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O poder digital e as Big Techs: como a IA está reconfigurando o ecossistema financeiro
- 22 de jun.
- 6 min de leitura
Na sua mais nova obra, A humanidade e o poder digital: impactos da IA sobre nosso futuro, o Doutor em Direito Internacional pela USP, Eduardo Felipe Matias — autor premiado com o Jabuti e sócio da área empresarial de Elias, Matias Advogados —, destrincha como as Big Techs e a inteligência artificial estão reconfigurando o poder global.
Convidamos o autor para uma conversa exclusiva sobre como essa "supremacia dos dados" e a opacidade dos algoritmos impactam diretamente o ecossistema financeiro, a regulação e o futuro do dinheiro.
1. Em seu livro, o senhor destaca como as Big Techs acumularam volumes massivos de dados pessoais e assumiram uma posição central na organização da sociedade. No setor financeiro, vemos essas gigantes de tecnologia avançando sobre serviços bancários, pagamentos e crédito. Como o senhor enxerga essa briga de poder? O ecossistema financeiro tradicional corre o risco de se tornar dependente ou subordinado à infraestrutura de dados dessas grandes corporações de tecnologia?
Eduardo Matias: Uma das expressões mais claras do que chamo no livro de poder digital é a vantagem conquistada por atores que controlam tecnologias centrais para a economia, a circulação de informações e a vida das pessoas. As big techs chegam ao setor financeiro com uma força estrutural própria, apoiada em dados em escala, capacidade computacional, domínio sobre interfaces digitais e acesso cotidiano ao comportamento dos usuários. Esse quadro, porém, precisa ser visto com nuance. Bancos e grandes instituições financeiras também são atores poderosos, com recursos financeiros, bases próprias de dados, infraestrutura, confiança pública e longa experiência em ambientes altamente regulados.
No setor financeiro, a entrada das big techs em áreas como pagamentos, crédito e infraestrutura tecnológica pode gerar mais eficiência, mais inclusão e melhores produtos. Ao mesmo tempo, pode ampliar a concentração de poder em pontos sensíveis da economia. Parte relevante do sistema financeiro tende a se apoiar cada vez mais em infraestruturas privadas controladas por poucos atores globais, especialmente em nuvem, dados e modelos de IA. A dependência de terceiros e a concentração de provedores, por isso, precisam ser tratadas como vulnerabilidades relevantes no uso de IA pelo setor financeiro.
A questão é permitir que a inovação avance sem produzir uma nova forma de dependência estrutural. Se dados, algoritmos e infraestrutura passam a definir as condições de competição, o sistema financeiro precisa preservar diversidade, interoperabilidade, portabilidade de dados, supervisão efetiva e capacidade própria de decisão. No livro, comento como a praça pública digital hoje está submetida a uma governança privada. A mesma lógica pode alcançar parte da vida econômica, sobretudo quando serviços essenciais passam a depender de sistemas opacos, pouco escrutinados e controlados por um número reduzido de empresas.
2. Quando trazemos isso para o mercado financeiro, onde algoritmos definem scores de crédito, detectam fraudes e aprovam financiamentos, quais são os maiores perigos éticos? Como garantir a justiça social e evitar a discriminação algorítmica automatizada em decisões tão vitais?
EM: O maior perigo ético está em tratar esses processos como se fossem neutros, quando na verdade eles carregam escolhas de valor e dados históricos que podem reproduzir desigualdades. Um algoritmo de crédito pode parecer apenas técnico, mas ele define quem terá acesso a financiamento, a que custo e em quais condições. Se os dados usados refletem exclusões anteriores, o sistema pode automatizar injustiças com uma aparência de objetividade.
Essa preocupação já aparece no debate regulatório. O AI Act europeu classifica sistemas usados para avaliar a capacidade de crédito ou estabelecer score de pessoas físicas como sistemas de alto risco, exigindo salvaguardas adicionais. A lógica é correta, porque crédito não é um serviço qualquer. Ele pode abrir ou fechar oportunidades de moradia, educação, empreendedorismo e mobilidade social.
A resposta passa por governança, transparência e responsabilização. Instituições financeiras precisam saber quais dados estão sendo usados, testar vieses, documentar decisões, permitir contestação humana e evitar que modelos funcionem como caixas-pretas. A IA pode ampliar a inclusão e reduzir assimetrias de informação, desde que seu uso parta do reconhecimento de que essa tecnologia não é neutra. Em decisões financeiras sensíveis, a busca por eficiência precisa vir acompanhada de discriminação pode se perpetuar de forma mais rápida e menos visível.
3. Na sua visão, atualmente, os modelos de governança das empresas estão preparados para lidar com a velocidade da IA generativa, ou precisaremos de um novo "marco legal" global para evitar riscos sistêmicos? Como criar mecanismos de governança de IA que sejam ágeis o suficiente para acompanhar a tecnologia generativa sem sufocar a inovação e o surgimento de novas empresas e startups?
EM: Em geral, os modelos tradicionais de governança ainda não estão preparados para a velocidade da IA generativa. Embora o setor financeiro tenha tradição em gestão de risco, compliance, auditoria e supervisão, a IA generativa traz problemas novos porque seus resultados podem ser menos previsíveis, mais difíceis de explicar e mais dependentes dos dados usados em cada contexto. Há riscos de alucinação, uso indevido de dados, dependência de fornecedores, falhas de explicabilidade, ataques cibernéticos e decisões automatizadas cujo comportamento muda com o tempo.
