OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Antrópico - Claude
xAI - Grok
Busca profunda
Alibaba - Qwen
ByteDance - O Melhor da ByteDance
Todos os modelos
Planos Empresariais
Desenvolvimento de aplicações de IA
API de tradução de IA
Serviço de SEO/GEO com IA
Serviço de Relações Públicas Otimizado por Geolocalização
Serviço de Web Scraping
Principais ferramentas de IA
Os melhores robôs de IA
Conecte-se
O JPMorgan Chase considera os gastos com IA como infraestrutura essencial.
Nos corredores de mármore das finanças globais, a inteligência artificial saiu do laboratório de inovação e chegou à sala de operações. Ela passou a ocupar uma categoria antes reservada a sistemas de pagamento, centros de dados e controles de risco essenciais. JPMorgan ChaseA IA agora é enquadrada como infraestrutura crítica O banco acredita que não pode se dar ao luxo de negligenciar.
Essa mudança estratégica foi reforçada por comentários recentes do CEO Jamie Dimon, que defendeu veementemente o crescente orçamento de tecnologia do banco contra os céticos de Wall Street. Seu alerta foi claro: instituições que ficarem para trás em inteligência artificial correm o risco de perder terreno tanto para concorrentes fintech ágeis quanto para instituições tradicionais com foco em tecnologia. O argumento não era sobre substituir pessoas, mas sobre manter a funcionalidade em um setor onde velocidade, escala e controle de custos são essenciais no dia a dia.
O JPMorgan investe fortemente em tecnologia há anos — gastando mais de US$ 17 bilhões anualmente em tecnologia —, mas a IA mudou fundamentalmente o rumo desses investimentos. O que antes era considerado projeto de inovação "ousado" agora está incorporado aos custos operacionais básicos do banco. Isso inclui ferramentas internas de IA que dão suporte à pesquisa de ações, automatizam a elaboração de documentos, simplificam as revisões de conformidade e lidam com tarefas operacionais rotineiras em toda a organização.
Da experimentação à infraestrutura central
A mudança na linguagem reflete uma transformação mais profunda na forma como o banco encara o risco. Em 2026, a IA é considerada parte essencial da infraestrutura necessária para acompanhar o ritmo de uma economia digital. Ela deixou de ser um diferencial e tornou-se um requisito fundamental.
A estratégia "Construir ou Comprar"
Em vez de incentivar os trabalhadores a dependerem de sistemas públicos de IA como o ChatGPT ou o Claude, o JPMorgan tem se concentrado em construir e governar suas próprias plataformas internasEssa decisão reflete preocupações antigas no setor bancário sobre a exposição de dados, a confidencialidade do cliente e o monitoramento regulatório.
Os bancos operam em um ambiente onde erros acarretam custos elevados — tanto financeiros quanto de reputação. Qualquer sistema que lide com dados sensíveis ou influencie decisões de crédito deve ser auditável e explicável (IA exaustiva). Ferramentas públicas de IA, frequentemente treinadas em conjuntos de dados opacos e atualizadas com frequência sem aviso prévio, dificultam isso. Sistemas internos conferem ao JPMorgan controle absoluto sobre o ciclo de vida dos dados, mesmo que levem mais tempo e custem mais para serem implementados.
Essa abordagem de "jardim murado" também mitiga o risco de "IA paralela" descontrolada, na qual os funcionários podem usar ferramentas não aprovadas para acelerar o trabalho, vazando inadvertidamente estratégias de negociação proprietárias ou informações de identificação pessoal (PII) de clientes para modelos públicos.
Os três pilares da IA no setor bancário
A abordagem da JPMorgan, que prioriza a infraestrutura, baseia-se em três pilares estratégicos que a diferenciam de concorrentes menores que não possuem o capital necessário para projetos de construção de infraestrutura tão massivos.
