#151: Short Takes: O que muda quando uma fintech se torna AI-first?
W FINTECHS NEWSLETTTER #151
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Estamos diante de uma mudança estrutural no modo como as empresas operam, escalam e competem, impulsionada pela adoção massiva da inteligência artificial como núcleo organizacional. Na edição 141, escrevi que o próximo grande neobank pode ter menos pessoas que o Nubank, por exemplo, que hoje opera com menos de 8 mil pessoas, frente aos bancos tradicionais que possuem ainda mais de 50 mil empregados. Isso porque os agentes de IA estão mudando a forma como tarefas antigas e operacionais são realizadas.
Num relatório recente da BCG, a consultoria mostrou como os modelos de “AI-First” estão permitindo que a IA alcance o centro das operações das empresas, alcançando níveis inéditos de produtividade, eficiência e crescimento, com times enxutos, tecnologias acessíveis e uma reconfiguração completa dos modelos operacionais e financeiros. Ao contrário da digitalização incremental, ser AI-first significa redesenhar processos, realocar investimentos, descentralizar a tomada de decisão tecnológica e cultivar uma cultura organizacional baseada em velocidade, adaptabilidade e colaboração entre humanos e agentes autônomos, o que tem levado fintechs e startups a superar barreiras históricas com uma agilidade que desafia os modelos tradicionais.
O relatório começa alertando que a democratização da inteligência artificial, impulsionada pela disponibilidade de modelos fundacionais e agentes autônomos, está derrubando as barreiras de entrada para novos players e redistribuindo o poder competitivo. Empresas que antes dependiam de grandes estruturas e capital humano estão sendo superadas por times enxutos, altamente especializados, que escalam de forma impressionante usando ferramentas baseadas em IA. Casos como o da Cursor, que alcançou US$ 100 milhões em receita recorrente anual com menos de 20 pessoas em apenas dois anos, ilustram essa mudança radical.
A nova equação econômica das empresas AI-first é marcada pela queda drástica nos custos de tarefas intensivas em conhecimento e pela aceleração do tempo de entrega. Enquanto uma pesquisa de mercado que antes levava horas agora pode ser feita em minutos, o custo de uma consultoria pontual pode cair de US$ 5 para US$ 0,30 com agentes de IA. Isso cria um cenário em que o valor por funcionário aumenta drasticamente, com algumas empresas AI-first alcançando até 35 vezes mais receita por colaborador do que suas equivalentes tradicionais.
Outro ponto é a transformação do modelo operacional. Ao contrário da digitalização tradicional, que automatiza partes de processos existentes, a abordagem AI-first exige a reconstrução completa das operações em torno de agentes de IA. A estrutura hierárquica se achata, os fluxos são otimizados com reuso de workflows baseados em IA, e o papel da TI muda radicalmente: de função de suporte, ela se torna a fundação estratégica que sustenta o desenvolvimento e a governança de soluções de IA.
A composição das equipes também se transforma. O relatório mostra que empresas AI-first operam com 50% a 70% menos colaboradores, mas com remuneração 1,5 a 2 vezes maior para os talentos mais qualificados. A nova força de trabalho se concentra menos em execução e mais em julgamento, estratégia e colaboração com IA. A competição por talentos especializados se intensifica, e a produtividade dos top performers é amplificada por ferramentas que eliminam tarefas repetitivas e facilitam decisões complexas.
Um outro fator que é impulsionado é a redefinição das fontes de vantagem competitiva. Em um mundo saturado de conteúdo gerado por IA, o que diferencia uma empresa não será mais a escala ou a produção, mas sim a confiança da marca, o acesso direto ao cliente, dados proprietários e talentos capazes de explorar o potencial da IA. A posse de ativos como patentes, relacionamentos e expertise humana passa a ter mais valor do que infraestruturas físicas ou grandes times operacionais.
As fintechs, em particular, se mostram como terreno fértil para adoção da lógica AI-first. O relatório destaca uma fintech norte-americana que já direciona mais de 14% de sua receita para investimentos em tecnologia, superando até grandes plataformas digitais. A capacidade de personalizar ofertas em tempo real, prever riscos com precisão e automatizar interações com clientes torna as fintechs candidatas naturais à liderança neste novo paradigma.
Outra fintech citada alcançou US$ 10 milhões em ARR com apenas nove funcionários em dois anos. Isso mostra que, no setor financeiro, onde o compliance e a experiência do usuário são fundamentais, a IA permite operar com agilidade sem comprometer as variáveis regulatórias. As soluções baseadas em agentes autônomos conseguem escalar atendimento, detectar fraudes, orquestrar operações e ainda gerar insights preditivos para decisões estratégicas.
A jornada para se tornar uma organização AI-first começa com cinco passos essenciais. O primeiro é criar uma agenda de negócios centrada em IA, com metas claras de valor. Depois, os líderes devem adotar a IA no dia a dia, não apenas como usuários, mas como exemplos de transformação dentro da companhia. O terceiro passo é antecipar os impactos na força de trabalho e investir em capacitação. Em seguida, demonstrar impacto em iniciativas de alto valor, para ganhar tração e apoio interno. Por fim, os recursos devem ser realocados para o que funciona, garantindo sustentabilidade e escala.
A estrutura tecnológica recomendada envolve uma arquitetura com múltiplas camadas: infraestrutura, dados, IA, transações e uma camada de negócio inteligente. A TI mantém o arcabouço, mas as unidades de negócio passam a liderar a execução das soluções, com autonomia para testar, iterar e escalar.
A presença da inteligência artificial será cada vez mais natural no funcionamento cotidiano das empresas. Em vez de grandes estruturas operacionais, os times serão menores e mais especializados, com foco na integração de sistemas, no uso eficiente de dados e na automatização de tarefas rotineiras. A IA passará a ser vista como uma ferramenta comum, usada em processos de tomada de decisão, atendimento ao cliente, prevenção a fraudes e ajustes de produto. Essa transição não será imediata nem uniforme, mas provavelmente deverá se consolidar gradualmente à medida que as ferramentas se tornarem mais acessíveis, os custos mais previsíveis e os casos de uso mais claros dentro da operação.
Saúde e paz,
Walter Pereira
Disclaimer: As opiniões expressas aqui são de total responsabilidade do autor, Walter Pereira, e não refletem necessariamente as opiniões dos patrocinadores, parceiros ou clientes da W Fintechs.