O paradoxo da IA
Dados maduros, investimento recorde e retorno difícil de provar.
CONTEXTO
RADAR FINANCE 2026 | THE AI DATA GAP
O setor financeiro investe em IA. Mas quanto desse investimento se transforma em resultado?
Uma pesquisa da ioasys em parceria com a Databricks sobre os desafios que impedem instituições financeiras de transformar dados e IA em valor mensurável, escala operacional e vantagem competitiva.
SUMÁRIO EXECUTIVO: [2026]
A adoção avança. A captura de valor ainda é um desafio.
O setor que nasceu de dados é também o que menos consegue provar o retorno da IA.
R$ 50,4 bi
é o investimento previsto em tecnologia pelos bancos brasileiros em 2026.
Fonte: Febraban, citada no relatório68%
das corretoras e bancos de investimento precisarão modernizar sistemas legados críticos até o fim de 2026, para adaptar seus dados à IA agêntica.
Fonte: pesquisa documental do relatório60%
das instituições brasileiras seguem em baixa maturidade em IA e IA generativa.
Fonte: Febraban, citada no relatórioO QUE VOCÊ ENCONTRA NO ESTUDO
Quatro perguntas para entender o gap entre dados, IA e resultado.
Por que não sai do piloto?
Operação, custo e métrica: o que trava depois do modelo.
BARREIRASAI-driven sem ser data-driven?
Governança, metadados e dono do dado antes do agente.
JORNADAComo lideranças geram valor?
Patrocínio, método, acesso ao dado e pessoas.
BOAS PRÁTICASAlguns dos 13 insights:
- “Construir é fácil. Operar é que é difícil”
- “Meta de uso não é estratégia”
- “Maturidade em dados não é maturidade em IA”
- “Antes da IA, arrumar a casa”
METODOLOGIA: [THE AI DATA GAP]
Mais do que tendências: evidências de quem enfrenta o desafio na prática.
20+estudos nacionais e internacionais
8entrevistas em profundidade
4eixos de análise
13insights das lideranças
Instituições ouvidas na pesquisa
- B3
- Santander Brasil
- XP Inc.
- Banco BMG
- Paraná Banco
- Brasilprev
- Cielo
Uma leitura estratégica para quem precisa transformar IA em resultado.
- Lideranças de tecnologia, dados e IA que precisam escalar iniciativas com segurança e métricas claras.
- Executivos de estratégia, inovação e finanças que precisam conectar investimento tecnológico a resultado.
- Profissionais de arquitetura, engenharia e governança de dados que sustentam a operação da IA.
Entenda o que separa a adoção da IA da geração de valor em escala.
Acesse o Radar Finance 2026 e conheça os desafios, evidências e perspectivas que estão redefinindo a relação entre dados e IA no setor financeiro brasileiro.
Realização
Pesquisa desenvolvida pela ioasys em parceria estratégica com a Databricks.