A lacuna de comprovação da IA: por que a IA ainda não está atingindo o desempenho esperado pelos líderes
O AI Impact Survey Report 2026 da Grant Thornton ouviu 950 líderes empresariais de 10 indústrias. Os dados revelam que 78% dos executivos não demonstram alta confiança de que conseguiriam passar por uma auditoria independente de governança de IA em até 90 dias. Muitas organizações estão implementando IA sem conseguir demonstrar como as decisões são tomadas ou quem é responsável pelos resultados. Essa é a lacuna de comprovação da IA.
A pesquisa explora quatro dimensões essenciais para a geração de valor com a Inteligência Artificial: governança, estratégia, preparo da força de trabalho e riscos relacionados à IA autônoma. Os resultados mostram onde o valor está sendo gerado e o que diferencia as organizações líderes. Enquanto algumas já estruturaram a governança necessária para escalar a IA com confiança, outras ainda enfrentam desafios relacionados à gestão de riscos, transparência e tomada de decisões.
Conselhos estão dando sinal verde para a IA, mas muitos não estão questionando o que acontece se algo der errado. Três em cada quatro conselhos aprovaram grandes investimentos em IA, mas menos da metade definiu expectativas de governança, e menos da metade incluiu o risco de IA como um item permanente na agenda de supervisão do conselho ou de seus comitês.
A maioria dos modelos de governança não foi projetada para lidar com o volume de casos de uso de IA que as organizações estão implementando atualmente. Estruturas centralizadas de revisão ficam sobrecarregadas à medida que os casos de uso multiplicam, criando gargalos que desaceleram o negócio sem, de fato, reduzir os riscos.
Organizações que desenvolvem uma governança mais robusta adotam IA mais rapidamente. Entre as organizações em fase piloto, apenas 7% estão muito confiantes de que conseguiriam passar uma auditoria independente de governança de IA em até 90 dias, em contraste com aquelas com IA totalmente integrada, nas quais 74% demonstram alta confiança.
Crescimento de receita impulsionado por IA
As organizações estão tendo sucesso em termos de abrangência, com mais pilotos, mais casos de uso e mais áreas impactadas pela IA, mas estão falhando em profundidade. Em nossa pesquisa, líderes empresariais identificaram as ações dos concorrentes como o principal fator externo que impulsiona a adoção. Muitos são motivados mais pelo medo de ficar para trás do que por uma visão clara e prática de onde a IA gera valor para o seu modelo de negócios específico.
A definição de métricas de desempenho e o desenvolvimento de uma infraestrutura de governança permite que as equipes avancem com mais rapidez e confiança. Isso inclui a mensuração consistente do ROI entre iniciativas, ciclos de feedback que orientam onde o próximo investimento deve ser direcionado e a capacidade de encerrar experimentos que não estão gerando resultados. Também significa começar onde as evidências são mais fáceis de estabelecer.
1 em cada 2 líderes de Operações afirma precisar de uma estratégia de IA formalizada ou de uma estrutura de governança para avançar nos próximos seis meses. As organizações que estão agindo agora já começam a se distanciar das demais. Afinal, planejar a construção de uma estratégia não é o mesmo que colocá-la em prática.
Líderes de operações afirma precisar de uma estratégia ou governança de IA formalizada para melhorar nos próximos seis meses. As organizações que estão agindo agora já estão de distanciando das demais. Planejar a construção de uma estratégia não é o mesmo que, de fato, construí-la.
O desempenho da IA não está correspondendo às expectativas, pois a prontidão da força de trabalho está aquém do esperado. O treinamento está desconectado dos fluxos de trabalho e das tarefas, deixando os colaboradores sem a orientação específica necessária para suas funções. O desalinhamento da liderança é um dos fatores responsáveis por esse cenário. CIOs e CTOs têm cinco vezes mais probabilidade do que COOs de afirmar que a força de trabalho está pronta para a adoção de IA.
Essa lacuna reflete duas visões distintas de uma mesma organização, e a distância entre essas perspectivas resulta em uma desconexão que dificulta o avanço da força de trabalho em direção aos objetivos organizacionais e a otimização do desempenho da IA.
A pesquisa evidencia o quão distantes a maioria das organizações ainda está de fornecer aos colaboradores a orientação necessária para o uso da IA de forma alinhada às suas funções e aos processos específicos. Funcionários da linha de frente (37%) e gerentes intermediários (30%), os profissionais mais próximos da IA nas operações do dia a dia, foram identificados como os que mais necessitam de suporte para implementar o uso da IA.
Dados e sistemas também contribuem significativamente para a perda de valor em IA. A insuficiente preparação dos dados é a terceira principal causa da baixa desempenho da IA, e 55% dos CIOs/CTOs relatam que menos da metade de suas aplicações principais está preparada para IA. Ao mesmo tempo, apenas 40% das organizações estão bem-preparadas para lidar com os desafios de privacidade e segurança gerados pela IA. Essas limitações de infraestrutura se agravam quando os investimentos em tecnologia estão desconectados das necessidades da força de trabalho e não estão vinculados a desafios específicos dos fluxos de trabalho.
