A movimentação não começou agora. Mais da metade das empresas (56%) começou a integrar IA às operações há quatro ou cinco anos, enquanto apenas 9% iniciou esse processo no último ano . Isso indica que o setor já está no meio de sua jornada de adoção — e não apenas dando os primeiros passos.
O dado mais revelador da pesquisa é a falta de consenso sobre qual seria o nível adequado de investimento em IA:
A contradição, chamada de “paradoxo do investimento” pela Clearwater, revela uma incerteza mais profunda. Embora a IA seja vista como uma tecnologia transformadora, seu retorno sobre o investimento ainda é difícil de prever e comparar. Como observou Souvik Das, diretor de tecnologia da Clearwater Analytics, o setor enfrenta o desafio de calibrar seu compromisso com uma ferramenta considerada essencial, mas cujo benefício financeiro ainda não é uniforme .
Os executivos também foram questionados sobre as áreas em que a IA deverá produzir os maiores efeitos nos próximos 12 meses. As respostas se concentraram em tarefas intensivas em informação e em ferramentas que apoiam o julgamento humano:
Os resultados sugerem que o setor enxerga a IA menos como substituta dos gestores de portfólio e mais como uma aceleradora do trabalho analítico e operacional que sustenta as decisões de investimento.
Nem todo investimento em IA produz o mesmo resultado. Segundo a pesquisa, a qualidade dos dados usados pelas empresas é um fator decisivo para determinar se a tecnologia conseguirá melhorar o desempenho operacional.
A conclusão central, resumida pelo Institutional Investor, é direta: as gestoras estão aumentando fortemente os gastos com IA, mas orçamentos maiores nem sempre se convertem em resultados . Empresas com governança de dados mais sólida conseguem obter melhorias operacionais relevantes; aquelas que ainda lidam com dados inconsistentes gastam mais sem alcançar ganhos equivalentes.
O estudo “GenAI and the Data Divide” retrata um mercado disposto a fazer apostas expressivas em uma tecnologia cujo retorno ainda é incerto. Os orçamentos crescem, mas faltam referências claras para medir o sucesso. Ao mesmo tempo, a maioria das empresas já está há anos integrando IA às suas operações — e, ainda assim, 66% dos líderes acreditam que suas organizações podem estar gastando demais.
A mensagem mais prática da pesquisa é que a qualidade dos dados pode importar mais do que o valor investido. Para as gestoras que tentam avançar nesse cenário, a questão principal talvez não seja simplesmente quanto gastar em IA, mas se os dados que alimentam seus modelos são precisos, consistentes e bem governados.