Inteligência artificial: mapa da utilização e rumo dos investimentos

Relatório preparado pelos especialistas em investimentos do Banco Safra traz um panorama sobre o uso da tecnologia de inteligência artificial no Brasil com base em entrevistas com empresas de diversos setores e representantes do mercado financeiro.

O estudo do Banco Safra, além de tentar capturar o estágio atual da adoção da tecnologia, busca dimensionar o tamanho do descompasso entre as expectativas e a realidade com relação ao uso das ferramentas de IA.

Navegue pelo menu abaixo para conferir o estudo do Banco Safra sobre o setor que mais cresce na economia atualmente:

Mapa da utilização da tecnologia de IA no Brasil.

• ChatGPT vs. Copilot): ferramentas distintas
• Foco em eficiência
• Valor (ainda) negligenciado
• Adoção massiva, mas escopo limitado
• Qual é a nossa opinião?
• Uso da IA no mercado financeiro

Ponto de vista de quem avalia investimentos (gestores e analistas)

• Paradoxo do capex?
• AI na tese de investimento: ferramenta, não oráculo
• ChatGPT é a ferramenta preferida do investidor

Panorama do ponto de vista de quem realiza os investimentos (empresas)

• A hegemonia da Microsoft
• A barreira do legado
• Sem dinheiro novo (ainda) e utilização abaixo do potencial
• Alcance da IA tende a aumentar no longo prazo

ChatGPT VS. Copilot: ferramentas distintas

Há uma clara diferença na escolha das ferramentas. Enquanto 39% dos analistas e gestores do mercado utilizam individualmente o ChatGPT como sua principal ferramenta, o ambiente corporativo é dominado pelo Copilot da Microsoft (40%), refletindo possivelmente a integração com o ecossistema Office e maiores requisitos de segurança corporativa.

Foco em eficiência

Tanto investidores quanto empresas acreditam que o ganho mais imediato da IA esteja na eficiência operacional. Para 65% dos analistas do mercado financeiro, os maiores ganhos com o uso da IA virão da otimização das atividades de backoffice. De forma similar, 67% das empresas mencionaram eficiência (redução de custos e automação) e defesa de seu mercado (e de receitas) como o objetivo principal do uso da IA, em detrimento de potenciais ganhos com novas receitas.

Valor (ainda) negligenciado

A euforia de outros mercados fora do Brasil com os potenciais ganhos com a IA ainda não se traduziu em prêmios de valuation para as empresas brasileiras. A maioria dos investidores (69%) acredita que a estratégia de IA adotada pelas empresas não influencia em avaliação das teses. Do lado das empresas, a adoção mais focada em defesa de mercado e eficiências (67%) e as restrições de sistemas legados (58%) para o uso mais amplo da ferramenta impedem uma maior percepção de valor dos investimentos iniciais. A maioria das empresas (65%) ainda aloca pouco (menos de 5% dos orçamentos) em IA. Os benefícios são majoritariamente esperados para o médio prazo (58%).

Adoção massiva, mas escopo limitado

Embora a adoção da IA seja alta (todos os respondentes afirmaram utilizar alguma ferramenta), ela ainda está focada em atividades de suporte (tarefas simples, validação de resultados/dados) e tem baixo nível de confiança dos usuários. Nas empresas, a maioria (63%) já avançou da fase experimental para a implementação de ferramentas em rotinas, mas a maioria (70%) não espera ganhos de eficiência superiores a 10%.

Qual é a opinião dos especialistas do Banco Safra?

Realidade (ainda) limitada, mas com potencial significativo. Apesar de as empresas já estarem implementando a IA nas rotinas, essa implementação carece de foco estratégico, o que pode prejudicar uma real transformação da economia no Brasil. Além disso, o foco inicial em eficiências de curto prazo (que requerem menor investimento) pode limitar o valor a ser obtido no longo prazo. Contudo, a disseminação das ferramentas (e seu custo menor) já está ampliando o escopo dos usos, e as empresas têm expectativa de melhores resultados no médio prazo. A requalificação das equipes para a melhor utilização de ferramentas pode acelerar esse processo.

Uso da IA no mercado financeiro

No caso do mercado financeiro, já existe a percepção de redução de tempo em algumas tarefas, e investidores acreditam que mais investimentos em IA são de fato necessários (e não destroem valor). Além disso, parece haver pouca alocação em (e pouco valor atribuído a) teses em que a IA é driver de crescimento (logo, existe espaço para aumento de posições e valuations caso esse driver de crescimento se materialize).

Ponto de vista de quem avalia investimentos (gestores e analistas)

Paradoxo do capex?

A maioria dos entrevistados (92%) acredita que o investimento em IA seja necessário, seja como uma oportunidade de aumentar ROI ou para defesa de margens. Contudo, a ampla maioria (69%) declara que os investimentos em IA e seu uso pelas empresas têm impacto neutro no valor incorporado em suas análises. O mercado
financeiro aceita (e reconhece como necessários) os gastos com a ferramenta para evitar a obsolescência tecnológica (46%) e enxerga oportunidade de gerar retorno com seu uso (46%), mas aparentemente só precificará um prêmio para as empresas brasileiras que buscam esse caminho quando a promessa de eficiência transitar efetivamente para a última linha do balanço, recusando-se a antecipar valor apenas com base na narrativa de modernização. Atualmente, investidores entendem que a melhor forma de capturar valor com a IA virá de eficiência (65% da amostra) e não da expansão ou criação de novas linhas de negócios.

