Contexto do estudo
Um novo estudo do SAS, com insights de pesquisa do IDC, revela o que está impulsionando as organizações que estão obtendo os maiores retornos com seus investimentos em inteligência artificial: a adoção de práticas de IA confiável. Organizações que aplicam essas práticas têm 15 vezes mais probabilidade de reportar retornos significativos sobre o investimento (ROI) em seus projetos de IA. O relatório, Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust, destaca a disparidade entre empresas que priorizam governança e aquelas que não o fazem.
O Brasil aparece como um destaque regional, superando a média global do Índice de Confiabilidade (Trustworthiness Index) ao alcançar 64,5 em 2026. Com metade (50%) das organizações brasileiras já operando IA em produção integrada, o país registrou o maior Índice de Impacto da América Latina (60,8). Os resultados colocam o Brasil em uma posição de liderança na região, mas também trazem desafios de sustentação.
IA confiável e governança de dados
IA confiável é definida como inteligência artificial desenvolvida para ser precisa, justa, segura, alinhada aos padrões regulatórios e capaz de explicar claramente como chegou a uma decisão. O estudo identifica que, em muitas organizações, os funcionários estão cada vez mais relutantes em confiar em sistemas de IA que não fornecem respostas corretas ou explicam como chegaram à conclusão.
No Brasil, a raiz do problema está nos dados: 30,2% dos usuários brasileiros ignoram recomendações da IA devido à falta de contexto ou especificidade. Isso indica que modelos genericamente corretos, mas pouco aderentes às necessidades locais, continuarão tendo seus resultados ignorados pelos usuários. A confiança cai de 76% na IA generativa para 66% na IA agêntica, refletindo preocupações crescentes à medida que os sistemas de IA ganham mais autonomia.
Impacto regulatório e LGPD
À medida que as iniciativas de IA ganham escala, a conformidade regulatória, especialmente com a LGPD, tornou-se uma prioridade estratégica ainda mais relevante para os negócios. Apenas organizações que investirem em uma base sólida de dados e governança conseguirão sustentar sua liderança e continuar gerando valor para o negócio em escala.
A aplicação da LGPD também continuou amadurecendo no Brasil. A conformidade regulatória tornou-se uma preocupação mais relevante em 2026, avançando 25,1 pontos percentuais e atingindo 33,1% das organizações. Isso exige que os CISOs integrem a conformidade de IA aos seus programas de segurança da informação, garantindo que os dados utilizados para treinar modelos sejam tratados com os devidos controles de privacidade.
Desafios de infraestrutura e dados
A maioria das organizações está implementando IA sobre bases de dados e infraestruturas pouco desenvolvidas. O Brasil demonstra um estágio avançado de maturidade em infraestrutura de dados, com 38% das organizações operando em ambientes gerenciados e 24,7% em ambientes otimizados. No entanto, os investimentos em gerenciamento seguro de dados e rastreabilidade caíram 30,7 pontos percentuais, atingindo 19,3%, um risco que exige atenção dos líderes empresariais.
Organizações com uma base de dados otimizada têm quatro vezes mais probabilidade de alcançar retornos significativos sobre o investimento (ROI) em projetos de IA. No entanto, apenas 7,8% das organizações brasileiras exigem processos formais de qualidade de dados em todos os projetos. Isso faz com que a governança dependa de decisões tomadas por cada equipe e coloca em risco o retorno sobre os investimentos no longo prazo.
Recomendações para executivos e CISOs
Para sustentar a liderança e gerar valor, as organizações devem adotar as seguintes práticas:
- Investimento em governança: 85% das organizações líderes em IA confiável pretendem aumentar seus investimentos nessa área em mais de 10% neste ano.
- Qualidade de dados: Estabelecer processos formais de qualidade de dados em todos os projetos de IA para garantir precisão e explicabilidade.
- Explicabilidade: Garantir que os modelos de IA possam explicar suas decisões, reduzindo a taxa de substituição (override) por usuários.
- Supervisão humana: Manter os humanos no centro da governança e supervisão, especialmente em contextos de tomada de decisão crítica.
Conclusão e perspectivas
O Brasil deixou definitivamente a fase de projetos-piloto em IA. Hoje, vemos nossos clientes focados em gerar retorno em escala. A confiança na IA segue elevada no mercado brasileiro, com 86,7% das organizações planejando aumentar seus investimentos na tecnologia de forma moderada ou significativa nos próximos 12 meses. O desafio agora é alinhar essa expansão com segurança, conformidade e governança robusta para evitar riscos operacionais e regulatórios.