Padrões abertos desbloquearão o próximo avanço da IA agentiva em Fintech

Manik Surtani é Head de Open Source 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 direção humana mínima. Em 2026, veremos cada vez mais desses recursos agentivos oferecidos diretamente aos clientes. Mas a indústria enfrenta uma escolha. O ecossistema de tecnologia financeira atual é profundamente fragmentado. Cada processador de pagamento, credor, banco e plataforma tem seus próprios formatos de dados e APIs. Os clientes podem obter agentes que funcionam apenas dentro de sistemas isolados, ou podemos coletivamente avançar em direção a padrões abertos que permitam que os agentes operem em um conjunto mais amplo de contextos financeiros.

No início deste mês, a Block, a Anthropic e a OpenAI, em parceria com a Linux Foundation, anunciaram a formação da Agentic AI Foundation (AAIF), reunindo contribuições de suas respectivas empresas, com apoio de outros líderes de IA, para estabelecer padrões abertos para IA agentiva. Embora inicial, isso representa um passo significativo para melhorar a interoperabilidade na tecnologia financeira. Se a indústria abraçar essa direção, podemos construir um ecossistema onde os agentes possam aprender com dados mais ricos, acessar interfaces harmonizadas e oferecer benefícios que se acumulam em vez de fragmentar. Se não o fizermos, corremos o risco de recriar a mesma arquitetura em silos que atrasou a inovação por décadas, só que desta vez com tecnologia mais poderosa.

Os Limites da IA Agentiva em um Silo

As fintechs historicamente cresceram por meio de pilhas proprietárias. Esse modelo funcionou no passado, mas a IA agentiva expõe 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 agentiva encontra obstáculos sérios. Dados fragmentados prejudicam a capacidade dos agentes de raciocinar ou agir com confiança. O atrito de integração retarda a implantação e aumenta os custos de engenharia. O vendor lock-in força as empresas a escolher ferramentas menos eficazes simplesmente porque se encaixam na arquitetura existente, ou pior ainda, criar seus próprios silos, o que apenas agrava o problema.

A IA agentiva é bem-sucedida quando pode observar, decidir e agir através de sistemas conectados. Ambientes isolados enfraquecem todas as três capacidades.

Por Que Padrões Abertos Mudam Tudo

Padrões abertos (esquemas, definições e protocolos compartilhados) fazem muito mais do que simplificar a integração. Eles criam a base para um comportamento agentivo escalável e interoperável.

Antes que os agentes possam raciocinar entre sistemas ou agir em nome dos usuários, esses sistemas devem falar a mesma língua. Considere o Model Context Protocol (MCP), um padrão aberto que dá aos sistemas de IA a capacidade de interagir com ferramentas e dados do mundo real. Em apenas cerca de um ano, o MCP tem visto uma adoção crescente em todos os setores, incluindo empresas de fintech e comércio. A Block construiu a primeira implementação de referência para o MCP com o goose e foi uma contribuidora inicial do próprio protocolo. A Stripe criou suporte MCP para permitir que 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. Esses exemplos ilustram um genuíno interesse do mercado em interoperabilidade.

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

Compare isso com o open banking. O open banking levou anos para progredir globalmente (especialmente nos EUA) porque exigiu que as instituições fizessem o trabalho pesado: construir novas APIs, garantir conformidade, coordenar entre reguladores. O progresso dependia de pressão regulatória, e mesmo assim, a adoção tem sido lenta e desigual. Em ambos os casos, os clientes se beneficiam de uma melhor interoperabilidade. Com a IA agentiva, as empresas podem ter um incentivo adicional: os agentes podem ajudar a fazer a ponte ou traduzir entre sistemas, reduzindo os encargos de integração e tornando os padrões abertos comercialmente atraentes, em vez de apenas impulsionados pela conformidade.

A próxima geração de IA agentiva consistirá em agentes especializados que colaboram. Um agente pode se destacar na classificação de documentos, outro na detecção de fraudes, outro na previsão de fluxo de caixa. Interfaces previsíveis e protocolos compartilhados podem ajudar esses agentes a descobrir serviços, delegar tarefas e orquestrar fluxos de trabalho sem código personalizado frágil.

Uma vez que os agentes possam se mover fluentemente entre plataformas financeiras, o verdadeiro poder da interoperabilidade fica claro. Neste momento, cada serviço financeiro opera isoladamente. Seu sistema de folha de pagamento não conversa com seu aplicativo bancário empresarial. Sua ferramenta de gestão de despesas não consegue coordenar com seu software de contabilidade. Seu processador de pagamentos não tem visibilidade da sua previsão de fluxo de caixa. Com padrões abertos, os agentes podem orquestrar tudo isso. Eles podem reconciliar despesas automaticamente, puxando dados do seu cartão corporativo, combinando-os com faturas no seu sistema de contabilidade e atualizando suas previsões orçamentárias em tempo real. Eles podem coordenar o timing de pagamentos em várias plataformas, garantindo que você pague fornecedores quando o fluxo de caixa está forte e adie quando está apertado. Eles podem conectar dados de subscrição de uma plataforma à avaliação de risco em outra, para que você não precise preencher as mesmas informações repetidamente. O valor está em conectar sistemas que não foram originalmente projetados para interoperar.

As fintechs menores também se beneficiam. Os padrões abertos nivelam o campo de jogo ao permitir que novos entrantes conectem seus agentes a bancos e processadores sem projetos de engenharia caros. Eles podem competir em insight e experiência, em vez de orçamento de integração.

Construa os Trilhos, Não os Muros

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

A AAIF representa um primeiro passo importante, mas é apenas o começo. Para desbloquear todo o potencial da IA agentiva, a fintech precisa se envolver. Precisamos de esquemas de dados abertos projetados especificamente para primitivas financeiras: comerciantes, transações, identidades, sinais de risco e fluxos de pagamento. Alguns protocolos de comércio e pagamento já existem e mais estão sendo propostos, mas ainda precisam de aceitação e colaboração em toda a indústria para se tornarem verdadeiros padrões, em vez de implementações isoladas. Precisamos de estruturas compartilhadas de segurança e governança para que a confiança possa escalar junto com a inovação. E precisamos de participação ativa dos líderes de fintech em grupos da indústria que definem e mantêm esses padrões, não apenas observação passiva.

Isso não significa abrir mão da diferenciação. As empresas mais fortes se diferenciarão em experiência, gerenciamento de risco e inteligência, não em encanamentos proprietários. A história da internet mostra que uma infraestrutura forte pode expandir oportunidades em vez de reduzi-las. A IA agentiva oferece uma chance de fazer isso novamente.

Sobre o autor

Manik Surtani é Head de Open Source na Block, Inc. Na Block, Manik liderou anteriormente equipes de engenharia na Square e no Cash App. Antes de ingressar na Block, Manik foi Staff Engineer na Red Hat. Ele foi o fundador e engenheiro líder do projeto Infinispan e arquiteto de plataforma no JBoss Data Grid. Manik tem experiência em IA, sistemas distribuídos e tolerantes a falhas, e ajuste de desempenho de JVMs. Manik é um forte defensor das metodologias, ethos e processos colaborativos de desenvolvimento open source, e está envolvido com open source desde suas primeiras incursões na computação.