IA: 85% dos executivos esperam ganhos em conformidade

A adoção de IA generativa saiu do laboratório e virou pauta de negócio. Segundo levantamento com líderes de produto de grandes empresas, 85% agora esperam ganhos de conformidade regulatória, 87% veem avanço na detecção de fraudes e 83% projetam mais segurança de dados. O entusiasmo, porém, ainda corre à frente da realidade em muitas organizações.

O termômetro mostra uma guinada em um ano: a parcela que espera simplificação de fluxos com IA saltou para 98%, e 95% confiam em decisões mais precisas. No campo de conformidade, o otimismo dobrou (de 47% para 85%), mas poucas empresas implementaram a tecnologia com profundidade suficiente para comprovar os ganhos.

Em fraude, o avanço de expectativa (62% para 87%) contrasta com ferramentas ainda imaturas, sensíveis a parâmetros e dados de treino. Em segurança, a confiança (83%) convive com alertas: modelos grandes abrem novos vetores de ataque e risco de vazamento.

IA generativa sem dono: o xadrez dos fornecedores

Não há hegemonia na camada de tecnologia. Metade das companhias de tech cita um provedor como principal, enquanto serviços, bens de consumo e outras verticais se dividem entre diferentes opções. O quadro é um patchwork: escolhas variam por setor, caso de uso e políticas de dados.

A ausência de padrão eleva a incerteza sobre custos de integração, bloqueio de fornecedor e governança e torna crítica a arquitetura de referência (segurança, observabilidade, testes, MLOps/LLMOps e trilhas de auditoria).

O que fazer agora: do piloto à produção

Para transformar expectativa em resultado, três frentes são decisivas:

1. Casos de uso regulatórios prioritários (KYC/KYB, monitoramento de transações, geração de evidências e relatórios) com métricas duras: precisão, recall, falsos positivos e tempo de ciclo.
2. Governança de modelos: políticas de dados, anonimização, avaliação de segurança, alinhamento e controles de saída; registros completos para auditoria.
3. Arquitetura neutra: orquestrar múltiplos modelos (fundação e específicos), reduzir dependência, e garantir portabilidade entre provedores.

A mensagem do momento é clara: a IA generativa virou imperativo competitivo, mas o “como” define quem captura valor. Ganhos em conformidade e fraude existem — desde que venham com métricas, governança e engenharia de produção.