IA, agentes autônomos, cloud, computação quântica e novas experiências financeiras dominaram as discussões da FEBRABAN TECH 2026. Mas, por trás de quase todas essas transformações, existe uma mesma questão: a infraestrutura está preparada para sustentar o que vem pela frente?
A inteligência artificial foi uma das protagonistas da FEBRABAN TECH 2026. Não por acaso, o evento
adotou como tema “Agentes Inteligentes, Liderança Humana” e colocou na agenda discussões sobre
sistemas multiagentes, cloud, data centers, cibersegurança, computação quântica, identidade digital,
dados em tempo real e novos modelos de serviços financeiros.
Mas os debates deixam uma leitura ainda mais interessante para quem lidera tecnologia,
infraestrutura, segurança e operações: a próxima fase da transformação financeira não depende
apenas de aplicações mais inteligentes. Ela depende da capacidade de sustentar essas aplicações
com segurança, performance, governança e continuidade.
Ao cruzar os principais pontos das palestras selecionadas, surgem sete sinais importantes sobre a
direção do setor.
1. A inteligência artificial deixou de ser um projeto e passou a ser um requisito de arquitetura
Uma das discussões mais representativas aconteceu no painel “Do data center ao cluster de IA:
infraestrutura, automação e o novo core bancário”.
A conversa mostrou que a corrida pela inteligência artificial começa bem antes do modelo, do chatbot
ou do agente. Ela passa por capacidade computacional, energia, refrigeração, conectividade, cloud,
automação, governança e pelas plataformas que permitem integrar esses elementos.
O Bradesco apresentou uma visão orientada à simplificação, com infraestruturas mais leves, modulares
e conectadas às plataformas. O BTG Pactual reforçou o papel da nuvem pública, mas chamou atenção
para outro ponto: com a velocidade de evolução da IA, decisões tecnológicas precisam ser revistas em
ciclos mais curtos. Já a Ascenty colocou energia e engenharia de data centers no centro da equação.
Isso muda uma premissa importante.
Durante anos, boa parte da transformação digital aconteceu sobre uma infraestrutura desenhada
anteriormente. Agora, a própria infraestrutura precisa evoluir junto com a aplicação.
Para líderes de tecnologia, a pergunta deixa de ser apenas “qual solução de IA devemos adotar?” e
passa a incluir outras:
– Onde essa carga será processada?
– Como ela se comportará em ambientes híbridos?
– Qual será o impacto sobre rede, armazenamento e disponibilidade?
– Como manter segurança e governança quando o consumo computacional crescer?
– O ambiente conseguirá se adaptar sem aumentar ainda mais a complexidade operacional?
A IA pode estar na interface. A capacidade de fazê-la funcionar de forma confiável está muito mais
abaixo na arquitetura.
2. O novo core tecnológico será cada vez mais híbrido e distribuído
Outro tema recorrente na FEBRABAN TECH foi a relação entre cloud, soberania digital e resiliência.
Quanto mais bancos dependem de serviços digitais, inteligência artificial e processamento em tempo
real, maior também se torna a dependência da infraestrutura que sustenta essas operações.
O painel sobre soberania digital, multicloud e risco sistêmico colocou em discussão a concentração
de serviços em grandes provedores globais de nuvem e as exigências crescentes de continuidade,
portabilidade e transparência.
Há um paradoxo importante aqui.
A cloud pode aumentar a resiliência de uma instituição ao oferecer escala, redundância e capacidade
tecnológica que seriam caras e complexas de construir isoladamente. Ao mesmo tempo, quando
muitas organizações dependem dos mesmos fornecedores e das mesmas infraestruturas, pontos
comuns de falha podem adquirir relevância sistêmica.
Por isso, multicloud não deveria ser tratada apenas como uma discussão sobre distribuição de
workloads.
É uma discussão sobre arquitetura de risco.
Para ambientes críticos, resiliência significa saber o que acontece quando um componente deixa de
responder, um provedor enfrenta indisponibilidade, uma rota falha ou determinada aplicação precisa
operar de forma degradada.
Não basta perguntar qual é o SLA. É preciso entender como o negócio continua funcionando quando
o SLA falha.
3. Escalar IA sem simplificar a infraestrutura pode apenas criar uma nova camada de complexidade
Uma das mensagens mais práticas das palestras é que escala não pode ser confundida com acúmulo.
