Intelligence at Scale: O que levamos ao palco do Google Cloud Next '26
Em abril de 2026, Las Vegas foi palco de um dos maiores eventos de tecnologia do ano: o Google Cloud Next ‘26. Mais de 32 mil líderes, engenheiros e parceiros se reuniram para discutir a transição definitiva da IA generativa para o que o Google chamou de Era Agêntica — o momento em que modelos de linguagem deixam de responder perguntas e passam a executar trabalho de forma autônoma.
Tive o privilégio de participar como panelista da sessão BRK1-078: “Intelligence at Scale: The AI-driven Financial Enterprise”, ao lado de executivos de outras organizações do setor financeiro global. Foi uma oportunidade rara de discutir, em um palco internacional, o que significa construir uma empresa financeira verdadeiramente orientada por inteligência artificial — não como aspiração, mas como realidade operacional.
Este post resume os principais pontos que trouxe à discussão e as reflexões que ficaram.
A CERC como Infraestrutura de mercado financeiro
Para quem não nos conhece: a CERC é uma infraestrutura de mercado financeiro regulada pelo Banco Central do Brasil. Atuamos como registro central de recebíveis — recebíveis de cartão, duplicatas, CCBs, direitos creditórios — conectando originadores, cedentes, financiadores, escrituradoras e custodiantes dentro de um ecossistema que movimenta trilhões de reais anualmente.
Além do papel regulatório, construímos produtos de dados que permitem a participantes do mercado ganhar novos mercados, enxergar riscos, estruturar operações e tomar decisões com base em informações que, até a criação da CERC, simplesmente não existiam de forma consolidada. Essa dupla natureza — infraestrutura crítica + data company — foi o fio condutor de toda a minha participação no painel.
Superando o gargalo de escala: dados, governança e GCP
A primeira pergunta que o painel explorou foi: como as empresas financeiras estão superando as limitações de escala para colocar IA em produção?
A resposta da CERC começa pela nossa fundação técnica. Somos 100% cloud-native no GCP — sem datacenters próprios, sem legado on-premise relevante. Toda a nossa plataforma de dados e nosso Data Lake rodam no Databricks sobre GCP, o que nos dá elasticidade real e capacidade de processar volumes que crescem na mesma velocidade que o mercado de crédito brasileiro.
Mas escala de dados por si só não resolve o problema de IA em finanças. O verdadeiro gargalo é governança de dados sensíveis. Como parte do nosso core business é justamente criar produtos a partir de dados financeiros de terceiros, já tínhamos maturidade razoável nessa frente — porém, o crescimento das iniciativas de IA tornou necessário formalizar e automatizar esse processo.
No ano passado, em parceria com o Google, fizemos um projeto de Data Governance, em que usamos o Gemini para classificar e catalogar nossos datasets de forma sistemática. O modelo avalia semântica, contexto e sensibilidade de cada conjunto de dados, gerando classificações que após serem validadas pelos responsáveis, alimentam diretamente nossas políticas de acesso e compliance. Todos os modelos internos da CERC operam sobre esses metadados, garantindo que as regras de proteção de dados não sejam apenas documentos — elas estão executadas na camada de infraestrutura.
O salto agêntico: três plataformas em produção
A segunda dimensão do painel foi sobre ação autônoma — como ir além do chatbot e construir sistemas que fazem coisas.
Na CERC, desenvolvemos três plataformas distintas para viabilizar IA produtiva em escala:
SHIFT — Autonomous Agentic Coding Platform
O SHIFT é nossa plataforma de agentes de codificação autônomos. Construída sobre Vertex AI e Cloud Run, ela instancia agentes de vida curta que recebem uma tarefa de engenharia como: implementar uma feature, corrigir um bug, escrever testes, revisar um pull request. O agente executa esta tarefa de forma autônoma e encerra. A natureza efêmera é intencional: cada agente começa do zero, sem estado acumulado, o que facilita o controle e a auditoria.
O SHIFT não é um assistente de código. É um desenvolvedor autônomo que opera dentro de guardrails definidos pelo time de plataforma. Todas as equipes da CERC já integraram o Shift em seu fluxo de trabalho e várias delas já estão customizando integrações automáticas para execuções autônomas.
