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

Manik Surtani é o Chefe de Código Aberto na Block.

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Em 2025, agentes de IA transformaram a forma como as fintechs operam internamente, automatizando fluxos de trabalho complexos e coordenando entre ferramentas com mínima direção humana. Em 2026, veremos mais e mais dessas funcionalidades agenticas oferecidas diretamente aos clientes. Mas a indústria enfrenta uma escolha. O ecossistema de tecnologia financeira de hoje é profundamente fragmentado. Cada processador de pagamentos, credor, banco e plataforma tem seus próprios formatos de dados e APIs. Os clientes podem optar por agentes que funcionam apenas dentro de sistemas isolados, ou podemos coletivamente avançar em direção a padrões abertos que permitem 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 o apoio de outros líderes de IA, para estabelecer padrões abertos para IA agentica. Embora ainda esteja nas fases iniciais, isso representa um passo significativo em direção à melhoria da interoperabilidade na tecnologia financeira. Se a indústria abraçar essa direção, podemos construir um ecossistema onde os agentes podem 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 isolada que retardou a inovação por décadas, apenas desta vez com uma tecnologia mais poderosa.

Os Limites da IA Agentica em um Silos

A fintech historicamente cresceu através de pilhas proprietárias. Esse modelo funcionou no passado, mas a IA agentica 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 agentica encontra sérios obstáculos. A fragmentação de dados prejudica a capacidade dos agentes de raciocinar ou agir com confiança. A fricção da integração retarda a implantação e aumenta os custos de engenharia. O bloqueio de fornecedores força as empresas a escolher ferramentas menos eficazes simplesmente porque se encaixam na arquitetura existente, ou pior ainda, cria seus próprios silos que apenas agravam o problema.

A IA agentica tem sucesso quando pode observar, decidir e agir em sistemas conectados. Ambientes isolados enfraquecem as três capacidades.

Por que Padrões Abertos Mudam Tudo

Os padrões abertos (esquemas, definições e protocolos compartilhados) fazem muito mais do que simplificar a integração. Eles criam a base para um comportamento agentico 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 Modelo de Protocolo de Contexto (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 viu uma crescente adoção em várias indústrias, incluindo empresas de fintech e comércio. A Block construiu a primeira implementação de referência para o MCP com o goose e foi um dos primeiros contribuintes para o próprio protocolo. A Stripe construiu suporte ao 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 pela interoperabilidade.

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

Contrastando isso com a banca aberta. A banca aberta levou anos para progredir globalmente (especialmente nos EUA) porque exigia que as instituições fizessem o trabalho pesado: construindo novas APIs, assegurando conformidade, coordenando entre reguladores. O progresso dependia da 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 agentica, as empresas podem ter um incentivo adicional: os agentes podem ajudar a intermediar ou traduzir entre sistemas, reduzindo encargos de integração e tornando os padrões abertos atraentes comercialmente em vez de apenas impulsionados pela conformidade.

A próxima geração de IA agentica 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 fluidamente entre plataformas financeiras, o verdadeiro poder da interoperabilidade se torna claro. Neste momento, cada serviço financeiro opera de forma isolada. Seu sistema de folha de pagamento não se comunica com seu aplicativo bancário empresarial. Sua ferramenta de gestão de despesas não pode coordenar com seu software de contabilidade. Seu processador de pagamentos não tem visibilidade sobre sua previsão de fluxo de caixa. Com padrões abertos, os agentes podem orquestrar entre todos esses. Eles podem reconciliar despesas automaticamente puxando dados do seu cartão corporativo, combinando-os com faturas em seu sistema de contabilidade e atualizando suas previsões de orçamento em tempo real. Eles podem coordenar o timing dos pagamentos entre várias plataformas, garantindo que você pague os fornecedores quando o fluxo de caixa estiver forte e adie quando estiver apertado. Eles podem conectar dados de subscrição de uma plataforma à avaliação de risco em outra, para que você não preencha as mesmas informações repetidamente. O valor reside em conectar sistemas que não foram originalmente projetados para interagir.

As fintechs menores também se beneficiam. Padrões abertos nivelam o campo de jogo ao permitir que novos entrantes conectem seus agentes a bancos e processadores sem projetos de engenharia dispendiosos. Elas podem competir com base em insights e experiência em vez de orçamento de integração.

Construa os Trilhos, Não as Paredes

A próxima década da fintech será definida por empresas que entendem que a IA agentica 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 agentica, a fintech precisa se envolver. Precisamos de esquemas de dados abertos especificamente projetados para primitivos financeiros: 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 adesão e colaboração em toda a indústria para se tornarem verdadeiros padrões em vez de implementações isoladas. Precisamos de estruturas de segurança e governança compartilhadas para que a confiança possa escalar juntamente 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 na experiência, gestão de risco e inteligência, não na infraestrutura proprietária. A história da internet mostra que uma infraestrutura forte pode expandir oportunidades em vez de reduzi-las. A IA agentica oferece uma chance de fazer isso novamente.

Sobre o autor

Manik Surtani é o Chefe de Código Aberto na Block, Inc. Na Block, Manik liderou anteriormente equipes de engenharia na Square e Cash App. Antes de ingressar na Block, Manik foi Engenheiro Sênior na Red Hat. Ele foi o fundador e engenheiro principal do projeto Infinispan e arquiteto de plataforma no JBoss Data Grid. Manik tem um histórico em IA, sistemas distribuídos e tolerantes a falhas, e ajuste de desempenho de JVMs. Manik é um forte defensor das metodologias de desenvolvimento de código aberto, ética e processos colaborativos, e tem estado envolvido em código aberto desde suas primeiras incursões na computação.