Estudo global com 1.004 executivos revela que 71,5% das decisões com impacto no cliente ainda são tomadas sem inteligência artificial, apesar dos investimentos na tecnologia.
A capacidade de explicar decisões tomadas com o uso de inteligência artificial ainda representa um desafio para as organizações. Apenas 5,2% dos líderes seniores de tecnologia, dados e risco se dizem muito confiantes para justificar decisões orientadas por IA, enquanto 37,3% demonstram confiança neutra ou inexistente. Os resultados integram o 2026 State of Responsible AI, estudo divulgado pela FICO, empresa global de software de analítica, em colaboração com a Corinium Global Intelligence.
O levantamento possui abrangência global, com aproximadamente dois terços dos entrevistados localizados na América do Norte. A edição de 2026 ampliou o perfil da amostra em relação aos relatórios anteriores, que concentravam as entrevistas em executivos do C-level do setor de serviços financeiros e inclui profissionais que ocupam cargos como Chief Technology Officer (CTO), Chief Information Officer (CIO), Chief Data Officer, Chief Digital Officer, Chief Analytics Officer, Chief AI Officer e Chief Risk Officer, além de executivos em posições de vice-presidência e níveis superiores nas áreas de analítica, dados e inteligência artificial.
Em sua quinta edição, a pesquisa analisa a adoção de práticas de IA responsável, os resultados obtidos pelas organizações e os obstáculos à ampliação do uso da tecnologia. O levantamento, realizado com 1.004 líderes seniores das áreas de tecnologia, dados e risco, distribuídos por sete setores econômicos, também revela que 71,5% das decisões empresariais com impacto no cliente ainda são tomadas sem inteligência artificial, apesar dos investimentos realizados pelas companhias.
“A maioria das organizações consegue dizer onde e o que a IA decidiu. Muito poucas conseguem explicar o porquê”, afirma Scott Zoldi, Chief Analytics Officer (CAO) da FICO. “Isso revela a falta de padrões e técnicas de IA responsável, o que pesa diretamente na disposição das organizações de usar a IA em decisões que afetam os clientes. Com reguladores e clientes analisando de perto como a IA é usada nessas decisões, auditabilidade e explicabilidade se tornam inegociáveis”, complementa.
Transparência e explicabilidade estão entre as prioridades
Com o avanço das propostas de regulamentação da inteligência artificial em diferentes países, a capacidade de justificar decisões orientadas por algoritmos ganha relevância para empresas que utilizam a tecnologia em processos com impacto sobre clientes.
A pesquisa mostra que os executivos reconhecem o potencial das práticas de IA responsável. Entre as iniciativas consideradas mais relevantes, 71,9% apontam os padrões de desenvolvimento de modelos, enquanto 67,9% destacam as arquiteturas de modelos interpretáveis.
Parte das organizações já utiliza mecanismos voltados à transparência e ao controle dos sistemas. De acordo com o levantamento, 58,8% dos entrevistados afirmam utilizar ferramentas de detecção de viés, e 53,5% relatam a realização de auditorias regulares em seus modelos de inteligência artificial. Apesar dessas iniciativas, a proporção de líderes que demonstram elevada confiança para explicar decisões de IA permanece limitada.
Retorno sobre investimento avança, mas decisões ainda dependem de processos tradicionais
Embora 85,1% dos entrevistados afirmem que a inteligência artificial atendeu ou superou suas expectativas de retorno sobre investimento (ROI), a tecnologia ainda não participa da maior parte das decisões empresariais com impacto sobre clientes.
Entre os processos utilizados pelas organizações, o julgamento humano representa 33,3% das decisões, seguido por sistemas baseados em regras, com 21,4%, e ferramentas de analítica tradicional, com 16,8%.
Outro desafio identificado pelo estudo está na infraestrutura tecnológica utilizada para integrar e administrar recursos de IA responsável. Apenas 8,2% das organizações possuem uma plataforma única e compartilhada para implantação de inteligência artificial totalmente implementada. Outras 71,2% contam com plataformas parcialmente implementadas.
A integração entre áreas também aparece como oportunidade de melhoria. Para 96,4% dos participantes, uma colaboração mais próxima entre as lideranças de IA e tecnologia, apoiada por uma plataforma compartilhada, poderia proporcionar retornos adicionais.
No ambiente organizacional, a resistência à mudança é apontada por 61,4% dos entrevistados como obstáculo ao alinhamento interno. A ausência de um entendimento compartilhado sobre inteligência artificial aparece em seguida, mencionada por 58,4%.
Capacitação profissional é a principal preocupação para os próximos cinco anos
A preparação das equipes para acompanhar a evolução da inteligência artificial ocupa posição central entre os riscos identificados pelos executivos. Para 63,2% dos participantes, o principal risco nos próximos cinco anos é a possibilidade de as competências da força de trabalho não acompanharem o ritmo de adoção da tecnologia. Em comparação, apenas 10,4% consideram a perda de controle sobre sistemas de inteligência artificial um risco relevante, colocando essa preocupação na última posição entre os fatores avaliados.
“Há um ano, havia sérias dúvidas sobre retornos da IA. Hoje, a principal questão enfrentada pelos executivos é como dimensionar a tecnologia em toda a empresa”, afirma Lariza Carrera, diretora de produção da Corinium Global Intelligence. “Cada vez mais, a resposta tem menos a ver com a tecnologia em si e mais a ver com as pessoas que a operam.”
IA agêntica permanece concentrada em projetos-piloto
Apesar do interesse empresarial pela inteligência artificial agêntica, sua implementação em larga escala ainda é limitada. O estudo aponta que apenas 2,4% dos líderes de tecnologia relatam a implementação ampla de IA agêntica em aplicações voltadas aos clientes. Outros 71,5% permanecem nas fases iniciais de exploração ou desenvolvimento de projetos-piloto.
Entre os principais obstáculos para obter retorno financeiro com a tecnologia, 40,1% dos entrevistados mencionam preocupações com segurança, enquanto 38,3% apontam desafios relacionados à integração e à qualidade dos dados.
A IA agêntica também aparece atrás de outras tecnologias nas expectativas de retorno sobre investimento para os próximos 18 meses. Os modelos de linguagem específicos por domínio lideram as projeções, citados por 49,5% dos participantes. Na sequência estão a IA generativa, com 48,7%, e as arquiteturas de modelos interpretáveis, com 46,6%. A IA agêntica é mencionada por 27,5% dos entrevistados entre as tecnologias com maior potencial de retorno nesse período.
“A IA agêntica ainda está em fase inicial de experimentação, e é exatamente quando a base preparatória é mais importante”, disse Rachael Hadaway, vice-presidente de produtos de IA da FICO. “Os líderes que estão investindo em segurança e integração de dados hoje estão construindo a base para a autonomia em escala”, completa.
O estudo integra a série anual da FICO sobre inteligência artificial responsável, que acompanha práticas de governança, transparência, implementação e resultados empresariais associados à tecnologia.
