23 jul. 2026 11 min leitura
A pesquisa AI Impact 2026 da Grant Thornton, realizada com 950 líderes empresariais, identificou um padrão observado em diversas indústrias, incluindo private equity: o setor está desenvolvendo convicção sobre o potencial da IA mais rapidamente do que consegue gerar resultados mensuráveis.
Em toda a pesquisa, as organizações estão ampliando o uso da IA sem possuir a infraestrutura necessária para comprovar que ela está funcionando. No private equity, essa desconexão afeta diretamente as empresas investidas (portfolio companies ou portcos), onde o valor empresarial é efetivamente criado.
A maioria dos fundos ainda não construiu a infraestrutura necessária para comprovar resultados no nível das empresas investidas, muito menos de forma consistente em portfólios diversificados.
A infraestrutura de governança necessária para gerar retornos mensuráveis, e a capacidade de demonstrar que decisões apoiadas por IA são auditáveis, defensáveis e capazes de gerar valor comprovável, é justamente o ponto em que o private equity apresenta um dos maiores atrasos em relação à média das demais indústrias.
Os líderes de private equity demonstram confiança em sua capacidade de identificar onde a IA pode gerar valor. Mais da metade afirma que a estratégia é o principal impulsionador do retorno sobre o investimento (ROI) em IA, percentual superior à média das demais indústrias. O envolvimento dos conselhos de administração também está acima da média, e 80% já exploram ou testam iniciativas de IA agêntica. Por praticamente todos os indicadores de intenção, o setor está avançando rapidamente.
No entanto, os resultados ainda não acompanham esse movimento. Apenas 24% relatam crescimento de receita associado à IA. Em termos de maturidade, 45% das organizações de private equity ainda estão na fase de projetos-piloto, percentual 11 pontos acima da média de todas as indústrias. Além disso, apenas 5% afirmam ter integrado totalmente a IA às suas operações, contra 14% na média geral.
Organizações que integram a IA de forma completa têm quatro vezes mais probabilidade de reportar crescimento de receita. Com quase metade das empresas ainda em fase de testes, o setor de private equity permanece do lado menos favorável dessa equação. A diferença é que, no private equity, o custo de permanecer nessa condição é medido em valor de saída dos investimentos, e não apenas no desempenho anual das empresas.
Os líderes do setor afirmam que a área financeira é a que mais necessita de foco, capacitação e incentivos para que suas organizações alcancem suas ambições em IA. As condições encontradas na maioria das empresas investidas ajudam a explicar esse cenário. Quando uma nova empresa entra no portfólio, a função financeira costuma ser uma das primeiras áreas a passar por transformações, com novos CFOs, novas estruturas de reporte e novos indicadores de desempenho.
O que falta é governança: a infraestrutura capaz de tornar os resultados da IA defensáveis, auditáveis e rastreáveis tanto no nível das empresas investidas quanto do próprio fundo. Sem essa estrutura, a área financeira não consegue produzir as evidências que comitês de investimento, investidores (LPs) e potenciais compradores exigirão para validar a geração de valor.
Explore os resultados da pesquisa AI Impact 2026 e descubra os fatores que estão impulsionando ou limitando a IA em diferentes indústrias.
Compradores, instituições financeiras e investidores (LPs) já estão avaliando a exposição das empresas aos riscos relacionados à IA. Uma empresa investida (portco) que não consegue responder a esses questionamentos com evidências documentadas pode enfrentar impactos desnecessários em sua avaliação. Da mesma forma, um fundo que não consegue demonstrar essa visibilidade em todo o portfólio tende a enfrentar os mesmos questionamentos em uma escala ainda maior. A maioria das empresas de private equity ainda não está preparada para isso.
Na indústria de private equity, governança significa:
Responsabilidade claramente definida e documentada pelos resultados gerados pela IA no nível das empresas investidas.
Visibilidade em todo o portfólio sobre quais soluções de IA estão em operação, quem responde por elas e quais evidências comprovam seu desempenho esperado.
Apenas 9% dos respondentes da indústria de private equity afirmam estar confiantes de que conseguiriam demonstrar essas capacidades nos próximos 90 dias. Trata-se do menor percentual registrado entre todas as indústrias pesquisadas e de um índice inferior à metade da média geral.
Além disso, apenas 7% dos respondentes da indústria de private equity possuem um plano de resposta a incidentes de IA testado, com processos definidos, responsáveis formalmente designados e validação por meio de simulações e exercícios estruturados. Empresas de private equity frequentemente realizam testes de estresse em modelos financeiros, simulam cenários adversos e executam planos de resposta para interrupções operacionais. No entanto, os sistemas de IA que operam ao lado desses processos ainda não passam pelo mesmo nível de preparação.
As necessidades de governança também variam entre as empresas investidas do portfólio. Organizações dos segmentos de saúde e serviços financeiros, por exemplo, apresentam riscos significativamente maiores relacionados à IA do que empresas de manufatura ou varejo, devido às exigências regulatórias, responsabilidades fiduciárias e à sensibilidade dos dados envolvidos. Ao mesmo tempo, a pressão aumenta: 99% dos respondentes de private equity afirmam estar explorando, testando, ampliando ou incorporando IA agêntica às suas operações. Em muitos casos, porém, esse avanço ocorre sem a estrutura de governança necessária.
