A adoção da inteligência artificial avança nas empresas, mas a capacidade de comprovar seus resultados ainda não acompanha esse ritmo. Segundo o relatório AI Impact Survey 2026, da Grant Thornton, 78% das organizações não demonstram alta confiança de que conseguiriam passar por uma auditoria independente de governança de IA em até 90 dias.

O estudo ouviu 950 líderes empresariais de dez setores entre fevereiro e março de 2026 e aponta uma "lacuna de comprovação" da IA: muitas empresas já utilizam ou escalam a tecnologia, mas ainda não conseguem explicar, medir ou defender consistentemente como as decisões são tomadas, quem responde pelos resultados e quais controles estão em funcionamento.

Governança ainda é o principal gargalo

De acordo com o levantamento, barreiras de governança e compliance são apontadas por 46% dos executivos como a principal causa de baixo desempenho ou falha em projetos de IA. Apesar disso, apenas 11% identificam risco e compliance como a função que mais precisa de foco para a organização alcançar suas ambições com IA.

Para Maikon Silva, sócio de Risk da Grant Thornton Brasil, o dado mostra que a discussão sobre IA precisa sair do campo exclusivamente tecnológico. "IA não é apenas uma agenda de inovação ou eficiência. Quando uma empresa passa a usar modelos para apoiar decisões, automatizar processos ou gerar recomendações, ela também precisa definir responsabilidades, controles e critérios claros de mensuração. Sem isso, a organização pode até ampliar o uso da tecnologia, mas terá dificuldade para comprovar valor e responder por eventuais falhas", afirma.

Maturidade na adoção de IA impulsiona a geração de valor

A pesquisa também mostra que empresas com IA totalmente integrada têm quase quatro vezes mais probabilidade de reportar crescimento de receita do que aquelas ainda em fase piloto. Entre as organizações com IA integrada, 58% relatam crescimento de receita, 81% apontam aumento de eficiência, 64% observam maior qualidade nos resultados e 59% registram inovação acelerada.

Segundo Maikon, esse desempenho está diretamente ligado à maturidade da governança. "Governança não deve ser vista como um freio para a inovação. Pelo contrário: quando bem estruturada, ela dá segurança para a empresa escalar a IA com mais confiança. As organizações que conseguem medir o que funciona, interromper o que não gera resultado e documentar seus controles tendem a capturar mais valor da tecnologia", explica.

Desalinhamento entre lideranças amplia riscos

Outro ponto de atenção é o desalinhamento entre lideranças. O estudo indica que CIOs e CTOs são cinco vezes mais propensos do que COOs a afirmar que a força de trabalho está totalmente preparada para adotar IA. Para a Grant Thornton, essa diferença revela percepções distintas na própria alta liderança: enquanto áreas de tecnologia tendem a avaliar acesso, uso e implantação de ferramentas, operações observam a aplicação prática nos fluxos de trabalho.

IA autônoma exige resposta a falhas

A pesquisa também alerta para os riscos da chamada agentic AI, ou IA baseada em agentes autônomos. Embora 74% dos líderes afirmem conceder acesso da IA a dados e processos, apenas uma em cada cinco organizações possui um plano estruturado e testado de resposta a falhas.

"À medida que a IA ganha autonomia, os riscos deixam de ser apenas hipotéticos. As empresas precisam estar preparadas para identificar falhas, conter impactos, rastrear decisões e explicar o que aconteceu. Ter uma política documentada não é suficiente se ela nunca foi testada", complementa o executivo.

Como fechar a lacuna de comprovação

Para reduzir a lacuna de comprovação, a Grant Thornton recomenda que as empresas tratem a governança de IA como um sistema de desempenho, com definição clara de responsáveis, métricas de ROI, critérios para escalar ou encerrar iniciativas, alinhamento entre C-levels e planos testados de resposta a incidentes.

"Empresas que desejam avançar com IA precisam responder a perguntas simples, mas críticas: quem é responsável pelos resultados? Como o ROI é medido? Onde a IA pode atuar de forma autônoma? E o que acontece se um sistema falhar amanhã? A maturidade estará menos no volume de iniciativas e mais na capacidade de provar que elas funcionam de forma segura, mensurável e sustentável", conclui Maikon.