Executivo do setor financeiro e de tecnologia, Caio Gachet aposta na integração entre inteligência artificial, dados e infraestrutura digital para transformar a relação entre empresas, crédito e mercado de capitais
A inteligência artificial começa a deixar de ser apenas uma ferramenta de produtividade para ocupar uma posição estratégica na tomada de decisões empresariais. Em setores marcados por grande volume de informações e necessidade de avaliação de risco, como o financeiro e o agronegócio, a tecnologia abre espaço para modelos de negócios baseados na análise de dados, automação e integração de diferentes fontes de informação.
É nesse cenário que atua o empresário Caio Vinícius Gachet de Almeida, com trajetória ligada a tecnologia financeira, mercado de capitais e agronegócio. À frente de empresas que atuam em frentes como infraestrutura financeira, desenvolvimento de software, securitização e comercialização de commodities, Gachet defende que a próxima transformação do crédito passa menos pela quantidade de garantias apresentadas e mais pela capacidade de interpretar informações.
“A inteligência artificial não substitui a decisão do empresário, mas amplia a capacidade de analisar cenários, identificar padrões e tomar decisões com mais informação. O diferencial estará em transformar dados em inteligência aplicada ao negócio”, afirma Gachet.
A discussão ocorre em um momento em que o próprio sistema financeiro brasileiro amplia o uso de dados para oferecer produtos e serviços. O Banco Central informa que, desde o início da implementação efetiva do Open Finance, em 2021, até junho de 2025, R$ 31 bilhões em operações de crédito tiveram origem na análise de dados compartilhados pelo sistema. A instituição também aponta que o Open Finance estimula a modernização das infraestruturas financeiras e o uso intensivo de dados nos processos de negócios.
Crédito rural também entra na era dos dados
No agronegócio, a transformação ganha uma dimensão adicional. O Banco Central aprovou o compartilhamento, mediante autorização do produtor, de dados referentes às operações de crédito rural registradas no Sistema de Operações do Crédito Rural e do Proagro (Sicor). A iniciativa tem entre seus objetivos ampliar as fontes de recursos para produtores, melhorar produtos e serviços financeiros e reduzir a assimetria de informações no mercado.
Para Gachet, a mudança representa uma oportunidade para que instituições financeiras e empresas especializadas construam modelos de análise de risco mais sofisticados.
“A grande transformação não está apenas em digitalizar um processo que já existe. Está em conseguir conectar diferentes informações para compreender melhor o negócio, o perfil de risco e a capacidade de pagamento. Quanto melhor a qualidade da informação, maior tende a ser a capacidade de construir produtos financeiros adequados a diferentes perfis”, avalia.
O tamanho do mercado ajuda a explicar o interesse crescente por essa infraestrutura. No Plano Safra 2026/2027, o governo federal destinou R$ 525,1 bilhões em crédito para a agricultura empresarial, dos quais R$ 384,9 bilhões são destinados a custeio e comercialização e R$ 140,2 bilhões a investimentos.
O volume de recursos também evidencia a complexidade do processo de financiamento do setor, que envolve produtores, cooperativas, bancos, tradings, securitizadoras e investidores.
IA ganha espaço na gestão de risco
A utilização de inteligência artificial no setor financeiro também já é objeto de estudos de grandes consultorias internacionais. O McKinsey Global Institute estima que a inteligência artificial generativa poderia gerar entre US$ 200 bilhões e US$ 340 bilhões em valor adicional por ano para o setor bancário, considerando a implementação de seus casos de uso. A consultoria destaca aplicações relacionadas a produtividade, tomada de decisão, atendimento, fraude e gestão de riscos.
A tecnologia, entretanto, não elimina a necessidade de governança. Em estudo publicado em julho de 2026, a McKinsey aponta que bancos estão adaptando seus modelos de gerenciamento de risco para acompanhar a expansão de inteligência artificial, machine learning e modelos de linguagem. Segundo a consultoria, mais de 80% das organizações globais já implantaram IA generativa ou IA agêntica em pelo menos uma função empresarial, enquanto menos de 30% dos bancos europeus pesquisados haviam integrado esses modelos aos seus frameworks de gerenciamento de risco.
Para Gachet, esse é um dos pontos centrais da transformação tecnológica.
“Não basta colocar inteligência artificial dentro da empresa. É preciso saber quais problemas serão resolvidos, quais dados serão utilizados, como os resultados serão validados e quem será responsável pelas decisões. IA sem governança pode aumentar a velocidade, mas não necessariamente a qualidade da gestão”, afirma.
Da fintech à infraestrutura
Segundo informações divulgadas pelo grupo empresarial comandado por Gachet, a estratégia envolve empresas como V2X Pay, T-Alpha, V2X Securitizadora e Trading Santa Catarina, com atuação em infraestrutura financeira, desenvolvimento tecnológico, operações de crédito, mercado de capitais e comercialização de commodities.
A proposta, de acordo com o executivo, é trabalhar menos na lógica de uma empresa que oferece apenas um produto financeiro e mais na construção de uma infraestrutura que permita a outras companhias incorporar serviços financeiros às próprias operações.
É o conceito de embedded finance, que permite integrar pagamentos, crédito e outros serviços financeiros a plataformas e negócios que não têm como atividade principal a prestação de serviços bancários. O modelo se conecta a tecnologias como APIs, Open Finance e Banking as a Service.
“Nosso objetivo é construir infraestrutura. O negócio do futuro não será necessariamente aquele que concentra todas as operações, mas aquele que consegue conectar tecnologia, dados, capital e empresas de maneira eficiente”, diz Gachet.
O desafio de transformar tecnologia em negócio
Apesar do avanço das ferramentas digitais, a adoção de tecnologia ainda não significa, automaticamente, ganhos de eficiência. A própria McKinsey alerta que organizações precisam redesenhar processos e modelos operacionais para capturar o potencial da inteligência artificial, em vez de simplesmente adicionar novas ferramentas aos processos existentes.
Na avaliação de Gachet, esse deve ser um dos principais desafios para os empresários nos próximos anos.
“Existe uma diferença enorme entre usar inteligência artificial e construir um negócio preparado para a inteligência artificial. A tecnologia precisa estar conectada à estratégia, aos processos e aos indicadores da empresa. Caso contrário, vira apenas mais uma ferramenta”, afirma.
A perspectiva também muda a forma como o executivo enxerga o agronegócio. Em vez de tratar tecnologia apenas como mecanismo de automação da produção, ele aposta na digitalização da infraestrutura que conecta o campo ao sistema financeiro.
O movimento ocorre paralelamente à expansão de mecanismos privados de financiamento. Dados do Ministério da Agricultura e Pecuária mostram que, entre julho de 2025 e março de 2026, o crédito rural empresarial contratado alcançou R$ 404 bilhões, alta de 10% sobre o mesmo período da safra anterior. As operações de CPR chegaram a R$ 183,1 bilhões, crescimento de 38% no período.
Para Gachet, a combinação de inteligência artificial, dados e novas estruturas financeiras pode contribuir para tornar esse mercado mais conectado.
“O próximo estágio da transformação digital não será apenas digitalizar documentos ou automatizar tarefas. Será conectar dados, capital e decisões. Quem conseguir construir essa infraestrutura terá condições de criar modelos de negócios mais rápidos, escaláveis e adaptáveis”, conclui.