Um marco global seria desejável em termos de princípios mínimos, especialmente porque modelos, provedores e fluxos de dados atravessam fronteiras. Mas dificilmente teremos uma lei internacional unificada e capaz de acompanhar a tecnologia em tempo real. O caminho mais realista é combinar regras gerais, supervisão setorial, padrões técnicos, cooperação internacional e mecanismos internos de governança. No Brasil, o Banco Central incluiu o estudo dos riscos e impactos do uso de IA por instituições financeiras em sua agenda regulatória de 2025 e 2026, o que mostra que esse tema já deixou de ser periférico.
Para não sufocar a inovação, a regulação precisa ser proporcional ao risco. Uma startup que usa IA para melhorar o atendimento não deve ser tratada como uma instituição que automatiza concessão de crédito em larga escala sem supervisão adequada. O ponto não é frear a inovação, mas criar confiança para que ela avance. Isso exige testes, rastreabilidade, supervisão humana, planos de contingência e responsabilidade clara. Regulação e inovação não são inimigas. Quando bem desenhada, a primeira reduz incertezas, protege usuários e cria um ambiente mais saudável também para novas empresas.
4. Um dos pontos altos do livro é o debate sobre o impacto de deepfakes, moderação de conteúdo e manipulação algorítmica. No ambiente econômico, boatos gerados por IA ou manipulações midiáticas profundas podem derrubar ações, criar pânicos bancários em minutos e desestabilizar mercados. Como o senhor enxerga o impacto dessas dinâmicas de desinformação na confiança do público em relação às instituições que sustentam o nosso sistema social e financeiro?
EM: A confiança é um ativo essencial do sistema financeiro. Bancos, bolsas, seguradoras, reguladores e bancos centrais só funcionam bem quando o público acredita na confiabilidade das informações que circulam e na capacidade dessas instituições de reagir a choques. A IA generativa altera esse equilíbrio ao reduzir drasticamente o custo de produzir vídeos, áudios, imagens e textos falsos com aparência de autenticidade. Em mercados que reagem em segundos, uma mentira bem fabricada pode produzir efeitos antes que a verdade seja revelada.
Esse risco já não é apenas teórico. Em junho de 2026, o Banco da Inglaterra alertou o público sobre vídeos deepfake que simulavam uma briga entre seu presidente, Andrew Bailey, e o deputado Nigel Farage. O material falso levava usuários a páginas fraudulentas que imitavam veículos jornalísticos e promoviam supostos investimentos. O caso mostra como a IA generativa pode se apropriar da credibilidade de autoridades e instituições financeiras para produzir fraudes mais convincentes e corroer a confiança pública.
Porém, combater esse problema não pode significar entregar às plataformas ou aos governos um poder ilimitado de decidir o que pode circular. A moderação de conteúdo é necessária em certos casos, mas precisa ser transparente e sujeita a critérios consistentes. No fundo, o mercado financeiro passa a depender também da qualidade da esfera pública digital. Quando boatos algorítmicos e deepfakes corroem a confiança, seus efeitos ultrapassam as redes sociais e podem afetar decisões de poupança, crédito e investimento, com impacto sobre a estabilidade econômica.
5. O setor financeiro sempre esteve na vanguarda da automação (caixas eletrônicos, aplicativos e agora IA de atendimento e análise). Como conciliar o avanço tecnológico indispensável para a competitividade das instituições com o impacto no emprego e a responsabilidade social que o senhor propõe na obra?
EM: O setor financeiro é um bom exemplo da ambivalência da tecnologia. A automação trouxe ganhos enormes de escala, conveniência, segurança e acesso. Aplicativos, Pix, open finance, análise de dados e IA podem reduzir custos, ampliar a inclusão e melhorar a experiência do usuário. Ao mesmo tempo, cada nova etapa de automação transforma o perfil das funções e pode deixar para trás trabalhadores que não tiveram tempo ou condições de se adaptar.
A resposta deve evitar tanto o otimismo ingênuo com a inovação quanto a rejeição automática à tecnologia. O ponto é distribuir melhor os ganhos trazidos por essas novas ferramentas e preparar as pessoas para trabalhar com elas. No livro, sustento que a IA deve ser usada, sempre que possível, para ampliar capacidades humanas, e não apenas para substituir pessoas. No setor financeiro, isso significa redesenhar funções, qualificar equipes e criar novas ocupações, além de estabelecer políticas de transição para os colaboradores afetados.
Competitividade e responsabilidade social precisam andar juntas porque o uso da IA no setor financeiro não é apenas uma decisão operacional. Ele afeta clientes, trabalhadores, reguladores e a sociedade. Uma instituição que usa essa tecnologia apenas para cortar custos pode ganhar eficiência no curto prazo, mas também ampliar exclusões e tomar decisões opacas sobre temas sensíveis. O objetivo deve ser fazer da automação uma fonte de produtividade com inclusão, e não um mecanismo de concentração de renda e poder. Esse, afinal, é um dos grandes desafios de governança da era digital.
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