Quatro pilares para liderar o wealth management na era da IA

O setor de wealth já passou por “transformações tecnológicas” antes. CRMs, plataformas de gestão de portfólios, onboarding digital, robôs de investimento. A maioria entregou eficiência incremental, mas nenhuma mudou fundamentalmente a forma como o trabalho é feito. A inteligência artificial é diferente. Foi com essa premissa que o primeiro painel da 3ª edição do Gorila Wealth Trends abriu o debate: não com a pergunta sobre substituição, mas com a anterior. O que, afinal, ainda vai diferenciar alguém nesse mercado?

Guilherme Assis, CEO do Gorila, propôs uma resposta em quatro pilares, estruturando uma anatomia sobre o que torna uma operação de advisory genuinamente defensável quando a IA começa a nivelar o que antes era raro.

Dados proprietários: o ativo que ninguém consegue copiar

O primeiro pilar é o mais técnico e o mais urgente. Para Assis, estamos no primeiro momento em que o mercado começa a enxergar valor real na construção de uma base estruturada de dados. “Mas isso não se faz da noite para o dia”, disse no painel. A observação parece óbvia, mas carrega uma implicação séria: quem não começou está acumulando um passivo que cresce a cada mês.

A lógica é direta. Os modelos de IA são, em essência, commodity. Qualquer player com orçamento compra acesso às mesmas ferramentas. O que não se compra é o dado sobre o qual esses modelos operam. A firma com o histórico mais completo, mais limpo e mais longitudinal do comportamento patrimonial do cliente tem uma vantagem que nenhum concorrente replica com facilidade. Dados da KPMG indicam que a IA agêntica pode reduzir em 40% a 50% o tempo dedicado à prospecção manual, mas apenas para quem tem a infraestrutura de dados que sustenta esses agentes. Sem ela, os números ficam no papel.

Distribuição: a marca na cabeça do cliente

O segundo pilar desloca o debate do técnico para o relacional. Num ambiente em que o conteúdo vai explodir, e Assis foi direto sobre isso, a questão não é produzir mais. É construir presença com consistência suficiente para que o cliente pense em você antes de pensar em qualquer outro. “A influência nas redes é uma forma de relacionamento”, disse. É uma leitura sobre onde o vínculo com o cliente começa a se formar antes mesmo do primeiro contato comercial.

A distribuição, nesse sentido, é um posicionamento antecipado numa competição em que a atenção do cliente vai ser cada vez mais disputada por conteúdo automatizado, agentes conversacionais e plataformas que entregam resposta antes que o advisor chegue.

Regulatório: a barreira que protege, por enquanto

O terceiro pilar é o mais contextual e, potencialmente, o mais transitório. O ambiente regulatório brasileiro, com as Resoluções CVM 178 e 179, os requisitos de registro, os padrões de conduta e a exigência de certificação, cria barreiras de entrada que protegem os players estabelecidos. Para quem já está dentro, a regulação é um fosso. Para quem tenta entrar com um modelo disruptivo, é um filtro.

Contudo, as regulações evoluem e tendem a acompanhar, com alguma defasagem, a realidade do mercado. O pilar regulatório protege hoje. Não é garantia de proteção indefinida.

Velocity: governança e cultura como vantagem competitiva

O quarto pilar é o mais difícil de operacionalizar e provavelmente o mais duradouro. ˜Velocity˜, no vocabulário de Assis, não é velocidade de execução. É a capacidade de uma organização aprender, adaptar e escalar decisões mais rápido que a concorrência, sustentada por governança sólida e cultura alinhada. É o que separa firmas que implantam IA de forma caótica, gerando pilotos sem resultado, das que conseguem transformar adoção em vantagem real.

A McKinsey quantificou a lacuna: quase dois terços das empresas do mundo já experimentaram com agentes de IA, mas menos de 10% conseguiram escalar esses experimentos para entregar valor tangível. A variável que distingue os dois grupos raramente é a tecnologia. É a governança e a cultura que a rodeia.

A democratização que ninguém esperava

Um dos momentos mais originais do painel veio quando Assis deslocou o debate do topo para a base do mercado. A competição que a IA vai gerar no wealth depende muito do tamanho do ticket. Muitos dos problemas que os clientes de menor patrimônio enfrentam hoje já foram resolvidos no segmento ultra-high com dinheiro e estrutura. A IA vai permitir que o serviço de alto padrão chegue a tickets menores.

A inversão é relevante: o risco para o advisor estabelecido não é a IA substituir o que ele faz no topo. É a IA entregar aos clientes de R$ 200 mil ou R$ 500 mil um nível de serviço que antes só existia para quem tinha R$ 5 milhões. Esse movimento pressiona pelo meio, não pelo topo.

O paradoxo do alpha

Uma pesquisa brasileira publicada em março de 2026 jogou uma pedra no debate. Modelos de machine learning conseguiram antecipar as decisões de alocação de 174 fundos com patrimônio superior a R$ 500 milhões com 68% de acurácia média. O dado mais perturbador foi outro: os gestores classificados como imprevisíveis pelo modelo apresentaram retornos significativamente superiores. Quanto mais difícil para a máquina antecipar o comportamento do gestor, maior o desempenho. O alpha, nessa leitura, está exatamente onde a IA não chega.

É o contraponto mais preciso disponível à narrativa da substituição, e também o mais incômodo para quem aposta em previsibilidade algorítmica como diferencial.

O que fica para o humano

Gustavo Torres, do C6 Bank, Chief Innovation Officer no C6 Bank, resumiu a orientação prática do painel com uma frase: “vamos deixar o ser humano para quando precisa de um cérebro pensante e não um braço operante”. O advisor que sobrevive não é o que resiste à IA. É o que entende com precisão quais partes do seu trabalho são braço operante e as entrega para os agentes sem hesitação.

Os quatro pilares de Assis apontam na mesma direção: o que diferencia não é a tecnologia que se adota, mas o que se constrói antes, ao redor e apesar dela.