Operações de IA – Problemas de infraestrutura e integração de dados dificultam a expansão da inteligência artificial nas instituições financeiras. Segundo o relatório The Data Readiness Index 2026, da Cloudera, 38% dos entrevistados relatam obstáculos recorrentes relacionados ao desempenho dos sistemas. Outros 20% atribuem o retorno abaixo do esperado dos investimentos em IA e análise de dados à integração inadequada com os processos de trabalho.
Apesar do avanço da tecnologia no setor, entraves operacionais e de governança ainda comprometem a transformação de dados em resultados. Entre as aplicações estão atendimento ao cliente, prevenção de fraudes, gestão de riscos, conformidade regulatória e análise de informações.
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O levantamento aponta que 83% das instituições consultadas conseguem identificar onde seus dados estão armazenados. No entanto, essa visibilidade não elimina as dificuldades de manter aplicações de IA em ambientes com informações distribuídas.
A governança também exige atenção: 61% dos participantes afirmam que todos ou quase todos os seus dados estão submetidos a controles. Ainda assim, garantir consistência, rastreabilidade e segurança das informações é fundamental para atender às exigências regulatórias e sustentar as aplicações.
Preparação dos dados influencia retorno dos investimentos
A busca por operações mais eficientes, prevenção de fraudes e serviços personalizados aumenta a demanda por acesso seguro a informações distribuídas em diferentes ambientes. Preparar esses dados é uma etapa importante para levar projetos de inteligência artificial dos testes à utilização efetiva.
Para Jake Bengston, diretor sênior de soluções de IA para o setor na Cloudera, os resultados dependem de informações confiáveis, acessíveis e submetidas a controles adequados.
Segundo o executivo, as instituições precisam aplicar modelos de IA a dados governados, independentemente de onde estejam armazenados. Essa abordagem pode simplificar operações, contribuir para o cumprimento das normas e ampliar o retorno dos investimentos em tecnologia.
O estudo destaca que a adoção da inteligência artificial não depende apenas da escolha dos modelos. Infraestrutura, integração aos processos de negócio e governança dos dados também são fatores decisivos para colocar as soluções em operação e alcançar resultados consistentes.
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(Com informações de TI Inside)
(Foto: Reprodução/Pexels/Rafael Minguet Delgado)
