IA confiável multiplica por 15 as chances de retorno elevado sobre investimentos, revela estudo do SAS

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.

De acordo com a segunda edição do Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust, organizações com as práticas mais robustas de governança, qualidade de dados e auditoria, um grupo ainda relativamente pequeno, superam consistentemente seus pares e relatam pelo menos o dobro do ROI obtido em implementações de IA. Entre as organizações classificadas como retardatárias, menos de uma em cada 20 reportou desempenho semelhante.

O Brasil está entre os poucos mercados do estudo a superar a média global do Índice de Confiabilidade (Trustworthiness Index), de 61,3, ao alcançar 64,5 em 2026. Com metade (50%) das organizações brasileiras já operando IA em produção integrada, um salto de 25,3 pontos percentuais em relação ao ano anterior, 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. A partir de agora, o desafio deixa de ser acelerar a adoção da IA e passa a ser sustentar essa liderança à medida que a tecnologia avança para casos de uso cada vez mais críticos para os negócios.

“Quando a IA funciona, seu impacto é extraordinário“, afirma Bryan Harris, CTO do SAS. “No entanto, diversos estudos mostram que agentes de IA de última geração podem apresentar taxas de erro superiores a 25% em tarefas complexas, algo inaceitável em contextos de tomada de decisão crítica. Para alcançar precisão e consistência, as organizações devem incorporar conhecimento especializado aos fluxos de trabalho baseados em agentes, mantendo os humanos no centro da governança e supervisão. As organizações que fizerem isso com sucesso reduzirão a lacuna de confiança e conquistarão uma vantagem competitiva no mercado.”

“À medida que a IA se torna mais autônoma, as organizações enfrentam um novo desafio: manter a confiança em sistemas que as pessoas não compreendem totalmente“, afirma Chris Marshall, vice-presidente da IDC. “Nossos resultados mostram que uma supervisão robusta, explicabilidade, responsabilização e uma base sólida de dados estão se tornando pré-requisitos para escalar a IA com sucesso.“

“O Brasil deixou definitivamente a fase de projetos-piloto em IA. Hoje, vemos nossos clientes focados em gerar retorno em escala”, comenta André Novo, Country Manager do SAS Brasil. “Ao mesmo tempo, os dados deixam um alerta claro: 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.”

As descobertas do relatório abrangem três temas principais:

IA que não consegue explicar suas decisões torna-se um passivo para os negócios

Os pesquisadores identificaram que, em muitas organizações, os funcionários estão cada vez mais relutantes em confiar em sistemas de IA que podem não fornecer respostas corretas ou explicar como chegaram a determinada conclusão. À medida que a IA ganha autonomia, esse risco aumenta, tornando a explicabilidade um fator crítico para o sucesso.

O relatório também investigou um dos principais obstáculos para a adoção bem-sucedida da IA: situações em que a falta de confiança nas recomendações da IA leva os usuários a ignorá-las e realizar correções manuais. Esse comportamento perpetua o déficit de confiabilidade da IA e pode gerar perdas de tempo, produtividade e lucratividade. Como a qualidade das decisões da IA depende diretamente da qualidade dos dados em que ela se baseia, construir uma base sólida de dados torna-se fundamental para as organizações que desejam reduzir as taxas de substituição (override).

Principais descobertas:

• 97,2% dos usuários ignoram as recomendações geradas por IA em pelo menos algumas situações.
• O principal motivo que leva os funcionários a ignorar as recomendações da IA, independentemente de considerarem a resposta correta ou não, é a incapacidade da tecnologia de explicar como chegou àquela decisão.
• Embora globalmente o principal motivo seja a falta de explicabilidade, 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. No Brasil, essa cautela também se reflete na adoção: enquanto a IA generativa já está presente em 72,3% das organizações, a IA agêntica é utilizada por 30,7%.

Práticas de IA confiável impulsionam o sucesso nos negócios

O relatório revela uma crescente disparidade nos resultados obtidos com IA entre as organizações que priorizam práticas de IA confiável e aquelas que não o fazem. Os resultados sugerem que as organizações que extraem maior valor da tecnologia não são necessariamente as que utilizam ferramentas diferentes, mas as gerenciando a IA de forma mais eficaz.

