IA no mercado de capitais: o desafio agora é transformar adoção em maturidade

A inteligência artificial já deixou de ser uma aposta futura no mercado de capitais brasileiro. O desafio agora é outro: como transformar experimentação e adoção em capacidade institucional, governança e geração de valor mensurável? 

Esse é um dos principais retratos trazidos pela primeira edição da pesquisa Inteligência Artificial no Mercado de Capitais, realizada pela ANBIMA em parceria com o Instituto Datafolha e com apoio metodológico da Match<IT> na construção do índice de maturidade em IA.

O levantamento ouviu 177 instituições do mercado financeiro e mostra um cenário de adoção praticamente disseminada: 92% das empresas já utilizam alguma forma de inteligência artificial. Ao mesmo tempo, a média de maturidade do setor ficou em 2,7 em uma escala de 1 a 5, posicionando o mercado em um estágio intermediário, denominado pela pesquisa como “estabilização”.

A fotografia é clara: o mercado já embarcou na IA, mas ainda está construindo as capacidades necessárias para escalar seu uso.

Da experimentação para a geração de valor

Os resultados mostram que a IA está sendo utilizada principalmente para ganhos de eficiência, produtividade e automação de tarefas. Casos de uso em backoffice, operações, análise de dados, compliance e gestão de riscos aparecem com maior frequência do que aplicações diretamente ligadas à transformação de modelos de negócio.

Esse movimento também apareceu no 1º Encontro da Rede ANBIMA de Inovação, realizado em 1º de setembro, que reuniu representantes do mercado para discutir inteligência artificial, tokenização e cibersegurança.

Na apresentação da pesquisa, a ANBIMA reforçou que a discussão já não está concentrada em saber se as instituições irão usar IA, mas em compreender como esse uso pode evoluir de iniciativas pontuais para uma capacidade estruturada das organizações.

O desafio fica ainda mais evidente quando se observa a mensuração dos resultados.

Apesar de as empresas perceberem valor no uso da tecnologia, a pesquisa mostra que boa parte desse valor ainda é percebida de forma subjetiva. Apenas uma parcela reduzida das organizações possui mensuração estruturada ou integrada à estratégia.

A pergunta, portanto, começa a mudar de:

“Onde podemos usar IA?”

para:

“Onde a IA realmente gera valor — e como conseguimos medir, governar e escalar esse valor?”

Governança passa a fazer parte da inovação

Outro ponto central da pesquisa está na governança.

O estudo considera três dimensões complementares: governança de dados, governança do uso responsável da IA e gestão de riscos dos modelos. Em todas elas, o mercado ainda apresenta diferentes níveis de estruturação.

Durante o painel realizado no encontro da Rede ANBIMA de Inovação, essa questão apareceu de forma recorrente.

A discussão trouxe uma visão importante: governança não deve ser entendida apenas como uma camada de controle posterior à inovação. Para que a adoção consiga ganhar escala, segurança, qualidade dos dados, controles de acesso, avaliação de riscos e critérios de uso precisam ser considerados desde a concepção das iniciativas.

Em outras palavras, governança e velocidade não precisam ser forças opostas. Uma governança bem estruturada pode justamente criar as condições necessárias para que a inovação avance de forma sustentável.

IA para além da ferramenta: Uma oportunidade para redesenhar processos

Talvez um dos aprendizados mais relevantes da discussão tenha sido a necessidade de olhar para além da tecnologia.

Durante o painel, Fernando Galdi, do Bradesco, chamou atenção para três dimensões importantes para avançar na adoção:

• partir de uma necessidade real do negócio;

• garantir uma base adequada de dados;

• e repensar os processos existentes.

Segundo ele, muitos dos processos atuais foram desenhados para serem executados por pessoas. Simplesmente inserir IA nesses fluxos pode significar apenas automatizar um processo concebido para outra lógica de funcionamento.

Esse ponto representa uma mudança importante para empresas que estão iniciando uma segunda geração de projetos de IA.

A primeira etapa foi, em grande parte, experimentar ferramentas.

A próxima será redesenhar workflows, papéis, decisões, controles e interações entre pessoas e sistemas inteligentes.

O índice como instrumento de evolução

Foi justamente para apoiar essa leitura mais estruturada que a ANBIMA desenvolveu o Índice de Maturidade em IA apresentado na pesquisa.

A Match<IT> apoiou metodologicamente a construção do índice, a partir de um framework de referência adaptado ao contexto brasileiro. A metodologia considera dimensões como uso da tecnologia, infraestrutura de dados, governança, gestão de riscos, cultura, pessoas e integração da IA às operações.

Na apresentação realizada durante o encontro, a ANBIMA reforçou que o objetivo do índice não é simplesmente atribuir uma nota às instituições.

Sua principal contribuição é ajudar empresas e o próprio ecossistema a compreender quais capacidades precisam ser desenvolvidas para avançar na jornada de maturidade.

Essa abordagem é especialmente importante porque maturidade em IA não depende apenas da adoção tecnológica.

Ela passa por questões como:

estratégia, processos, governança, dados, pessoas, riscos e capacidade de mensurar resultados.

Uma agenda de evolução para o mercado

Os resultados da pesquisa mostram um mercado que avançou rapidamente na experimentação e agora entra em uma nova etapa.

A questão central deixa de ser acesso à tecnologia e passa a ser a capacidade das organizações de integrá-la aos seus processos, governá-la e demonstrar resultados concretos.

Esse é também o papel que a Rede ANBIMA de Inovação busca exercer ao conectar instituições financeiras, empresas de tecnologia, especialistas, academia e demais participantes do ecossistema para construir referências, compartilhar experiências e acelerar o aprendizado coletivo.

O encontro de setembro ampliou essa agenda para outros temas igualmente estruturantes para o futuro do setor, como tokenização e cibersegurança.

Para a Match<IT>, participar metodologicamente da construção desse diagnóstico reforça uma convicção que temos acompanhado também em projetos com grandes organizações: a adoção de IA sustentável começa menos pela escolha da ferramenta e mais pela capacidade de estruturar a jornada de transformação da organização.

Se sua empresa está buscando entender seu estágio atual de maturidade em IA, identificar os principais gaps e estruturar uma jornada de evolução, a Match<IT> pode apoiar esse diagnóstico e a construção dos próximos passos.

Estamos disponíveis aqui para conversar e entender se essa abordagem faz sentido para o contexto e os desafios da sua organização.