Executivos de TI da Mitsubishi Materials e Seven Bank revelam os segredos da transformação digital no Japão

A revolução digital que tem varrido indústrias globais ganhou um novo capítulo na capital japonesa em setembro de 2026, quando a Nikkei Business Publications organizou a exposição “Future Technology Expo – Nikkei CrossTech NEXT Tokyo 2026”. No pódio, dois nomes de peso – o diretor de tecnologia da Mitsubishi Materials (MM) e o chefe de infraestrutura de TI do Seven Bank – conduziram um painel intitulado “DX na prática: o que realmente funciona”. O que poderia parecer um simples debate de executivos transformou‑se em um mapa de rotas para quem deseja transformar tecnologia em vantagem competitiva, sobretudo ao integrar a inteligência artificial (IA) às competências já existentes nas organizações.

A primeira lição dos palestrantes foi clara: a IA não deve ser vista como um fim em si mesma, mas como um multiplicador das forças internas da empresa. No caso da Mitsubishi Materials, conglomerado que atua em metalurgia avançada, produção de componentes eletrônicos e soluções de energia, a estratégia partiu da identificação de processos críticos – como controle de qualidade em fundição e otimização de cadeias de suprimentos – onde algoritmos de aprendizado de máquina podem reduzir defeitos em até 30 % e encurtar o lead‑time de entrega. Ao mapear as “fortalezas” da companhia – know‑how técnico, base de dados de produção histórica e expertise em engenharia de materiais – a equipe de TI pôde selecionar modelos de IA que complementassem essas áreas, evitando a armadilha de implantar tecnologia genérica sem aderência ao negócio.

Para o Seven Bank, que opera exclusivamente online e atende milhões de usuários de pagamentos digitais e serviços de microcrédito, o foco foi diferente: a IA foi posicionada como guardiã da experiência do cliente. O banco utilizou modelos preditivos para detectar fraudes em tempo real, reduzindo perdas em 18 % nos primeiros seis meses de operação. Além disso, chatbots alimentados por processamento de linguagem natural (NLP) foram integrados ao fluxo de onboarding, diminuindo o tempo de abertura de conta de 12 para apenas 4 minutos. Essa abordagem reforça a ideia de que, para instituições financeiras, a velocidade e a segurança são ativos estratégicos que podem ser amplificados por algoritmos treinados em grandes volumes de transações.

Mas a adoção de IA não acontece de forma isolada. Ambos os executivos enfatizaram a necessidade de uma arquitetura de nuvem híbrida que permita combinar a escalabilidade da nuvem pública com a soberania de dados exigida por regulamentações setoriais. A Mitsubishi Materials, por exemplo, migrou workloads de análise de dados para uma nuvem privada baseada em OpenStack, enquanto utiliza serviços de IA da Azure para treinamento de modelos. Essa estratégia reduz custos operacionais em cerca de 22 % e garante que dados sensíveis de propriedade intelectual permaneçam dentro de perímetros controlados. O Seven Bank, por sua vez, adotou a estratégia “multi‑cloud” entre Google Cloud e AWS, aproveitando as melhores ferramentas de IA de cada provedor e garantindo redundância para serviços críticos 24/7.

Do ponto de vista cultural, o painel destacou que a transformação digital exige mais do que tecnologia: requer mudança de mentalidade. Os executivos relataram que a criação de “laboratórios de inovação” internos – pequenos squads multidisciplinares com autonomia para testar hipóteses em ciclos curtos de duas a quatro semanas – foi determinante para superar a resistência interna. Nesses ambientes, falhas são tratadas como aprendizados, permitindo que projetos piloto de IA sejam rapidamente escalados ou descartados. A prática, chamada de “fail fast, learn faster”, tem sido adotada em larga escala nas empresas japonesas que desejam competir com startups ágeis.

No contexto macroeconômico, a DX se mostra essencial para a competitividade do Japão diante de desafios demográficos e de produtividade. A população em envelhecimento pressiona o mercado de trabalho, reduzindo a disponibilidade de mão de obra qualificada. A automação inteligente, portanto, surge como solução para manter níveis de produção sem depender exclusivamente de novos trabalhadores. Dados do Ministério da Economia, Comércio e Indústria (METI) indicam que a adoção de IA pode elevar a produtividade total dos fatores (PTF) em até 9 % até 2030, gerando um impulso estimado de US$ 450 bilhões ao PIB nacional.

