Gerando valor
com GenAI
A fase de experimentar a IA generativa ficou para trás. Agora é hora de entender o que realmente gera valor.
Segunda edição da pesquisa que investiga uma pergunta que passou a dominar os conselhos de administração: o que precisa acontecer para que os experimentos com IA generativa se convertam em resultado de negócio?
"O debate avançou da adoção para a geração de valor. A governança deixa de ser um assunto estigmatizado como dificultador e passa a ser o viabilizador da transformação em escala."
Até o ano passado, o principal ponto de discussão dos conselhos de administração e das lideranças de tecnologia era sobre adoção de Inteligência Artificial Generativa. Questões relacionadas a risco, benefício e como iniciar uma jornada eram amplamente discutidas. De lá para cá, a Peers acompanhou de perto mudanças tecnológicas profundas que habilitaram a aplicação de sistemas agênticos na resolução de problemas de negócio reais.
As páginas deste estudo oferecem evidências, experiências e reflexões que ajudam a orientar decisões estratégicas em um momento em que a capacidade de transformar a GenAI em valor de negócio passa a ser um dos principais fatores de competitividade.
Da adoção ao resultado
O primeiro estudo, "IA Generativa no Brasil", mostrou como empresas de diferentes setores estavam incorporando a tecnologia. Esta nova pesquisa foca no que veio depois: como essas iniciativas evoluíram e o que diferencia quem está gerando valor real com IA.
O setor financeiro (bancos, seguradoras e meios de pagamento) recebeu um recorte qualitativo aprofundado, dado o nível de regulação, governança e gestão de risco envolvido nessas operações.
Quase um terço das empresas já supera as expectativas financeiras com GenAI. Mas a régua para provar isso ainda não existe em toda parte.
das empresas avaliadas afirmam ter superado as expectativas financeiras iniciais com a GenAI.
dos respondentes reconhecem não haver um business case para comparar resultados.
das organizações confirmam ter diretrizes de ROI já traçadas e aplicadas.
reconhecem não possuir metodologia clara para medir o retorno dos investimentos.
Depois dos primeiros ganhos, vem o desafio de escalar.
Os primeiros meses concentram ganhos rápidos e resultados acima das expectativas. Mas, à medida que a IA entra nos processos críticos da empresa, a conta fica mais complexa. Entre 12 e 24 meses, o ponto mais crítico da curva, apenas 13,3% superam as expectativas financeiras, enquanto 30% ficam abaixo do esperado. Depois desse período, a trajetória volta a subir.
Segmento mais avançado na adoção
Engenharia e Operações é o desafio
Evolução equilibrada
Cinco sinais de que a IA começa a amadurecer na organização
- A Inteligência Artificial passa a ser discutida de forma recorrente pelo board e pelas áreas de negócio, deixando de ser uma pauta restrita à tecnologia.
- As decisões sobre novos projetos começam a considerar indicadores de impacto operacional e retorno financeiro, e não apenas potencial de inovação.
- Diferentes iniciativas passam a ser coordenadas dentro de uma estratégia comum, reduzindo a fragmentação entre áreas.
- Processos corporativos são revistos para incorporar a GenAI como parte da operação, e não apenas como apoio a atividades específicas.
- Governança evolui de políticas de uso para mecanismos permanentes de acompanhamento, priorização e geração de valor.
Em que estágio sua empresa está?
Mais do que uma classificação estatística, os quatro perfis identificados pela pesquisa representam diferentes maneiras de conduzir a jornada de adoção da GenAI, evidenciando que resultados financeiros e maturidade organizacional nem sempre evoluem no mesmo ritmo.
Em 3 perguntas, descubra qual dos quatro perfis da Matriz Peers mais se aproxima da sua empresa.
1. As iniciativas de IA já geraram retorno financeiro mensurável?
2. Existe um processo estruturado de governança e mensuração para essas iniciativas?
3. Há quanto tempo sua empresa usa IA generativa de forma consistente?
O Mercado Pago Assistant resolveu mais de 90% das mais de nove milhões de conversas registradas, sem qualquer interação humana, elevando a assertividade do atendimento e reduzindo o custo por chamado.
Fonte: estudo Peers × MIT Technology Review Brasil, com dados de Cristiane Bonates, Product Fintech Director do Mercado Livre.
Na Ping An Insurance, seguradora chinesa, agentes de IA já conduziam a maior parte das interações de atendimento em 2022. No ano seguinte, a companhia reportou aumento de vendas, redução de custos e ganhos de eficiência.
Fonte: "Building Enterprise AI Maturity" (2024), MIT Center for Information Systems Research, citado no estudo Peers × MIT Technology Review Brasil.
A responsabilidade chega às áreas de negócio
Durante a fase de experimentação, o apoio da alta liderança pode se limitar à aprovação de orçamento ou à autorização de testes. A escala exige decisões mais concretas: quais problemas devem ser priorizados, quem responde pelos resultados, em que momento uma iniciativa deve ser ampliada, revista ou encerrada.
Essa estrutura dá relevância particular às lideranças intermediárias, gerentes e coordenadores que transformam prioridades corporativas em rotinas, metas e decisões cotidianas. São elas que precisam definir como uma recomendação gerada por um modelo será validada, quem atuará diante de um erro e quais indicadores deverão mudar depois da automação.
Quando a GenAI começa a interferir em processos corporativos, a governança precisa acompanhar toda a vida da aplicação: identificação da oportunidade, avaliação de dados e fornecedores, classificação de risco, teste, integração aos sistemas, monitoramento e decisão sobre continuidade.
No sistema bancário, as Resoluções CMN 4.557/2017, 4.893/2021 (alterada pela 5.274/2025) e 4.966/2021 estabelecem exigências de gestão de risco, segurança cibernética e modelos de crédito. No setor segurador, a Resolução CNSP 416/2021 e a Circular Susep 638/2021 tratam de controles internos e continuidade, e o manual da Susep de julho de 2026 já cita explicitamente soluções de IA entre os serviços tecnológicos relevantes a controlar. Controles rígidos demais criam gargalos; regras apenas declaratórias não alcançam o cotidiano. O equilíbrio depende de padrões comuns, ambientes seguros e responsabilidades distribuídas.
Vozes de quem constrói a arquitetura
A nova equação entre eficiência e inovação com IA
A tecnologia amplia oportunidades de automação e criação de valor, mas exige critérios claros para priorizar investimentos e escalar iniciativas.
O que sustenta a escala da IA
Governança, geração de valor e foco em resultados despontam como os pilares para ampliar o uso da Inteligência Artificial de forma sustentável.
Sete vozes, sete formas de escalar
Sobre a pesquisa
Pesquisa conduzida pelo TEC.Institute em parceria com a Peers Consulting + Technology e publicada pela MIT Technology Review Brasil.
138 respondentes · 12 setores · 18 entrevistas em profundidade
- Adoção da IA generativa
- Investimentos e retorno financeiro
- Aplicações corporativas
- Estratégia e governança
- Riscos
Gerando valor com GenAI
No estudo completo, 18 entrevistas em profundidade mostram como lideranças de Getnet, CNP Seguros, Banco do Brasil, Mercado Livre e outras grandes empresas lidam com escala, governança, mensuração e geração de valor.
Ao enviar, você concorda em receber comunicações da Peers Consulting + Technology. Você pode cancelar a qualquer momento.
O download do estudo completo já começou. Se não iniciar automaticamente, clique aqui.
Qual é o próximo passo da GenAI na sua empresa?