Padrões Abertos irão desbloquear o próximo avanço da IA Agente na fintech

Manik Surtani é Chefe de Código Aberto na Block.

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Em 2025, os agentes de IA transformaram a forma como as fintechs operam internamente, automatizando fluxos de trabalho complexos e coordenando entre ferramentas com mínima orientação humana. Em 2026, veremos cada vez mais dessas funcionalidades agenticas oferecidas diretamente aos clientes. Mas a indústria enfrenta uma escolha. O ecossistema de tecnologia financeira atual está profundamente fragmentado. Cada processador de pagamentos, credor, banco e plataforma possui seus próprios formatos de dados e APIs. Os clientes podem obter agentes que funcionam apenas dentro de sistemas isolados, ou podemos mover-nos coletivamente em direção a padrões abertos que permitam aos agentes operar em um conjunto mais amplo de contextos financeiros.

No início deste mês, a Block, Anthropic e OpenAI, em parceria com a Linux Foundation, anunciaram a formação da Fundação de IA Agentica (AAIF), reunindo contribuições de suas respetivas empresas, com o apoio de outros líderes em IA, para estabelecer padrões abertos para IA agentica. Embora ainda em fase inicial, isto representa um passo significativo para melhorar a interoperabilidade na tecnologia financeira. Se a indústria abraçar esta direção, podemos construir um ecossistema onde os agentes aprendam com dados mais ricos, acessem interfaces harmonizadas e entreguem benefícios que se acumulam em vez de se fragmentarem. Caso contrário, corremos o risco de recriar a mesma arquitetura isolada que atrasou a inovação durante décadas, só que desta vez com tecnologia mais poderosa.

Os Limites da IA Agentica num Ambiente Silo

A fintech cresceu historicamente através de pilhas proprietárias. Este modelo funcionou no passado, mas a IA agentica expõe as suas limitações. Os agentes precisam de acesso consistente a contexto, superfícies de ação e sinais de múltiplos sistemas.

Quando cada instituição estrutura transações, identidades, indicadores de risco e perfis de comerciantes de forma diferente, a IA agentica encontra obstáculos sérios. Dados fragmentados prejudicam a capacidade dos agentes de raciocinar ou agir com confiança. A fricção na integração atrasa a implementação e aumenta os custos de engenharia. A dependência de fornecedores força as empresas a escolher ferramentas menos eficazes apenas porque se encaixam na arquitetura existente, ou pior, criam os seus próprios silos, agravando ainda mais o problema.

A IA agentica tem sucesso quando consegue observar, decidir e agir através de sistemas conectados. Ambientes isolados enfraquecem todas as três capacidades.

Por que os Padrões Abertos Mudam Tudo

Padrões abertos (esquemas partilhados, definições e protocolos) fazem muito mais do que simplificar a integração. Criam a base para comportamentos agenticos escaláveis e interoperáveis.

Antes que os agentes possam raciocinar entre sistemas ou agir em nome dos utilizadores, esses sistemas devem falar a mesma língua. Considere o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), um padrão aberto que dá aos sistemas de IA a capacidade de interagir com ferramentas e dados do mundo real. Em cerca de um ano, o MCP tem visto uma adoção crescente em várias indústrias, incluindo fintech e comércio. A Block criou a primeira implementação de referência para o MCP com goose e foi uma das primeiras a contribuir para o protocolo. A Stripe integrou suporte ao MCP para permitir que os agentes acessem dados de pagamento, criem sessões de checkout e gerenciem assinaturas. A Square lançou servidores MCP para suas APIs de pagamentos, catálogo e clientes. A Shopify lançou integrações MCP para sua plataforma de comércio. Estes exemplos ilustram um interesse genuíno do mercado em interoperabilidade.

Com protocolos interoperáveis, os agentes podem interpretar dados com maior compreensão contextual. A fragmentação, por outro lado, limita a qualidade dos sinais nos quais os agentes dependem.

