IA já entrega ROI para 88% das empresas; nem todas têm maturidade para escalar

*Por Erich Silva, COO e sócio na Lecom

No Brasil, 91% das empresas participantes do KPMG Global AI in Finance 2026 já utilizam inteligência artificial em planejamento financeiro. Para 88% dos executivos brasileiros ouvidos pelo estudo, os investimentos na tecnologia estão atendendo ou superando as expectativas de retorno e 67% afirmam que a qualidade da tomada de decisão melhorou no último ano.

Os números colocam o país em uma posição relevante no avanço da IA nas finanças, mas também sinalizam uma mudança importante no debate. Quando a adoção alcança esse patamar e o retorno já é percebido pela ampla maioria das organizações, a pergunta passa a ser quem está conseguindo extrair mais valor dela e por quê.

A própria pesquisa oferece uma resposta. Organizações apoiadas por boa governança, supervisão humana e controles mais robustos apresentam desempenho significativamente superior. As taxas de melhoria chegam a ser entre 3 e 6 vezes maiores do que nas empresas que ainda operam sem estruturas formais capazes de dar sustentação e confiabilidade ao uso da IA.

Essa diferença talvez seja mais importante para os líderes empresariais do que o próprio índice de adoção. Ela mostra que estamos entrando em uma nova etapa da inteligência artificial corporativa.

O próximo gap da IA pode estar entre quem apenas a utiliza e quem construiu uma operação preparada para fazê-la funcionar em escala.

O novo gap da IA está na operação

Essa mudança altera a agenda das lideranças. Até pouco tempo atrás, grande parte das discussões estava concentrada na escolha das ferramentas, na experimentação de modelos e na identificação dos primeiros casos de uso. À medida que a IA começa a participar de atividades críticas, porém, surgem questões mais estruturais.

Não por acaso, os obstáculos apontados pela KPMG vão muito além da própria tecnologia. Qualidade e integridade dos dados, integração entre sistemas, governança e controles, confiança nos resultados, capacitação das equipes e adaptação operacional estão entre os desafios para ampliar a IA nas organizações.

Existe, portanto, um risco de avançarmos mais rapidamente na adoção tecnológica do que na transformação da estrutura que precisa sustentá-la. Uma empresa pode incorporar modelos cada vez mais sofisticados e, ainda assim, continuar operando sobre processos fragmentados, informações dispersas e sistemas pouco integrados e a IA não elimina automaticamente esses problemas.

Antes de escalar inteligência artificial, é preciso investir na inteligência operacional. Um exemplo do setor financeiro ajuda a compreender essa lógica. A Sicoob Credicitrus tinha a necessidade de integrar melhor matriz e postos de atendimento, reduzir a dependência de e-mails e aumentar a visibilidade sobre seus processos.

O projeto tinha foco estava na gestão e automação de processos. Depois de seis meses de implantação, a cooperativa registrou redução de 60% no tempo de resposta aos associados, eliminou mais de 4,7 mil mensagens de e-mail e economizou o equivalente a 148 dias úteis de trabalho ao automatizar atividades manuais e repetitivas.

O ponto mais relevante, olhando para esse caso em 2026, não é apenas a eficiência conquistada. Ao retirar atividades de canais dispersos e colocá-las dentro de fluxos estruturados, uma organização passa a produzir algo cada vez mais valioso, que é a inteligência operacional.

Ela consegue enxergar por onde uma demanda passou, quem participou, quanto tempo cada etapa levou, quais informações foram utilizadas, quais regras determinaram seu encaminhamento e onde estão as oportunidades de melhoria. Essa estrutura já gera valor para a gestão tradicional. Em uma empresa na qual a IA começa a analisar, recomendar e executar ações, torna-se ainda mais estratégica.

Ou seja, sem inteligência operacional, é impossível ter ROI a longo prazo com inteligência artificial.

O próximo desafio não é colocar IA em tudo

A evolução da inteligência artificial deveria ser interpretada como uma oportunidade de redesenhar a maneira como tecnologia e operação se relacionam.

Para as lideranças, isso significa substituir parte da pergunta “onde podemos colocar IA?” por questões mais difíceis: qual problema queremos resolver? Quais processos queremos melhorar? Temos os dados necessários? Como vamos medir o resultado? Quais decisões podem ser apoiadas ou executadas pela tecnologia? E onde a responsabilidade humana precisa permanecer?

Nesse cenário, a infraestrutura empresarial também muda de significado. É preciso orquestrar pessoas, processos, sistemas, dados, automações e IA dentro de uma mesma operação.

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