Ripple coloca a IA no departamento financeiro — por que os pagamentos ainda precisam da aprovação de pessoas?
Em 10 de setembro, a Ripple expandiu seu produto corporativo de tesouraria, o GSmart. O que me fez parar para observar foi o “limite” que ela definiu para a IA: os cálculos ficam com um motor determinístico; a IA interpreta políticas, propõe recomendações e cita os dispositivos correspondentes; e cada ação de movimentação de recursos é aprovada pela equipe financeira.
A própria empresa afirma: entre os clientes elegíveis, 60% ativaram o Risk Insights e 44% usam o Forecast Insights. Atenção: isso é uso, e o comunicado não traz receitas, conversões para pagamento ou lucros desse produto. Não dá para usá-lo para embalar a ideia de “quanto a IA já ganhou”.
Se eu for fechar um projeto de IA para empresas, usarei esse caso para inferir a proposta: quais dados serão integrados, como explicar anomalias, quem aprova e como é possível verificar os registros. Primeiro, deixo claro e bem entregue um fluxo de reconciliação ou de alertas de exceção — só depois falo em expansão; não prometo “gerir dinheiro totalmente automatizado” logo de cara. Essa é a minha lógica de entrega; ainda não é um caso já fechado por mim.
Nessa notícia, o que eu mais quero perguntar é: descontando os custos de integração e manutenção, quanto de tempo de trabalho o cliente realmente economizou?
Fonte: site oficial da Ripple, 10/09/2026 — “Ripple Treasury Brings Industry’s First Governed AI for Enterprise Treasury”. A imagem é uma interpretação do comunicado preparada com apoio de IA, não um print do produto.
#AI #XRP
Em 10 de setembro, a Ripple expandiu seu produto corporativo de tesouraria, o GSmart. O que me fez parar para observar foi o “limite” que ela definiu para a IA: os cálculos ficam com um motor determinístico; a IA interpreta políticas, propõe recomendações e cita os dispositivos correspondentes; e cada ação de movimentação de recursos é aprovada pela equipe financeira.
A própria empresa afirma: entre os clientes elegíveis, 60% ativaram o Risk Insights e 44% usam o Forecast Insights. Atenção: isso é uso, e o comunicado não traz receitas, conversões para pagamento ou lucros desse produto. Não dá para usá-lo para embalar a ideia de “quanto a IA já ganhou”.
Se eu for fechar um projeto de IA para empresas, usarei esse caso para inferir a proposta: quais dados serão integrados, como explicar anomalias, quem aprova e como é possível verificar os registros. Primeiro, deixo claro e bem entregue um fluxo de reconciliação ou de alertas de exceção — só depois falo em expansão; não prometo “gerir dinheiro totalmente automatizado” logo de cara. Essa é a minha lógica de entrega; ainda não é um caso já fechado por mim.
Nessa notícia, o que eu mais quero perguntar é: descontando os custos de integração e manutenção, quanto de tempo de trabalho o cliente realmente economizou?
Fonte: site oficial da Ripple, 10/09/2026 — “Ripple Treasury Brings Industry’s First Governed AI for Enterprise Treasury”. A imagem é uma interpretação do comunicado preparada com apoio de IA, não um print do produto.
#AI #XRP
