É o que revela o estudo Scaling AI across talent management in financial services (2025), realizado pelo Deloitte Center for Financial Services com 38 executivos seniores de grandes instituições financeiras norte-americanas.
Segundo o levantamento, apenas 18% dessas organizações utilizam IA generativa em áreas de gestão de pessoas, enquanto 47% já aplicam a tecnologia em frentes voltadas à experiência do cliente.
Esse avanço na priorização da IA também se reflete nas decisões de lideranças financeiras. A pesquisa CFO Signals™ Q1 2025 mostra que 79% dos CFOs nos EUA pretendem adotar IA generativa nos próximos dois anos.
No Brasil, o foco em IA também tem avançado, embora com características próprias. De acordo com a Bain & Company (2025), 67% das empresas brasileiras já consideram a IA generativa uma prioridade estratégica, com ganhos médios de 14% em produtividade e 9% em performance financeira após a adoção.
Em comum, os dados revelam que embora a intenção de uso da IA esteja em alta, a aplicação prática ainda é desigual, especialmente em áreas com impacto direto na sustentabilidade do negócio, como RH e Finanças.
Em muitos casos, o verdadeiro valor da IA não está apenas na automação, mas na integração entre pessoas, dados e decisões dentro de uma arquitetura preparada para escalar com segurança e propósito. Se a inteligência artificial já apresenta ganhos operacionais em áreas como customer experience, seu maior potencial em RH e Finanças pode estar na orquestração de decisões interdependentes que se retroalimentam.
Diante de um cenário muitas vezes marcado pela escassez de talentos e instabilidade econômica, integrar essas duas áreas com apoio de IA pode acelerar análises, reduzir riscos e aumentar a previsibilidade do negócio.
Segundo análises do Gartner, RH e Finanças estão cada vez mais conectados, mas ainda carecem de estruturas colaborativas robustas para compartilhar dados e decisões de forma integrada.
Isso reforça que intenção sozinha não basta. É preciso construir ambientes de confiança, interoperabilidade e colaboração entre equipes, para que a tecnologia realmente amplifique o valor dessas funções.
Essa integração se torna viável com uma base técnica sólida, que permita a troca fluida de informações entre sistemas de ERP, HCM e plataformas de analytics.
De acordo com estudos da Deloitte e do Gartner, consolidar dados como indicadores de performance, turnover, custo de pessoal e projeções financeiras em uma camada comum é o que transforma a análise isolada em inteligência estratégica.
Se a inteligência artificial já apresenta ganhos operacionais em áreas como customer experience, seu maior potencial em RH e Finanças pode estar na orquestração de decisões interdependentes que se retroalimentam.
O gráfico acima, elaborado pela Deloitte, ilustra bem essa lacuna. Ele mostra o descompasso entre o uso atual e o ideal da IA em funções de talentos, com destaque para recrutamento, planejamento de sucessão e retenção, justamente onde a falta de integração entre RH e Finanças aumenta o risco de perda de talentos e prejudica a precisão de projeções de headcount e orçamento.
Na visão de Jéssica Lainy de Sena Silva, Head de Gestão de Talentos da Mirante Tecnologia, essa distância entre intenção e aplicação está diretamente ligada à carência de ferramentas que conectem gestão de talentos e finanças de forma inteligente e contínua:
Na Mirante, temos ajudado empresas a superar esse desafio por meio de sistemas de multiagentes que integram IA com sistemas críticos, criando, por exemplo, fluxos automatizados entre dados, orçamento e desempenho, com segurança e rastreabilidade desde o início.
Vamos pensar na hipótese de aplicação da IA no RH, ela pode atuar de forma preditiva ao identificar sinais de exaustão, estresse e desengajamento, antes que esses fatores comprometam entregas e impactem a performance financeira da organização.
Modelos baseados em IA já conseguem processar indícios como:
- Sinais de fadiga: aumento no número de folgas, variações na presença e mudanças nos padrões de horário
- Indícios de estresse: sobrecarga de atividades, dificuldades em manter prazos e comunicações com tom mais crítico
- Marcas de desengajamento: menor participação em treinamentos, eventos ou trocas com o time
- Sinais de baixa motivação: percepção de distanciamento da liderança e variações na consistência das entregas.
O desengajamento tem impacto econômico relevante: segundo o report State of the Global Workplace (2023), da Gallup, cerca de US$ 9,6 trilhões em produtividade poderiam ser adicionados anualmente à economia global se a força de trabalho estivesse totalmente engajada, o que representaria um crescimento de 9% no PIB mundial.
Do lado financeiro, o uso de IA pode acelerar análises de viabilidade, identificar gargalos orçamentários e tornar os relatórios mais inteligentes, transformando o time financeiro de operador para parceiro estratégico do negócio.
De acordo com a KPMG (2024), 75% das empresas já utilizam inteligência artificial em funções financeiras e contábeis, como controladoria, planejamento e geração de relatórios. Esses ganhos vão além da automação: as organizações relatam avanços relevantes em precisão, qualidade das análises e apoio à governança, posicionando a IA como um recurso estratégico para tomadas de decisão mais seguras.
A Accenture (2023) reforça esse cenário, destacando que a automação inteligente em finanças está diretamente associada a ganhos de produtividade e maior agilidade nos processos.
Mas para que esses ganhos sejam sustentáveis, também é preciso garantir uma base sólida. A adoção de IA em finanças exige atenção especial a trilhas de auditoria, explainability dos modelos e compliance com normas como SOX e LGPD. Sem essas camadas de controle e transparência, os avanços em automação podem comprometer a confiabilidade dos relatórios e dificultar a escalabilidade das soluções com segurança.
A baixa adoção de IA em áreas como RH e Finanças não é apenas uma lacuna operacional, é um reflexo da maturidade organizacional necessária para transformar dados em decisões, tecnologia em inteligência e intenção em impacto.
Nos próximos dois anos, a tendência é que líderes financeiros planejam acelerar a implementação da IA generativa. Mas esse avanço não virá da simples adoção de ferramentas pontuais, e sim da integração entre pessoas, processos e arquitetura tecnológica preparada para escalar com segurança, rastreabilidade e propósito.
Empresas que desejam capturar esse valor precisam romper com a lógica de silos e avançar para uma visão sistêmica, onde RH e Finanças operam como núcleos de inteligência contínua.
Nessa nova configuração, a IA não substitui pessoas, ela amplia a capacidade analítica, reduz ineficiências e fortalece decisões com base em evidências.
Sua empresa já integra dados de RH e Finanças com IA? Quais os maiores desafios para escalar esse uso com governança? Compartilhe insights ou marque um colega da área para trocar experiências!
