Google lança tutorial para criar analista financeiro em minutos

O Google decidiu atacar um dos maiores gargalos da adoção de inteligência artificial no mercado corporativo: a fricção inicial. Em um novo vídeo publicado no YouTube, a empresa demonstra como criar, em menos de dez minutos, um assistente de analista financeiro usando o Vertex AI Studio e o modelo Gemini sem exigir login prévio no Google Cloud, criação de projeto ou inserção de dados de faturamento.

O movimento é mais estratégico do que parece. Ao simplificar radicalmente o primeiro contato com sua stack de IA, o Google sinaliza que quer acelerar a prototipagem de aplicações práticas, especialmente em áreas onde dados estruturados, rastreabilidade e integração com sistemas são críticos, como finanças, análise de risco e inteligência corporativa.

Vertex AI e a promessa do Google de “zero fricção”

A principal novidade apresentada no tutorial é o chamado Express Mode do Vertex AI Studio. Na prática, ele permite que qualquer desenvolvedor comece a testar modelos do Gemini diretamente no navegador, sem as etapas tradicionais de configuração de nuvem que costumam travar projetos logo no início.

Essa abordagem muda o ponto de partida do desenvolvimento. Em vez de lidar primeiro com permissões, contas e orçamentos, o foco passa a ser o problema de negócio. No exemplo do Google, esse problema é bastante claro: transformar relatórios financeiros longos e complexos em dados estruturados prontos para análise.

IA aplicada à análise financeira, não ao “copiar e colar”

O caso de uso escolhido no vídeo é simbólico. O assistente criado recebe como entrada um relatório trimestral de resultados em PDF e extrai automaticamente informações como receita, custo das mercadorias vendidas e despesas operacionais. O resultado não é um texto explicativo, mas um JSON limpo e padronizado, pronto para alimentar sistemas de visualização ou ferramentas analíticas.

Esse detalhe é central para o discurso do Google. Em vez de usar IA apenas para leitura ou resumo, o foco está na automação de fluxos financeiros reais, eliminando tarefas manuais que ainda dominam o dia a dia de analistas e equipes de dados.

O verdadeiro diferencial

Um dos pontos mais relevantes do tutorial, e menos óbvios à primeira vista, é o uso de IA para resolver outro problema comum: a engenharia de prompts. No estúdio, o desenvolvedor pode pedir ajuda ao próprio sistema para refinar o comando enviado ao modelo, garantindo que a saída siga exatamente o formato esperado.

Ao fazer isso, o Gemini reescreve o prompt com instruções mais precisas, define uma “persona” para o modelo e, principalmente, inclui um exemplo explícito da estrutura JSON desejada. O resultado é um output validável em uma única tentativa, algo essencial para aplicações financeiras, onde erros de formato quebram pipelines inteiros.

Do protótipo ao código em poucos cliques

Depois de validar o prompt, o caminho até o código é quase imediato. O Vertex AI Studio gera a chave de API e o trecho de código pronto para ser usado em ambientes como o VS Code. Há ainda mecanismos de avaliação automática, que verificam se a resposta da IA segue regras básicas, como conter campos obrigatórios ou respeitar o formato definido.

Esse fluxo reduz drasticamente o tempo entre ideia, teste e implementação, um fator decisivo para equipes que precisam provar valor rapidamente antes de escalar projetos de IA.

De experimento a produto corporativo

Embora o vídeo comece com uma experiência simples, o Google deixa claro que o mesmo fluxo pode evoluir para agentes mais complexos. O prompt criado para ler PDFs pode virar uma ferramenta dentro de um agente maior, capaz de consultar APIs externas, cruzar dados de mercado e gerar análises mais completas.

Quando o projeto amadurece, basta fazer login em uma conta corporativa do Google Cloud para habilitar versionamento, colaboração entre equipes e governança. Há até a possibilidade de compartilhar prompts e outputs em modo somente leitura com gestores e stakeholders, sem expor configurações técnicas.

O que esse movimento sinaliza ao mercado

Mais do que ensinar a criar um assistente financeiro, o Google está reposicionando sua plataforma de IA como uma porta de entrada simples para aplicações complexas. A mensagem é clara: a barreira não deve estar na infraestrutura, mas na capacidade de transformar dados em decisões.

Para o setor financeiro, onde IA precisa ser explicável, integrada e confiável, esse tipo de abordagem pode acelerar a adoção de agentes analíticos em tarefas como leitura de balanços, análise de custos e visualização de fluxos de caixa.

Em vez de “cozinhar do zero”, o Google está oferecendo um kit pronto e apostando que, com menos fricção, mais empresas levarão a IA do laboratório para a operação real.