Os líderes precisam identificar os problemas certos, defini-los com precisão e aplicar a IA com disciplina em cada domínio específico, da mesma forma que fariam em qualquer adoção anterior de tecnologia corporativa, começando pela preparação dos dados e pelo desenho cuidadoso dos sistemas, apoiados por uma gestão de mudanças abrangente e por uma clara definição de responsabilidades.
Quase três em cada quatro organizações estão concedendo à agentic IA acesso a seus dados e processos – seja em fase de pilotagem, escalonamento ou em operação. Apenas 20% possuem um plano de resposta a incidentes de IA testado para quando ocorrem falhas. As poucas organizações que incorporam a governança ao funcionamento da IA conseguem escalar com confiança. As demais permanecem limitadas no alcance de sua aplicação.
A maioria das organizações ainda não permite a tomada de decisões totalmente autônoma: apenas 5% autorizam agentes a executar decisões de alto impacto sem revisão humana, enquanto 60% restringem os agentes à automação de tarefas de risco moderado. Ainda assim, mesmo nesses níveis, a infraestrutura de governança não tem acompanhado esse avanço, e o desalinhamento na alta liderança é um fator que contribui para esse cenário.
Mais da metade (54%) dos COOs está preocupada com as incertezas regulatórias e de compliance relacionadas à agentic IA, em comparação com apenas 20% dos CIOs/CTOs. Essa lacuna de preocupação, por si só, representa um risco. Quando aqueles que implementam a tecnologia não compartilham das mesmas preocupações daqueles responsáveis pelas operações, o controle se fragiliza.
A mudança mais desafiadora é estrutural. A governança precisa evoluir de um modelo baseado em políticas estáticas para um modelo de supervisão contínua, que envolva o monitoramento do comportamento dos agentes, a detecção de desvios e o ajuste de controles à medida que os sistemas evoluem. Organizações que desenvolvem essa capacidade desde cedo estarão melhor posicionadas para escalar a agentic IA sem aumentar sua exposição a riscos.
Benefícios Mensuráveis por Estágio de Integração
Fonte: “Pesquisa do Impacto da IA 2026”, Grant Thornton, n = 950
Nota: não se trata de diferentes tipos de organizações. São as mesmas organizações em diferentes estágios da mesma jornada, e a diferença nos resultados representa o custo da lacuna de comprovação. Os líderes não chegaram a esse ponto por acaso. Eles construíram a infraestrutura primeiro.
A lacuna de comprovação é um problema de responsabilização. Conselhos aprovaram investimentos sem estabelecer expectativas de governança. A liderança implementou a IA sem definir quem é responsável pelos resultados. As organizações escalaram sem construir a infraestrutura para comprovar que tudo isso funciona.
As organizações que estão fechando a lacuna de comprovação não estão esperando por melhores tecnologias, exigências regulatórias ou por um incidente que force a ação. Eles estão construindo governança agora, e a lacuna entre elas e as demais já é mensurável em receita, eficiência e inovação. Ela não se fechará por si só.
Organizações com IA plenamente integrada têm 10 vezes mais probabilidade de serem aprovadas em uma auditoria independente de governança, e quase quatro vezes mais probabilidade de reportar crescimento de receita, de acordo com nossa pesquisa. A cada semana em que a governança é adiada, a lacuna se amplia.
CIOs, COOs e CFOs percebem a organização de formas diferentes. Enquanto a liderança não compartilhar uma definição comum de prontidão em IA, responsabilização e gestão de riscos, os investimentos na força de trabalho terão desempenho inferior e as implementações de agentic IA escalarão sem os controles necessários para mitigá-las.
Apenas 22% dos líderes de operações estão trabalhando com uma estratégia de IA totalmente desenvolvida e implementada. As organizações que estão se destacando não estão expandindo mais pilotos, elas estão escalando menos iniciativas, com melhores métricas e critérios de saída mais claros. A profundidade gera os resultados que justificam o próximo investimento.
À medida que a adoção da Inteligência Artificial avança, muitas organizações ainda enfrentam desafios para gerar valor de forma consistente, escalar iniciativas com confiança e fortalecer a governança necessária para sustentar o crescimento.
O AI Impact Survey Report 2026 revela o que diferencia as organizações mais avançadas: estratégias claras, métricas bem definidas, governança estruturada e uma visão alinhada sobre riscos, responsabilidades e geração de valor.
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Entre 23 de fevereiro e 18 de março de 2026, a Grant Thornton conduziu uma pesquisa com 950 líderes empresariais em 10 setores. Os respondentes foram selecionados entre a alta liderança, incluindo executivos do C-level (CEOs, CFOs, COOs, CIOs/CTOs) e líderes que se reportam diretamente ao C-level.
Os participantes estavam distribuídos nos seguintes setores: gestão de ativos (N=100), banco (N=50), construção/imobiliário (N=100), energia (N=100), seguros (N=100), manufatura (N=100), mídia e entretenimento (N=100), liderança de fundos de private equity (N=100), serviços (N=100) e tecnologia e telecomunicações (N=100).
A distribuição funcional incluiu operações (390), finanças (313), TI (234) e CEO/sócio-gerente (13).
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