Real Estate: Governança não acompanha ritmo dos investimentos em IA

Governança não acompanha o ritmo dos investimentos em IA

Os conselhos de administração de empresas dos setores de construção e mercado imobiliário estão aprovando investimentos em inteligência artificial em taxas superiores à média. No entanto, o mesmo avanço não tem sido observado em políticas, mecanismos de supervisão e capacidades organizacionais capazes de garantir que esses investimentos gerem resultados consistentes. Essa diferença representa a chamada lacuna de comprovação da IA (AI proof gap). 

A pesquisa AI Impact 2026 da Grant Thornton realizada com líderes empresariais, explica por que essa lacuna existe e o que as organizações precisam fazer para transformar investimentos aprovados pela liderança em desempenho mensurável, sustentável e respaldado por uma governança eficaz. 

A base ainda não acompanhou a ambição

Os líderes dos setores de construção e mercado imobiliário estão comprometidos com a adoção da inteligência artificial. Atualmente, 79% dos conselhos de administração já aprovaram investimentos significativos em IA, índice superior à média observada em outros setores. O que ainda está ficando para trás, porém, é a base necessária para transformar esses investimentos em resultados concretos: estruturas de governança e capacitação da força de trabalho. 

O desafio é ampliado pela própria complexidade do setor. Não existe um modelo único para a aplicação da IA em uma indústria que apresenta diferenças relevantes entre classes de ativos, estruturas de propriedade e modelos de negócio. O que funciona para uma construtora pode não funcionar para um fundo de investimento imobiliário (REIT). Por isso, muitas organizações ainda estão buscando compreender onde e como a IA pode gerar valor em suas operações específicas. 

É nesse ponto que surge a chamada lacuna de comprovação da IA (AI proof gap). As empresas que conseguirem superá-la serão aquelas capazes de definir claramente onde a IA deve ser aplicada em seus negócios, construir a infraestrutura necessária para apoiar essas iniciativas e medir de forma consistente os resultados gerados. 

Investimento aprovado. Governança pendente 

A aprovação dos investimentos parece estar acontecendo antes da criação da infraestrutura necessária para sustentá-los. Os conselhos de administração figuram entre os mais ativos na aprovação de investimentos em IA na pesquisa, mas apresentam desempenho abaixo da média quando o assunto é a adoção de políticas de governança. Isso sugere que as discussões ainda estão concentradas na fase de investimento e exploração, abordando questões como quais ferramentas estão disponíveis, por onde começar e o que outras empresas do setor estão fazendo. 

As consequências desse cenário podem ser observadas no nível de maturidade do setor. Metade dos entrevistados ainda está testando a IA em casos de uso específicos, enquanto apenas 4% afirmam ter a tecnologia totalmente integrada às operações, em comparação com 14% considerando todos os setores analisados na pesquisa. Isso pode representar um custo relevante em termos de desempenho, já que as organizações com IA totalmente integrada têm quase quatro vezes mais probabilidade de reportar crescimento de receita impulsionado pela tecnologia do que aquelas que ainda estão em fase de testes (58% contra 15%). 

Apenas 13% dos participantes dos setores de construção e mercado imobiliário afirmam ter plena confiança de que conseguiriam passar por uma auditoria independente de governança de IA em até 90 dias. Na pesquisa geral, esse índice chega a 22%. Além disso, 72% dizem estar razoavelmente confiantes de que controles existem, mas reconhecem que as evidências estão dispersas entre diferentes equipes e ferramentas. 

Na prática, essa lacuna de maturidade reflete um setor que está implementando IA em ambientes que não foram originalmente projetados para suportá-la. Muitos fornecedores já estão incorporando recursos de IA aos produtos utilizados pelas empresas, frequentemente sem que exista uma área ou responsável interno encarregado de supervisionar o que essas ferramentas fazem ou como elas estão performando. Ao mesmo tempo, os dados permanecem distribuídos em sistemas fragmentados e em diferentes classes de ativos, sem definições ou padrões consistentes. 

Outro indicador preocupante é que apenas 9% das organizações possuem um plano testado de resposta a incidentes relacionados à IA, menos da metade da média geral da pesquisa, de 20%. Em um setor no qual os relacionamentos são próximos e a reputação circula rapidamente, o custo de um erro sem um plano estruturado de contenção pode ser significativo. Cada novo investimento realizado sem o fortalecimento da governança aumenta a exposição a riscos e amplia a possibilidade de surgimento de lacunas de capacidade no futuro.  

Conselhos aprovam a IA. Ainda não a governam. 

Pergunta: Como o conselho de administração participou da supervisão e do desenvolvimento da estratégia de IA? 

Coerência em IA é a nova lacuna de desempenho empresarial

A lacuna de governança destacada anteriormente pode ter uma explicação nos próprios dados da pesquisa: o setor ainda não implementou a IA em uma escala na qual a governança se torne o principal fator limitante. Os movimentos da concorrência são a principal pressão externa que impulsiona a adoção da IA, citada por 40% dos entrevistados. No entanto, o setor tem respondido a essa pressão sem contar com as bases necessárias para obter os melhores resultados. 

A insuficiência de treinamento é apontada como a principal causa do baixo desempenho da IA nos setores de construção e mercado imobiliário, sendo mencionada por 41% dos entrevistados, contra 31% na média geral da pesquisa. Em comparação, barreiras relacionadas à governança e conformidade ocupam a segunda posição, mas apresentam índices inferiores aos observados no conjunto total de empresas (39% contra 46%). 

