O Bank of America contratou 1.000 prestadores de serviços externos para ajudar a corrigir vulnerabilidades de software reveladas por modelos avançados de IA, incluindo o Mythos da Anthropic, disse o presidente-executivo Brian Moynihan à CNBC na quarta-feira. A divulgação, feita numa entrevista após a divulgação dos lucros do terceiro trimestre do banco, é uma das primeiras vezes que uma grande empresa dos EUA explica a força de trabalho e o custo em dólares da defesa dos seus sistemas contra modelos de IA de ponta.
Segundo a CNBC, os empreiteiros foram contratados no segundo trimestre de 2026 para apoiar os cerca de 3.000 funcionários internos que trabalham naquela área e permanecem até hoje no banco. “Contratamos 1.000 empreiteiros para nos ajudar a fazer o trabalho de correção no segundo trimestre, e essas pessoas permanecem aqui até hoje, ajudando-nos, além das 3.000 pessoas que temos naquela área”, disse Moynihan a Leslie Picker da CNBC. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa tendências de IA.
Centenas de milhões em custos trimestrais
O esforço de patch não foi barato. Moynihan disse a analistas na quarta-feira que a remediação de software, combinada com o trabalho regulatório relacionado à conformidade contra lavagem de dinheiro, acrescentou “mais algumas centenas de milhões” aos custos do banco no terceiro trimestre. As ações do banco caíram até 8 por cento na quarta-feira, após o relatório de lucros, e os gastos com remediação fizeram parte de uma conversa mais ampla com investidores sobre a pressão nas despesas.
A Mythos, que a Anthropic divulgou a um pequeno grupo de bancos, empresas de tecnologia e agências governamentais em Abril, foi creditada por descobrir e explorar falhas de software com décadas de existência – capacidades que forçaram as empresas que detêm dados financeiros sensíveis a uma dispendiosa luta defensiva. O Bank of America se apressou em reforçar um amplo espectro de seu código interno e de fornecedores no início deste ano, disse Moynihan, usando milhares de funcionários e pessoal externo.
“Esse risco é um risco real, e é por isso que quando os modelos do tipo fronteira foram lançados… muitos de nós sentámo-nos e dissemos: ‘Como podemos descobrir como ultrapassar isto rapidamente?'” disse Moynihan na entrevista à CNBC.
A natureza de dois gumes da Frontier AI
O episódio captura a estranha economia da IA de fronteira para grandes empresas. A mesma classe de modelos que ajuda as empresas a reduzir custos ao aumentar a produtividade também pode expor fraquezas em software que se acumularam silenciosamente durante décadas. Moynihan reconheceu directamente a tensão, observando que os próprios fornecedores que fornecem o software do banco estão a correr para equipar as suas ferramentas com IA de ponta.
“Temos que estar à frente deles e temos que estar cientes de que as pessoas que fazem o desenvolvimento do software são as que estão tentando nos vender os serviços”, disse ele.
Um pico temporário, argumenta Moynihan
Falando enquanto as ações caíam, Moynihan procurou tranquilizar os investidores de que o aumento dos gastos seria temporário. “Depois de corrigir, você não precisa corrigir tanto... O pipeline avança”, disse ele, acrescentando que o banco espera que os custos de remediação diminuam com o tempo.
O banco também aposta que a IA pagará mais do que o trabalho defensivo em outros lugares. O Bank of America administra cerca de 130 projetos internos de IA que, segundo ele, gerarão cerca de US$ 700 milhões em economias no próximo ano, de acordo com a CNBC – um número que supera a conta de remediação de curto prazo, mesmo que o momento dos dois seja desconfortável.
O que isso diz sobre a indústria
A divulgação do Bank of America oferece um dos dados mais claros sobre o custo real da descoberta de vulnerabilidades baseada em IA para uma grande instituição. Desde que os modelos de cibersegurança de fronteira começaram a ser comercializados, os analistas alertaram que as bases de código legadas em bancos, hospitais e governos representam uma vasta superfície de ataque que a IA pode mapear muito mais rapidamente do que os auditores humanos. Até agora, a maior parte dessa discussão tem sido teórica; Moynihan colocou um número de funcionários e um preço na resposta.
Os comentários também sublinham a posição delicada de empresas como a Anthropic, que vendem modelos poderosos de cibersegurança a um grupo seleto de instituições, enquanto a indústria em geral discute como — e com que rapidez — tais capacidades devem se espalhar. Relatos de tentativas de hacking assistidas por IA colocaram as práticas de contenção e monitoramento sob escrutínio, e os clientes empresariais agora estão orçamentando a suposição de que suas vulnerabilidades serão encontradas primeiro.
Para os bancos, o cálculo é simples: os custos de aplicação de patches são mensuráveis e limitados, enquanto o custo de uma exploração bem-sucedida não o é. A mensagem de Moynihan aos investidores foi que o aumento é uma limpeza única, não uma linha de despesas permanente - mas o episódio é um lembrete de que cada salto na capacidade do modelo pode silenciosamente revalorizar a postura de segurança de cada empresa que gere software.
À medida que os modelos de fronteira continuam a melhorar na detecção de falhas, a experiência do Bank of America pode tornar-se menos uma exceção e mais um modelo: milhares de funcionários, um exército de prestadores de serviços e uma fatura de centenas de milhões de dólares, tudo desencadeado por um modelo que nunca tocou diretamente os sistemas do banco.
As equipes de segurança de outras grandes instituições financeiras estão acompanhando de perto o manual. Se os modelos de IA conseguem revelar uma década de vulnerabilidades acumuladas em poucos dias, a questão para cada banco já não é se o seu código tem falhas – é quem as encontra primeiro e se a instituição tem a capacidade de correção para responder antes que essas falhas sejam utilizadas. A divulgação de Moynihan sugere que, para o segundo maior banco dos EUA, a resposta exigia tratar a remediação impulsionada pela IA como uma despesa que define o trimestre, em vez de um item rotineiro de TI.
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