O abismo da confiança na IA: 84% confiam nos resultados, mas 26% já viram erros chegarem ao conselho

Mas a mesma pesquisa revela que 26% — um em cada quatro executivos — relataram que auditorias internas detectaram erros de IA que chegaram ao público externo ou a membros do conselho . Essa lacuna entre a confiança declarada e a falha documentada é a descoberta central do relatório.

A CFO da Workiva, Barbara Larson, foi direta: "Confiança na IA sem controle sobre a qualidade dos dados é um passivo, não uma estratégia" .

Qualidade dos Dados é o Elo Mais Fraco

A lacuna de confiança se assenta sobre um problema ainda mais fundamental: a qualidade dos dados. Apenas 11% dos executivos acreditam que a qualidade dos dados de sua organização é suficiente para uso com IA . Os outros 89% reconhecem que seus dados subjacentes não estão prontos para as ferramentas de IA que já estão implementando.

Esse descompasso tem consequências reais. 71% dos executivos disseram que a má qualidade dos dados impactou pelo menos moderadamente o uso de IA em relatórios financeiros e de sustentabilidade . As principais consequências relatadas da má qualidade dos dados são decisões operacionais ruins ou atrasadas, seguidas por multas regulatórias ou ações judiciais e a perda de credibilidade com investidores ou credores .

Investidores Estão de Olho

Os investidores institucionais não estão tranquilos com a confiança dos executivos. 89% deles disseram estar preocupados com a precisão do conteúdo gerado por IA em divulgações corporativas . Essa preocupação vem junto com uma pressão regulatória crescente para tratar os resultados da IA como registros auditáveis, e não como rascunhos informais .

95% dos investidores institucionais acreditam que os líderes subestimam o risco de dados fragmentados de relatórios financeiros . Com o tempo, dados fracos ou não verificáveis podem corroer a credibilidade com as partes interessadas .

Prioridades de Infraestrutura: O Caminho a Seguir

Os executivos estão respondendo com um mandato claro de infraestrutura. A pesquisa constatou que 96% dos executivos disseram que o alinhamento da alta liderança é imperativo para quebrar os silos de dados , e 79% estão priorizando automação e governança de dados para fechar as lacunas de dados em toda a empresa . A maioria das organizações está financiando essa mudança com suporte de TI dedicado (73%) e orçamentos alocados (71%) .

76% das equipes de auditoria interna já estão avaliando ativamente os modelos de IA de suas organizações . Líderes empresariais concordaram quase por unanimidade que o CFO, o CIO e o CSO devem se unir para que a governança de dados seja bem-sucedida .

A prioridade de infraestrutura está mudando da "execução para a orquestração" . Os CFOs estão especificamente buscando plataformas que sirvam como um único "sistema de verdade" — ancorando os agentes de IA em ambientes de dados rastreáveis e de nível regulatório, onde cada resultado pode ser verificado e cada divulgação pode ser defendida .

Agentes de IA Entram no Fluxo de Trabalho de Relatórios

Em paralelo com as descobertas da pesquisa, a Workiva lançou três agentes de IA construídos para operar dentro de limites auditáveis: um Agente Tie-Out para verificações de consistência em relatórios financeiros, um Agente de Benchmarking para análise de divulgações de pares e um Agente de Divulgação de Sustentabilidade para conformidade com os padrões ESRS e ISSB . Esses agentes estão incorporados em uma camada de inteligência persistente chamada Workiva Knowledge, que ancora a saída da IA nos próprios dados, instruções e conteúdo da organização .

A arquitetura de trilha de auditoria é importante porque as saídas geradas por IA em arquivamentos financeiros regulamentados são agora uma categoria de risco nomeada no Relatório Anual de Supervisão Regulatória de 2026 da FINRA . O risco de alucinação é maior onde a IA tem mais latitude para gerar narrativa — comentários da administração, divulgações em notas explicativas e linguagem ESG — que é exatamente o território que esses agentes são projetados para manter ancorados nos dados de origem .

Conclusão

A Pesquisa Workiva 2026 Midyear Executive Benchmark Survey pinta um quadro de uma indústria que está avançando rapidamente na adoção de IA, mas progredindo muito lentamente nas bases de dados e estruturas de governança necessárias para tornar essa adoção segura. Os números são gritantes: 84% confiam, 26% com erros detectados, 11% com dados prontos, 89% de preocupação dos investidores. Fechar a lacuna entre a confiança na IA e o controle da IA é agora o desafio definidor para líderes de finanças, risco e sustentabilidade.