Padrões Abertos Irão Desbloquear o Próximo Avanço da IA Agêntica em Fintech

Manik Surtani é o 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 mínima direção humana. Em 2026, veremos cada vez mais destas funcionalidades baseadas em agentes a serem oferecidas diretamente aos clientes. Mas o setor enfrenta uma escolha. O ecossistema atual de tecnologia financeira está profundamente fragmentado. Cada processador de pagamentos, prestador de crédito, banco e plataforma tem os seus próprios formatos de dados e APIs. Os clientes podem optar por agentes que funcionam apenas dentro de sistemas isolados, ou podemos avançar coletivamente para padrões abertos que permitam aos agentes operar num 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 criação da Agentic AI Foundation (AAIF), juntando contribuições das respetivas empresas, com o apoio de outros líderes de IA, para estabelecer padrões abertos para IA agêntica. Embora seja cedo, isto representa um passo significativo para melhorar a interoperabilidade na tecnologia financeira. Se o setor abraçar esta direção, podemos construir um ecossistema onde os agentes possam aprender com dados mais ricos, aceder a interfaces harmonizadas e oferecer benefícios que se acumulam em vez de se fragmentarem. Se não o fizermos, corremos o risco de recriar a mesma arquitetura em silos que atrasou a inovação durante décadas, só que desta vez com tecnologia mais poderosa.

Os Limites da IA Agêntica num Silos

O setor fintech cresceu historicamente através de stacks proprietários. Esse modelo funcionou no passado, mas a IA agêntica 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 agêntica enfrenta sérios obstáculos. Dados fragmentados prejudicam a capacidade dos agentes de raciocinar ou agir com confiança. O atrito na integração atrasa a implementação e aumenta os custos de engenharia. O vendor lock-in força as empresas a escolher ferramentas menos eficazes apenas porque se encaixam na arquitetura existente, ou pior ainda, cria os seus próprios silos, o que apenas agrava o problema.

A IA agêntica tem sucesso quando consegue observar, decidir e agir em sistemas interligados. Ambientes isolados enfraquecem todas estas três capacidades.

Porque é que os Padrões Abertos Mudam Tudo

Os padrões abertos (esquemas, definições e protocolos partilhados) fazem muito mais do que simplificar a integração. Criam a base para um comportamento agêntico escalável e interoperável.

Antes de os agentes poderem raciocinar entre sistemas ou agir em nome dos utilizadores, 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 vários setores, incluindo empresas fintech e de comércio. A Block construiu a primeira implementação de referência para o MCP com goose e foi uma das primeiras contribuidoras para o protocolo em si. A Stripe criou suporte MCP para permitir que os agentes acedam a dados de pagamento, criem sessões de checkout e gerem subscrições. A Square lançou servidores MCP para as suas APIs de pagamentos, catálogo e clientes. A Shopify lançou integrações MCP para a sua plataforma de comércio. Estes exemplos ilustram um interesse genuíno do mercado na interoperabilidade.

Com protocolos interoperáveis, os agentes podem interpretar dados com maior compreensão contextual. A fragmentação, por outro lado, limita a qualidade dos sinais em que os agentes se baseiam.

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

A próxima geração de IA agêntica será composta por 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 estes agentes a descobrir serviços, delegar tarefas e orquestrar fluxos de trabalho sem código personalizado frágil.

Assim que os agentes puderem mover-se livremente entre plataformas financeiras, o verdadeiro poder da interoperabilidade torna-se claro. Neste momento, cada serviço financeiro opera isoladamente. O seu sistema de processamento salarial não comunica com a sua app bancária empresarial. A sua ferramenta de gestão de despesas não consegue coordenar-se com o seu software de contabilidade. O seu processador de pagamentos não tem visibilidade sobre a sua previsão de fluxo de caixa. Com padrões abertos, os agentes podem orquestrar tudo isto. Podem reconciliar despesas automaticamente, extraindo dados do seu cartão corporativo, confrontando-os com faturas no seu sistema de contabilidade e atualizando as suas previsões orçamentais em tempo real. Podem coordenar o timing dos pagamentos em várias plataformas, garantindo que paga aos fornecedores quando o fluxo de caixa é forte e adia quando está apertado. Podem conectar dados de subscrição de uma plataforma à avaliação de risco noutra, para que não esteja a preencher a mesma informação repetidamente. O valor está em conectar sistemas que não foram originalmente concebidos para interoperar.

As fintechs mais pequenas também beneficiam. Os padrões abertos nivelam o campo de jogo, permitindo que novos intervenientes conectem os seus agentes a bancos e processadores sem projetos de engenharia dispendiosos. Podem competir com base na perceção e experiência, em vez de no orçamento de integração.

Construa os Carris, Não as Paredes

A próxima década do fintech será definida por empresas que compreendem que a IA agêntica não é um produto único. É uma plataforma para raciocínio, ação e colaboração entre sistemas. As plataformas só escalam quando o setor concorda com os carris em que operam.

A AAIF representa um primeiro passo importante, mas é apenas o início. Para desbloquear todo o potencial da IA agêntica, o setor fintech precisa de se envolver. Precisamos de esquemas de dados abertos especificamente concebidos para primitivas financeiras: comerciantes, transações, identidades, sinais de risco e fluxos de pagamento. Alguns protocolos de comércio e pagamento já existem e mais estão a ser propostos, mas ainda precisam de adesão e colaboração a nível do setor para se tornarem verdadeiros padrões, em vez de implementações isoladas. Precisamos de estruturas de segurança e governação partilhadas para que a confiança possa escalar juntamente com a inovação. E precisamos de participação ativa dos líderes fintech em grupos do setor que definem e mantêm estes padrões, não apenas observação passiva.

Isto não significa abdicar da diferenciação. As empresas mais fortes diferenciar-se-ão na experiência, na gestão de risco e na inteligência, não em canalizações proprietárias. A história da internet mostra que uma infraestrutura forte pode expandir oportunidades em vez de as reduzir. A IA agêntica oferece uma oportunidade para o fazer novamente.

Sobre o autor

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