São Paulo, 20 de maio de 2026 – A Tecban, responsável pela operação do Banco24Horas, vem consolidando a inteligência artificial como parte de sua estratégia para aumentar a produtividade de seus times com segurança e governança. Com cerca de 24 mil dispositivos distribuídos pelo país, a companhia estruturou um modelo de adoção de IA capaz de apoiar áreas de negócio e desenvolvimento, reduzindo tarefas de horas para minutos ou segundos e transformando iniciativas isoladas em um programa corporativo escalável. Ao todo, foram registrados mais de 98 casos de uso com ganhos de eficiência que chegam a 35%.
“Começamos por duas frentes: GitHub Copilot para aumentar a produtividade no desenvolvimento e Microsoft 365 Copilot e Copilot Chat para apoiar as áreas de negócio”, pontua Vanessa Oliveira Ferreira, superintendente de TI da Tecban. Essa combinação ajudou a Tecban a começar por casos com aplicação prática imediata, ao mesmo tempo em que criava base para expansão mais ampla da IA dentro da organização.
Impacto mensurável em adoção, produtividade e valor
À medida que a jornada amadureceu, a Tecban transformou iniciativas isoladas em um programa corporativo estruturado. A empresa registrou 98 casos de uso, dos quais 35 já haviam sido concluídos, além de ter mais de 1.800 usuários de Copilot Chat como assistente de IA dentro da organização.
Foram registradas 12.600 horas de assistência, equivalentes a aproximadamente R$ 946 mil, e, em 11 dos 35 casos concluídos com Microsoft 365 Copilot, as áreas de negócio relataram cerca de 5.808 horas por ano em ganhos, estimadas em aproximadamente R$ 800 mil.
Já no desenvolvimento, os resultados também apareceram de forma objetiva. A empresa estimou cerca de 30% de aumento de produtividade na fase de desenvolvimento e 14% na fase de testes, reforçando o papel do GitHub Copilot como acelerador técnico dentro da estratégia. Esse movimento também se refletiu em ganhos percebidos nas atividades. “Uma análise que antes levava 4 horas e 47 minutos passou a ser feita em 2 minutos e 35 segundos. Em outro caso, caiu de 1 hora e 35 para 52 segundos”, pontua Fabio Viel dos Santos, gerente de Processos da Tecban.
Em alguns fluxos, a redução de tempo foi ainda mais expressiva: a adoção do GitHub Copilot trouxe ganhos de eficiência de 25% a 30% na criação de código. Em um trabalho de comparação de documentos e políticas, uma atividade que antes levava 4 horas e 47 minutos passou a ser executada em 2 minutos e 35 segundos com uma sequência estruturada de prompts. Em outro caso, o mesmo tipo de trabalho caiu de 1 hora e 35 minutos para 52 segundos. Mais do que acelerar tarefas, esse tipo de resultado mostrou para as equipes que a IA poderia assumir trabalhos repetitivos e liberar tempo para análises de maior valor.
Agentes de IA trabalhando ao lado de humanos
Com a base de governança e adoção montadas, a Tecban começou a transformar IA em aplicação concreta para diferentes áreas. Um dos exemplos mais claros é o Norbot, agente criado para a área comercial e de produtos, que automatizou boa parte do fluxo de pré-vendas dentro da organização. Isso ajudou a tornar a estratégia mais tangível para os times e mostrou que a IA podia sair do discurso e assumir funções práticas no dia a dia.
A partir daí, a empresa passou a expandir o modelo com agentes nomeados por função e área: a Norminha foi criada para a área de normas de compliance; a Clara passou a apoiar auditoria; e o Conecta RH ajuda em recrutamento, seleção e atendimentos internos. Um assistente técnico de campo foi desenvolvido para apoiar operadores que atendem os dispositivos do Banco24Horas espalhados pelo país. Em vez de usar Copilot Studio de forma abstrata, a Tecban passou a construir agentes com propósito claro e aplicação real.
“Hoje a gente deve ter uns 80 agentes de IA, totalizando 90 mil horas de trabalho por ano”, explica Vanessa Oliveira Ferreira, que descreve tecnologias como o GitHub Copilot e o Copilot Chat como uma mão digital dentro da organização. “A nossa ambição é que tenhamos um agente como um funcionário dentro de cada uma das equipes da TecBan”, conclui.
Próximos passos: IA mais agêntica, escalável e próxima de processos críticos
Após a implementação, o objetivo da Tecban é expandir o uso da IA para processos mais complexos, críticos e conectados à tomada de decisão. A lógica deixa de ser a de assistentes pontuais e avança para agentes com papel contínuo, especializado e cada vez mais próximos do negócio.
Essa expansão tende a acontecer apoiada no modelo que estruturou a fase inicial: patrocínio das áreas de negócio, participação de RH, processos e segurança, e proximidade com a Microsoft para transformar letramento em aplicação real. Para a Tecban, esse foi o caminho para sair da curiosidade sobre IA e convertê-la em capacidade organizacional escalável.