Compare isto com o open banking. O open banking demorou anos a evoluir globalmente (especialmente nos EUA) porque exigiu que as instituições realizassem um trabalho pesado: construir novas APIs, garantir conformidade, coordenar entre reguladores. O progresso dependia de pressão regulatória e, mesmo assim, a adoção foi lenta e desigual. Em ambos os casos, os clientes beneficiam de uma melhor interoperabilidade. Com IA agentica, as empresas podem ter um incentivo adicional: os agentes podem ajudar a fazer a ponte ou traduzir entre sistemas, reduzindo as cargas de integração e tornando os padrões abertos comercialmente atrativos, além de apenas cumprir regulamentos.

A próxima geração de IA agentica consistirá em agentes especializados que colaboram. Um agente pode ser excelente na classificação de documentos, outro na deteção de fraudes, outro na previsão de fluxo de caixa. Interfaces previsíveis e protocolos partilhados podem ajudar esses agentes a descobrir serviços, delegar tarefas e orquestrar fluxos de trabalho sem códigos personalizados frágeis.

Quando os agentes puderem mover-se fluidamente entre plataformas financeiras, o verdadeiro poder da interoperabilidade torna-se evidente. Atualmente, cada serviço financeiro opera isoladamente. O seu sistema de folha de pagamento não comunica com a sua aplicação de banca empresarial. A sua ferramenta de gestão de despesas não consegue coordenar com o seu software de contabilidade. O seu processador de pagamentos não tem visibilidade sobre a previsão de fluxo de caixa. Com padrões abertos, os agentes podem orquestrar todos esses processos. Podem reconciliar despesas automaticamente ao extrair dados do seu cartão corporativo, compará-los com faturas no seu sistema de contabilidade e atualizar as suas previsões orçamentais em tempo real. Podem coordenar o timing dos pagamentos entre várias plataformas, garantindo que paga aos fornecedores quando o fluxo de caixa está forte e adiar quando está apertado. Podem conectar dados de subscrição de uma plataforma à avaliação de risco de outra, evitando preencher as mesmas informações repetidamente. O valor está em conectar sistemas que originalmente não foram projetados para interagir.

As fintechs menores também beneficiam. Os padrões abertos nivelam o campo de jogo, permitindo que novos entrantes conectem os seus agentes a bancos e processadores sem projetos de engenharia dispendiosos. Podem competir pelo insight e experiência, em vez de pelo orçamento de integração.

Construa os Trilhos, Não as Muralhas

A próxima década de fintech será definida por empresas que entendem que a IA agentica não é um produto único. É uma plataforma para raciocínio, ação e colaboração entre sistemas. As plataformas só crescem quando a indústria concorda com os trilhos em que operam.

A AAIF representa um passo importante, mas é apenas o começo. Para desbloquear todo o potencial da IA agentica, as fintechs precisam de se envolver. Precisamos de esquemas de dados abertos especificamente desenhados para primitives financeiras: comerciantes, transações, identidades, sinais de risco e fluxos de pagamento. Alguns protocolos de comércio e pagamento já existem e outros estão a ser propostos, mas ainda precisam de aceitação e colaboração em toda a indústria para se tornarem verdadeiros padrões, em vez de implementações isoladas. Precisamos de quadros partilhados de segurança e governança para que a confiança possa escalar juntamente com a inovação. E precisamos de participação ativa de líderes fintech em grupos industriais que definem e mantêm esses padrões, não apenas observação passiva.

Isto não significa abdicar da diferenciação. As empresas mais fortes irão diferenciar-se na experiência, gestão de risco e inteligência, não na infraestrutura proprietária. A história da internet mostra que uma infraestrutura forte pode ampliar oportunidades em vez de as reduzir. A IA agentica oferece uma oportunidade de fazer isso novamente.

Sobre o autor

Manik Surtani é Chefe de Código Aberto na Block, Inc. Na Block, Manik liderou anteriormente equipas de engenharia na Square e no Cash App. Antes de ingressar na Block, Manik foi Engenheiro de Staff na Red Hat. Foi fundador e engenheiro principal do projeto Infinispan e arquiteto de plataforma no JBoss Data Grid. Manik tem formação em IA, sistemas distribuídos e tolerantes a falhas, e otimização de desempenho de JVMs. É um forte defensor das metodologias de desenvolvimento de código aberto, ética e processos colaborativos, estando envolvido em open source desde os seus primeiros passos na computação.