25 de maio de 2026 Nenhuma imagem disponível na galeria.
A KPMG International divulgou a pesquisa Global AI in Finance: The Decision Advantage 2026, que reúne percepções de 1.013 executivos financeiros seniores de 20 países e 13 setores sobre a adoção da inteligência artificial na área. O levantamento aponta uma virada no cenário: a tecnologia deixou de ser experimental e passou a gerar impacto concreto. O uso ativo de IA em finanças mais que dobrou desde 2024, saltando de 30% para 75%. Além disso, 71% dos líderes afirmam que os resultados atendem ou superam as expectativas de retorno sobre investimento, com ganhos mais significativos na qualidade das decisões, na precisão das previsões e na agilidade das respostas.
Segundo o levantamento, a IA está impulsionando o setor financeiro além da automação básica de processos, para áreas onde o julgamento é fundamental, como previsão, planejamento e avaliação de riscos, setores nos quais o setor financeiro tradicionalmente enfrenta dificuldades. Por exemplo, 70% das organizações relatam melhoria na qualidade da tomada de decisões, maior agilidade na tomada de decisões (71%) e maior precisão nas previsões no último ano (64%).
No entanto, o desempenho varia bastante conforme o setor. No setor bancário, 71% dos líderes relatam melhorias moderadas ou significativas na precisão das previsões, em comparação com apenas 44% no setor de saúde — uma diferença de 27 pontos percentuais, impulsionada por diferenças nas bases de dados. O setor bancário se beneficia de dados estruturados que fornecem uma base sólida para a IA. Por outro lado, setores como o de saúde enfrentam fontes de dados fragmentadas que limitam o que a IA pode fazer. Em última análise, bases de dados mais robustas são o que permitem que casos de uso de IA baseados em julgamento sejam escaláveis e apresentem bom desempenho.
A prontidão para garantia impulsiona o desempenho da IA
À medida que a IA se torna mais integrada aos processos financeiros, as organizações com controles, governança e auditabilidade robustos estão obtendo uma clara vantagem em desempenho. O relatório sugere que as organizações preparadas para auditoria, ou seja, aquelas capazes de produzir evidências de auditoria e explicá-las, estão apresentando resultados mais sólidos, com taxas de redução de erros de três a seis vezes maiores do que seus pares (33% contra 6%) e maior confiança em sua capacidade de escalar a IA (42% contra 14%). Quando as equipes financeiras conseguem demonstrar claramente como as decisões de IA são geradas, a confiança passa da suposição para a comprovação, possibilitando um desempenho mais consistente e uma adoção em larga escala mais segura.
Ao mesmo tempo, o relatório sugere que muitas organizações ainda estão desenvolvendo essa capacidade. Menos da metade das organizações (42%) estão totalmente preparadas para a auditoria de processos financeiros habilitados por IA, e apenas 29% monitoram onde a adoção de IA falha, criando uma visibilidade parcial que mostra o que a IA entrega, mas não onde ela falha, como a forma como os resultados são produzidos ou onde riscos como erros ou vieses podem surgir.
O maior obstáculo para o sucesso da IA não é a tecnologia, mas sim os dados. A pesquisa mostra que 36% das organizações citam a qualidade dos dados como seu maior obstáculo e, ao mesmo tempo, como oportunidade, apontando para melhorias na integração de dados e na interoperabilidade de sistemas como essenciais para extrair mais valor da IA no setor financeiro. Em resposta, a maioria das organizações está focada em aprimorar as habilidades de suas equipes de finanças e auditoria interna (38%), enquanto um número menor opta por contratar profissionais com novas habilidades (28%).