Adicionar cloud, aceleradores, novos modelos, agentes, APIs e ferramentas de observabilidade a um
ambiente já fragmentado não significa necessariamente modernizá-lo.
Pode significar apenas aumentar o número de dependências.
No painel sobre clusters de IA, simplificação, modularidade e governança apareceram como condições
para crescer sem perder controle. O debate também mostrou que os horizontes de decisão estão
menores, já que fornecedores, arquiteturas e capacidades de IA mudam rapidamente.
Esse ponto merece atenção porque afeta diretamente ambientes híbridos.
Eles tendem a reunir sistemas legados, workloads em diferentes nuvens, data centers próprios ou de
terceiros, redes distribuídas, aplicações críticas e múltiplas camadas de segurança.
Nesse contexto, uma arquitetura preparada para IA precisa fazer duas coisas que podem parecer
contraditórias: absorver inovação rapidamente e preservar previsibilidade operacional.
Esse equilíbrio tende a separar ambientes que apenas adotam novas tecnologias daqueles que
conseguem colocá-las em produção em escala.
4. Agentes de IA também estão redesenhando a organização
A mudança não acontece somente na infraestrutura.
No painel “A pirâmide organizacional em transformação: pessoas vs. poder computacional”, a
FEBRABAN TECH levou a discussão para estruturas de trabalho, carreira, liderança e tomada de decisão.
Com agentes capazes de assumir tarefas de execução, as organizações começam a rever a divisão entre
trabalho humano e poder computacional. O debate reuniu representantes de Citi, Stefanini, BTG
Pactual e FGV.
Uma das leituras apresentadas foi a necessidade de tratar conjuntamente três dimensões: tecnologia,
pessoas e governança. Não basta escolher a ferramenta correta ou treinar profissionais. É necessário
definir como essas duas camadas trabalham juntas e como decisões, responsabilidades e controles
serão distribuídos.
Isso também tem efeito direto sobre operações de TI.
Se agentes começarem a diagnosticar incidentes, gerar código, provisionar recursos, recomendar
mudanças de configuração ou executar rotinas operacionais, a governança precisa acompanhar esse
novo nível de autonomia.
A pergunta deixa de ser apenas “o agente consegue executar?” e passa a ser:
Ele deveria ter permissão para executar? Em quais condições? Com quais evidências? E quem responde pela decisão?
Esse princípio já apareceu em outros debates do evento: autonomia não significa autoridade. Sistemas
agênticos exigem identidades, permissões, rastreabilidade, limites de acesso e mecanismos de
intervenção humana.
5. Segurança passa a ser uma arquitetura de confiança
A expansão da IA também amplia a superfície de ataque.
Deepfakes, fraude sintética e engenharia social tornam mais difícil responder a uma pergunta
aparentemente simples: quem, de fato, está do outro lado de uma interação?
A trilha de cibersegurança da FEBRABAN TECH colocou justamente essa perda de certezas no centro
das discussões. Entre os temas estavam a expansão das fronteiras de segurança, manipulação de
identidades digitais, engenharia social e o uso de IA tanto por atacantes quanto por equipes de defesa.
Essa mudança tem uma consequência para a arquitetura.
Segurança não pode depender apenas de uma validação feita no início da jornada ou de uma barreira
colocada no perímetro.
Identidade, dispositivo, comportamento, contexto e nível de risco precisam participar continuamente
das decisões.
E a mesma lógica vale para agentes de IA.
Quando agentes começam a acessar APIs, aplicações, dados e outros agentes, cada um deles passa a
ser também uma identidade digital que precisa ser autenticada, autorizada, monitorada e auditada.
O futuro da segurança, portanto, não parece apontar para mais etapas e mais fricção. Ele aponta para
mais contexto e decisões de confiança mais inteligentes.
6. Computação quântica ainda pede cautela, mas criptografiapós-quântica já merece planejamento
Entre tantas discussões sobre IA, uma palestra trouxe um horizonte diferente.
Em “Towards New Quantum Technologies”, o físico Luiz Davidovich, professor emérito da UFRJ,
apresentou o avanço das tecnologias quânticas e separou áreas que já mostram aplicações das que
ainda permanecem em estágio experimental.
Comunicações e sensores quânticos já apresentam casos concretos. A China, por exemplo, avançou em
comunicação quântica por satélite, enquanto sensores quânticos encontram aplicações em medição,
navegação e imageamento.
