Em julho de 2026, na entrevista que deu à Exame , Ricardo Guerra, CTO do banco, detalhou como a maior instituição financeira do país estruturou o uso de IA em escala desenvolvendo uma ferramenta interna.
Vale a leitura completa. Mas se você lidera uma área ou uma empresa e está tentando fazer IA gerar resultado de verdade no seu time, três decisões do Itaú merecem atenção especial. Não porque são exóticas. Pelo contrário: são exatamente as decisões que qualquer empresa precisa tomar pra usar IA a sério, e o Itaú teve que gastar muito pra chegar nelas.
Decisão 1: nenhum modelo de IA é o melhor em tudo
A primeira coisa que o Itaú descartou foi a ideia de escolher "a melhor IA" e padronizar tudo nela. A plataforma do banco acessa vários modelos de linguagem ao mesmo tempo: os grandes nomes do mercado e motores próprios.
Nas palavras do CTO:
"O cenário é de imaturidade e alta competição. Os modelos evoluem rápido e não há sinais de estabilização. A diversificação é necessária porque cada um traz diferenciais técnicos e de custos distintos."
Isso bate com o que qualquer pessoa que usa IA no dia a dia acaba percebendo na prática. Um modelo escreve melhor. Outro analisa documentos longos com mais fôlego. Outro é imbatível em busca de informação recente. E o ranking muda a cada poucos meses, porque os laboratórios se ultrapassam o tempo todo.
Apostar tudo em um único fornecedor, nesse cenário, é assumir dois riscos: ficar preso a um modelo que era o melhor no trimestre passado, e ficar refém do preço que esse fornecedor decidir cobrar.
Decisão 2: quem escolhe o modelo é um roteador, não o usuário
Aqui está o detalhe mais interessante da arquitetura do Itaú. Ter vários modelos disponíveis não significa jogar a escolha no colo de cada funcionário. O banco construiu uma plataforma interna que funciona como orquestradora:
"Ela atua como um gateway que acessa diversas LLMs [...]. Decide, caso a caso, qual motor é mais eficiente para aquela interação específica, agindo como um grande orquestrador."
Pensa no que isso resolve. Se cada pessoa do time precisa decidir "uso o modelo A ou o B pra essa tarefa?", você criou um problema novo em vez de resolver o antigo: agora todo mundo precisa virar meio especialista em IA pra trabalhar. A maioria não vai virar, e não deveria precisar.
O roteador inverte a lógica. A pessoa descreve o que precisa; a plataforma decide qual motor responde. A inteligência sobre modelos fica concentrada em um lugar só, e o resto da empresa simplesmente trabalha.
Decisão 3: custo de IA se gerencia desde o primeiro dia
A frase mais citada da entrevista é sobre dinheiro:
"O custo de IA pode explodir se não houver gestão, de forma semelhante ao que vimos na migração para a nuvem."
A comparação com a nuvem não é retórica. Quem viveu a migração pra cloud lembra: a promessa era economia, e a realidade de muita empresa foi uma fatura que crescia sem ninguém entender por quê. Com IA generativa, o mecanismo é o mesmo: cada pergunta consome tokens, tokens custam dinheiro, e uso sem governança vira um cheque em branco.
A resposta do Itaú foi tratar roteamento e custo como o mesmo problema: direcionar cada consulta pro motor certo, pelo canal adequado, e resolver internamente o que não precisa de um modelo caro. O banco não deixa "IA com crédito a pagar" na mão de cada usuário. O controle é da plataforma.
O padrão que emerge
Junta as três decisões e o desenho fica claro:
- Vários modelos, porque nenhum é o melhor em tudo e o mercado ainda não estabilizou.
- Um roteador que escolhe o motor certo pra cada tarefa, pra ninguém precisar virar especialista.
- Gestão de custo embutida na plataforma, não delegada ao usuário.
Isso não é uma preferência estética do Itaú. É a arquitetura que aparece quando uma organização leva IA a sério o suficiente pra colocá-la na frente de milhões de interações e faz as contas do que isso custa.
O problema: essa arquitetura custa milhões
Aqui entra a parte da entrevista que quase ninguém comenta. Pra chegar nesse desenho, o Itaú investiu pesado em tecnologia e adquiriu uma startup especializada pra acelerar o desenvolvimento dos motores próprios. Estamos falando de uma das empresas com mais capacidade de engenharia do país, construindo durante anos, com orçamento de banco.
Se a sua empresa tem esse capital e esse time, ótimo: o caminho está mapeado.
A questão é que a arquitetura certa não deveria ser privilégio de quem pode construí-la do zero. O funcionário de uma empresa de 50 ou 500 pessoas enfrenta o mesmo dilema do funcionário do Itaú: qual modelo usar, como não pagar caro à toa, como tirar resultado sem virar especialista em prompt. A diferença é que a empresa dele não tem como gastar milhões pra resolver isso internamente.
Foi exatamente pra isso que a Lumina foi construída
A Lumina entrega essa mesma arquitetura como produto, numa assinatura:
- Multimodelo: Claude, ChatGPT, Gemini e Grok na mesma plataforma, sempre nas versões de ponta, sem você assinar quatro ferramentas.
- Roteador automático: a cada pedido, a Lumina escolhe o modelo mais indicado pra tarefa e mostra qual usou. Ninguém no time precisa entender de nomenclatura de modelo, e ninguém fica travado na dúvida de "escolhi certo?".
- Custo sob controle: uso ilimitado num preço previsível, com painel de administração, quotas por equipe e visibilidade de uso pra quem gerencia.
E como a Lumina fala português de verdade e vem com agentes prontos por área (RH, marketing, vendas, finanças), o time não recebe uma "IA crua" pra domar: recebe uma ferramenta que já sabe trabalhar.
O Itaú provou o modelo no nível mais exigente do mercado brasileiro. A Lumina existe pra que você opere do mesmo jeito, sem precisar construir nada.
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Fonte das citações: entrevista de Ricardo Guerra, CTO do Itaú, a Luiz Gustavo Pacete, Exame Insight, 28 de julho de 2026. A Lumina não tem relação comercial com o Itaú; a referência é análise de mercado.