Apesar da euforia em torno da inteligência artificial, especialista alerta que o impacto real só acontece quando a tecnologia é aplicada de forma cirúrgica, com governança e clareza de propósito
Segundo a pesquisa global da McKinsey (2024), mais de 70% das empresas testaram ou implementaram algum tipo de solução de inteligência artificial (IA). No entanto, um estudo da Kore.ai, aponta que apenas 30% das empresas estão preparadas para escalar a IA adequadamente. Esse descompasso revela que o desafio para essa implementação vai além da tecnologia, envolvendo cultura organizacional, maturidade operacional e governança.
No setor financeiro, um dos mais regulados e sensíveis à gestão de risco, começam a despontar casos concretos de IA invisível: modelos que atuam nos bastidores para automatizar decisões de crédito, detectar fraudes em tempo real, ajustar preços dinamicamente e otimizar fluxos de pagamento. De acordo com Lígia Lopes, CEO da Teros, plataforma de automação inteligente que transforma dados em resultados, o impacto direto está na redução de custos, maior segurança e agilidade no atendimento ao consumidor.
“O Brasil vive uma janela de oportunidade para aplicar IA de forma estratégica nas finanças corporativas. Mas se não investir em infraestrutura, governança e cultura de dados, corre o risco de repetir o ciclo de hype de outras tecnologias, com muita promessa e pouco resultado prático”, afirma a especialista. Para ela, a chave não está em substituir sistemas legados, mas enriquecer fluxos críticos com camadas inteligentes de automação em diferentes abordagens, como no mercado de crédito, nos pagamentos e no pricing.
Nos bastidores do mercado de crédito, algoritmos de IA já são capazes de analisar milhares de variáveis em segundos, indo além do histórico financeiro tradicional para incluir dados comportamentais e padrões de consumo. Essa análise permite decisões mais assertivas, amplia o acesso ao crédito para públicos antes negligenciados e, ao mesmo tempo, reduz a exposição das empresas ao risco de inadimplência.
Na área de pagamentos, Lígia ressalta que a automação inteligente atua na detecção de fraudes em tempo real. Sistemas baseados em IA conseguem identificar movimentações fora do padrão e bloquear transações suspeitas em questão de milissegundos. Segundo um estudo da Juniper Research, o gasto global com plataformas de prevenção e detecção de fraudes financeiras com IA deve ultrapassar US$ 10 bilhões em 2027, evidenciando o tamanho do impacto esperado.
“Já no campo do pricing, as aplicações começam a ganhar escala no Brasil. Plataformas inteligentes analisam variáveis macroeconômicas, sazonalidade, comportamento do consumidor e estratégias da concorrência para ajustar preços de forma dinâmica. Esse processo, conhecido como dynamic pricing, já é comum no e-commerce e tende a se expandir para setores como seguros, meios de pagamento e até utilities, permitindo que empresas maximizem margens sem perder competitividade”, complementa a CEO.
| Apesar do avanço, a adoção no Brasil ainda é tímida. Pesquisa da Fundação Dom Cabral (2025) em parceria com a Meta mostra que 95% das empresas reconhecem a IA como necessária para a estratégia de negócios, mas apenas 14% tratam o tema de forma estruturada, com investimentos em cultura, governança e integração aos processos decisórios. “Isso demonstra que ainda há um longo caminho até a IA se tornar parte orgânica da operação. O futuro dela não será marcado pelas aplicações mais visíveis ou midiáticas, mas por aquelas que rodam de forma silenciosa e eficiente nos processos críticos das organizações. No setor financeiro, essa “IA invisível” já está fazendo a diferença, mas só colheremos todo o potencial se as empresas encararem a tecnologia como parte da estratégia e não como um projeto isolado de inovação”, conclui a porta-voz da Teros. |
