O Itaú Unibanco e a GFT Technologies consolidam um novo modelo, baseado em IA, para levar à nuvem os sistemas batch do banco: rotinas essenciais do dia a dia bancário, historicamente executadas em mainframe, que processam grandes volumes de transações de uma só vez, em horários programados, como fechamentos, liquidações e conciliações.
Na fase inicial de implementação, esse modelo de trabalho somado às ferramentas da GFT alcançou redução de até 70% no tempo de migração de sistemas e acelerou a entrega de projetos dessa frente em até 3,3 vezes. O projeto é parte do plano de modernização e migração da plataforma do banco para a nuvem, iniciado em 2018.
Itaú e GFT · fase inicial do modelo
Agentes de IA encurtam a migração dos sistemas batch
Resultados na fase inicial de implementação do modelo com o Batch2Cloud
O modelo tem como base a ferramenta Batch2Cloud, desenvolvida pela GFT em parceria com o banco, e integra o ecossistema Wynxx, plataforma de IA generativa da GFT. Com isso, é possível identificar oportunidades de modernização, mapear a complexidade dos ambientes e estimar esforços, com previsibilidade e segurança.
Nos processos de cocriação entre GFT e Itaú, foram consideradas todas as soluções já existentes no banco, bem como as experimentações já realizadas com suas equipes de inovação, como o uso do Code Understanding, solução desenvolvida internamente pela Zup Innovation, empresa de tecnologia do Grupo, para complementar os agentes anteriores e proporcionar maior compreensão do código legado. A junção com os times de inovação representou um acelerador que encurtou caminhos no projeto.
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Agentes executam, especialistas decidem
Parte essencial da estratégia foi o uso de agentes de IA pelos times de especialistas do Itaú e da GFT. Enquanto os agentes executam atividades repetitivas, aceleram análises e apoiam a geração de código e as validações, os profissionais permanecem responsáveis pelas decisões técnicas, pela arquitetura da solução e pela governança do processo.
Esse framework, que mantém as pessoas no centro da tomada de decisão, tem permitido acelerar uma das jornadas mais complexas enfrentadas hoje pelo setor financeiro: a evolução de aplicações críticas desenvolvidas ao longo de décadas para arquiteturas modernas, preservando regras de negócio e continuidade operacional.
“A modernização dos nossos sistemas legados e a migração para a nuvem são dois dos pilares da estratégia tecnológica do Itaú para nos mantermos centrados no cliente, oferecendo o que ele precisa, quando precisa e com a agilidade que espera. A integração de agentes de IA nesse fluxo, apoiada em nossas políticas de uso responsável dessa tecnologia, nos permite avançar sem renunciar à robustez dos sistemas que sustentam o negócio”, afirma Douglas Santos, superintendente de Tecnologia do Itaú Unibanco.
GFT quer replicar o modelo
Para a GFT, empresa global de transformação digital centrada em IA, com mais de 12.000 especialistas em tecnologia em mais de 20 países e listada no índice SDAX da Bolsa de Valores Alemã, o resultado no Itaú credencia o Batch2Cloud a ser escalado e replicado em cenários semelhantes.
“O entendimento de todo o ecossistema do Itaú Unibanco e dos legados já existentes foi fundamental para acelerar as implementações e garantir o melhor alinhamento no projeto […]. O Batch2Cloud by Wynxx representa uma nova forma de conduzir essa transformação ao combinar Inteligência Artificial, automação e conhecimento especializado em um modelo capaz de acelerar entregas sem renunciar à governança e à qualidade”, afirma Saulo Santos, Business Vice President da GFT Technologies.
O que observar
O anúncio interessa a bancos e instituições financeiras que ainda rodam rotinas críticas em mainframe. Os números divulgados se referem à fase inicial de implementação, e o ponto a acompanhar é se a redução no tempo de migração se mantém à medida que o modelo avança sobre aplicações mais antigas e complexas. Vale observar também se a divisão de trabalho entre agentes de IA, que executam, e especialistas, que decidem, é replicada em outras instituições com cenários semelhantes.