Quase metade dos líderes do setor afirma precisar de mais conhecimento externo sobre as capacidades da IA, percentual oito pontos acima da média da pesquisa. Além disso, a capacitação e o desenvolvimento de talentos aparecem como a segunda maior necessidade identificada, com índice 11 pontos superior ao observado na amostra geral. Em outras palavras, o setor ainda está tentando entender o que a IA pode fazer, antes de se concentrar em como governar aquilo que ela já está fazendo. 

Essa questão é mais complexa para construção e mercado imobiliário do que para a maioria dos outros setores. Uma construtora que utiliza IA para otimizar o cronograma de projetos enfrenta desafios muito diferentes daqueles de um fundo imobiliário (REIT) que aplica a tecnologia para modelar avaliações de ativos. 

Não existe uma implementação de IA que possa ser replicada facilmente entre diferentes classes de ativos. Enquanto as organizações não definirem claramente quais problemas específicos a IA deve resolver em seus contextos de negócio, programas de capacitação e estruturas de governança tendem a apresentar resultados abaixo do esperado, independentemente da qualidade de seu desenho. A infraestrutura de governança que o setor começa a construir só será efetiva se as capacidades que a sustentam forem sólidas.  

“A IA está presente em todas as reuniões de conselho atualmente. Todos estão fazendo perguntas. Mas não existe uma aplicação única que funcione para todo o setor. O que gera resultados em data centers não é necessariamente o que funciona em um edifício corporativo de alto padrão. As empresas que terão sucesso serão aquelas que deixarem de perguntar o que a IA pode fazer e passarem a perguntar onde a IA se encaixa em seu negócio.”, comenta Greg Ross, Líder de Construção e Mercado Imobiliário, Grant Thornton Advisors LLC. 

Três ações para transformar a ambição em IA em sucesso escalável

Os dados da pesquisa mostram claramente que muitas organizações estão ampliando sua exposição à inteligência artificial em um ritmo mais rápido do que estão fortalecendo seus mecanismos de controle. 

Cada nova implementação realizada sem uma estrutura adequada de governança aumenta os riscos. Da mesma forma, cada lacuna de capacidades que permanece sem solução reduz o tempo disponível para que as empresas acompanhem organizações que já estão avançando com mais rapidez. A distância entre aquelas que estão conseguindo fechar a lacuna de comprovação da IA e as que ainda permanecem na fase de planejamento já é perceptível e mensurável. 

1. Governar o que já foi implementado 

A governança não pode esperar pelo próximo ciclo de investimentos. Ela precisa ser aplicada às soluções que já estão em uso, com processos de decisão documentados, responsabilidades claramente definidas e um plano testado para responder a incidentes ou falhas.  

Em um setor no qual fornecedores estão incorporando recursos de IA aos fluxos de trabalho existentes e os dados permanecem fragmentados entre diferentes classes de ativos e sistemas, os riscos associados à utilização de soluções sem governança adequada são reais e imediatos.  

As organizações que estruturarem esses mecanismos desde já estarão mais preparadas para ampliar o uso da IA com confiança, garantindo escalabilidade sem aumentar proporcionalmente sua exposição a riscos. 

2. Desenvolver capacidades antes da próxima onda de implementação 

Programas de capacitação genéricos não serão eficazes em um setor tão diverso e complexo. As organizações precisam investir no desenvolvimento de competências específicas para cada função, integradas aos fluxos de trabalho e à realidade de cada área do negócio. 

Essa abordagem deve responder à principal pergunta dos colaboradores: o que a IA significa para a forma como realizo meu trabalho, nesta classe de ativo e nesta função específica? 

É esse nível de direcionamento e precisão que diferencia a simples adoção da tecnologia da geração efetiva de resultados. Quando os profissionais compreendem claramente como aplicar a IA em suas atividades cotidianas, as organizações aumentam as chances de transformar investimentos em desempenho, produtividade e valor para o negócio. 

3. Definir onde a IA gera valor antes de escalar o que não gera 

Não existe uma fórmula única para a implementação de IA. Um caso de uso que gera resultados em uma determinada classe de ativo pode não ter qualquer relevância em outra. 

As organizações que obtêm melhores resultados deixam de perguntar o que a IA é capaz de fazer e passam a identificar, com clareza, quais problemas específicos ela deve resolver em seus negócios. 

Essa definição é fundamental para direcionar investimentos, priorizar iniciativas e concentrar esforços onde há maior potencial de retorno. É essa clareza que transforma projetos-piloto em resultados concretos, e resultados concretos em justificativas sólidas para novos investimentos. 

Considerações finais

Esses são os desafios que a Grant Thornton ajuda empresas dos setores de construção e mercado imobiliário a enfrentar diariamente: criar estruturas de governança para as soluções de IA já incorporadas às operações, desenvolver programas de capacitação alinhados à realidade de diferentes classes de ativos e apoiar líderes na identificação de onde a IA realmente gera valor antes da expansão em larga escala. 
 
Os insights apresentados neste relatório refletem tanto a experiência prática da empresa quanto o trabalho desenvolvido junto às organizações do setor. 

Uma jornada bem-sucedida em IA pode começar com a aprovação do conselho e o interesse pela tecnologia, mas o valor real somente será alcançado quando as empresas conseguirem demonstrar que suas implementações são compreendidas, devidamente governadas e capazes de gerar retornos mensuráveis para o negócio. 

Pesquisa IA Impact

Acesse o relatório completo

Explore os resultados da pesquisa AI Impact 2026 e descubra os fatores que estão impulsionando ou limitando a IA em diferentes indústrias.  

 

^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 área e diretores com reporte direto à alta administração.} 

^{Desse total, 100 respondentes pertenciam aos setores de Construção e Mercado Imobiliário, formando a amostra específica utilizada para as análises apresentadas neste relatório.} 

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