A maioria das equipes de pagamentos corporativos opera de forma reativa. Um processador cai e alguém corre para redirecionar o tráfego. As taxas de aprovação caem em um segmento importante e leva dias para identificar a causa. Um novo método de pagamento ganha força no mercado, mas habilitá-lo pode exigir várias semanas de trabalho de engenharia. A equipe gasta seu tempo corrigindo o que já quebrou, em vez de identificar proativamente onde o desempenho pode melhorar e agir antes que a receita seja perdida.
Este não é um problema de pessoas. É um problema de infraestrutura. E a IA agentiva foi criada especificamente para resolvê-lo.
Sistemas de IA agentiva não apenas auxiliam. Eles agem. Eles planejam sequências de ações, executam-nas em múltiplos sistemas e se adaptam com base nos resultados, sem exigir intervenção humana a cada passo.
Essa distinção é importante porque a maior parte da IA corporativa não cumpriu sua promessa. O relatório State of AI 2025 da McKinsey conta uma história reveladora: 88% das organizações usam IA em pelo menos uma função de negócio, mas mais de 80% relatam não ter impacto tangível no EBIT em nível corporativo. Apenas cerca de 6% se qualificam como empresas de alto desempenho que veem retornos financeiros reais. O padrão é consistente em todos os setores. As empresas adotaram chatbots e copilotos que ajudam os indivíduos a trabalhar mais rápido, mas essas ferramentas não transformam os processos onde o valor é realmente criado ou perdido. Um chatbot ajuda um analista a redigir um relatório. Ele não monitora taxas de aprovação em cinco processadores, detecta um pico de recusas, redireciona transações automaticamente e sinaliza o padrão para revisão.
É precisamente essa a lacuna que a IA agentiva preenche. Aplicada a pagamentos, ela transforma a função de um centro de custos que reage a falhas em uma capacidade estratégica que otimiza continuamente o desempenho, melhora as taxas de aceitação e identifica oportunidades de crescimento antes que elas se tornem visíveis em um relatório semanal.
Porque os dados de que precisam para agir proativamente estão presos em silos, e os processos para interpretá-los ainda são, em grande parte, manuais.
O comerciante corporativo típico usa vários processadores, cada um com seu próprio painel, formato de relatório e definições. Quando algo dá errado, a equipe extrai dados de cada provedor manualmente, normaliza-os em planilhas e diagnostica o problema após o fato. Quando identificam a causa raiz, a receita já foi perdida. E com o número de variáveis envolvidas em pagamentos, desde o comportamento do processador e tipos de cartão até geografias, métodos de pagamento e sinais de fraude, fazer isso em escala é simplesmente impossível sem os sistemas certos.
Um sistema agentivo muda isso completamente. Considere um cenário: as taxas de aprovação para uma faixa específica de BIN caem 4% através do Provedor A nas últimas seis horas. Em uma configuração tradicional, esse padrão aparece dias depois em um relatório semanal, se é que aparece. Um sistema agentivo detecta a queda assim que ela ocorre, avalia se o Provedor B ou C tem um desempenho melhor para aquela faixa de BIN, redireciona as transações afetadas automaticamente e envia à equipe um resumo claro do que mudou, o que foi feito e por quê. O prejuízo é interrompido no momento em que o padrão surge, não dias depois, quando alguém por acaso percebe.
Porque cada hora de atraso tem um valor financeiro associado.
No marketing, um ciclo de otimização lento custa eficiência. Em pagamentos, custa receita, transação por transação, em tempo real. E os riscos estão aumentando. As taxas de processamento de cartões nos EUA atingiram US$ 198,25 bilhões entre 2024 e 2025, de acordo com a Merchants Payments Coalition. Cada ponto base de custo desnecessário e cada recusa recuperável que passa despercebida representa uma erosão direta da margem.
O desafio é que as variáveis que impulsionam esses resultados — desempenho do processador, taxas de aprovação por BIN, lógica de roteamento, limites de fraude e custo por transação — mudam constantemente e interagem entre si de maneiras impossíveis de rastrear manualmente em escala. Uma equipe de pagamentos que revisa o desempenho em reuniões semanais e ajusta regras manualmente não consegue acompanhar um cenário que muda diariamente. A IA agentiva consegue, porque ela monitora, decide e age continuamente, não seguindo um cronograma humano.
Mais perto do que a maioria dos líderes de pagamentos imagina, e a janela para agir está diminuindo.
O Gartner prevê que 40% das aplicações corporativas incluirão agentes de IA específicos para tarefas até o final de 2026, um salto dramático em relação aos menos de 5% em 2025. Esse ritmo de adoção sinaliza que a IA agentiva está migrando dos laboratórios de inovação para as operações principais de negócios em apenas um ano. A pesquisa da McKinsey confirma essa trajetória: 62% das organizações já estão trabalhando com agentes de IA, e 23% estão escalando-os em pelo menos uma função de negócio.
Em pagamentos especificamente, a mudança está acelerando ainda mais. A Visa prevê que milhões de consumidores usarão agentes de IA para concluir compras até a temporada de festas de 2026. A Mastercard concluiu sua primeira transação de pagamento agentiva ao vivo em setembro de 2025. As redes de cartões, processadores e plataformas estão todos construindo infraestrutura para um mundo onde agentes de IA não estão apenas auxiliando o comércio, mas iniciando-o.
A lacuna entre experimentar e escalar permanece grande, e tudo se resume à infraestrutura. As organizações que verão retornos reais serão aquelas cuja pilha de pagamentos subjacente puder suportar a tomada de decisão autônoma na velocidade e escala que os pagamentos exigem.
A DEUNA já aplica IA agente às operações de pagamento por meio da Athia, seu motor de inteligência de pagamentos.
A Athia não é um painel de controle. Ela é um motor de raciocínio baseado em IA e aprendizado de máquina que atua em dados de checkout, pagamentos e fraudes de todos os provedores da sua estrutura. Ela identifica onde as taxas de aprovação estão caindo, o motivo e como resolver, antes que o problema chegue a um relatório mensal. Construída sobre a plataforma de orquestração da DEUNA, que conecta mais de 400 provedores por meio de uma única integração, a Athia transforma operações de pagamento reativas em otimização contínua.
