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Uma empresa brasileira de serviços financeiros fundada em Londrina afirma ter multiplicado por mais de 16 vezes o volume de pedidos atendidos por mês depois de colocar inteligência artificial no centro da operação. Segundo a BankMe, o atendimento saiu de cerca de 3 mil solicitações mensais para mais de 50 mil, sem que a equipe crescesse na mesma proporção. Os números foram apresentados pela própria companhia em entrevista publicada em novembro de 2025 e não passaram por auditoria independente.
O caso interessa a quem toca negócio fora dos grandes centros e ouve, com frequência, que inteligência artificial é assunto de multinacional. Mas ele também serve de exercício de leitura. Tudo o que se sabe sobre esse crescimento veio de uma única origem: a empresa que diz ter crescido. Não há balanço divulgado, aporte anunciado, cliente identificado nem decisão de órgão público sustentando os dados.
De 48 horas para menos de 10 minutos na análise de crédito
O primeiro processo automatizado foi a análise de crédito, a etapa em que a empresa decide se empresta, quanto empresta e a que custo. Antes, esse exame dependia de conferência manual de documentos, histórico de pagamentos e capacidade financeira de quem pedia — e o resultado podia levar até 48 horas.
“Nosso primeiro passo foi automatizar a análise de crédito com IA. Isso reduziu o tempo médio de aprovação de 48 horas para menos de 10 minutos”
A declaração é do CEO da empresa, Thiago Eik.
Vale a atenção a duas palavras da frase: tempo médio. Média não é garantia. Ela convive com pedidos resolvidos em segundos e com casos que continuam esperando análise humana. A empresa não informou qual fatia dos pedidos é decidida sem nenhuma intervenção de uma pessoa.
O que faz um sistema de decisão automática de crédito
A empresa diz usar programas treinados com grandes volumes de dados de comportamento e de histórico financeiro. Na prática, esse tipo de sistema procura padrões no passado e estima a probabilidade de um novo pedido terminar em pagamento ou em calote. Ele não prevê o futuro nem conhece o cliente: calcula semelhança com quem já passou por ali.
Daí vêm duas consequências que o relato de empresa costuma não mencionar. O sistema erra nos dois sentidos: recusa quem pagaria e aprova quem não vai pagar. E, se o histórico usado no treinamento carrega desigualdade, o programa tende a repeti-la, porque é isso que ele aprendeu.
Para quem tem crédito negado por um sistema automático, o caminho prático é pedir por escrito à instituição a razão da recusa e a revisão da decisão por uma pessoa, guardando protocolo do pedido. Recusa automática não é sentença: pode ser reavaliada com documento novo, comprovante de renda atualizado ou correção de informação errada no cadastro.
Escalar atendimento não é o mesmo que escalar lucro
O salto de 3 mil para 50 mil é de solicitações atendidas. Não é receita, não é lucro, não é número de clientes e não diz nada sobre quanto desse crédito voltou. Uma empresa pode multiplicar por 16 os pedidos que processa e piorar o resultado financeiro, se a inadimplência subir junto. Nenhum indicador de inadimplência foi divulgado.
A empresa também relaciona a automação a corte de custos, aumento de margem e liberação da equipe para outras funções. São efeitos informados, sem valores. Para o executivo, a virada foi de cabeça, não de ferramenta.
“IA não é um projeto de tecnologia – é uma mentalidade de negócio. Quando entendemos isso, tudo muda: desde o produto até a forma como tomamos decisões”
A avaliação é de Thiago Eik.
Inovar longe de São Paulo e do Vale do Silício
O segundo argumento da empresa é geográfico. A companhia nasceu em Londrina, fora dos polos que concentram investimento em tecnologia no país, e diz manter programas de aceleração e parcerias com universidades locais e internacionais, entre elas o MIT.
“Nosso objetivo é mostrar que não é preciso estar em São Paulo ou no Vale do Silício para inovar. O Brasil tem talento, criatividade e um mercado enorme a ser explorado com tecnologia”
A afirmação é do CEO da empresa. Sobre a parceria com o MIT, porém, não foram informados formato, duração, número de pessoas envolvidas nem se há convênio formal — o que impede saber se o vínculo é um programa contínuo ou uma participação pontual.
Os 70% que aparecem em quase toda matéria de IA
O relato cita estudos da McKinsey e da IBM segundo os quais mais de 70% das empresas brasileiras já usam inteligência artificial em algum nível de operação. O número circula muito e diz menos do que parece.
A expressão decisiva é em algum nível. Ela cobre desde a empresa que reorganizou processos inteiros até a que testou um assistente de texto por duas semanas. Sem saber quantas empresas foram ouvidas, de que portes, em que setores e em que data, o percentual serve para indicar um movimento — não para medir maturidade. Nem o ano dos levantamentos nem o tamanho das amostras foram informados.
O que a empresa não informou
A lista do que ficou de fora é tão importante quanto o que foi divulgado:
- Valores. Quanto foi investido na automação e qual a economia obtida.
- Prazo. Quando a mudança começou e em quanto tempo os 16 vezes foram alcançados.
- Resultado financeiro. Faturamento, margem e volume de crédito concedido.
- Inadimplência. Se a taxa de calote subiu, caiu ou ficou estável após a automação.
- Verificação. Quem mediu os números, com que metodologia e se algum terceiro os conferiu.
- Escala humana. Quantas pessoas trabalham no atendimento antes e depois.
Nada disso invalida o relato. Apenas o classifica: é um caso contado pela própria empresa, útil como exemplo de caminho possível e insuficiente como prova de resultado.
Vale guardar quatro perguntas para a próxima vez que aparecer um crescimento de dois dígitos em qualquer setor. O que exatamente está sendo contado? Pedidos, clientes, receita e acessos são coisas diferentes e costumam ser trocados de propósito. Comparado com quando? Uma base baixa faz qualquer variação parecer explosão. Quem mediu? Auditoria externa, balanço público e dado informado por assessoria têm pesos distintos. O que ficou de fora? O indicador ausente costuma ser o que piorou.
