Dados e sistemas – Instituições financeiras enfrentam dificuldades para converter investimentos em inteligência artificial (IA) em resultados concretos. Segundo o relatório The Data Readiness Index 2026, da Cloudera, 38% dos entrevistados do setor afirmam que problemas de infraestrutura prejudicam frequentemente as operações. Outros 20% apontam falhas de integração aos fluxos de trabalho como principal obstáculo ao retorno esperado com IA e análise de dados.
Embora 83% das organizações consultadas saibam onde seus dados estão armazenados, limitações técnicas ainda dificultam a execução de projetos em ambientes com informações distribuídas. Os resultados indicam que adotar modelos de IA não é suficiente: também é necessário conectar sistemas, dados e processos operacionais.
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Governança de dados ainda é um desafio
O levantamento mostra que 61% das instituições afirmam manter todos ou quase todos os dados sob governança. Mesmo assim, aplicar controles de maneira consistente continua sendo um desafio, especialmente diante das exigências regulatórias.
No setor financeiro, a IA é utilizada na detecção de fraudes, gestão de riscos, atendimento ao cliente, conformidade e análise de informações. Essas atividades dependem de dados confiáveis, acesso seguro e mecanismos capazes de monitorar sua utilização em diferentes ambientes tecnológicos.
Com a passagem de projetos experimentais para aplicações em produção, deficiências de infraestrutura, integração e governança podem reduzir a eficiência e dificultar a avaliação dos resultados obtidos.
Dados confiáveis são essenciais para escalar a IA
Para Jake Bengston, diretor sênior de Soluções de IA para o setor financeiro da Cloudera, resultados consistentes dependem de dados confiáveis, acessíveis e governados, independentemente de onde estejam armazenados.
A empresa defende arquiteturas que permitam aplicar IA a informações distribuídas sem comprometer os controles de acesso e as exigências regulatórias.
O estudo reforça que, antes de ampliar investimentos, as instituições precisam avaliar a capacidade da infraestrutura, a integração dos sistemas aos processos de negócio e a eficácia dos mecanismos de governança. Esses fatores são fundamentais para superar barreiras operacionais e aproximar os projetos de IA dos resultados esperados.
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(Foto: Reprodução/Pexels/Rafael Minguet Delgado)
