Ferramentas e soluções utilizadas
- Infraestrutura de IA: Microsoft Azure AI Infrastructure e Azure AI Services.
- Banco de dados: Microsoft SQL Server para armazenamento e comparação de resultados.
- Automação de leitura e interpretação: IA analisa documentos de atualização (até 80 páginas), extrai as mudanças relevantes e gera resumos objetivos.
Além disso, foram implementados testes automatizados: execução automática de scripts, comparação de planos de execução das procedures antes e depois da aplicação dos pacotes, identificação de possíveis falhas e sugestões de correção.
Resultados alcançados
Economia de tempo
- A análise e aplicação de atualizações, que antes levavam semanas, passaram a ser concluídas em algumas horas — o que representa uma redução média de 70% no tempo total.
- Para ilustrar:
- Releases pequenos: de 25 h para 5 h.
- Médios: de 50 h para 15 h.
- Grandes: de 87,5 h para 25 h.
Productivity Boost
- Como resultado da automação, a equipe de 30 analistas passou a analisar muito mais releases por mês:
- Pequenos: +266 %
- Médios: +200 %
- Grandes: +395 %
- Adicionalmente, a curva de aprendizado foi reduzida: até estagiários podem conduzir análises com eficiência, mesmo sem profundo conhecimento técnico.
Moral da Equipe
Com a eliminação de tarefas repetitivas e monótonas, a satisfação do time aumentou. Dessa forma, os colaboradores passaram a focar em atividades mais estratégicas, com maior sentido e menos desgaste operacional.
Impactos financeiros: economia e lucro
Embora o projeto não tenha divulgado publicamente um valor exato de economia em R$ ou em ganhos diretos de lucro atribuíveis apenas à IA, é possível inferir impactos significativos:
- Em primeiro lugar, houve redução de custos operacionais: com 70% menos tempo e até quase 400% mais produtividade na análise de releases, a área de TI ficou mais enxuta e escalável. Tal automação sugere uma significativa redução em horas trabalhadas e custos relacionados.
- Além disso, observou-se aumento da rentabilidade: no primeiro trimestre de 2025, o Banco Inter registrou lucro líquido de R$ 287 milhões, alta de 57% em 12 meses. Esse crescimento foi impulsionado por maior eficiência operacional e pelo crescimento da receita de serviços (crescimento anual de 16%), aliado à redução de custos correlatos.
- Por fim, a eficiência foi aprimorada: o índice de eficiência caiu para 48,8%, indicando que menos receita é consumida por custos operacionais — o patamar mais baixo recente. Isso, junto ao uso estratégico de IA, elevou a lucratividade geral.
Visão estratégica e próximos passos
A automação de atualização via IA foi apenas o início. Com isso, o Inter já estuda aplicar IA a novas etapas do ciclo de desenvolvimento, como gestão de deploys, rollback automático e insights contextuais para decisões mais inteligentes e ágeis.
Conclusão
O projeto de automação do Banco Inter é um exemplo claro de como a IA pode transformar processos complexos e repetitivos em rotinas eficientes, liberando tempo e esforço humano para tarefas estratégicas.
Ferramentas: Microsoft Azure AI Infrastructure, Azure AI Services e SQL Server.
Economia de tempo: –70% no processo de atualização.
Produtividade: aumentos de 200% a quase 400% nas análises mensais.
Lucro e eficiência: lucro líquido de R$ 287 milhões (+57%) e eficiência operacional média abaixo de 49%.
Em resumo, esses resultados demonstram que a automação com IA não é apenas uma inovação tecnológica, mas sim uma alavanca real para eficiência, lucro e vantagem competitiva.
Fontes:
https://www.microsoft.com/pt-br/customers/story/1802451863854093400-inter-azure-ai-services-banking-and-capital-markets-en-brazil
https://itforum.com.br/noticias/banco-inter-ia-atualizacoes-sistemas
https://neofeed.com.br/negocios/lucro-do-inter-cresce-57-e-banco-ve-oportunidade-no-consignado-privado
https://economia.uol.com.br/noticias/estadao-conteudo/2025/05/12/banco-inter-tem-lucro-liquido-de-r-287-mi-no-1-trimestre-alta-e-de-57-em-1-ano.htm
https://news.microsoft.com/pt-br/banco-inter-otimiza-trabalho-operacional-e-acelera-atualizacoes-com-a-ia-do-microsoft-azure