Desvios em modelos que apoiam projeções de receita, acessos não autorizados a dados identificados durante processos de diligência por potenciais compradores e falhas em cadeia em fluxos de trabalho críticos são exemplos concretos dos riscos que podem surgir quando não há uma definição clara de responsabilidades ou mecanismos para controlar e conter o comportamento dos sistemas de IA.
As empresas investidas por fundos de private equity não estão avançando no mesmo ritmo em relação à IA e tampouco enfrentam os mesmos riscos. Um sócio operacional (operating partner) que aplica uma única abordagem a todo o portfólio não está gerenciando a IA de forma eficaz. Cada indústria, e cada empresa dentro do portfólio, exige uma estratégia específica.
40% das empresas de tecnologia entrevistadas afirmam estar integrando totalmente a IA às operações, em comparação com apenas 5% no private equity. O risco para empresas investidas de tecnologia não está na adoção da IA, mas na incapacidade de governar, medir e documentar adequadamente seus resultados para suportar o escrutínio de compradores ou financiadores.
A indústria de manufatura está concentrando a IA em operações, onde os resultados podem ser capturados dentro de um ciclo típico de investimento. Entretanto, apenas 7% possuem um plano de resposta a incidentes de IA testado, o menor percentual entre todas as indústrias analisadas. A IA já está presente no chão de fábrica sem que exista um processo validado para lidar com falhas.
Metade dos respondentes das indústrias financeiras apontam barreiras de governança e compliance como uma causa direta do baixo desempenho da IA. Os casos de uso já foram ampliados para onboarding de clientes, detecção de fraudes e processos de conformidade, mas muitas organizações ainda não definiram claramente quem responde quando algo dá errado. A questão passa a ser se as evidências de governança estarão disponíveis quando forem exigidas.
As seguradoras relatam 52% de crescimento de receita impulsionado pela IA, um dos melhores resultados da pesquisa. Porém, a estrutura de governança que sustenta esses ganhos ainda é frágil: apenas 24% afirmam confiar que seus controles resistiriam a uma avaliação independente. Para empresas investidas da indústria de seguros, o risco é que os resultados financeiros não resistam ao nível de diligência exigido em uma transação.
As barreiras de governança são a principal causa do baixo desempenho da IA na indústria de energia, sendo citadas 11 pontos percentuais acima da média de todas as indústrias. Os resultados da IA impactam diretamente processos como relatórios de emissões, gestão de redes e monitoramento de segurança, o que eleva significativamente o padrão de controle exigido. Os conselhos de administração já estão fazendo perguntas sobre responsabilidade que a operação ainda não consegue responder.
Os conselhos da indústria de real estate aprovam investimentos em IA acima da média, mas estabelecem políticas formais de governança em ritmo inferior ao observado em outras indústrias. Além disso, uma abordagem adequada para uma construtora dificilmente atenderá às necessidades de um fundo imobiliário (REIT). Uma estratégia única para todo o portfólio não funciona.
Saúde
A indústria de saúde não foi incluída nesta pesquisa, mas apresenta riscos de governança de IA superiores aos observados em grande parte dos ativos de um portfólio de private equity. Regulamentações específicas relacionadas à privacidade de dados, segurança das informações e modelos de reembolso tornam falhas de governança uma exposição que pode afetar diretamente o fundo. Por isso, a governança precisa ser incorporada desde o primeiro dia.
Varejo e Marcas de Consumo
A indústria de varejo não participou da pesquisa, mas aplicações de IA voltadas à previsão de demanda, otimização de preços e automação de estoques já vêm gerando retornos mensuráveis dentro dos horizontes típicos de investimento de private equity. O principal desafio está na arquitetura de dados. Os ganhos não se expandem por uma operação omnichannel sem uma base de dados sólida para sustentá-los.
O padrão observado é consistente: a distância entre a ambição em IA e a governança é real em todas as indústrias, mas se manifesta de maneiras diferentes. Os fundos que constroem visibilidade de governança em todo o portfólio estarão mais preparados para responder às perguntas que compradores, financiadores e investidores já estão fazendo. Aqueles que tratam a IA como uma única iniciativa padronizada para todo o portfólio podem estar assumindo riscos que só se tornarão visíveis quando forem identificados por terceiros.
Os fundos que conseguirão gerar valor mensurável com IA nas empresas investidas serão aqueles que construírem a infraestrutura necessária para transformar atividade em IA em valor comprovável, mensurável e defensável.
A Grant Thornton já atua nesse trabalho junto a diversos portfólios de private equity. O resultado é a construção da infraestrutura necessária para apoiar a geração de valor, permitindo que os sócios operacionais tenham visibilidade sobre suas empresas investidas e apresentem evidências documentadas de que a IA está sendo governada, mensurada e gerando resultados. É isso que ajuda a proteger o valor de saída dos investimentos.
Metodologia
Entre 23 de fevereiro e 18 de março de 2026, a Grant Thornton entrevistou 950 líderes empresariais, incluindo CFOs, CIOs/CITOs, COOs, vice-presidentes, líderes de departamento e diretores com reporte direto à alta administração.
O grupo específico da indústria de private equity foi composto por 100 respondentes. As conclusões relacionadas a cargos específicos dentro dessa amostra devem ser interpretadas apenas como indicativas da direção das tendências observadas.
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