Principais descobertas:

• Globalmente, organizações que investem em práticas de IA confiável têm 15 vezes mais probabilidade de reportar um retorno sobre o investimento (ROI) significativo ou elevado em seus projetos de IA (62% versus 4%). No Brasil, 37,3% das organizações esperam obter um ROI significativo ou elevado para cada dólar investido em IA, índice superior à média global. Esse desempenho é acompanhado por uma atenção crescente à redução de custos operacionais e ao aumento do engajamento de clientes.
• Organizações com as práticas mais avançadas de IA confiáveis obtém ganhos 1,85 vez maiores em 13 indicadores de negócio, incluindo crescimento de receita, redução de custos e melhoria da experiência do cliente. No mercado brasileiro, o uso de IA para engajamento de clientes cresceu quase 30 pontos percentuais no último ano, alcançando 34,3%.
• Entre as organizações líderes em IA confiável, 85% pretendem aumentar seus investimentos nesta área em mais de 10% neste ano, ampliando ainda mais a diferença de desempenho em relação às demais. No Brasil, as organizações também estão transformando essa confiança em investimento: 86,7% planejam aumentar seus investimentos em IA nos próximos 12 meses.

Muitas organizações ainda desperdiçam tempo e dinheiro por não terem uma base sólida de dados

A maioria das organizações está implementando IA sobre bases de dados e infraestruturas pouco desenvolvidas ou defasadas. Sem uma arquitetura robusta que sustente a transparência e a explicabilidade necessárias, as organizações têm dificuldade para governar a IA de forma eficaz e gerar valor.

Principais descobertas:

• Globalmente, apenas 17,5% das organizações possuem uma infraestrutura de dados totalmente otimizada e preparada para atender às demandas da IA agêntica, o que impacta negativamente o desempenho. 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 e seis vezes mais probabilidade de tornar obrigatórios os controles de qualidade e de explicabilidade necessários para gerar confiança. Esse dado represente um alerta crítico para o Brasil: apesar da maturidade elevada em infraestrutura de dados, 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 a o retorno sobre os investimentos no longo prazo.

Mergulhe nos dados

Os resultados são baseados em uma pesquisa global com 2.699 tomadores de decisão que possuem conhecimento ou influência sobre as iniciativas de dados e IA de suas organizações. O levantamento foi realizado em 28 países e abrangeu quatro setores estratégicos: bancos, seguros, ciências da vida e setor público. O relatório destaca casos de uso e descobertas que mostram como os líderes desses segmentos ao redor do mundo estão aplicando a IA.

Destaques setoriais:

• Os líderes do setor bancário estão indo além da conformidade regulatória e tratando a governança robusta de IA como uma vantagem competitiva e uma necessidade operacional. Entre os bancos líderes em IA, 85% já estabeleceram estruturas de governança, ante apenas 29% entre os retardatários.
• No setor público, 41% das organizações líderes pretendem aumentar em mais de 20% os investimentos em IA confiável no próximo ano, um ritmo comparável ao das organizações mais ambiciosas de qualquer setor analisado.
• No setor de ciências da vida, 23% das organizações já escalaram a IA para toda a empresa – o maior índice entre os setores analisados.

Os resultados do Brasil reforçam os três temas centrais do relatório: confiança, governança e prontidão de dados estão se tornando fatores decisivos para a geração de valor com IA.

• Mercado mais forte da América Latina em confiabilidade e impacto: O Índice de Confiabilidade do país alcançou 64,5 em 2026, superando a média global, enquanto o Índice de Impacto atingiu 60,8, o mais alto da região.
• IA em produção em escala: a adoção integrada da IA cresceu 25,3 pontos percentuais, alcançando 50% das organizações brasileiras.
• Conformidade regulatória ganha prioridade: a conformidade regulatória tornou-se uma preocupação mais relevante no Brasil em 2026, avançando 25,1 pontos percentuais e atingindo 33,1% das organizações. A aplicação da LGPD também continuou amadurecendo.
• Ritmo contínuo de investimentos: 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.

Conheça os resultados completos do estudo e acesse o relatório na íntegra aqui.

O que torna a IA confiável?

IA confiável é a inteligência artificial desenvolvida para ser precisa, justa, segura, alinhada aos padrões regulatórios e capaz de explicar claramente como chegou a uma decisão. Usuários e tomadores de decisão em todos os níveis da organização devem contar com mecanismos claros de responsabilização que permitam identificar e tratar resultados incorretos ou incompletos gerados pela IA. Além disso, toda solução de IA deve ser governada e demonstrar conformidade às regras e políticas claramente estabelecidas.

O que caracteriza uma organização líder em IA confiável?

No estudo, as organizações foram avaliadas em uma escala de 0 a 100 com base em cinco dimensões de IA confiável. Foram consideradas líderes aquelas que alcançaram pontuação média igual ou superior a 80. Os critérios avaliados foram:

• Qualidade e governança de dados.
• Governança e supervisão de modelos.
• Explicabilidade e imparcialidade.
• Política de IA responsável.
• Auditoria e responsabilização.

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