A promessa da inteligência artificial (IA) no setor financeiro esbarra em um obstáculo persistente: a infraestrutura de dados. Um relatório recente da Cloudera, intitulado "The Data Readiness Index 2026", aponta que 38% das instituições financeiras entrevistadas sofrem com o desempenho da infraestrutura, que dificulta de forma recorrente suas operações de IA e análise de dados. Adicionalmente, 20% citam a integração deficiente aos fluxos de trabalho como principal razão pela qual seus investimentos em IA não entregam os retornos esperados.
Falhas de infraestrutura e integração limitam a IA
O estudo da Cloudera evidencia que, embora o setor financeiro avance na adoção de tecnologias de IA para otimizar processos como atendimento ao cliente, detecção de fraudes, gestão de riscos e conformidade regulatória, desafios operacionais e de governança ainda restringem significativamente a capacidade de transformar dados em resultados concretos. A pesquisa indica que 83% das instituições consultadas possuem visibilidade sobre onde seus dados estão armazenados, um avanço considerável na gestão de ambientes de dados. Contudo, essa visibilidade não elimina as dificuldades para sustentar aplicações de IA em infraestruturas distribuídas, que frequentemente envolvem múltiplos ambientes e fontes de dados.
Governança de dados: um desafio em andamento
A governança de dados permanece como um ponto crítico. Embora 61% dos entrevistados afirmem que a totalidade ou quase totalidade de seus dados está sob algum tipo de governança, as instituições ainda lutam para garantir a consistência, o controle e a rastreabilidade das informações. Essa carência afeta diretamente a capacidade de atender às exigências regulatórias cada vez mais rigorosas e de dar o suporte necessário para aplicações de inteligência artificial que demandam dados confiáveis e bem estruturados. A preparação dos dados, portanto, emerge como um fator decisivo para transitar projetos de IA da fase experimental para a produção efetiva.
O caminho para resultados consistentes com IA
Jake Bengston, diretor sênior de soluções de IA para o setor na Cloudera, enfatiza que a geração de resultados com IA depende intrinsecamente da disponibilidade de informações confiáveis, acessíveis e submetidas a controles adequados. Segundo ele, as instituições financeiras precisam ser capazes de aplicar modelos de IA a dados governados, independentemente de sua localização de armazenamento. Essa capacidade de orquestração de dados pode simplificar a complexidade operacional, fortalecer a conformidade regulatória e, consequentemente, otimizar o retorno sobre os investimentos em tecnologia. A adoção bem-sucedida de IA no setor financeiro, portanto, transcende o desenvolvimento de modelos; ela é profundamente influenciada pela infraestrutura subjacente, pela integração fluida aos processos de negócio e pela robustez da governança de dados.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
