No setor bancário, confiança não é opcional – é fundamental. Ainda assim, mesmo com os bancos acelerando os investimentos em IA em um ritmo superior aos outros setores, a maioria está implementando IA sem a supervisão e a infraestrutura necessárias para conquistar essa confiança. Essa é a principal tensão revelada pelos novos insights sobre o setor bancário presentes no Relatório do impacto dos Dados e da IA: O imperativo da confiança do SAS, conduzido pela IDC.
Entre os quatro setores analisados no estudo, o setor bancário supera os setores público, de seguros e de ciências da vida tanto em investimentos em IA quanto na adoção de práticas de IA confiável. De fato, cerca de um quarto (23%) dos bancos opera no nível mais alto do Índice de Confiabilidade da IA, da IDC. No entanto, mesmo com essas vantagens, a maioria das instituições bancárias ainda está longe do estado ideal definido pelo relatório, que combina alto nível de confiança com alta confiabilidade. De acordo com o estudo:
– Apenas 11% dos bancos operam no estágio ideal combinando alto nível de confiança na IA com sistemas de IA comprovadamente confiáveis
– Quase metade (47%) se enquadram no que o IDC chama de Dilema da confiança, cenários de subutilização da IA confiável por falta de confiança ou dependência excessiva de sistemas de IA que ainda não foram adequadamente comprovados
“Quando se trata de IA confiável, o setor bancário lidera todos os setores analisados no estudo – e, mesmo assim, o nível de prontidão das bases na maioria dos bancos ainda está longe do necessário”, afirma Stu Bradley, vice-presidente sênior de soluções de Risco, Fraude e Compliance do SAS. “Cerca de nove em cada dez bancos ainda não alinharam plenamente confiança e comprovação, e aproximadamente um em cada cinco ainda opera com dados em silos. Reduzir a lacuna entre a ambição em IA e a prontidão para IA deve ser uma prioridade estratégica para todos os bancos.”
Investimentos estão aumentando, mas as bases continuam frágeis
O relatório, baseado em uma pesquisa global e multissetorial com 2.375 líderes de TI e de negócios, revela um padrão preocupante: o investimento nas capacidades de IA não está sendo acompanhado por investimentos nos pilares de inovação responsável que tornam a IA confiável. Em um setor em que a falha de um único modelo pode gerar penalidades regulatórias ou abalar a confiança dos consumidores da noite para o dia, essa desconexão é particularmente perigosa.
E o problema não é falta de investimento. A trajetória de investimentos dos bancos em IA supera a de todos os outros setores do estudo, com a maioria dos bancos (60%) esperando um crescimento entre 4% e 20% nos investimentos. Um grupo menor (12%) prevê aumentos ainda mais expressivos. Apesar desse movimento, o estudo identificou fragilidades estruturais importantes, incluindo:
– Silos de dados: quase um em cada cinco bancos (19%) ainda opera com infraestrutura de dados fragmentada, o pior índice entre os setores analisados.
– Bases de dados insuficientes: uma parcela significativa dos bancos não possui governança de dados eficaz (45%) e/ou uma infraestrutura de dados centralizada ou otimizada (41%).
– Escassez de talentos: muitos bancos (42%) também enfrentam falta de profissionais especializados em IA.
Para enfrentar esses desafios, mais da metade (52%) dos bancos planeja ampliar sua arquitetura de IA, outros 43% pretendem formar ou ampliar equipes dedicadas à IA. No entanto, menos de um terço (31%) planeja focar no desenvolvimento e no aprimoramento dos modelos de IA internamente. A conclusão é clara: esses não são obstáculos abstratos ou teóricos, são barreiras estruturais.
“O setor bancário claramente compreende o potencial da IA, mas compreender e executar são coisas diferentes”, afirma Kathy Lange, diretora de pesquisa da prática de IA e automação do IDC. “Sem arquiteturas de dados robustas, estruturas de governança e uma base sólida de talentos, os bancos correm o risco de investir em iniciativas de IA que não conseguem gerar retorno – ou pior, que comprometem a confiança da qual eles dependem.”
Inovação responsável, e não apenas redução de custos, impulsiona o ROI da IA
O relatório também questiona a suposição de que o principal valor da IA no setor bancário está na redução de custos. Pelo contrário, o setor bancário é o único que coloca a inovação em produtos e serviços acima da eficiência de processos como principal fonte de valor impulsionado pela IA.
Os dados de retorno sobre investimento (ROI) entre os setores reforçam essa conclusão. Organizações que estão usando IA para aprimorar a experiência do cliente registraram o maior retorno – US$ 1,83 para cada dólar investido – seguidas de perto pelas que estão focando no aumento da participação de mercado (US$ 1,74). Já as que priorizaram redução de custos registraram o menor retorno: US$ 1,54 por dólar investido. Além disso, organizações que priorizaram uma IA confiável tiveram 60% mais probabilidade de relatar o dobro de ROI de suas iniciativas de IA. Trata-se de uma evidência clara de que a inovação responsável é um acelerador do crescimento que gera retorno superior ao investimento.
Os bancos também estão avançando de forma mais decisiva do que os outros setores rumo à IA agêntica, com quase um terço planejando ampliar os investimentos em IA confiável para suportar sistemas mais autônomos. No entanto, à medida que sistemas de IA passam a ter maior poder de decisão, as consequências de uma estrutura de governança insuficiente se tornam ainda mais significativas.
“Os reguladores estão atentos. Os clientes estão atentos. E, neste momento, quase metade dos bancos está usando IA não comprovada ou hesitando em usar uma IA que já foi validada”, afirma Alex Kwiatkowski, diretor global de Serviços Financeiros do SAS. “Nenhum banco quer se tornar apenas mais um nessa corrida altamente competitiva, e reduzir de custos, por si só, não será suficiente para mantê-los no jogo”.
“Os bancos que irão vencer serão os que investirem em governança, explicabilidade, transparência e bases sólidas de dados antes de escalar, e não depois que algo der errado.”
“Os dados deixam claro: confiança não pode ser tratada apenas como uma exigência de compliance”, afirma Bradley. “Ela é a linha que separa os bancos que conseguem escalar a IA daqueles que acabam ficando para trás.”