AI na tese de investimento: ferramenta, não oráculo

Essa cautela se reflete diretamente no uso da IA para elaborar e guiar teses de investimento. Embora o uso dessas ferramentas seja massivo, dado que todos os respondentes afirmaram usar alguma ferramenta, 85% afirmam que a IA não tem influência (ou serve apenas para validar a) na decisão final de compra ou venda de um ativo. Na maioria das gestoras, a ferramenta está sendo utilizada de forma não disseminada (46%), com foco em tarefas mais repetitivas (83%), como resumo, coding e screening de dados, mas não para ajudar na metodologia de escolha e determinação de valor dos ativos (apenas 5% das menções) ou modelagens. Em 73% dos casos, analistas e gestores mencionaram ter baixa confiança nos dados extraídos diretamente do uso das ferramentas, apontando a necessidade de verificação das respostas em virtude de erros.

ChatGPT é a ferramenta preferida do investidor

Os especialistas do Banco Safra avaliam que a busca por performance bruta, versatilidade e flexibilidade tenha distanciado o uso da IA das práticas corporativas tradicionais (já que não existe uma estratégia corporativa para o uso das ferramentas nas decisões de investimento). Ao contrário das empresas que se fecham no
ambiente da Microsoft, investidores individualmente preferem a “open web”: o uso do ChatGPT lidera (39%), seguido pelo Gemini (28%), e o Copilot aparece apenas como terceira via. Essa preferência revela que o investidor prioriza modelos que interagem melhor com códigos e dados não estruturados, muitas vezes contornando as restrições de TI corporativas para acessar a flexibilidade analítica que as versões “enterprise” bloqueadas não conseguem oferecer.

Panorama do ponto de vista de quem realiza os investimentos (empresas)

A hegemonia da Microsoft

No ambiente corporativo, a Microsoft consolidou-se como o padrão da indústria. O Copilot alcançou 40% de penetração, provavelmente por ser integrado ao ecossistema Office, em uma fortaleza de conformidade que isola ferramentas concorrentes. Ao adotar a IA dentro do ecossistema Microsoft, as empresas obtêm um selo de confiança que garante governança, suporte e segurança. Essa confiabilidade pode não ser encontrada com a mesma força em todos os modelos open source ou em soluções de pequenas startups, o que explicaria a ampla adoção do Copilot entre as empresas. Por outro lado, o ChatGPT parece dominar o uso individual, nas empresas essa ferramenta enfrenta barreiras dos firewalls e da governança de dados, criando um viés que pode acabar desconsiderando a real capacidade de cada modelo para executar diferentes tarefas ao privilegiar a integração nativa e a segurança do Active Directory. Chama a atenção a (ainda) baixa participação de modelos
proprietários, o que está ligado diretamente aos investimentos ainda baixos no segmento.

A barreira do legado

Para 58% das companhias, a principal barreira para acelerar a adoção de uso do IA não é a falta de talentos ou a desorganização dos dados, mas a integração dessas ferramentas com sistemas legados. A realidade operacional expõe um “débito técnico” em que projetos de IA generativa (“IA-gen”) de última geração tentam rodar sobre infraestruturas de ERPs e mainframes antigos, forçando as empresas a modernizar o “chassi” tecnológico antes de conseguirem acoplar o “motor” da inteligência artificial, o que alonga consideravelmente o cronograma de retorno sobre o investimento. Nesse sentido, os especialistas do Banco Safra acredita que a adoção mais ampla da IA nas empresas brasileiras dependerá de tempo e também de mais investimentos.

Sem dinheiro novo (ainda) e utilização abaixo do potencial

Em relação às origens dos recursos utilizados para investimento em IA, a maioria das empresas (63%) afirmou que os recursos estão vindo da realocação de verbas de outros projetos de TI, sem a injeção significativa de “dinheiro novo”. Esse comportamento corrobora um mandato que parece ser mais defensivo, com o objetivo primário de blindar as margens atuais através de eficiência e automação (67% das empresas), e não criar novos modelo de negócios ou expandir negócios existentes.

Alcance da IA tende a aumentar no longo prazo

O relatório do Banco Safra conclui: em um horizonte de cinco anos, praticamente metade das empresas projeta que a IA representará menos de 5% de suas receitas totais, confirmando que, por ora, a tecnologia é vista como uma alavanca de bottom line (lucro/custo) e não de top line (vendas/inovação). Além disso, a maior parte das empresas (58%) projeta que o uso de IA generativa irá se tornar realmente positivo para seus negócios entre 2026 e 2028 (médio prazo). O treinamento da força de trabalho (visto por pelo menos 44% das empresas como necessário para uma parcela importante de seus colaboradores) também deve acelerar a percepção de ganho das empresas.

• Íntegra do relatório ‘Estratégia & tecnologia: mapeando o uso da IA no Brasil’

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