Um estudo da Gartner conclui que os diretores financeiros continuam a direcionar os investimentos em IA para ganhos de eficiência, apesar de os conselhos de administração privilegiarem o impacto estratégico
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Os investimentos em Inteligência Artificial (IA) realizados pelas áreas financeiras continuam a privilegiar a produtividade e a eficiência operacional, segundo um estudo da Gartner, que identifica um desalinhamento entre as prioridades dos diretores financeiros (CFO) e as expectativas dos conselhos de administração. Segundo o estudo, baseado num inquérito realizado pela Gartner em março de 2026 junto de 204 responsáveis financeiros, com o objetivo de analisar as prioridades de investimento em inteligência artificial nas organizações, 45% dos investimentos em IA nas áreas financeiras destinam-se sobretudo a aumentar a produtividade, enquanto apenas 20% privilegiam a melhoria da qualidade da tomada de decisão. Para a Gartner, esta abordagem reflete a preferência por casos de utilização que automatizam tarefas ou simplificam processos transacionais. Embora estas iniciativas possam gerar ganhos de eficiência, a consultora considera que o seu impacto tende a estabilizar caso não contribuam para alterar decisões de negócio ou criar capacidades para a organização. Shankar Keshav, Principal Analyst da prática de Finanças da Gartner, afirma que os conselhos de administração valorizam cada vez mais investimentos em IA que impulsionem o crescimento, melhorem a qualidade das decisões e reforcem a vantagem competitiva das empresas. O estudo conclui ainda que as organizações que investem em iniciativas classificadas como “Upend AI”, isto é, projetos orientados para a criação de novas propostas de valor, produtos ou mercados, têm mais do dobro da probabilidade de reportar elevados níveis de valor gerado pela IA. Neste contexto, a Gartner recomenda que os CFO adotem uma abordagem de portfólio aos investimentos em IA, equilibrando projetos de eficiência operacional com iniciativas que produzam resultados para o negócio. Entre as áreas identificadas como prioritárias estão a melhoria da tomada de decisão, a análise de cenários, a identificação de oportunidades de crescimento e a criação de ativos reutilizáveis, como modelos, dados e conhecimento. A consultora defende igualmente que a avaliação dos projetos de IA deve evoluir para métricas centradas no impacto para a organização, em vez de indicadores como o número de projetos-piloto realizados ou as horas de trabalho poupadas. |
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