A computação quântica de grande escala, porém, ainda enfrenta um obstáculo fundamental:
transformar qubits físicos instáveis em qubits lógicos suficientemente confiáveis para aplicações
complexas. Davidovich afirmou que ainda não é possível prever quando um computador quântico de
grande escala estará disponível.
Isso não significa que empresas possam ignorar o tema.
Para instituições responsáveis por proteger informações por longos períodos, o problema começa
antes da chegada do computador quântico maduro.
Mapear criptografia, conhecer dependências, acompanhar padrões pós-quânticos e entender o esforço
necessário para futuras migrações pode ser tão importante quanto acompanhar o desenvolvimento do
hardware.
A lição aqui é conhecida por quem trabalha com infraestrutura crítica: quando uma mudança exige
anos de preparação, esperar a tecnologia amadurecer para começar a agir pode ser tarde demais.
7. O banco do futuro será percebido na experiência, mas sustentado por camadas invisíveis
Em “O banco do futuro já começou: três forças que redefinem os serviços financeiros”, a
provocação está no próprio título: muitas das mudanças tratadas como futuro já começaram.
E outros painéis do evento reforçam essa percepção.
Inteligência artificial, agentes autônomos, identidade digital e computação quântica passaram a
participar da agenda estratégica das instituições. Ao mesmo tempo, experiências financeiras ficam mais
conversacionais, contextuais e personalizadas.
A Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária também mostra o peso dessa transformação. Os bancos
brasileiros projetam investimentos relevantes em IA, Analytics, Big Data e Cloud Computing, sinal de
que essas tecnologias estão deixando projetos isolados para ocupar uma parte maior da estratégia
tecnológica.
Para o cliente, porém, boa parte dessa complexidade continuará invisível.
Ele perceberá se uma transação acontece imediatamente. Se o aplicativo responde. Se o atendimento
entende o contexto. Se seus dados permanecem protegidos. Se o serviço continua disponível quando
alguma parte da infraestrutura enfrenta problemas.
Ou seja, a experiência pode estar na tela, mas a confiança nasce de tudo o que existe atrás dela.
O principal recado da FEBRABAN TECH para líderes de tecnologia
Ao olhar para essas discussões em conjunto, existe um ponto que merece atenção.
A inovação está avançando mais rápido do que a capacidade de tratá-la como uma iniciativa
isolada.
IA afeta infraestrutura. Infraestrutura afeta energia e cloud. Cloud afeta soberania e continuidade.
Agentes afetam identidade e governança. Novas identidades afetam segurança. Computação quântica
afeta decisões criptográficas de longo prazo.
As fronteiras tradicionais entre essas disciplinas estão diminuindo.
Para CIOs, CTOs, CISOs e líderes de infraestrutura e operações, isso exige uma leitura mais integrada da
arquitetura.
Quatro perguntas podem ajudar a orientar essa análise:
- Nossa infraestrutura consegue absorver novas cargas sem comprometer disponibilidade e performance?
- Temos visibilidade suficiente sobre dependências entre cloud, rede, aplicações, segurança e dados
- Nossa arquitetura consegue continuar operando diante da falha de componentes críticos ou fornecedores
- Estamos incorporando IA e automação com governança, identidade, rastreabilidade e controles compatíveis com o nível de autonomia?
Essas perguntas importam porque a próxima vantagem competitiva pode não vir simplesmente de
quem adotar primeiro determinada tecnologia.
Pode vir de quem conseguir colocá-la em produção, escalar e mantê-la operando de forma
confiável.
Transformar complexidade em continuidade
A FEBRABAN TECH 2026 mostrou um setor financeiro disposto a avançar em inteligência artificial,
agentes, novas experiências, computação quântica e arquiteturas cada vez mais distribuídas.
Quanto mais essas tecnologias evoluem, porém, maior se torna a responsabilidade da infraestrutura
que existe abaixo delas.
É nesse ponto que resiliência deixa de ser apenas uma característica técnica e passa a ser uma condição
para o negócio inovar.
Na Agility, projetamos e sustentamos arquiteturas resilientes para ambientes híbridos, conectando
segurança, performance e continuidade operacional. Porque, em operações críticas, inovar não
significa apenas chegar ao próximo estágio tecnológico.
Significa chegar lá sem perder a capacidade de continuar operando.
Transformando complexidade em continuidade.