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92% usam IA, mas maturidade é só 2,7/5 — adoção ainda é desigual

Pesquisa Anbima: IA no mercado financeiro é usada por 92%, mas maturidade média é 2,7 — adoção segue desigual.

por Bruno QuintelaPublicado em

92% usam IA, mas maturidade é só 2,7/5 — adoção ainda é desigual

Uma pesquisa da Anbima com 177 empresas do mercado financeiro mostra um cenário de adoção ampla, mas ainda fragmentada: 92% das companhias já usam inteligência artificial em alguma atividade, porém a maturidade média na adoção da tecnologia é apenas 2,7 em uma escala de 0 a 5. Em outras palavras, a presença da IA é grande, mas a integração estratégica ainda é limitada.

Adoção e principais números

O levantamento apontou que 59% das empresas consideram que a IA ganhou muita relevância nos últimos 12 meses e 63% esperam que essa importância aumente no próximo ano. Entre os indicadores mais citados pelas organizações estão:

  • 92% já utilizam IA em ao menos uma atividade interna;
  • Nota média de maturidade: 2,7 / 5;
  • 93% entendem que a IA aumenta a eficiência de processos internos;
  • 90% veem a IA como diferencial competitivo;
  • 89% associam IA à aprendizagem organizacional e cultura de inovação;
  • 86% dizem que a tecnologia melhora a qualidade da tomada de decisão.

Onde a IA já está sendo aplicada

As aplicações mais comuns apontadas pela pesquisa incluem práticas de Data Science e analytics (72%) — como modelos preditivos, scoring de crédito, detecção de fraude e análise de portfólios — e aplicações generativas (67%), como chatbots, automação de textos e geração de conteúdo. Muitas iniciativas concentram-se em backoffice, automação de rotinas e suporte a atendimento ao cliente.

Impactos positivos e limitações práticas

Do lado dos benefícios, as empresas destacam aumento de produtividade (80%), automação de tarefas (75%), redução de riscos e erros (57%) e apoio à tomada de decisão (57%). Esses ganhos mostram por que a tecnologia se espalhou rapidamente mesmo quando a maturidade organizacional ainda é intermediária.

No entanto, existem limites e desafios reais para escalar a adoção:

  • Necessidade de novos controles e auditorias (24%);
  • Falta de capacitação e treinamento (22%);
  • Custo de implementação (19%);
  • Riscos de segurança e privacidade (17%);
  • Escassez de especialistas no mercado (16%).

Esses pontos explicam por que muitos projetos ficam em nível tático: trazem ganhos operacionais rápidos, mas sem governança e mensuração claros não se transformam em vantagem competitiva sustentável.

Governança e níveis de maturidade

A pesquisa revela fragmentação nas políticas internas sobre o uso responsável da IA. Entre as respostas:

  • 52% têm diretrizes informais ou políticas em elaboração;
  • 29% têm alguma política formal, mas aplicada apenas em algumas áreas;
  • 9% têm política formal de forma abrangente na empresa;
  • 8% não têm nenhuma diretriz;
  • 3% têm políticas formais e princípios éticos considerados avançados.

Maturidade em IA envolve mais do que tecnologia: passa por governança de dados, gestão de riscos, auditoria de modelos, métricas de impacto e programas contínuos de capacitação. Sem esses elementos, iniciativas ficam limitadas a pilotos ou operações setoriais.

Como avançar do uso tático para o estratégico

Para que a IA deixe de ser apenas uma ferramenta de automação e passe a integrar a estratégia das empresas financeiras, algumas ações práticas podem acelerar a jornada:

  • Priorizar casos de uso com ROI claro: iniciar por projetos em que haja dados confiáveis e ganho mensurável.
  • Investir em governança de dados: catalogação, qualidade e acesso controlado são fundamentais.
  • Criar controles e auditorias de modelos: implementar model risk management e processos de validação contínua.
  • Formar times multidisciplinares: integrar áreas de dados, negócio, compliance e jurídico.
  • Capacitação contínua: reduzir o gap de talentos com treinamentos e programas internos.
  • Mensurar resultados: usar KPIs financeiros e operacionais (tempo economizado, redução de erros, receita incremental) para avaliar impacto.

Tecnologias como MLOps, plataformas de governança e ferramentas de explicabilidade ajudam a escalar, mas sem mudança de processos e cultura os ganhos permanecem restritos.

Conclusão

A pesquisa da Anbima deixa claro que a inteligência artificial já faz parte do cotidiano das empresas financeiras, mas a adoção é desigual: há consenso sobre os ganhos de eficiência e inovação, mas poucas organizações alcançaram maturidade e governança suficientes para transformar IA em diferencial estratégico. Avançar exige foco em governança, mensuração e capacitação.

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Revisão editorial: Bruno Quintela - LinkedIn