IA no financeiro: o atalho para o Brasil crescer melhor

O Brasil não precisa “inventar” um novo modelo de país para voltar a crescer. Precisa voltar a fazer o básico bem feito: planejar, gastar melhor, reduzir a incerteza fiscal e baixar o custo do capital. Quando o economista Felipe Salto resume o desafio em juros mais baixos, controle permanente das contas públicas e incorporação tempestiva de novas tecnologias, ele está apontando uma verdade incômoda: crescimento não é um discurso, é um sistema.

E aqui entra um ponto que, na prática, está mudando a velocidade desse sistema: inteligência artificial (IA) no setor financeiro e nas fintechs. IA não resolve o déficit público, não substitui uma reforma orçamentária e não faz política pública sozinha. Mas ela encurta o caminho entre intenção e execução — e isso tem impacto direto em produtividade, inclusão financeira e, sim, crescimento.

Como este texto faz parte da série “IA na Agricultura e Agritech”, vou puxar o fio até o agronegócio, onde crédito, seguro rural, gestão de risco climático e eficiência de cadeia estão cada vez mais dependentes de dados e modelos. Quando o financeiro fica mais inteligente, o campo também produz mais e com menos desperdício.

O travamento do crescimento começa no custo do capital

A trava mais cruel do crescimento brasileiro é o custo do dinheiro. Juros reais altos por longos períodos reduzem o número de projetos viáveis na economia real — do varejo à indústria, do saneamento ao agro. Se deixar o dinheiro parado “ganha” mais do que investir, o investimento perde a disputa.

Salto aponta a raiz: um Estado que gasta muito e gasta mal, com dificuldade de sinalizar um futuro menos opaco. Em termos diretos, é isso que alimenta um prêmio de risco persistente. E prêmio de risco alto vira:

• crédito mais caro;
• prazos mais curtos;
• menos investimento produtivo;
• menor crescimento potencial.

O dado citado no artigo ajuda a enquadrar a ambição: o Brasil teve crescimento do PIB em dois dígitos nos anos 1970, mas nunca mais voltou a esse patamar. O objetivo realista hoje não é repetir os anos 70; é criar crescimento sustentado com produtividade e estabilidade.

Onde a IA entra nessa equação (sem fantasia)

IA não derruba juros por decreto, mas reduz custos e perdas do sistema financeiro. Menos inadimplência, menos fraude, melhor precificação e melhor alocação de capital significam um mercado de crédito mais eficiente. No agregado, isso ajuda a reduzir spreads e a ampliar acesso.

Um sistema financeiro que precifica risco com mais precisão consegue:

1. ofertar crédito com taxas mais compatíveis com o risco real;
2. aumentar prazos para bons pagadores;
3. diminuir perdas operacionais;
4. ampliar competição (principalmente via fintechs).

Esse é o tipo de eficiência que, quando ganha escala, vira macroeconomia.

Planejamento público: a oportunidade menos óbvia para IA

O Brasil já tem instrumentos de planejamento — o problema é uso e continuidade. O artigo destaca o Plano Plurianual (PPA) como estrutura constitucional subaproveitada e defende uma reforma orçamentária que coloque a discussão sobre gasto público “na boca do povo”. Concordo: sem transparência e foco em resultado, a disputa vira só “corta aqui / aumenta ali”.

A ponte com IA é direta: planejamento e execução orçamentária são problemas de dados, previsões e controle.

IA aplicada a gasto público e risco fiscal (na prática)

Há três usos muito objetivos:

• Detecção de ineficiência e desperdício: modelos identificam padrões atípicos em compras públicas, reajustes, contratos e aditivos — um radar para auditoria e priorização.
• Previsão de demanda e custo: saúde, transporte e educação têm sazonalidade e variação regional. Prever melhor reduz gasto emergencial caro.
• Simulação de políticas (“what-if”): estimar impacto de mudanças de regra (benefícios, subsídios, desonerações) com mais granularidade.

“Gastar melhor vale mais do que apenas gastar menos.”

Isso conversa com a provocação do artigo: separar o joio do trigo em educação, programas sociais, saúde, segurança e infraestrutura. O ganho não é só contábil; é confiança institucional. E confiança reduz risco.

Fintechs e bancos com IA: produtividade e justiça distributiva

Crescimento com justiça distributiva passa por crédito mais inteligente e serviços financeiros mais úteis. No Brasil, uma parte grande da desigualdade econômica é também desigualdade de acesso: a pessoa paga mais caro porque tem menos histórico, menos garantias, menos relacionamento bancário.

IA ajuda a corrigir isso quando bem aplicada, porque permite:

• crédito com dados alternativos (com consentimento): comportamento de pagamento, fluxo de caixa, notas fiscais, histórico transacional;
• ofertas personalizadas: limite, prazo e taxa ajustados ao perfil real;
• cobrança preditiva e humanizada: agir antes do atraso virar inadimplência crônica;
• educação financeira contextual: recomendações baseadas na vida real do cliente (e não em um “perfil genérico”).

