Agentes de IA ajudam Bradesco a reduzir em 90% o esforço em tarefas de programação; entenda como
Estratégia combina diferentes modelos de IA e validação humana para modernizar sistemas críticos e ampliar a produtividade de equipes de tecnologia do banco
Grandes empresas acumulam sistemas desenvolvidos ao longo de décadas, muitas vezes escritos em linguagens e arquiteturas diferentes. Modernizar essa estrutura exige compreender códigos antigos antes de modificá-los, processo que pode consumir tempo das equipes de tecnologia.
No Bradesco, agentes de inteligência artificial estão sendo utilizados justamente nessa etapa. O banco pretende aplicar a tecnologia a mais de 350 milhões de linhas de código legadas e afirma ter otimizado mais de 20 mil horas de trabalho em pilotos.
Como a IA é usada na modernização
A estratégia do Bradesco envolve uma plataforma própria chamada BIA Tech AgentiX. Ela reúne agentes capazes de executar diferentes tarefas relacionadas à engenharia de software.
Um dos principais usos ocorre na engenharia reversa, processo de análise de um sistema existente para entender sua estrutura e funcionamento antes de realizar alterações.
Segundo o banco, os agentes podem interpretar e documentar códigos, apoiar sua evolução e assumir atividades que anteriormente dependiam de trabalho manual.
O objetivo não é deixar todas as decisões nas mãos da IA. Em sistemas críticos, especialmente em ambientes de produção, a validação humana continua obrigatória.
A estrutura também permite utilizar modelos de linguagem de diferentes fornecedores. Dessa forma, segundo o Bradesco, cada tarefa pode ser direcionada ao modelo considerado mais adequado para sua execução.
O que são agentes de IA?
Diferentemente de uma ferramenta que apenas responde a um comando, um agente de IA pode executar uma sequência de tarefas para alcançar determinado objetivo.
Na engenharia de software, por exemplo, um fluxo pode envolver:
- analisar um código existente;
- identificar sua lógica e dependências;
- produzir documentação;
- sugerir ou realizar alterações;
- testar o resultado;
- encaminhar a mudança para validação.
O Bradesco chama sua abordagem interna de “Agents as Code”, tratando os agentes como componentes de software que podem ser desenvolvidos e operados dentro de sua estrutura tecnológica.
De três meses para 20 dias
Um dos exemplos apresentados pelo banco envolve um serviço de câmbio utilizado em operações com moedas estrangeiras.
O desenvolvimento, que levaria aproximadamente três meses, foi concluído em 20 dias, incluindo o período de adaptação das equipes à nova tecnologia.
Em atividades específicas de atualização de sistemas existentes, o Bradesco também relata redução de aproximadamente 90% no esforço necessário.
Nos pilotos realizados, o banco estima ganhos de eficiência superiores a 30%. Os resultados, porém, variam conforme a atividade e o tipo de sistema envolvido.
O impacto para quem trabalha com tecnologia
A aplicação de agentes modifica principalmente a distribuição das tarefas entre profissionais e sistemas de IA.
Atividades repetitivas de análise, documentação e atualização podem ser parcialmente automatizadas, enquanto os desenvolvedores permanecem responsáveis por decisões técnicas, validação e supervisão.
No caso do Bradesco, a estrutura envolve cerca de 5,8 mil desenvolvedores distribuídos em diferentes áreas.
O banco estabeleceu diferentes níveis de intervenção humana. Processos menos críticos podem funcionar com monitoramento, enquanto alterações em códigos críticos exigem aprovação antes de chegar ao ambiente de produção.
O que profissionais podem aprender com esse modelo
O caso também mostra uma mudança na forma de trabalhar com IA. Para profissionais de tecnologia, conhecer ferramentas generativas pode ser apenas uma parte da adaptação.
Também ganham importância competências como:
- saber dividir problemas complexos em etapas;
- revisar resultados produzidos por IA;
- compreender riscos e limitações dos modelos;
- definir quando uma tarefa pode ser automatizada;
- combinar conhecimento técnico com supervisão humana.
No desenvolvimento de software, portanto, o uso de agentes não elimina a necessidade de conhecimento sobre código. Ele muda onde esse conhecimento é aplicado e quais atividades podem ser delegadas aos sistemas.
Como aplicar essa lógica no trabalho
O modelo pode ser adaptado para outras áreas além da programação. Antes de automatizar uma atividade, o profissional pode identificar tarefas repetitivas, definir critérios para avaliar o resultado e estabelecer quais decisões continuam sob responsabilidade humana.
Um ponto importante é começar por processos que possam ser medidos e revisados. Isso permite comparar tempo, qualidade e retrabalho antes e depois da adoção da IA.
No caso do Bradesco, a estratégia parte de pilotos, métricas de eficiência e diferentes níveis de supervisão. Para profissionais que pretendem incorporar agentes ao trabalho, essa combinação ajuda a transformar o uso da tecnologia em um processo controlado, em vez de simplesmente adicionar mais uma ferramenta à rotina.