As Normas Abertas irão desbloquear o próximo grande avanço da IA agentiva na fintech

Manik Surtani é o responsável por Open Source na Block.

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Em 2025, os agentes de IA transformaram a forma como as fintechs operam internamente, automatizando fluxos de trabalho complexos e coordenando entre ferramentas com direção humana mínima. Em 2026, veremos cada vez mais estas funcionalidades agenticas oferecidas diretamente aos clientes. Mas a indústria enfrenta uma escolha. Hoje, o ecossistema de tecnologia financeira está profundamente fragmentado. Cada processador de pagamentos, mutuante, banco e plataforma tem os seus próprios formatos de dados e APIs. Os clientes podem obter agentes que funcionam apenas dentro de sistemas isolados, ou podemos avançar coletivamente para padrões abertos que permitam que os agentes operem num conjunto mais vasto de contextos financeiros.

Mais cedo este mês, a Block, a Anthropic e a OpenAI, em parceria com a Linux Foundation, anunciaram a criação da Agentic AI Foundation (AAIF), reunindo contribuições das respetivas empresas, com apoio de outros líderes de IA, para estabelecer padrões abertos para IA agentica. Embora ainda no início, isto representa um passo significativo para melhorar a interoperabilidade na tecnologia financeira. Se a indústria abraçar esta direção, podemos construir um ecossistema em que os agentes podem aprender com dados mais ricos, aceder a interfaces harmonizadas e entregar benefícios que se acumulam em vez de se fragmentarem. Se não o fizermos, arriscamos recriar a mesma arquitetura em silos que travou a inovação durante décadas, só que desta vez com tecnologia mais poderosa.

Os limites da IA agentica num silo

Historicamente, a fintech cresceu através de stacks proprietárias. Esse modelo funcionou no passado, mas a IA agentica revela as suas limitações. Os agentes precisam de acesso consistente ao contexto, às superfícies de ação e aos sinais de múltiplos sistemas.

Quando cada instituição estrutura transações, identidades, indicadores de risco e perfis de comerciantes de forma diferente, a IA agentica encontra obstáculos sérios. Os dados fragmentados minam a capacidade dos agentes para raciocinar ou tomar ações seguras. A fricção de integração atrasa a implementação e aumenta os custos de engenharia. O lock-in do fornecedor obriga as empresas a escolher ferramentas menos eficazes apenas porque se enquadram na arquitetura existente, ou pior ainda, a criar os seus próprios silos, o que apenas agrava o problema.

A IA agentica tem sucesso quando consegue observar, decidir e agir através de sistemas ligados. Ambientes em silo enfraquecem as três capacidades.

Porque é que os padrões abertos mudam tudo

Os padrões abertos (schemas, definições e protocolos partilhados) fazem muito mais do que simplificar a integração. Criam a base para um comportamento agentico escalável e interoperável.

Antes de os agentes poderem raciocinar entre sistemas ou agir em nome dos utilizadores, esses sistemas têm de falar a mesma linguagem. Considere o Model Context Protocol (MCP), um padrão aberto que dá aos sistemas de IA a capacidade de interagir com ferramentas e dados do mundo real. Em apenas cerca de um ano, o MCP tem visto uma adoção crescente em várias indústrias, incluindo empresas de fintech e de comércio. A Block construiu a primeira implementação de referência para o MCP com goose e foi uma contribuição inicial para o próprio protocolo. A Stripe construiu suporte para o MCP para permitir que os agentes acedam a dados de pagamentos, criem sessões de checkout e gerirem subscrições. A Square lançou servidores MCP para os seus pagamentos, catálogo e APIs de clientes. A Shopify lançou integrações MCP para a sua plataforma de comércio. Estes exemplos mostram um interesse real do mercado na interoperabilidade.

Com protocolos interoperáveis, os agentes conseguem interpretar dados com uma compreensão contextual maior. Em contrapartida, a fragmentação limita a qualidade dos sinais em que os agentes se apoiam.

