Adotar IA ficou fácil. Difícil é fazê-la gerar resultado com orquestração

A adoção da Inteligência Artificial (IA) generativa por empresas de diversos setores ocorreu em ritmo acelerado, tornando-se uma expectativa de mercado em pouco tempo. Inicialmente, o foco estava em experimentar aplicações e identificar ganhos de produtividade. Contudo, o cenário atual indica uma mudança significativa: a discussão não se concentra mais em como implementar a IA, mas sim em como garantir que ela opere de forma consistente e integrada aos negócios.

Da Adoção à Operacionalização da IA

Esta nova fase, denominada IA operacional, reflete a maturidade do mercado. Dados do estudo KPMG Global AI in Finance 2026 revelam um salto notável no uso ativo da IA em áreas financeiras, passando de 30% para 75% entre 2024 e 2026. O Brasil se destaca nesse movimento, com 91% das instituições financeiras utilizando a tecnologia em atividades como planejamento e análise comercial, superando a média global de 76%.

Com a IA amplamente difundida, a vantagem competitiva se desloca da simples posse da tecnologia para a capacidade de transformá-la em execução efetiva. À medida que a IA se integra ao cotidiano das operações, surgem desafios complexos que exigem mais do que modelos sofisticados ou maior poder computacional. A questão primordial passa a ser a integração da inteligência aos processos fundamentais do negócio, garantindo que decisões sigam regras predefinidas, informações circulem entre sistemas, exceções sejam tratadas adequadamente e que haja rastreabilidade para requisitos de governança, compliance e auditoria.

Governança e Retorno sobre Investimento

A pesquisa da KPMG sublinha a importância de estruturas robustas de governança e controles corporativos. Organizações com esses mecanismos apresentam taxas de melhoria entre três e seis vezes superiores àquelas que utilizam IA sem supervisão formal. Além disso, 88% dos executivos brasileiros afirmam que seus investimentos em IA já atendem ou superam as expectativas de retorno sobre investimento, enquanto 67% relatam uma melhoria direta na qualidade das decisões.

• Governança: Estabelecimento de políticas e processos claros para o uso da IA.
• Cultura de Dados: Promoção de uma mentalidade orientada a dados e alfabetização em IA.
• Integração de Sistemas: Conexão eficaz da IA com plataformas e ferramentas existentes.
• Monitoramento Contínuo: Acompanhamento constante do desempenho e impacto da IA.
• Gestão de Talentos: Capacitação de equipes para operar e otimizar soluções de IA.

Esses resultados reforçam que o valor gerado pela inteligência artificial está intrinsecamente ligado à capacidade de operacionalizá-la dentro dos fluxos de trabalho. A construção de uma operação que sustente a IA exige que diversas dimensões funcionem de maneira coordenada. Quando esses elementos se alinham, a IA deixa de ser uma iniciativa isolada para se tornar um componente orgânico da operação, crucial para a vantagem competitiva das empresas no mercado.

Com informações de Canaltech.