conversa.
Apresentei as evidências ao time e defendi a unificação da experiência. O direcionamento foi incorporado ao roadmap: os diferentes agentes devem se comportar, para o usuário, como um único ponto de contato, preservando contexto e continuidade independentemente da capacidade acionada nos bastidores.
O impacto de Design aqui não foi uma tela. Foi uma mudança na arquitetura de experiência e no roadmap do produto.
IA + contexto
Nem todo contexto importante existe nas bases do banco.
A prova de conceito revelou uma limitação importante: parte do contexto usado pelo GB no relacionamento com o cliente é informal e foi construído ao longo do tempo. Ele pode não existir em nenhuma base estruturada.
Um exemplo foi uma solicitação como “me dê o extrato da conta da fazenda”. Para a GB, “conta da fazenda” pode representar uma conta específica conhecida pelo histórico do relacionamento. Para o agente, essa associação não existe necessariamente.
Decisão de experiência
Quando há ambiguidade, o agente não deve inferir silenciosamente. Ele precisa reconhecer a falta de contexto, apresentar as opções compatíveis e pedir ao GB que desambigue a solicitação antes de prosseguir.
Proatividade
O agente também transforma conversas em demandas acionáveis.
A visão do produto não se limita a responder perguntas. Em fluxos proativos, uma mensagem do cliente pelo WhatsApp pode ser interpretada pelo agente, ter sua intenção identificada e chegar ao CRM já acompanhada de contexto, sugestão de ação ou resposta para avaliação do GB.
O que isso muda na rotina
- Reduz a triagem manual de mensagens e demandas.
- Leva contexto para o ambiente onde o GB já trabalha.
- Apoia o comercial sem retirar seu controle sobre a decisão.
- Cria base para uma experiência mais contínua entre comunicação, CRM e execução.
IA no processo de Design
IA como produto e também como ferramenta de trabalho.
Além de desenhar uma experiência baseada em IA, utilizei o Microsoft Copilot como apoio ao processo de Design. A ferramenta foi usada para acelerar atividades operacionais, sempre acompanhada de revisão crítica e decisão humana.
Pesquisa
Apoio no planejamento, estruturação de roteiros e preparação de sessões.
Síntese
Organização e compilação de achados para facilitar leitura e comparação.
Prototipação
Aceleração de alternativas e protótipos rápidos para validar hipóteses mais cedo.
Handoff
Apoio na estruturação de documentação mais clara para tecnologia e stakeholders.
Resultados e estágio
O que mudou — e o que ainda está em evolução.
- Agente de consultas sobre o cliente já disponível em produção.
- Frente transacional ainda em prova de conceito.
- Pesquisa alterou o roadmap e consolidou a visão de agente único.
- Rotas de consulta tendem a ficar mais rápidas e menos dependentes de navegação manual.
- Impacto estimado de aproximadamente 11 p.p. de desoneração da rotina do GB.
Tempo economizado, taxa de adoção, NPS e redução de cliques ainda não foram consolidados e, por isso, não são apresentados como resultados.