{"id":86627,"date":"2026-10-02T10:40:35","date_gmt":"2026-10-02T13:40:35","guid":{"rendered":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/?p=86627"},"modified":"2026-10-02T10:40:36","modified_gmt":"2026-10-02T13:40:36","slug":"ia-ja-entrou-nos-bancos-mas-o-problema-agora-e-fazer-com-que-ela-funcione-em-escala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/ia-ja-entrou-nos-bancos-mas-o-problema-agora-e-fazer-com-que-ela-funcione-em-escala\/","title":{"rendered":"IA j\u00e1 entrou nos bancos, mas o problema agora \u00e9 fazer com que ela funcione em escala"},"content":{"rendered":"\n

A pesquisa Diagn\u00f3stico de Maturidade em IA no Setor Financeiro*, realizada pela MATH Group durante o Febraban Tech 2026, mostra mercado concentrado nos est\u00e1gios intermedi\u00e1rios de maturidade e revela que os principais obst\u00e1culos para avan\u00e7ar v\u00e3o muito al\u00e9m da tecnologia<\/em><\/p>\n\n\n\n

A Intelig\u00eancia Artificial (IA) j\u00e1 deixou de ser uma promessa distante para o mercado financeiro brasileiro. Est\u00e1 nos investimentos, nas prioridades das empresas, nas conversas dos executivos e, cada vez mais, em projetos que come\u00e7am a fazer parte da rotina das organiza\u00e7\u00f5es. Mas entre experimentar IA e transform\u00e1-la em uma capacidade efetiva de neg\u00f3cio ainda existe uma dist\u00e2ncia consider\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

Esse foi um dos principais indicativos pesquisados pela MATH Group durante o Febraban Tech 2026, realizado entre os dias 24 e 26 de agosto, em S\u00e3o Paulo. Ao longo dos tr\u00eas dias do evento, a empresa reuniu informa\u00e7\u00f5es de 151 respondentes, por meio de uma experi\u00eancia conversacional assistida por IA, criada para identificar como as organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o estruturadas para utilizar a tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

O resultado chama aten\u00e7\u00e3o principalmente pela concentra\u00e7\u00e3o. Em uma escala de maturidade de 1 a 5, a m\u00e9dia registrada foi de 2,29. Entre os participantes com nota geral atribu\u00edda, sendo que 66% ficaram no n\u00edvel 2, classificado como emergente. Apenas tr\u00eas chegaram ao n\u00edvel 4 e nenhum apontamento foi feito no n\u00edvel m\u00e1ximo de maturidade.<\/p>\n\n\n\n

Mais do que mostrar empresas iniciando sua jornada com IA, os dados sugerem algo diferente: boa parte delas j\u00e1 come\u00e7ou, mas ainda encontra dificuldades para transformar experi\u00eancias pontuais em uma capacidade que possa ser repetida e ampliada dentro da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

\u201cA discuss\u00e3o mudou. J\u00e1 n\u00e3o estamos falando de empresas tentando entender se devem ou n\u00e3o usar Intelig\u00eancia Artificial. Elas querem usar, muitas j\u00e1 usam e os investimentos est\u00e3o acontecendo. A quest\u00e3o agora \u00e9 outra: como fazer com que aquilo que funcionou em um projeto deixe de ser uma experi\u00eancia isolada e passe a funcionar de maneira estruturada dentro da organiza\u00e7\u00e3o\u201d, afirma Marcel Ghiraldini, fundador e CSO da MATH Group.<\/p>\n\n\n\n

Tecnologia n\u00e3o aparece como o maior problema<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O diagn\u00f3stico avaliou tamb\u00e9m seis dimens\u00f5es relacionadas \u00e0 maturidade em IA: \u201cEstrat\u00e9gia e Valor\u201d, \u201cTecnologia e Plataforma\u201d, \u201cGovernan\u00e7a e Risco\u201d, \u201cDados, Pessoas e Cultura\u201d e \u201cPatroc\u00ednio e Operating Model\u201d. E \u00e9 justamente a\u00ed que surge uma das descobertas mais interessantes do levantamento.<\/p>\n\n\n\n

Embora seja natural imaginar que as maiores dificuldades estejam relacionadas \u00e0 tecnologia, \u201cTecnologia e Plataforma\u201d n\u00e3o aparece como o pilar mais cr\u00edtico. O pior resultado foi registrado em \u201cPatroc\u00ednio & Modelo de Opera\u00e7\u00e3o\u201d, com m\u00e9dia de 1,96. Esse pilar apareceu entre os pontos mais fr\u00e1geis de 108 dos 151 participantes.<\/p>\n\n\n\n

Na pr\u00e1tica, o dado aponta para uma quest\u00e3o menos tecnol\u00f3gica e muito mais organizacional. As empresas conseguem ter acesso a plataformas, modelos e ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial. A dificuldade passa a ser estabelecer quem toma decis\u00f5es, como projetos s\u00e3o priorizados, quem assume responsabilidade pelos resultados e como uma iniciativa bem-sucedida deixa de depender de poucas pessoas para ganhar escala.<\/p>\n\n\n\n

\u201cExiste uma diferen\u00e7a enorme entre ter acesso \u00e0 IA e ter capacidade organizacional para operar IA. Conforme a tecnologia se torna mais acess\u00edvel, essa diferen\u00e7a come\u00e7a a aparecer com mais clareza. N\u00e3o basta colocar uma ferramenta dentro da empresa. \u00c9 preciso criar as condi\u00e7\u00f5es para que ela gere valor de maneira recorrente\u201d, explica Ghiraldini.<\/p>\n\n\n\n

