Além do primeiro avanço com IA: como a Brex toma decisões de onboarding em minutos com um time agêntico em evolução

Como Head of Onboarding na Brex, ela lidera um time bem diferente daquele a que se juntou há cinco anos: uma combinação de especialistas humanos e agentes de IA que tomam decisões de KYC e de underwriting lado a lado.

Flora conta como é operar IA no onboarding além dos pilotos iniciais, desde definir os guardrails certos até elevar o nível de qualidade dos dados.

Como a Brex transformou o onboarding de clientes com um time híbrido de IA e pessoas

Quando os agentes de IA chegaram aos serviços financeiros, prometeram ajudar as equipes a andar mais rápido do que nunca. Mas transformar suas operações com IA exige estratégia de verdade. As equipes devem unir especialistas em IA a profissionais que entendam profundamente o fluxo de ponta a ponta.

Para isso, a Brex criou o que Flora descreve como “uma startup dentro de uma startup”. É um time dedicado que reúne engenheiros e especialistas em operações para redesenhar processos com a IA no centro.

Em KYC e underwriting, o time de Flora implantou agentes de IA para apoiar decisões que antes rodavam em lógica determinística, baseada em regras, o que trouxe enormes ganhos de eficiência e de qualidade das decisões. As decisões automatizadas passam pelos agentes, enquanto os casos complexos são encaminhados a analistas especialistas.

Segundo Flora, o tempo de revisão de um único caso caiu de mais de uma hora para menos de dez minutos. “Foi realmente impressionante ver o tamanho da melhoria que tivemos com a IA.”

Mas, para Flora, o mais interessante não é a vitória inicial. É aprender a gerenciar e ajustar o desempenho dos agentes, aplicar a expertise humana nos casos críticos e construir um ciclo de feedback em que o julgamento humano melhora o sistema continuamente.

Além da primeira vitória: o que é preciso para monitorar, ajustar e controlar a IA em produção

Quando as organizações começam a implantar IA, é natural avaliar o progresso pelo primeiro grande lançamento. Flora incentiva os líderes a olhar além desse marco.

Na Brex, por exemplo, o primeiro lote de automação funcionando saiu rápido. Flora estima uns dois meses, impulsionados por uma mentora visionária, Camilla Morais, ex-COO da Brex, que estava ansiosa para adotar a tecnologia cedo. Mas aquilo era só o começo.

“Com a IA, as pessoas sempre comemoram o tamanho da primeira vitória, e isso é verdade”, diz Flora. “Mas igualmente importante é toda a manutenção: manter o programa evoluindo por conta própria… e entregando sempre o resultado ideal em produção.”

A manutenção fica mais sofisticada em áreas complexas como o onboarding de clientes, que pode envolver quase cinquenta verificações diferentes. O time da Brex mapeou a sequência ideal dessas verificações, se humanos ou agentes devem participar de cada uma e como construir a arquitetura que permite que tudo funcione bem. Em casos de uso corporativos, observa Flora, é difícil imaginar a IA substituindo por completo esse trabalho contínuo entre áreas.

A conclusão de Flora ecoa um padrão que ouvimos com frequência de líderes que implantam bem a IA: o sistema nunca está pronto. Uma primeira vitória pode chamar atenção, mas o valor duradouro vem de tratar a IA como algo que você ajusta e governa continuamente.

O papel da governança em decisões de IA de alto risco

Flora acredita que os líderes de serviços financeiros também podem gerar valor com a IA ao estabelecer os limites certos.

A primeira pergunta é até onde levar a automação. Nas palavras de Flora, os modelos de IA de hoje poderiam, tecnicamente, automatizar decisões muito além de onde a Brex traça o limite. Mas uma automação agressiva nem sempre é a abordagem certa, principalmente em um ambiente regulado.

Por isso, o time da Brex equilibra de propósito automação e apetite a risco. Flora diz: “Às vezes preciso exigir revisão manual a partir de certo valor de limite, para ter certeza de que estamos realmente confiantes na decisão, em vez de depender totalmente da IA.”

A segunda pergunta é sobre a qualidade dos dados. Nas palavras de Flora, a IA é tão boa quanto seus insumos, como preparar um ótimo prato com os ingredientes certos.

Por exemplo, revisores humanos conseguem contornar um dado bagunçado de vez em quando, mas, em escala, as decisões automatizadas precisam de dados mais limpos e consistentes. Um sinal duvidoso que uma pessoa talvez contornasse, como um endereço comercial escrito com “St.” em vez de “Street”, agora pode se propagar por muitas decisões com a IA.

“Nem sempre teremos um humano para pegar o erro”, observa Flora. “Isso eleva o nível de exigência na forma como gerenciamos os dados, os ingredientes com que preparamos o prato.”

Esse nível mais alto, argumenta ela, na verdade leva as equipes a fazer um trabalho valioso: prestar muita atenção à qualidade dos dados, fazer backtesting rigoroso da lógica e monitorar as decisões automatizadas com disciplina.

O que Flora acompanha daqui para a frente: manter a expertise de domínio para a próxima geração

Acima de tudo, o que mais importa para Flora é o que a IA muda para as pessoas e os times, e como construir e manter a expertise de domínio.

Hoje, a Brex consegue automatizar com confiança decisões rotineiras e de menor risco, porque os agentes usados foram construídos e treinados por especialistas em serviços financeiros.

A pergunta agora é: quando esses especialistas seguirem em frente, como será, de fato, a próxima geração de talentos? Ou, como diz Flora, temos o tipo de pipeline de talentos capaz de entrar direto na parte complexa?

É uma perspectiva voltada ao futuro, que entende a expertise humana como algo a ser cultivado e as habilidades como algo que precisa evoluir junto com a inovação tecnológica.