EXCLUSIVO – A Bradesco Seguros deu início a uma nova etapa de sua transformação digital com a adoção de soluções baseadas em inteligência artificial generativa (Gen AI), desenvolvidas em parceria com a GFT Technologies. A iniciativa foi aplicada diretamente no ciclo de desenvolvimento de software da companhia, com foco na produtividade das squads, maior controle sobre o código e atualização da infraestrutura técnica.
A relação entre a seguradora e a GFT vem sendo construída ao longo dos anos. Com histórico de entregas em projetos estratégicos e transformações digitais dentro do Grupo Bradesco, o vínculo se consolidou com base em resultados operacionais. Agora, com um ambiente tecnológico mais robusto e maduro, o uso de Gen AI marca uma nova fase na parceria. “Esse movimento reflete o nosso compromisso com a excelência operacional e a evolução constante dos nossos processos. A Gen AI nos permite ampliar a eficiência, acelerar entregas e manter nossa posição de liderança em um mercado em transformação”, afirmou Glaucio Joanico, superintendente da Bradesco Seguros. Segundo ele, a companhia vem buscando soluções que combinem inovação com ganhos reais de produtividade, sempre alinhadas à estratégia do grupo.
A implementação da IA generativa ocorreu em um ambiente altamente heterogêneo, com múltiplas linguagens, plataformas e sistemas legados. Um dos principais desafios do projeto foi justamente a necessidade de adaptar os modelos de inteligência artificial a esse ecossistema. “Aplicar Gen AI em bases de código com dezenas de milhares de linhas exige mais do que prompts e modelos prontos. Era necessário compreender padrões técnicos consolidados ao longo do tempo e adaptar os modelos a essa realidade”, explicou Rubens Macedo, VP de Negócios da GFT Technologies.
Para isso, a empresa estruturou um programa de capacitação técnica para mais de 200 profissionais da Bradesco Seguros, promovendo uma evolução conjunta de competências. A estratégia incluiu também a criação de ciclos iterativos de melhoria dos modelos, com avaliações constantes sobre desempenho e aderência à stack da organização.
Os ganhos operacionais já estão sendo registrados. A seguradora contabiliza aumento médio de 40% na produtividade das squads envolvidas e redução de até 80% no tempo necessário para correções de vulnerabilidades em código. “O impacto é claro: conseguimos entregar mais rápido, com mais qualidade e maior controle. Isso melhora nossa capacidade de resposta às demandas do mercado e reduz riscos associados ao desenvolvimento”, observou Joanico.
Além dos resultados imediatos, o projeto também abriu caminho para outras frentes de colaboração. Segundo os executivos, a mesma base tecnológica está sendo aplicada na modernização de sistemas legados e na preparação para uma possível migração de parte da infraestrutura para a nuvem. As novas funcionalidades estão sendo testadas em parceria com as equipes técnicas da seguradora.
A padronização dos artefatos técnicos e a uniformização da linguagem de desenvolvimento foram identificadas como elementos essenciais para a eficiência do projeto. A criação de uma base comum permitiu reduzir retrabalho, acelerar o entendimento entre squads e facilitar a integração de novos profissionais. “Essa padronização foi decisiva. Ela não apenas melhora a governança dos ativos de software, como também torna a atuação dos modelos de IA mais precisa, pois os algoritmos passam a trabalhar com estruturas mais previsíveis e alinhadas”, explicou Macedo. A iniciativa contribuiu ainda para reduzir a dependência de conhecimentos concentrados em poucos profissionais, promovendo maior autonomia entre as equipes.
Arquitetura da solução e governança
A base do projeto é a plataforma Wynxx, desenvolvida pela GFT para atuar em ambientes de engenharia de software complexos. A solução integra diversos recursos de inteligência artificial:
- Uma base de dados vetorial para contextualizar respostas da IA com informações arquiteturais específicas;
- Machine Learning supervisionado para identificar padrões em bases de código legadas;
- Ajustes finos em LLMs (fine-tuning) voltados a domínios técnicos e de negócio da Bradesco Seguros;
- Orquestração entre múltiplos modelos (open source ou proprietários), com escolha dinâmica conforme a tarefa;
- Uma arquitetura de multiagentes com controle de governança, incluindo agentes de auditoria que registram, versionam e monitoram as interações com IA.
Segundo Macedo, a plataforma foi desenhada para oferecer confiabilidade e rastreabilidade em escala. “Não se trata de aplicar IA em tarefas isoladas, mas de inseri-la de forma contínua e segura no fluxo central de engenharia de software. Isso exige governança desde o início.”
Um dos fatores que facilitaram a avaliação do impacto da IA foi a maturidade da Bradesco Seguros no uso de KPIs. A seguradora já possuía indicadores consolidados de produtividade e qualidade técnica, o que permitiu comparações objetivas antes e depois da implementação. “Nosso diferencial foi justamente conseguir medir o impacto com precisão desde o início”, disse Joanico. A própria plataforma Wynxx conta com agentes voltados à coleta e análise de dados, o que permite capturar informações diretamente dos repositórios e ferramentas ágeis. Essa estrutura viabiliza a criação de uma linha de base para acompanhar a evolução técnica das squads, mesmo em clientes que ainda não possuem métricas estruturadas.
O projeto marca um ponto de inflexão na estratégia digital da Bradesco Seguros. Para Macedo, o caso se diferencia por levar Gen AI a um contexto corporativo de grande porte, com processos estabelecidos e forte exigência regulatória, e ainda assim gerar ganhos relevantes. “Estamos falando de um ambiente onde já havia produtividade. O desafio foi justamente avançar em um cenário maduro, sem comprometer estabilidade. E isso só foi possível porque houve alinhamento técnico, governança e foco em resultados concretos”, afirmou.
O próximo passo da parceria é expandir a aplicação da plataforma para outras áreas da seguradora, aproveitando a base já criada. A expectativa é que a IA se torne um componente transversal, integrado à cadeia de valor e aos sistemas críticos da organização.
Nicholas Godoy, de São Paulo
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