AI na conformidade com crimes financeiros: qual é a diferença entre agentes de IA e IA agentiva?
Se você trabalha com conformidade em prevenção à lavagem de dinheiro e combate ao financiamento do terrorismo (AML/CFT), provavelmente já ouviu falar sobre como as últimas ferramentas de inteligência artificial (IA) vão revolucionar seu trabalho.
Agentes de IA e IA agentiva – dois termos conectados, mas não intercambiáveis – são algumas das palavras da moda mais recentes na conformidade. Em um discurso de setembro de 2025, um governador do Federal Reserve elogiou a capacidade da IA agentiva de facilitar a detecção de riscos de forma mais rápida e econômica para as instituições financeiras. Um relatório da McKinsey, da mesma época, destacou a gestão de riscos de crimes financeiros como uma das áreas com maior potencial para aplicações de IA agentiva.
Isso acontece por boas razões: a IA agentiva possui uma ampla gama de aplicações dentro da conformidade, incluindo a devida diligência do cliente (CDD) e gestão de casos. No entanto, dada a rápida ascensão da IA agentiva na conformidade AML, as empresas que buscam atualizar suas tecnologias de conformidade devem estar atentas a fornecedores que exageram suas capacidades – seja por falta de clareza sobre a distinção entre agentes de IA e IA agentiva, ou por prometer sistemas de IA agentiva que na realidade utilizam apenas automação simples.
Qual é a diferença entre agentes de IA e sistemas agentes?
As instituições financeiras estão rapidamente percebendo o potencial transformador da IA agentiva: em uma pesquisa sobre o estado do crime financeiro de 2026, 73% dos líderes globais em conformidade afirmaram que já estavam usando, pilotando ou avaliando uma solução de fornecedor para triagem de clientes, com 70% na mesma situação para monitoramento de transações.
No entanto, com a adoção da IA agentiva e o desenvolvimento tecnológico ainda em um estágio relativamente inicial, o conceito de “IA agentiva” pode se referir tanto a agentes de IA individuais quanto a sistemas agentes mais avançados e coordenados.
Agentes de IA são sistemas de software autônomos que podem agir em seu nome em um domínio restrito, utilizando ferramentas e memória, e aproveitando grandes modelos de linguagem (LLMs) para automatizar tarefas específicas e discretas. Esses agentes não requerem supervisão humana direta para funcionar e, portanto, oferecem ganhos significativos de velocidade e eficiência. No entanto, para serem verdadeiramente eficazes, devem ser orquestrados contra fluxos de trabalho governáveis que forneçam um claro histórico de auditoria.
IA agentiva, em seu sentido verdadeiro, refere-se a uma arquitetura de sistema de IA com:
- Colaboração multiagente, com múltiplos agentes especializados trabalhando juntos para resultados mais rápidos e eficientes.
- Decomposição dinâmica de tarefas, dividindo fluxos de trabalho complexos em tarefas menores, cada uma realizada por um agente.
- Autonomia coordenada, orquestrando múltiplos sistemas de IA para trabalhar juntos em um programa de conformidade projetado por humanos.
- Memória persistente, ou a capacidade de reter informações a longo prazo e ir além das interações de curto prazo.
A importância crítica dos dados para a adoção eficaz da IA agentiva
A transição para um sistema verdadeiramente agentivo requer acesso consistente a grandes quantidades de dados, resultando em sistemas que são muito mais inteligentes e autônomos do que agentes de IA individuais.
Por causa disso, as capacidades agentivas não são apenas uma sobreposição sobre sistemas de software existentes, mas sim uma maneira de reengenheirar fundamentalmente como a conformidade funciona, com automação completa, pontuação de risco dinâmica e ciclos de feedback constantes para otimizar processos essenciais.
Um roteiro de IA para as equipes de conformidade do futuro
A adoção de IA por cada empresa deve ser adaptada ao seu perfil e requisitos específicos, e, portanto, terá uma aparência diferente. No entanto, a realidade da colaboração humano-IA, para a maioria, progredirá por três estágios à medida que as empresas avançam pela “curva de maturidade” da conformidade:
- Analistas de conformidade atribuem tarefas simples e repetitivas ocasionalmente a ferramentas de IA.
- Analistas de conformidade são acompanhados por agentes como “colegas digitais”, que realizam tarefas específicas sob instrução humana, mas sem requerer supervisão direta.
- Com a automação completa em funcionamento, sistemas agentivos realizam múltiplos fluxos de trabalho essenciais, com equipes de conformidade humanas definindo a direção estratégica geral e monitorando resultados.
A vantagem comercial da IA agentiva na conformidade AML
Aumento da eficiência, melhorias na experiência do cliente e tempos de resolução mais rápidos estão entre os benefícios mais citados que as empresas têm visto ou esperam ver com a adoção da IA agentiva. Em vez de serem resultados isolados de conformidade, esses benefícios têm efeitos significativos nos objetivos comerciais mais amplos, transformando a conformidade em um motor estratégico de crescimento.
As empresas que adotam IA agentiva para conformidade podem esperar:
- Reduzir riscos regulatórios e reputacionais, com agentes trabalhando constantemente para obter os últimos dados de risco.
- Alcançar um crescimento mais rápido, com sistemas agentivos projetados para escalabilidade e flexibilidade.
- Otimizar sua eficiência, com menos falsos positivos e menos casos exigindo revisão manual.
Desbloqueie sua equipe de conformidade com a remediação de casos por IA agentiva
A triagem de clientes e o monitoramento contínuo com IA agentiva incluem capacidades de remediação de casos, trabalhando 24/7 para eliminar o barulho que paralisa as equipes de conformidade.
Essa mudança não se trata de substituir as equipes de conformidade; trata-se de capacitá-las a realizar o trabalho de maior valor. A evidência é clara:
- Reduções de custo massivas, com clientes alcançando até 85% de redução de custo.
- Eliminação de backlog, com triagem automatizada 24/7 que limpa consistentemente os casos abertos.
- Auditabilidade garantida, com cada ação sendo rastreável.
Conclusão
A adoção da IA agentiva está se tornando a norma para a gestão de riscos de crimes financeiros. Empresas com dados mais precisos, abrangentes e organizados estarão melhor posicionadas para controlar como os sistemas agentivos se comportam e aproveitar os ganhos significativos de eficiência que oferecem.
