Nubank demite 30 do time antifraude após IA cortar fila de casos em 80%

O corte: 30 vagas que a IA esvaziou em seis meses

O Nubank demitiu cerca de 30 funcionários da equipe interna chamada investigations, responsável por apurar denúncias de fraude financeira, na terça-feira (03/11). A informação é da Folha de S.Paulo, replicada pelo Tecnoblog.

A equipe investigava contas suspeitas de serem laranjas, usadas por criminosos para movimentar dinheiro e dificultar o rastreamento, prática que já foi alvo de operações da Polícia Federal. Os desligamentos foram sem justa causa. O banco informou aos funcionários que a reestruturação estava ligada à queda no volume de trabalho da área.

Os demitidos vão receber um pacote de benefícios: salários adicionais e extensão temporária do plano de saúde. Antes dos cortes, cerca de 40 pessoas da mesma equipe já haviam sido remanejadas para outros setores do banco. Somando quem foi remanejado e quem foi demitido, a equipe original tinha pelo menos 70 analistas.

Como a automação esvaziou a fila antes de esvaziar a equipe

Segundo funcionários e ex-funcionários ouvidos pela Folha, as ferramentas de IA começaram a rodar há cerca de seis meses, por volta de maio de 2026. A entrada foi gradual: o sistema primeiro assumiu os casos de menor complexidade, os mais repetitivos e com padrão mais claro de fraude.

Enquanto isso, parte da equipe de investigações passou a revisar as conclusões da IA em vez de investigar do zero. Esse trabalho tinha dupla função: pegar erros do modelo e, ao corrigir essas respostas, gerar exemplos que alimentavam o treinamento dos modelos de linguagem usados na triagem. Em outras palavras, os analistas passaram seis meses ensinando o sistema a fazer o próprio trabalho deles.

O resultado, segundo os relatos, foi uma queda de 80% na fila de reclamações e casos pendentes de análise no período. Os analistas que sobraram devem seguir no banco, mas concentrados nos casos mais complexos, aqueles em que o padrão de fraude não é óbvio o bastante para o modelo decidir sozinho.

A conta que todo gestor deveria fazer antes de cortar

O caso do Nubank tem um roteiro que vale repetir para qualquer empresa pensando em automatizar um processo de risco: primeiro a IA entra nos casos mais simples, depois humanos corrigem os erros e viram fonte de dado de treino, só então a fila some e a empresa decide o que fazer com a sobra de gente. O problema é que esse roteiro tem um ponto cego óbvio: o trabalho de revisão humana que melhora o modelo é, ao mesmo tempo, o trabalho que o modelo melhorado deixa de precisar.

Isso muda a conta de ROI que costuma justificar a compra de uma ferramenta de IA. Não basta medir quanto a fila encolheu, é preciso medir também o custo de transição: o Nubank bancou salários adicionais e plano de saúde estendido para quem saiu, além de ter remanejado 40 pessoas antes de chegar à demissão. Esse é o tipo de linha que normalmente fica de fora da planilha de business case apresentada no início do projeto.

Há também uma tensão de comunicação que vale notar. Em julho de 2026, a diretora do Centro de Excelência em Design do Nubank, Ellen Kiss, disse ao Tecnoblog que a empresa não deixaria de contratar por causa da IA. Quatro meses depois, a empresa demitiu 30 pessoas numa área onde a IA assumiu justamente o volume de trabalho que sobrava. As duas coisas podem ser verdadeiras ao mesmo tempo (o banco segue contratando em outras áreas), mas é o tipo de declaração que todo gestor deveria calibrar antes de repetir em público, porque o prazo entre o discurso e o corte real pode ser curto.

O ponto que ainda falta explicar: quem responde pela decisão automatizada

A Lei Geral de Proteção de Dados, no artigo 20, garante ao titular de dados o direito de pedir revisão de decisões tomadas de forma automatizada que afetem seus interesses, incluindo decisões que definam o perfil da pessoa. Uma conta marcada como suspeita de fraude por um modelo de IA, sem revisão humana documentada, entra exatamente nessa categoria.

Com menos analistas humanos na linha de frente e mais casos simples resolvidos só pela IA, a pergunta que fica para quem decide não é se a automação funciona, é como a empresa documenta e audita essas decisões quando um cliente contesta. O Nubank não detalhou, nos relatos reproduzidos pelo Tecnoblog, como funciona hoje o processo de contestação para um cliente que teve a conta bloqueada por engano pelo sistema.

O que ainda não se sabe

O Nubank não divulgou a taxa de erro do modelo de IA usado na triagem de fraudes, nem quantos casos considerados simples acabaram sendo reclassificados como complexos depois de revisão humana. A empresa também não anunciou novas demissões ligadas à reestruturação, mas não deu prazo nem critério para decidir se outras áreas vão seguir o mesmo caminho.

Para quem avalia adotar um fluxo parecido, a lição concreta é separar, desde o início do projeto, o indicador de produtividade (fila menor) do indicador de risco (decisão automatizada revisável), porque o primeiro justifica a compra e o segundo é o que aparece depois, numa reclamação, numa auditoria ou num pedido de revisão amparado na LGPD.

Fonte: Tecnoblog — IA