Adotar IA ficou fácil. Difícil é fazê-la gerar resultado com orquestração

A velocidade com que novos modelos de inteligência artificial generativa foram incorporados ao mercado fez com que organizações de todos os setores corressem para experimentar aplicações, lançar pilotos e identificar oportunidades de ganho de produtividade. O movimento foi tão intenso que a adoção da IA rapidamente se tornou uma expectativa do mercado.

No entanto, hoje temos um novo cenário e a discussão já não está concentrada em como adotar inteligência artificial, mas em como fazer com que ela opere de maneira consistente dentro do negócio. Em outras palavras, estamos entrando em uma nova fase que é a da IA operacional.

Essa mudança de perspectiva é sustentada por números. Segundo o estudo KPMG Global AI in Finance 2026 , o uso ativo da inteligência artificial nas áreas financeiras saltou de 30% para 75% entre 2024 e 2026. O Brasil aparece entre os países mais avançados nessa jornada, com 91% das instituições utilizando IA em atividades como planejamento financeiro, elaboração de relatórios e análises comerciais, percentual superior à média global, de 76%.

Os dados mostram que o acesso à tecnologia deixou de ser um fator de diferenciação. Quando praticamente todas as organizações passam a utilizar inteligência artificial, a vantagem competitiva migra para outro lugar, que é a capacidade de transformar essa inteligência em execução.

À medida que a IA passa a fazer parte da operação das empresas, surgem desafios que não serão resolvidos por modelos mais sofisticados ou por maior capacidade computacional. A questão central passa a ser como integrar essa inteligência aos processos que sustentam o negócio.

Isso significa garantir que decisões ocorram dentro de regras previamente estabelecidas, que informações circulem entre diferentes sistemas, que exceções sejam tratadas corretamente e que exista rastreabilidade suficiente para atender requisitos de governança, compliance e auditoria.

Segundo a pesquisa, organizações apoiadas por estruturas robustas de governança e controles corporativos apresentam taxas de melhoria entre três e seis vezes superiores às daquelas que utilizam i nteligência artificial sem mecanismos formais de supervisão.

O estudo também mostra que 88% dos executivos brasileiros afirmam que seus investimentos em IA já atendem ou superam as expectativas de retorno sobre investimento, enquanto 67% relatam melhora direta na qualidade das decisões.

Esses resultados demonstram que a geração de valor está diretamente relacionada à capacidade de operacionalizar a inteligência artificial dentro dos processos de negócio.

Para que a IA produza resultados consistentes, é necessário construir uma operação capaz de sustentá-la. Isso envolve diferentes dimensões que precisam funcionar de forma integrada:

Quando esses elementos atuam de forma coordenada, a inteligência artificial deixa de ser uma iniciativa isolada para se tornar parte natural da operação.

A IA continuará evoluindo e novas aplicações surgirão em ritmo acelerado.