Agentic Platform — ADK + Agent Engine
Para os demais agentes de negócio, criamos uma plataforma unificada baseada no ADK (Agent Development Kit) do Google e no Agent Engine. O objetivo era garantir que todos os agentes da empresa — independente de quem os construiu — operem com os mesmos controles, rastreabilidade e padrões de segurança. Padronização não como burocracia, mas como condição para escalar sem perder governança.
OpenClaw as a Service
A terceira plataforma talvez seja a mais estratégica do ponto de vista cultural. Após um processo rigoroso de security testing, criamos o CaaS, Cerquinho as a Service — um ambiente onde qualquer colaborador da CERC pode instanciar seus próprios agentes OpenClaw de forma segura e integrá-los ao seu trabalho do dia a dia. Todos os guardrails estão embutidos na plataforma. Tudo é auditado. O acesso é controlado por políticas, não por burocracia.
A lógica é simples: se as pessoas vão usar IA de qualquer forma, é melhor que façam isso dentro de um ambiente que a empresa controla e consegue observar.
O ROI da inteligência: uma nova métrica
Uma das discussões mais vivas do painel foi sobre ROI. Como justificar investimentos em IA para um board que quer ver números?
Nós usamos aqui na CERC todas as métricas tradicionais usadas normalmente para medição de impacto de IA, porém apenas métricas tradicionais de produtividade — linhas de código por hora, tickets fechados por sprint — não capturam adequadamente o que acontece quando agentes entram na equação. Para o SHIFT, criamos uma métrica própria: o Human Developer Equivalent (HDE).
A lógica é a seguinte: dado o custo de uma tarefa executada por um agente (em tokens e compute), em quantas horas um desenvolvedor humano precisaria fazer a mesma tarefa manualmente para obter o mesmo custo?
O resultado é revelador: há uma classe inteira de tarefas de engenharia que seria economicamente inviável delegar a humanos no volume e na velocidade que os agentes operam. Não é que agentes substituam desenvolvedores — é que eles executam trabalho que simplesmente não seria feito de outra forma.
Capacitando as pessoas: o desafio cultural
A parte da discussão que mais gerou interesse após o painel, nas discussões com o público foi sobre pessoas e cultura. E com razão — é onde está o verdadeiro trabalho.
Na CERC, ainda estamos em transformação. O que nos ajuda muito é que liderança e fundadores estão genuinamente engajados — não apenas autorizando iniciativas de IA, mas usando as ferramentas, falando sobre isso publicamente e sinalizando que isso importa. Quando o comportamento vem de cima, a cultura muda mais rápido.
Estamos revisando processos e políticas para serem AI-first: como contratamos, como treinamos, como avaliamos performance. Não como cosmética, mas como mudança estrutural.
E aqui está o dilema que mais me ocupou no painel: como empoderar as pessoas sem amplificar os riscos?
Um exemplo concreto: diversas pessoas de áreas de negócio e back-office começaram a nos perguntar como poderiam colocar em produção aplicativos que construíram com vibe coding. É uma pergunta legítima — as ferramentas estão acessíveis, a criatividade está ali. Mas colocar código não revisado em produção, em uma empresa de infraestrutura financeira regulada, cria riscos reais.
Estamos desenvolvendo políticas e práticas para tornar isso possível de forma segura. Ainda não temos todas as respostas. Mas a pergunta em si é um sinal saudável — indica que as pessoas querem participar da transformação, e não apenas assisti-la e que estão preocupadas em como fazer isso de forma segura.
O que fica para outros líderes
Se eu pudesse resumir minha participação no painel em uma frase, seria esta:
IA é uma questão de cultura e pessoas, não apenas de tecnologia.
A tecnologia está disponível, acessível e madura o suficiente para produção. O que diferencia as empresas que estão avançando das que estão paralisadas não é o stack técnico — é o mindset de experimentação, a tolerância a erros como parte do processo de aprendizado, e a capacidade de liderança de criar espaço seguro para isso acontecer.
Google Cloud Next ‘26 foi um lembrete de que a Era Agêntica não é ficção científica. Para muitas organizações — incluindo a CERC — ela já é o presente. A questão agora é quanto do futuro cada um consegue trazer para o dia de hoje.
André Racz é CIO da CERC, responsável por Infraestrutura, Cloud, SRE, Inteligência Artificial, Arquitetura e Segurança da Informação.