Enquanto os orçamentos destinados à inteligência artificial na indústria de gestão de fundos crescem em ritmo acelerado — com 63% das empresas aumentando seus investimentos em IA em mais de 50% nos últimos 12 meses e nenhuma registrando redução —, o setor está dividido sobre qual seria o nível adequado de investimento. Enquanto 25% dos gestores de fundos acreditam que suas instituições ainda investem menos do que o necessário, 66% temem estar investindo em excesso. A falta de consenso sobre a alocação de capital adequada expõe uma divisão relevante em uma indústria na qual as decisões de investimento envolvem riscos concretos.
Uma indústria em fase de amadurecimento, e não atrasada
Ao contrário da narrativa de que o setor tenta recuperar o tempo perdido, a pesquisa revela que a adoção da IA na gestão de ativos está mais madura do que normalmente se presume. A maioria dos gestores de fundos (56%) começou a integrar a tecnologia há quatro ou cinco anos, enquanto outros 34% iniciaram esse processo há dois ou três anos. Apenas 9% começaram a integração no último ano.
Isso significa que a indústria não está no início de sua trajetória com a IA, mas no meio dela. O desafio já não é decidir se a tecnologia deve ser adotada, mas como ampliá-la de forma eficaz, administrá-la com responsabilidade e calibrar o nível adequado de investimento para gerar um retorno mensurável.
Um aumento expressivo dos investimentos, sem sinais de desaceleração
Independentemente do debate sobre a adequação dos níveis de investimento, a trajetória do capital é inequívoca. Em primeiro lugar, 13% dos gestores relatam um aumento superior a 100% nos investimentos em IA durante os últimos 12 meses. Em segundo lugar, 50% registraram crescimento entre 50% e 99%. Por fim, nenhuma empresa relatou uma redução, enquanto apenas 4% mantiveram seus orçamentos inalterados.
Trata-se de uma aceleração em todo o setor, impulsionada pela pressão competitiva, pela demanda dos clientes e pelo reconhecimento crescente de que a IA se tornou uma prioridade operacional.
A IA já ocupa o centro das operações
O estudo mostra que a IA já superou amplamente a fase dos programas-piloto e das provas de conceito. A tecnologia está integrada ao centro das operações de gestão de fundos, incluindo decisões de investimento, gestão de riscos e fluxos de trabalho cotidianos.
Nas decisões de investimento, 43% dos gestores utilizam atualmente a IA em uma parcela entre 25% e 49% de suas decisões, enquanto 10% confiam na tecnologia para a maioria de suas escolhas.
Na gestão de riscos, 38% aplicam a IA a uma parcela entre 25% e 49% de seus processos, enquanto 8% a utilizam na maioria das avaliações.
Já nas operações, 34% integram a IA a uma parcela entre 25% e 49% das decisões operacionais, enquanto 6% a utilizam em mais da metade de seus fluxos de trabalho.
O verdadeiro desafio: dos investimentos à institucionalização
O paradoxo revelado pelo relatório aponta para um desafio mais profundo. A indústria já superou a questão sobre investir ou não em IA. A nova pergunta é como institucionalizá-la de maneira eficaz, construindo infraestrutura de dados, estruturas de governança, talentos e processos operacionais que permitam transformar o investimento na tecnologia em resultados mensuráveis.
As empresas que conseguirem solucionar esse desafio e substituir a ansiedade em torno do volume de investimentos pela disciplina na implementação sistemática da IA serão aquelas que assumirão a dianteira.
Souvik Das, CTO da Clearwater Analytics, afirma: “O que nossa pesquisa revela é uma indústria que luta para acertar na IA. Aumentar o orçamento é a parte fácil. O desafio mais difícil é institucionalizar a IA de uma forma que gere alfa genuíno e excelência operacional, em vez de simplesmente acrescentar custos e complexidade.”
“Na Clearwater, estamos ajudando os clientes a enfrentar exatamente esse desafio, integrando a IA diretamente à nossa plataforma e automatizando a conciliação de dados e o ciclo de contabilidade de investimentos”, prossegue Das. “Quando a infraestrutura é adequada, a IA não apenas funciona, mas multiplica seus efeitos: identifica anomalias nos dados em tempo real, reduz a carga manual das equipes de risco e operações e libera as pessoas para se concentrarem no trabalho estratégico de alto valor”, conclui Souvik.
Por Beatriz Zuniga