O mercado sabe onde est\u00e3o seus problemas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O diagn\u00f3stico foi constru\u00eddo a partir de perguntas abertas. Em vez de escolher alternativas previamente apresentadas, os participantes conversavam com a \u201cMathilda\u201d, agente de IA da MATH, sobre onde a Intelig\u00eancia Artificial j\u00e1 gerava valor em suas empresas e quais eram os obst\u00e1culos para avan\u00e7ar. Ao final, o sistema avaliava o n\u00edvel geral de maturidade e os seis pilares analisados.<\/p>\n\n\n\n

Isso permitiu observar n\u00e3o apenas as notas, mas quais assuntos apareciam espontaneamente nas conversas. Foram analisados 887 depoimentos e um tema apareceu com bastante vantagem sobre os demais: dados. Quest\u00f5es relacionadas a coleta, qualidade e integra\u00e7\u00e3o foram mencionadas espontaneamente por 41,7% dos participantes.<\/p>\n\n\n\n

Para a MATH Group, existe uma informa\u00e7\u00e3o importante por tr\u00e1s desse n\u00famero: as organiza\u00e7\u00f5es aparentemente j\u00e1 reconhecem parte dos problemas que dificultam o avan\u00e7o da IA. O desafio est\u00e1 em conseguir resolv\u00ea-los. E \u00e9 justamente nesse ponto que come\u00e7am a surgir alguns dos cruzamentos mais interessantes do estudo.<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise encontrou empresas com estrat\u00e9gia relativamente avan\u00e7ada, mas sem uma estrutura equivalente de patroc\u00ednio e decis\u00e3o. Identificou tamb\u00e9m organiza\u00e7\u00f5es em que a ambi\u00e7\u00e3o para IA avan\u00e7a mais rapidamente do que sua base de dados e casos nos quais a tecnologia j\u00e1 atingiu um est\u00e1gio superior ao da governan\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

Segundo a empresa, a an\u00e1lise completa permite observar diferentes tipos de desalinhamento entre estrat\u00e9gia, tecnologia, dados, governan\u00e7a, pessoas e estrutura de decis\u00e3o, oferecendo pistas sobre porque algumas organiza\u00e7\u00f5es conseguem transformar pilotos de IA em opera\u00e7\u00f5es recorrentes enquanto outras permanecem acumulando iniciativas isoladas.<\/p>\n\n\n\n

O dinheiro chegou antes da estrutura<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Os resultados ganham ainda mais relev\u00e2ncia quando colocados ao lado do volume de recursos destinado \u00e0 tecnologia pelo sistema financeiro. Dados da Pesquisa Febraban de Tecnologia Banc\u00e1ria 2026, citados no estudo da MATH, apontam or\u00e7amento tecnol\u00f3gico projetado de R$ 50,4 bilh\u00f5es para 2026, dos quais aproximadamente R$ 3 bilh\u00f5es s\u00e3o destinados a IA, Analytics e Big Data. IA e IA generativa aparecem entre as prioridades tecnol\u00f3gicas de 84% das institui\u00e7\u00f5es pesquisadas pela Febraban.<\/p>\n\n\n\n

Surge, portanto, um aparente paradoxo: o investimento cresce rapidamente, enquanto a capacidade de transformar IA em uma compet\u00eancia disseminada pela organiza\u00e7\u00e3o avan\u00e7a em outra velocidade. Para a MATH Group, essa diferen\u00e7a ajuda a explicar por que a pr\u00f3xima fase da intelig\u00eancia artificial nas empresas provavelmente ser\u00e1 menos marcada pela corrida para adotar novas ferramentas e mais pela necessidade de reorganizar processos, dados, governan\u00e7a, responsabilidades e formas de medir resultados.<\/p>\n\n\n\n

\u201cO mercado financeiro brasileiro j\u00e1 passou da fase da curiosidade. Agora come\u00e7a uma etapa mais dif\u00edcil, porque n\u00e3o se resolve apenas comprando tecnologia. A pergunta deixa de ser \u2018qual IA devemos usar?\u2019 e passa a ser \u2018o que precisamos mudar dentro da organiza\u00e7\u00e3o para conseguir operar IA de forma consistente?\u2019. Os dados que encontramos no Febraban Tech mostram que essa segunda pergunta ainda est\u00e1 longe de estar resolvida\u201d, analisa Ghiraldini.<\/p>\n\n\n\n

Ele destaca que o aspecto mais revelador da experi\u00eancia realizada no Febraban Tech seja justamente o fato de os participantes n\u00e3o estarem concentrados no est\u00e1gio inicial da ado\u00e7\u00e3o. \u201cQuase ningu\u00e9m est\u00e1 completamente parado. Ao mesmo tempo, poucos chegaram aos n\u00edveis mais elevados. \u00c9 nesse intervalo que deve acontecer uma das principais disputas do mercado de IA nos pr\u00f3ximos anos. A tecnologia j\u00e1 existe. O investimento tamb\u00e9m. A disposi\u00e7\u00e3o das empresas em utiliz\u00e1-la ficou evidente durante o evento. O pr\u00f3ximo desafio ser\u00e1 descobrir quais organiza\u00e7\u00f5es conseguir\u00e3o transformar essa combina\u00e7\u00e3o em capacidade real de execu\u00e7\u00e3o e quais continuar\u00e3o colecionando bons projetos que nunca chegaram a ganhar escala\u201d, refor\u00e7a o CSO da MATH Group. \u201cE os dados que coletamos indicam que essa diferen\u00e7a pode depender muito menos do pr\u00f3ximo modelo de Intelig\u00eancia Artificial do que daquilo que as empresas decidirem fazer dentro de casa\u201d, conclui.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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