No mundo corporativo, existe uma linha tênue entre inovação e teatro. Se a sua transformação digital não mexe na estrutura de poder, no ROE (Return on Equity, ou Retorno sobre o Patrimônio Líquido), ou na arquitetura de decisão, ela é apenas um slide caro com um logo de Inteligência Artificial (IA) no canto superior.
Recentemente, um estudo sobre setor bancário norte-americano, do “Center for Advanced Research in Finance”, da Universidade de Tokyo, deu nome a um fenômeno que muitos executivos sentem, mas poucos sabem medir: o Innovation Tax (Imposto de Inovação).
A tese é simples: a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) gera um paradoxo de produtividade. Bancos que adotam a tecnologia são, em teoria, mais eficientes, mas, no curto prazo, o ato de implementar a solução causa um tombo médio de 428 pontos-base no ROE. É o custo da transição. É a “barriga” do retorno em curva J, conceito que descreve uma situação em que, no início de um investimento ou mudança, o desempenho piora, fica negativo ou abaixo do esperado, para, depois de um período, se recuperar e ultrapassar o nível inicial, resultando em ganhos maiores no longo prazo.
Mas esta história parece ter uma reviravolta inesperada: enquanto a discussão é sobre como o regulador americano deve agir para salvar os bancos pequenos desse imposto, o Brasil já fez a lição de casa regulatória, mas, mesmo assim, corre o risco de pagar um imposto muito mais alto.
A Escala Davenport e o mito do “legado”
Para entender o jogo, precisamos olhar para a maturidade analítica. Thomas Davenport, em sua tese seminal sobre competição analítica, divide as empresas em cinco níveis. Nos EUA, o estudo mostra que a maioria dos bancos pequenos e médios está estagnada abaixo do nível 3. Eles sofrem para integrar sistemas legados e infraestruturas heterogêneas. Para eles, o “Imposto de Inovação” é uma barreira de entrada quase intransponível, favorecendo gigantes como JP Morgan e Capital One, que diluem o custo fixo de GPUs (Graphics Processing Units) e cientistas de dados em bases colossais de ativos.
No Brasil, a história começa diferente. Graças ao fomento direto do Banco Central (que deu origem ao Pix e ao Open Finance), os nossos novos entrantes e bancos digitais já nascem “nível 4 ou 5”. Eles não precisam lutar contra o legado, pois já operam em arquitetura de nuvem, com fluidez de dados e foco total em experiência. O regulador brasileiro fez exatamente o que os acadêmicos clamam que o Federal Reserve, Banco Central dos Estados Unidos, faça.
Deveríamos estar vencendo, certo? Errado. É aqui que entra a armadilha da soberania.
O risco do acoplamento e a ilusão do varejo
A agilidade que vemos nos bancos de varejo brasileiro é um colírio, mas ela esconde um deserto no atacado. Quando olhamos para o crédito corporativo e o financiamento da indústria, a agilidade desaparece. O “Imposto de Inovação” nos bancos pode gerar o que chamo de transbordo negativo para a economia produtiva. Se o banco brasileiro não consegue reduzir seu custo operacional via IA por causa de gargalos infraestruturais, o crédito continua caro e lento.
A indústria brasileira, que já luta contra o custo Brasil, passa a importar a ineficiência tecnológica do setor financeiro.
Além disso, enfrentamos o perigo do Acoplamento Algorítmico. Hoje, quase todo o setor financeiro está “plugado” em poucas Big Techs (OpenAI, Amazon, Google). Se um desses modelos falha ou muda sua política de preços, o risco sistêmico é imediato. É o que o estudo americano chama de falha correlacionada.
Do OPEX ao CAPEX: a batalha pela Soberania de Dados
Os bancos americanos de ponta já entenderam o antídoto: a Soberania Corporativa de Dados. Eles estão migrando do modelo de pagar por “tokens” (OPEX) para o modelo de treinar seus próprios Small Language Models (SLMs) dentro de casa (CAPEX). É uma mudança de estratégia contábil. O investimento inicial é alto (treino e infraestrutura), mas o custo marginal de uso cai drasticamente, e a segurança jurídica e operacional sobe.
O problema é que, no Brasil, não temos infraestrutura local de hardware (GPUs em larga escala) para sustentar esse fine-tuning (treinamento necessário para transformar um modelo de linguagem genérico em um especializado) de forma soberana. Para fazermos o que os americanos fazem, teremos que importar processamento. Ou seja, nosso “Imposto de Inovação” terá uma “alíquota” de importação tecnológica.
Se continuarmos dependentes apenas de APIs (Application Programming Interface) externas, a nossa vantagem regulatória (Pix/Open Finance) será anulada pela nossa dependência de infraestrutura estrangeira. Estamos trocando uma soberania por outra.
Mais métrica econômica, menos narrativa
O que falta para o Brasil competir de igual para igual não é mais “ideia disruptiva”. É método e consciência de infraestrutura.
A ciência esconde a oportunidade:
Precisamos de pesquisa nacional aplicada para definir nossos próprios problemas de IA, em vez de importar soluções prontas que não entendem as nuances do nosso mercado local.
O fim do teatro:
Executivos precisam parar de comemorar pilotos de IA que apenas resumem e-mails e focar em como a IA pode redesenhar o core da operação.
Soberania como KPI:
A pergunta na mesa do conselho deveria ser: “Se a <OpenAI, Amazon ou Google> desligar a chave amanhã, nossa operação para?”
Qual deveria ser o próximo passo?
O Brasil provou que sabe liderar em regulação financeira. O Pix é um case global. Mas inovação regulatória sem soberania de dados é apenas pavimentar a estrada para outros dirigirem.
O “Imposto de Inovação” existe, é real e dói no ROE. Para os bancos brasileiros, a saída não é fugir do investimento, mas ter a coragem de mudar a estratégia contábil e técnica: parar de alugar inteligência e começar a construir a própria infraestrutura analítica.
Se você trabalha em banco, minha pergunta é: “O seu banco está construindo um sistema operacional para o futuro ou está apenas pagando uma assinatura cara para parecer moderno?”
Estratégia sem operação é ficção. E o tempo da ficção acabou quando o primeiro ponto-base do ROE começou a cair.
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