A jornada de modernização do Bullla foi planejada de forma estratégica e faseada, garantindo a continuidade do negócio enquanto a fundação tecnológica era reconstruída. O processo, que contou com o apoio consultivo da parceira Santo Digital, foi estruturado para modernizar tanto a parte transacional quanto a inteligência analítica.

A primeira etapa teve início em janeiro de 2024, voltada para a infraestrutura de TI e a migração dos sistemas core transacionais para um ambiente escalável. Já a segunda fase, iniciada em julho de 2025, marcou a virada de chave analítica, com a implementação da nova arquitetura de dados e governança. Esse cronograma permitiu que cada etapa trouxesse estabilidade e visibilidade operacional.

Um dos maiores desafios dessa transição foi o aculturamento interno, transformando a mentalidade do time para um conceito voltado à cultura dos dados. A etapa de migração exigiu uma atenção maior, com o objetivo de eliminar silos e organizar o volume de dados herdado de sistemas legados.

O avanço crucial foi a descentralização da propriedade dos dados: as áreas de negócio deixaram de ser meras espectadoras para se tornarem data owners, tratando o dado como um produto interno. Esse movimento eliminou o gargalo histórico no time de tecnologia e permitiu que a empresa passasse a consumir inteligência de forma independente e segura.

No coração dessa arquitetura, o BigQuery se destaca como a principal ferramenta de análise e armazenamento. Ele funciona como o grande motor de processamento, permitindo que o Bullla execute consultas complexas em segundos e mantenha uma fonte única para toda a companhia. Complementando essa estrutura, Composer, Dataflow e Dataform foram adotados para orquestrar o pipeline de dados com práticas de data operations, garantindo que as transformações de dados sejam rastreáveis, seguras e livres de erros manuais.

A camada de inteligência e produtividade é impulsionada pelo Gemini Enterprise Agent Platform, que oferece o ambiente necessário para o desenvolvimento e treinamento de modelos de risco e crédito mais sofisticados. O Gemini auxilia na descrição de tabelas e colunas no catálogo de dados, que funciona como uma interface intuitiva para que qualquer colaborador encontre informações de forma rápida. Além disso, a IA no Bullla atua de forma conectada, squads de tecnologia utilizam agentes baseados no Gemini para otimizar o ciclo de vida de desenvolvimento de software, enquanto as áreas de negócio aplicam agentes para dar escala à operação. Essa inteligência é viabilizada via MCPs de contexto, com acesso a ativos catalogados e insights imediatos por linguagem natural.

Por meio da nova arquitetura, a fintech alcançou uma redução de 45% nos custos operacionais de infraestrutura de serviços de dados, com monitoramento proativo e eliminação de desperdícios no BigQuery.

Na análise de dados, a performance saltou e, se antes os processos de geração de relatórios levavam horas, agora são executados em minutos no BigQuery. Esse ganho de agilidade permitiu que a empresa gerisse mais de R$ 2.1 bilhões em créditos concedidos com uma precisão de risco muito superior, assegurando sustentabilidade ao modelo de negócio.

Processos críticos e relatórios regulatórios que levavam horas ou dias agora são executados em poucos minutos, o que culminou em um ganho de 90% em desempenho, além da estabilidade do sistema, refletida nos 99,9% de disponibilidade.

A governança e a segurança também atingiram um novo patamar. Com o uso do Knowledge Catalog e ferramentas nativas de segurança do Google Cloud, o Bullla estabeleceu um controle rigoroso sobre dados sensíveis, consolidando conformidade e proteção de informações para sua base de cartões.

A capacidade de escalar horizontalmente fez com que a empresa absorvesse picos de transações, que são comuns em datas de pagamento e benefícios, sem qualquer problema de performance - o que oferece uma experiência fluida e ininterrupta para os usuários de seus serviços.

Com os olhos no futuro, o Bullla já iniciou seu próximo ciclo de evolução focado em IA generativa. O plano é fazer uso do Gemini Enterprise e Looker Platform para estabelecer uma camada semântica unificada. Isso garante que humanos e agentes de IA utilizem as mesmas regras de negócio e métricas oficiais, fornecendo o contexto necessário para que a IA opere sobre dados governados e elimine o risco de alucinações.

O intuito é que qualquer colaborador, independente de sua habilidade técnica, possa receber insights, gráficos e apresentações automaticamente. Essa camada semântica unificada, já em construção, será o alicerce para que a inteligência artificial não apenas responda perguntas, mas antecipe necessidades dos clientes e sugira ações proativas.

Outro pilar central da estratégia futura é a criação de agentes inteligentes para o atendimento e suporte ao cliente. Ao integrar o contexto histórico de dados com os modelos de linguagem em nuvem, o Bullla pretende propor um atendimento personalizado e humano em larga escala. A ideia é que a IA entenda profundamente a saúde financeira de cada usuário, sugerindo as melhores formas de uso do crédito e dos benefícios.