92% das instituições já usam IA — seu fundo tá ficando pra trás?
A pesquisa da Anbima, em parceria com o Datafolha, aplicou um índice de maturidade a 177 instituições e entregou um dado claro: 92% já utilizam alguma forma de inteligência artificial. Esse número desloca a discussão — a questão deixou de ser se a tecnologia chegou ao setor e passou a ser como transformar adoções em valor estratégico.
O que a pesquisa revelou
Entre os pontos mais relevantes do levantamento estão: 92% de adoção de IA; 59% afirmam que a tecnologia ganhou muita relevância nos últimos 12 meses; 63% esperam crescimento da relevância no próximo ano; 69% executaram projetos exploratórios (pilotos/PoCs); 65% participaram de ações de formação; e 80% realizaram ao menos alguma atividade ligada à IA no último ano.
Maturidade vs. adoção
Usar IA não é o mesmo que ter maturidade em IA. Maturidade envolve governança de dados, gestão de riscos, controles, mensuração de resultados e integração estratégica. O levantamento mostra que muitas iniciativas ainda estão em fases experimentais e que há um gap entre piloto e escala.
Onde a IA gera valor hoje
Atualmente os benefícios mais percebidos são operacionais: automação de tarefas repetitivas, extração automática de informações, triagem de documentos, detecção de fraudes e suporte a processos de backoffice. Esses usos trazem ganhos rápidos em eficiência e produtividade, o que explica a adoção ampla.
Onde a IA pode ir nos próximos 12–24 meses
As expectativas são que a IA avance para papéis mais estratégicos: personalização de produtos, precificação dinâmica, suporte mais robusto a decisões de investimento e novos serviços baseados em análises preditivas. Para isso ocorrer, são exigidos avanços em qualidade de dados, controles e capacitação.
Riscos e barreiras
Alguns desafios precisam ser geridos para escalar com segurança: qualidade e vieses de dados; falta de governança e políticas claras; necessidade de validação e monitoramento contínuo dos modelos; privacidade e segurança; e dependência de fornecedores. Sem controles adequados, modelos em produção podem gerar riscos operacionais e reputacionais.
Como transformar pilotos em escala — passos práticos
- Mapear e priorizar casos de uso: escolha problemas com dados disponíveis e ROI claro.
- Definir KPIs desde o início: tempo economizado, redução de erros, impacto financeiro.
- Estruturar governança mínima: catalogação de dados, responsáveis, políticas de acesso e registro de decisões.
- Implementar MLOps: automação de deploy, monitoramento, retraining e rollback.
- Medir e comunicar resultados: mostre ganhos para ampliar investimentos e replicar soluções.
- Formar squads multidisciplinares: produto, compliance, ciência de dados e engenharia juntos aceleram entrega segura.
- Planejar segurança e compliance: privacidade e controles técnicos desde o design.
Métricas recomendadas
Use KPIs que conectem modelos ao negócio: redução do tempo por processo, diminuição de retrabalho, acurácia dos modelos (precisão/recall), tempo até detecção de drift e ROI por projeto (payback).
Conclusão
A pesquisa mostra que 92% das instituições já usam IA, e que a maioria participou de iniciativas práticas no último ano (69% com pilotos e 65% com formação). A oportunidade real está em fechar a lacuna entre adoção e maturidade: governança, mensuração, gestão de riscos e investimento em pessoas são os ingredientes para transformar experimentos em vantagem competitiva. Para gestores e analistas, o momento de agir é agora — priorize casos com ROI claro, estruture controles e meça resultados.
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Revisão editorial: Bruno Quintela - LinkedIn
