Durante a recente Febraban Tech 2026, gravamos doze episódios de podcast no estande da MATH Group. Entre uma gravação e outra, eu ficava parado ali atrás, esperando liberarem o áudio e ouvindo as conversas do lado. Numa dessas esperas, um executivo tinha acabado de conversar com a Mathilda, a agente de Inteligência Artificial (IA) que aplicava o nosso diagnóstico de maturidade. Ele se virou para o meu time e disse:
– Já temos acesso a muitas ferramentas, mas nada anda de verdade. Na real, não sabemos direito como medir retorno e, sem retorno defendido, ninguém gasta capital político na adoção.
Anotei no celular antes de entrar no ar. Passei os dois dias seguintes ouvindo variações da mesma frase.
Ele não estava reclamando. Estava descrevendo uma engrenagem.
Repare no encadeamento, que é mais interessante do que a queixa.
Para conseguir orçamento, ele precisa defender retorno. Para defender retorno, precisa de número. Para ter número, precisa mudar um processo de verdade e medir o antes e o depois. Para mudar um processo de verdade, precisa de orçamento e de alguém com autoridade para bancar a mudança.
O circuito fecha em si mesmo. E quem está dentro dele fica rodando piloto, porque piloto é a única coisa que cabe no orçamento que ninguém precisou defender.
Piloto não pede dono. Piloto não tira escopo de ninguém. Piloto cabe no cartão corporativo da área e some do radar quando não dá certo. É por isso que tem tanto piloto. Ele é a forma mais barata de parecer que a empresa está andando.
O que 151 conversas mostraram.
Durante os três dias do evento, 151 pessoas fizeram o seu diagnóstico no estande. Conversa aberta com a Mathilda, sem lista de alternativas, e depois um modelo atribuindo nota de 1 a 5 em seis pilares. Amostra de conveniência, gente que passou no corredor e parou. Não representa o mercado inteiro. Representa esse grupo, que já é bastante coisa.
No resultado, 66% ficaram no nível 2, que o instrumento chama de Active: experimento e piloto isolado. Outros 28,6% chegaram ao nível 3, com IA em produção e processo definido. Três pessoas chegaram ao nível 4. Nenhuma ao 5.
Entre os seis pilares, o pior avaliado foi Patrocínio e Modelo Operacional, com média de 1,96. Tiraram 2 ou menos nesse pilar 81%. E tem um recorte que vale reler: 21,2% apresentam estratégia avaliada em 3 ou mais com patrocínio em 2 ou menos. O relatório batizou esse padrão de ambição sem dono. Eu gosto do nome.
A herança que ninguém quer olhar.
Aqui entra a parte que me incomoda. A alta gestão priorizou IA rápido e por um motivo legítimo. Viu de perto o que aconteceu com quem chegou atrasado na digitalização. Quem não se moveu, morreu e a memória disso ainda dói. Então a prioridade foi escrita, aprovada em comitê e repetida em evento.
E aí veio a execução, onde o erro antigo se repetiu inteiro. Trataram como compra de ferramenta e delegaram para baixo. Ferramenta é fácil. Entra no orçamento de tecnologia, aparece rápido e dispensa a conversa difícil sobre qual processo deixa de existir, qual área encolhe e quem perde time.
E existe todo um incentivo para manter as coisas como estão. Redesenhar processo mexe em gente e em poder. Assinar licença não mexe em nada.
Escrever no plano que IA é prioridade e não reservar dinheiro é uma forma elegante de não decidir. Estratégia é onde o seu dinheiro está. O resto é intenção.
Vejamos os númeross que me fizeram escrever esta coluna.
As perguntas do diagnóstico eram abertas, então os temas vieram espontâneos. Sem lista, sem sugestão. Cada um trouxe o que estava na cabeça naquele momento.
Dados, qualidade e integração: 41,7%. Governança, regulação e compliance: 25,8%. Agentes e automação: 22,5%.
E lá embaixo:
Patrocínio e liderança: 10,6%. Custo, ROI (Retorno Sobre Investimento) e orçamento: 7,9%. Escala, do piloto à produção: 7,3%.
Leia essa última linha junto com a primeira estatística desta coluna. Dois terços do grupo está preso no piloto. Sete por cento citaram sair do piloto como problema.
O pilar de pior nota da pesquisa inteira é justamente o que quase ninguém traz para a conversa. Quando a pauta é livre, as pessoas falam de dado e de compliance, que é o que está dentro do escopo delas. O que trava está uma camada acima. E uma camada acima não vira assunto, porque não é assunto de quem está ali conversando.
A engrenagem é invisível por dentro. Isso me preocupa mais do que a nota baixa.
Onde isso se rompe?
Não tenho receita e desconfio de quem tem. Mas existe uma inversão de ordem que eu já vi funcionar.
Escolher o processo antes da ferramenta. Combinar a métrica antes de começar, por escrito, com a pessoa que vai cobrar o resultado depois. Aceitar que a primeira medição vai ser imperfeita e medir assim mesmo, porque medida imperfeita ainda é defensável em comitê e opinião não é.
O número não aparece no fim do projeto. Ele precisa existir antes, mesmo tosco, porque é ele que compra o capital político da segunda rodada. Quem espera o retorno aparecer para então pedir orçamento vai esperar sentado.
Faço um convite.
O relatório completo está publicado. Tem os 151 diagnósticos, as notas dos seis pilares, os cinco padrões de desalinhamento, o recorte por segmento e a leitura cruzada com a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária, o estudo global da McKinsey sobre IA e EBIT (lucro antes de juros e impostos), os alertas da Gartner sobre cancelamento de projetos de agentes, o Mapa de Temas Prioritários da ANPD (Autoridade Nacional de Proteção de Dados) para 2026 e 2027 e o PL 2338/2023 e o Marco Legal da IA aprovado no Senado e em tramitação na Câmara.
Vale conferir, por um motivo específico. Se a sua empresa passou pelo estande, ela está em algum lugar daquela distribuição. Se não passou, a distribuição sugere onde ela cairia.
Depois de olhar, faça a pergunta que quase ninguém fez no estande: quem é o dono da IA aqui dentro e quanto ele tem para gastar?
Se as duas respostas não vierem rápido, o problema da sua empresa não começa no dado.
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