Compare-se com a banca aberta. A banca aberta demorou anos a progredir globalmente (especialmente nos EUA), porque exigiu que as instituições fizessem o trabalho pesado: criar novas APIs, garantir conformidade, coordenar com reguladores. O progresso dependeu da pressão regulatória e, ainda assim, a adoção tem sido lenta e irregular. Em ambos os casos, os clientes beneficiam de uma melhor interoperabilidade. Com a IA agentica, as empresas podem ter um incentivo adicional: os agentes podem ajudar a fazer a ponte ou a traduzir entre sistemas, reduzindo encargos de integração e tornando os padrões abertos atrativos do ponto de vista comercial, e não apenas motivados por conformidade.

A próxima geração de IA agentica será composta por agentes especializados que colaboram. Um agente pode ser excelente em classificação de documentos, outro na deteção de fraude, outro na previsão de fluxos de caixa. Interfaces previsíveis e protocolos partilhados podem ajudar estes agentes a descobrir serviços, delegar tarefas e orquestrar fluxos de trabalho sem código personalizado frágil.

Quando os agentes puderem mover-se de forma fluida entre plataformas financeiras, o verdadeiro poder da interoperabilidade fica claro. Neste momento, cada serviço financeiro opera em isolamento. O seu sistema de payroll não conversa com a sua aplicação de banca empresarial. A sua ferramenta de gestão de despesas não consegue coordenar-se com o seu software de contabilidade. O seu processador de pagamentos não tem visibilidade sobre a previsão do seu fluxo de caixa. Com padrões abertos, os agentes podem orquestrar entre todos estes sistemas. Podem reconciliar despesas automaticamente, puxando dados do seu cartão corporativo, fazendo o matching com faturas no seu sistema de contabilidade e atualizando as suas previsões de orçamento em tempo real. Podem coordenar o timing dos pagamentos em múltiplas plataformas, garantindo que paga aos fornecedores quando o fluxo de caixa está forte e adiando quando está apertado. Podem ligar dados de underwriting de uma plataforma à avaliação de risco de outra, para não estar a preencher repetidamente a mesma informação. O valor está em ligar sistemas que originalmente não foram desenhados para interoperar.

As fintechs mais pequenas também beneficiam. Os padrões abertos nivelam o terreno ao permitir que novos intervenientes liguem os seus agentes a bancos e processadores sem projetos caros de engenharia. Podem competir com base em perspetivas e experiência, e não em orçamento de integração.

Construir os carris, não os muros

A próxima década de fintech será definida por empresas que compreendam que a IA agentica não é um único produto. É uma plataforma para raciocinar, agir e colaborar entre sistemas. As plataformas só escalam quando a indústria concorda nos carris sobre os quais operam.

A AAIF representa um primeiro passo importante, mas é apenas o começo. Para desbloquear todo o potencial da IA agentica, a fintech precisa de se envolver. Precisamos de schemas de dados abertos especificamente concebidos para primitivas financeiras: comerciantes, transações, identidades, sinais de risco e fluxos de pagamentos. Alguns protocolos de comércio e de pagamentos já existem e outros estão a ser propostos, mas ainda precisam do compromisso e colaboração de toda a indústria para se tornarem padrões verdadeiros e não implementações isoladas. Precisamos de frameworks partilhados de segurança e governação para que a confiança possa escalar em paralelo com a inovação. E precisamos de participação ativa de líderes de fintech em grupos da indústria que definem e mantêm estes padrões, não apenas observação passiva.

Isto não significa abdicar da diferenciação. As empresas mais fortes vão diferenciar-se em experiência, gestão de risco e inteligência, e não em infraestruturas proprietárias. A história da internet mostra que uma infraestrutura robusta pode expandir oportunidades em vez de as reduzir. A IA agentica oferece uma oportunidade para voltar a fazê-lo.

Sobre o autor

Manik Surtani é o responsável por Open Source na Block, Inc. Na Block, Manik já liderou equipas de engenharia na Square e na Cash App. Antes de se juntar à Block, Manik foi Engenheiro Sénior (Staff Engineer) na Red Hat. Foi o fundador e engenheiro líder do projeto Infinispan e arquiteto de plataforma no JBoss Data Grid. Manik tem experiência em IA, sistemas distribuídos e tolerantes a falhas, e em otimização de desempenho de JVMs. Manik é um defensor entusiasta de metodologias de desenvolvimento em open source, do espírito e de processos colaborativos, e está envolvido em open source desde as suas primeiras incursões na computação.