Malha de Dados Soberana
Ao tratar os dados como um produto, o banco cria uma "Malha LLM" unificada que permite que modelos de IA seguros acessem dados limpos e estruturados sem comprometer as barreiras de segurança. Essa infraestrutura garante que os silos de dados sejam eliminados com segurança.
Resiliência Operacional
A inteligência artificial está sendo incorporada ao perímetro de segurança cibernética do banco. Agentes automatizados "caçadores" agora patrulham a rede em busca de anomalias, reagindo a ameaças mais rapidamente do que qualquer analista humano, transformando a IA em um escudo defensivo.
Aumento da força de trabalho
Implementação das ferramentas "Co-pilot" para milhares de desenvolvedores e banqueiros. Não se trata de substituir funcionários, mas sim de eliminar a monotonia da programação e da burocracia, permitindo que os profissionais mais valiosos se concentrem na estratégia.
Uma abordagem cautelosa para a mudança da força de trabalho
O JPMorgan tem sido cauteloso na forma como aborda o impacto da IA nos empregos. O banco evita afirmar que a IA reduzirá drasticamente o número de funcionários. Em vez disso, apresenta a IA como uma forma de reduzir o trabalho manual e melhorar a consistência — uma narrativa essencial para manter o moral elevado e evitar reações negativas dos órgãos reguladores.
Tarefas que antes exigiam múltiplos ciclos de revisão agora podem ser concluídas mais rapidamente, com os funcionários ainda responsáveis pelo julgamento final. Essa abordagem posiciona a IA como um suporte, não como uma substituição, o que é importante em um setor sensível a reações políticas e regulatórias.
A dimensão da organização torna esta abordagem prática. O JPMorgan emprega centenas de milhares de pessoas em todo o mundo. Mesmo pequenos ganhos de eficiência — como reduzir o tempo necessário para resumir um documento jurídico em 10 minutos — aplicados de forma abrangente, podem se traduzir em grandes ganhos. centenas de milhões de dólares em economias de produtividade anuais.
- Eficiência: Automatizando consultas de rotina em centros de atendimento ao cliente.
- Velocidade: Reduzir o tempo de aprovação de empréstimos de dias para minutos.
- Precisão: Minimizar erros humanos em relatórios de conformidade complexos.
JPMorgan, IA e o risco de ficar para trás dos rivais
A postura do JPMorgan reflete a imensa pressão no setor bancário. Rivais como Goldman Sachs e Morgan Stanley Também estão investindo agressivamente em IA para acelerar a detecção de fraudes e agilizar o trabalho de conformidade. À medida que essas ferramentas se tornam mais comuns, as expectativas dos clientes aumentam.
Os reguladores podem presumir que os bancos têm acesso a sistemas avançados de monitoramento. Os clientes podem esperar respostas mais rápidas e menos erros. Nesse contexto, a demora na implementação de IA pode parecer menos cautela e mais má gestão. No entanto, o JPMorgan não sugeriu que a IA resolverá desafios estruturais ou eliminará riscos. Muitos projetos de IA têm dificuldade em ir além de usos específicos, e a integração em sistemas legados complexos continua sendo um desafio.
O Desafio da Governança
O trabalho mais árduo reside na governança. Decidir quais equipes podem usar IA, sob quais condições e com qual supervisão exige regras claras. Erros precisam de canais de escalonamento definidos. A responsabilidade deve ser atribuída quando os sistemas produzem resultados falhos. Em grandes empresas, a adoção de IA não é limitada pelo acesso a modelos ou poder computacional, mas sim por processos, políticas e confiança.
O veredicto: Para outras empresas usuárias finais, a abordagem do JPMorgan oferece um ponto de referência útil. A IA é tratada como parte da engrenagem que mantém a organização funcionando. Isso não garante o sucesso. Os retornos podem levar anos para aparecer e alguns investimentos não serão rentáveis. Mas a posição do banco é que o maior risco reside em fazer pouco, e não em fazer demais.