Apesar do entusiasmo em torno da inteligência artificial (IA) no setor financeiro, a maioria das instituições ainda enfrenta dificuldades para transformar projetos em resultados concretos para o negócio. Uma pesquisa da Accenture mostra que, embora 90% das instituições financeiras já utilizem ferramentas de IA, apenas 5% conseguem mensurar impactos positivos da tecnologia no resultado financeiro. O estudo, chamado de “The AI Value Gap”, aponta uma perda gradual de valor ao longo da jornada de adoção da IA. Dos bancos e instituições financeiras que utilizam a tecnologia, apenas 52% conseguem sustentar pilotos experimentais, 37% levam as iniciativas para produção operacional dentro de funções específicas, entre 20% e 25% alcançam capacidades multifuncionais e somente 15% atingem um nível de transformação corporativa mais amplo. A pesquisa foi conduzida pela Accenture a partir de uma meta-análise de 155 evidências públicas, com taxa de verificação de 91,9%, reunindo dados de instituições como Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), International Data Corporation (IDC) e da própria consultoria. A própria Accenture usou 20 agentes de IA para mapear os estudos, extrair informações, verificar evidências e checar as informações. Segundo a consultoria, o tempo de levantamento foi de apenas um fim de semana — um processo que, em uma pesquisa tradicional, levaria entre quatro e seis meses. A Accenture também dedicou algumas semanas à validação humana dos resultados, discussão e revisão das conclusões. Segundo Rogério Mascarenhas, diretor de estratégia em serviços financeiros da Accenture no Brasil, existe hoje uma diferença significativa entre o potencial da tecnologia e os resultados efetivamente capturados pelas instituições. “Trabalhando e servindo instituições financeiras, a gente percebe uma frustração ainda grande dos nossos clientes em não conseguir materializar esse impacto [do uso de IA]”, disse. “Então, existe essa dicotomia entre o impacto potencial e o materializado.” Para o executivo, o problema não está na capacidade de a tecnologia gerar ganhos de produtividade, mas na dificuldade das empresas de disseminar esses ganhos por toda a organização. “Você tem uma tecnologia que vem se desenvolvendo de forma exponencial”, afirmou. “As grandes organizações não conseguem absorver a propagação dessa tecnologia na mesma velocidade.” O estudo aponta quatro fatores principais que ajudam a explicar esse descompasso. O primeiro é a complexidade de coordenação. De acordo com a Accenture, quando dezenas de iniciativas de IA são desenvolvidas simultaneamente, cresce o número de interações necessárias entre equipes, sistemas e áreas de governança, dificultando a expansão dos projetos. O segundo fator é a falta de direcionamento. A pesquisa mostra que diferentes áreas acabam conduzindo iniciativas próprias, com prioridades e níveis de maturidade distintos, o que reduz a capacidade de gerar resultados corporativos. “Cada área acaba desenvolvendo seu piloto da sua forma, de maneira desconectada, com níveis de alcance muito distintos. Então, fica difícil de você ter um impacto institucional”, avaliou Mascarenhas. Outro obstáculo identificado é a divisão dos investimentos ligados à tecnologia. Segundo o levantamento, 70% dos orçamentos ainda são consumidos pela manutenção de sistemas existentes, enquanto apenas 32% dos dados corporativos são efetivamente utilizados por ferramentas de IA. Para o executivo, sistemas legados e plataformas ainda não preparadas para IA também limitam a escalabilidade das soluções. “Por isso que você vê muitas vezes uma startup dando uma solução que é absolutamente fantástica, porque ela não está amarrada pelos seus sistemas legados”, afirmou. “Para um grande banco seria mais complexo. Também é o que aconteceu na migração para a cloud [nuvem] e o que está acontecendo agora na migração para a IA. Isso toma tempo, e muito trabalho precisa ser feito.” O quarto fator são os desafios relacionados a pessoas e incentivos. Entre os profissionais entrevistados nos estudos analisados, 44% não acreditam que a IA possa ajudá-los, 33% temem substituição e 47% se sentem despreparados para trabalhar com a tecnologia. Apenas 28% afirmam ter gestores que apoiam ativamente a adoção de IA. Segundo Mascarenhas, a velocidade da evolução tecnológica tem ampliado essas dificuldades. “As pessoas precisam aprender. Quando você aprende um modelo [de IA], já foi lançado um próximo.” Além disso, na avaliação do executivo, a tecnologia não corrige problemas organizacionais já existentes e, em alguns casos, pode até ampliá-los. Para reduzir a distância entre potencial e resultado, a Accenture defende que as instituições adotem métricas mais amplas para avaliar o retorno da IA, evitando análises restritas a ganhos pontuais de produtividade. O estudo também recomenda investimentos em governança, modernização tecnológica e alinhamento entre diferentes áreas da organização. “Você precisa consertar as suas ineficiências organizacionais”, disse Mascarenhas. “Você precisa de fato garantir que as áreas estão trabalhando, têm colaboração, têm visibilidade de um modelo de trabalho integrado, e aí o ferramental vai acelerar a excelência dessas áreas.” No Brasil, ele avalia que o mercado acompanha a tendência global, embora com algum atraso médio em relação aos Estados Unidos. Por outro lado, destaca que algumas instituições financeiras brasileiras já se posicionam entre as mais avançadas na adoção de IA. “Tem algumas instituições no Brasil que têm recursos financeiros muito grandes, competências tecnológicas muito avançadas, e que vêm investindo nisso de forma que eles estão próximos a [instituições] líderes nos Estados Unidos.” — Foto: Pixabay