A minha experiência é que a maior mudança não é “a IA decidir”. É a IA organizar o caos: segmentar, prever, priorizar e automatizar o que antes era lento, manual e cheio de regra fixa.

Riscos que precisam ser tratados (para não virar tiro no pé)

Se o objetivo é prosperidade com justiça, não dá para ignorar:

• viés e discriminação algorítmica (modelos que penalizam grupos por dados históricos ruins);
• explicabilidade (decisão de crédito precisa ser justificável);
• LGPD e consentimento (dados alternativos sem governança viram passivo);
• cibersegurança (mais automação aumenta superfície de ataque).

IA boa é IA governada. Sem isso, o ganho de eficiência vira crise reputacional.

Por que este tema é central para “IA na Agricultura e Agritech”

O agro brasileiro vive de capital e risco. Capital para custeio, investimento, armazenagem e logística. Risco climático, risco de preço, risco operacional. Se o Brasil quer crescer de forma sustentada, o agro é parte da resposta — e o sistema financeiro é a infraestrutura invisível que sustenta o campo.

Três aplicações de IA no financeiro que mexem direto com o agro

1) Crédito rural com precificação mais justa
Modelos que combinam histórico do produtor, dados de produtividade, imagens de satélite, calendário agrícola e fluxo de caixa reduzem assimetria de informação. Resultado esperado: menos “taxa média para todo mundo” e mais taxa coerente por perfil.

2) Seguro rural e risco climático com menos litígio
IA para detecção de sinistro, estimativa de perda e validação por dados (clima, NDVI, laudos, fotos georreferenciadas) acelera indenizações e reduz fraude. Isso diminui custo do seguro e aumenta adesão.

3) Cadeia mais eficiente: recebíveis, barter e risco de contraparte
Fintechs especializadas podem usar IA para monitorar risco de cooperativas, tradings e fornecedores, antecipando recebíveis com spreads menores quando há evidência de robustez operacional.

Quando isso escala, o impacto macro aparece onde interessa: produtividade, exportação, investimento e renda no interior.

Comércio internacional, COP 30 e o “financeiro verde” orientado por IA

A agenda ambiental deixou de ser um debate paralelo; virou condicionante de comércio e financiamento. O artigo aponta a COP 30 como marco para reposicionar o Brasil no centro de temas como mercado de carbono, Amazônia e fontes limpas.

No mundo real do crédito, isso se traduz em:

• exigências de rastreabilidade;
• metas de descarbonização;
• auditorias de cadeia;
• financiamento atrelado a desempenho ESG.

IA é o motor que viabiliza isso em escala, porque rastreabilidade e monitoramento contínuo exigem análise de dados massivos (satélite, IoT, documentos, transações). Para bancos e fintechs, a pergunta prática é: como provar que o risco ambiental está sendo medido e gerido?

Uma visão pragmática: IA como “compliance operacional”

Em vez de tratar sustentabilidade como relatório anual, instituições podem usar IA para:

• classificar risco socioambiental em tempo quase real;
• detectar inconsistências documentais;
• monitorar áreas e fornecedores com sinais de alerta;
• ajustar limites, garantias e pricing conforme risco.

Isso reduz risco de carteira e melhora acesso a funding. E, para o Brasil, aumenta competitividade.

Checklist: por onde começar (sem projeto faraônico)

Se você atua em banco, cooperativa de crédito, fintech, agritech ou área de risco, há um caminho seguro para gerar valor em 90 a 180 dias:

1. Escolha um caso com ROI claro (fraude, inadimplência, cobrança, KYC, monitoramento de risco).
2. Garanta dados minimamente confiáveis (cadastro, transações, histórico, trilha de auditoria).
3. Defina métrica antes do modelo (ex.: reduzir fraude em X%, aumentar aprovação sem subir default).
4. Implemente governança desde o dia 1 (LGPD, vieses, explicabilidade, logs).
5. Integre com operação (modelo que não entra no fluxo vira POC eterna).

O Brasil não tem tempo para projetos que só rendem slides.

Crescer de novo exige menos improviso e mais inteligência aplicada

O diagnóstico do artigo é direto: sem resolver a equação fiscal (o texto cita déficit total perto de 8% do PIB e dívida em torno de 80% do PIB), os juros continuam pressionados e a economia segue presa no baixo crescimento. Planejamento e qualidade do gasto são a rota mais racional para destravar confiança.

A minha aposta é que a IA no setor financeiro vira um acelerador desse processo: melhora alocação de capital, reduz perdas, amplia inclusão e fortalece o financiamento de setores com vantagem comparativa — como o agro, especialmente quando conectado a agritechs e a práticas sustentáveis.

Se 2025 está fechando com empresas mais cuidadosas com caixa e com o debate climático ganhando tração rumo à COP 30, a pergunta mais útil para bancos, fintechs e players do agro não é “se vamos usar IA”. É: quais decisões financeiras precisam ficar mais rápidas, mais justas e mais auditáveis antes de 2026 começar?

Quer mapear 3 casos de uso de IA com ROI para crédito/risco no agro? Organize seus dados, defina a métrica e trate governança como produto — não como burocracia.