Gestoras de ativos aceleram investimentos em IA — e descobrem que o diferencial está nos dados

Os dados fazem parte do relatório global de 2026 da fintech americana Clearwater Analytics, intitulado “GenAI and the Data Divide”. A pesquisa ouviu 178 executivos seniores — entre CEOs, diretores financeiros, de tecnologia e de risco — de gestoras de ativos, hedge funds e empresas de crédito privado na Europa, nos Estados Unidos e na região Ásia-Pacífico .

O paradoxo do orçamento de IA

A expansão dos gastos já se tornou generalizada no setor. Segundo o estudo, 63% das empresas aumentaram o investimento em IA em mais de 50% nos últimos 12 meses, e nenhuma declarou ter reduzido o orçamento .

Mesmo assim, o setor está dividido sobre qual seria um nível adequado de investimento:

• 66% dos gestores de fundos temem que suas empresas estejam investindo demais em IA .
• 25% consideram que suas organizações ainda não estão investindo o suficiente .

O relatório descreve o cenário como um “paradoxo de investimento” no centro da revolução da IA na gestão de ativos . Embora os orçamentos estejam subindo rapidamente, ainda não há consenso sobre quanto as empresas deveriam gastar .

Onde a IA deve causar maior impacto

A pesquisa identificou três áreas operacionais nas quais os executivos esperam mudanças importantes ou transformadoras nos próximos 12 meses:

• Geração e resumo de dados: 62% dos entrevistados esperam um impacto transformador, o maior índice entre as áreas analisadas .
• Sistemas de apoio à decisão: 58%, incluindo ferramentas para rebalanceamento de carteiras .
• Modelagem preditiva e testes de estresse: 57% .

Os resultados indicam que a IA está deixando de ser apenas uma tecnologia experimental e passando a integrar os fluxos centrais da gestão de investimentos. O uso inclui tarefas intensivas em trabalho, como organizar grandes volumes de informação, apoiar recomendações de carteira e testar como os portfólios poderiam reagir a diferentes cenários de risco.

Dois terços dos gestores também disseram que suas ferramentas de IA já conseguem administrar dados alternativos de maneira eficaz — um tipo de informação tradicionalmente difícil de escalar . Além disso, 62% relataram sucesso com a orquestração multiagente, na qual operações autônomas são acionadas quando determinados dados atingem limites específicos .

A qualidade dos dados é o verdadeiro diferencial

A principal conclusão do relatório é que a distância entre as empresas líderes e as retardatárias na adoção de IA não está no tamanho do orçamento nem na velocidade de implementação. O fator decisivo é a qualidade da base de dados sobre a qual os sistemas são construídos .

“Adotar IA está obrigando os gestores de fundos a enfrentar os fundamentos da gestão de dados de uma forma que nada mais havia conseguido fazer”, afirmou Souvik Das, diretor de tecnologia da Clearwater Analytics .

A diferença aparece com clareza na gestão de riscos: 44% das empresas que classificam a precisão de seus dados como boa ou excelente dizem que o gerenciamento de riscos se tornou muito mais proativo. Entre aquelas que avaliam a qualidade dos dados como moderada ou ruim, o índice cai para 17% .

Embora 95% dos executivos ouvidos tenham aumentado o orçamento de IA no último ano, o estudo indica que um investimento maior, por si só, não garante resultados melhores quando a empresa trabalha com dados frágeis ou pouco confiáveis .

Uma tendência que vai além da gestão de ativos

Os resultados acompanham uma tendência mais ampla no setor financeiro. Uma pesquisa separada da KPMG apontou que organizações de gestão de ativos e private equity projetavam um gasto médio de US$ 148 milhões em IA nos 12 meses seguintes — quase 1,5 vez o valor previsto no trimestre anterior . Dados e analytics, além de pesquisa e desenvolvimento, estavam entre as principais categorias de investimento .

O cenário também reflete uma divisão observada no mercado corporativo em geral. Apesar de os investimentos empresariais em IA generativa terem alcançado entre US$ 30 bilhões e US$ 40 bilhões, um relatório citado pela Clearwater aponta que muitas organizações ainda obtêm pouco ou nenhum retorno mensurável. Essa diferença de resultados é descrita como a “GenAI Divide”, ou “divisão da IA generativa” .

Para as gestoras, a mensagem do estudo é direta: ampliar os gastos pode ser necessário para acompanhar a transformação do setor, mas o retorno dependerá de algo mais básico — a capacidade de organizar, validar e utilizar os próprios dados.