A relevância desse debate ultrapassa fronteiras. No Brasil, onde a digitalização ainda encontra obstáculos como infraestrutura de rede desigual e escassez de talentos em ciência de dados, as lições japonesas oferecem um roteiro prático. Primeiramente, identificar áreas de competência central – por exemplo, a forte base de agronegócio ou a expertise em fintechs – pode guiar a seleção de casos de uso de IA com maior retorno. Em seguida, a adoção de nuvem híbrida pode contornar restrições regulatórias do Banco Central, permitindo que dados sensíveis de clientes permaneçam em data centers locais enquanto recursos computacionais avançados são consumidos em provedores globais.

Empresas brasileiras já começam a trilhar esse caminho. A Suzano, gigante da celulose, anunciou recentemente uma parceria com a IBM para implementar IA na gestão de florestas, visando otimizar o manejo sustentável e reduzir custos operacionais em 15 %. No setor financeiro, o Nubank tem investido em modelos de machine learning para análise de risco de crédito, reduzindo a taxa de inadimplência em 12 % nos últimos dois anos. Contudo, ainda falta a consolidação de laboratórios de inovação internos que permitam a experimentação ágil – um ponto que o painel japonês evidenciou como crítico.

Do ponto de vista regulatório, a experiência japonesa também serve de alerta. A Lei de Proteção de Dados Pessoais (APPI) impõe regras rigorosas sobre transferência internacional de informações, o que motivou a criação de ambientes de nuvem privada para dados críticos. No Brasil, a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) traz requisitos semelhantes, o que faz da estratégia híbrida uma necessidade prática, e não apenas uma escolha tecnológica.

Em termos de formação de talentos, o Japão tem investido em programas de requalificação de trabalhadores da indústria tradicional, criando cursos de curta duração em ciência de dados e IA, muitas vezes em colaboração com universidades e empresas de tecnologia. Esse modelo pode ser replicado no Brasil através de parcerias entre instituições de ensino técnico (como o Senai) e grandes corporações, alimentando um ecossistema de profissionais capazes de operar e treinar algoritmos complexos.

Ao analisar o panorama futuro, os executivos concordaram que a próxima fase da DX envolverá a convergência entre IA e tecnologias emergentes como Internet das Coisas (IoT) e computação de borda. Na Mitsubishi Materials, sensores IoT instalados nas linhas de produção enviarão dados em tempo real para algoritmos de IA rodando na borda, possibilitando ajustes automáticos de temperatura e pressão sem intervenção humana. No Seven Bank, a computação de borda pode ser usada para autenticação biométrica em dispositivos móveis, reduzindo a necessidade de comunicação constante com servidores centrais e aumentando a segurança.

Para a América Latina, a mensagem central é que a transformação digital não se resume a comprar ferramentas avançadas, mas a alinhar tecnologia à identidade corporativa, criar infraestruturas flexíveis e cultivar uma cultura de experimentação. O caso japonês demonstra que, quando IA e DX são tratados como extensões das competências internas, os resultados vão muito além da simples automação: há ganhos de eficiência, novos modelos de negócio e resiliência frente a desafios econômicos e demográficos.

Em síntese, o painel da Nikkei CrossTech NEXT 2026 revelou que a chave para o sucesso da DX está em três pilares interligados: (i) uso estratégico da IA que potencialize as forças já existentes; (ii) arquitetura de nuvem híbrida que balanceie escalabilidade e compliance; e (iii) cultura organizacional que incentive a experimentação e aprenda rapidamente com os erros. Empresas brasileiras que adotarem essa tríade têm maior probabilidade de não apenas acompanhar, mas liderar a próxima onda de inovação na região.

O futuro, portanto, aponta para um ecossistema digital onde IA, nuvem e cultura de inovação se fundem, criando organizações ágeis, resilientes e capazes de gerar valor sustentável. A experiência japonesa, embora inserida em um contexto de alta maturidade tecnológica, oferece lições universais que podem acelerar a jornada de transformação digital no Brasil e em toda a América Latina, preparando-as para competir em um mercado global cada vez mais orientado por dados e inteligência artificial.