
Na corrida por relevância na era da inteligência artificial (IA), os bancos estão redobrando a aposta em plataformas digitais como motores dinâmicos de inovação. Um novo estudo da Forrester indica que as chamadas plataformas de engajamento bancário digital continuam sendo essenciais para sustentar crescimento e competitividade, ainda que sua função esteja passando por uma transformação.
Essas plataformas, conhecidas como Digital Banking Engagement Platforms (DBEPs), tradicionalmente eram vistas como ferramentas para oferecer produtos e experiências prontas aos clientes. Agora, passam a atuar como ambientes flexíveis que permitem testar, desenvolver e escalar novas soluções com mais velocidade, incluindo aplicações baseadas em inteligência artificial.
Segundo a análise, instituições financeiras precisam de capacidade contínua de adaptação, tanto em ritmo quanto em profundidade, para responder às mudanças do mercado. Nesse contexto, as plataformas digitais se tornam parte central da estratégia de negócios, influenciando diretamente a geração de receita e a retenção de clientes.
Uma das mudanças mais significativas desse novo modelo, segundo a Forreters, está no papel dessas plataformas nas organizações. Em vez de apenas suportar operações, elas passam a funcionar como hubs de inovação, conectando diferentes sistemas internos e externos e facilitando a criação de serviços.
O estudo destaca que plataformas mais avançadas oferecem ferramentas que permitem a desenvolvedores e equipes de negócios experimentar rapidamente novas ideias, mensurar resultados e iterar soluções. Esse modelo reduz o tempo entre concepção e implementação, algo crítico em um cenário em que a velocidade de resposta se torna diferencial competitivo.
Além disso, o avanço de tecnologias como IA generativa está sendo incorporado a essas plataformas para ampliar suas capacidades, especialmente em interfaces conversacionais e automação de processos ao longo da jornada do cliente.
Mudança no perfil de uso e desenvolvimento
Outro ponto relevante é a transformação do público dessas plataformas. Elas não são mais exclusivas de times técnicos especializados. Com a expansão de recursos low-code e no-code, profissionais de diferentes áreas passam a participar da criação e adaptação de soluções digitais.
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Esse movimento amplia o alcance das plataformas nas instituições e acelera a inovação descentralizada. Ferramentas com suporte a IA generativa também são integradas a esses ambientes, permitindo a criação de fluxos automatizados e agentes inteligentes sem necessidade de desenvolvimento complexo.
O resultado é um modelo mais distribuído de inovação, no qual áreas de negócio ganham autonomia para testar e implementar melhorias diretamente.
Desafio da promessa “API-first” e “AI-native”
Apesar da adoção crescente de conceitos como “API-first” e “AI-native”, o relatório alerta para uma lacuna entre discurso e prática. Embora praticamente todos os fornecedores posicionem suas soluções com essas características, a execução nem sempre acompanha a promessa.
Integrações que não funcionam como esperado e dificuldades na aplicação real de inteligência artificial ainda são desafios recorrentes. Em muitos casos, a complexidade operacional impede que as instituições extraiam o valor prometido pelas tecnologias.
Por outro lado, o estudo aponta exemplos de abordagens mais consistentes, nas quais a inteligência artificial é aplicada de forma integrada à jornada do cliente, desde aquisição até interações cotidianas. Nesses casos, o uso de interfaces conversacionais e automação baseada em IA contribui para ganhos concretos em eficiência e experiência.
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