Por Equipe AAWZ | Atualizado em novembro de 2026
No fim de outubro de 2026, investidores passaram a pedir às gigantes de tecnologia uma prova simples: que o dinheiro gasto em inteligência artificial vire lucro. A mesma pergunta sobre o retorno da IA cabe numa assessoria ou consultoria de investimentos, em escala muito menor. Este artigo reúne o que as pesquisas de 2026 mostram, diz com clareza onde elas param e termina com cinco perguntas para medir o retorno da IA no seu escritório.
O que o mercado cobrou das big techs no fim de outubro
Segundo a CNN Brasil, as bolsas americanas caíram na sexta-feira, 30/10/2026: "O índice Nasdaq recuou 2,86%, e o S&P 500 caiu 1,82%", e o Dow Jones teve "uma queda de aproximadamente 1,1%" CNN Brasil, 01/11/2026.
Para o mês, a matéria cita três preocupações, e não uma só:
- Juros: "preocupações com taxas de juros mais elevadas";
- Resultados: "resultados e projeções abaixo do esperado";
- Gasto com IA: "o alto consumo de caixa das empresas de tecnologia em investimentos massivos em IA".
Na sexta-feira (30), a CNN registra o receio de que esses investimentos "possam não gerar o retorno esperado pelos investidores" e descreve investidores "exigindo provas de que esses investimentos acabarão se traduzindo em lucro". O tamanho da aposta ajuda a entender a cobrança. Segundo o Meio & Mensagem, as cinco maiores big techs planejam investimentos de capital só em IA entre US$ 733 bilhões e US$ 753 bilhões, e a correção depois dos balanços do terceiro trimestre foi "motivada pelo ceticismo com a alta queima do fluxo de caixa e investimentos massivos em IA" Meio & Mensagem, 30/10/2026.
A reação não foi igual para todas
O mesmo texto do Meio & Mensagem registra o contraponto: na avaliação do mercado, segundo o veículo, a big tech cuja nuvem cresceu "sob o impulso da IA" superou as expectativas e subiu 4% na Nasdaq. O mercado não rejeitou a tecnologia. Segundo a CNN Brasil, Wall Street "passou a ser mais criteriosa, avaliando quais empresas estão investindo de forma racional e obtendo retornos tangíveis sobre o capital aplicado".
Uma ressalva para quem atende cliente: índice amplo não é carteira de cliente, e este artigo não trata de alocação. A cobrança das big techs interessa aqui como raciocínio, não como sinal de compra ou venda.
Usar IA não é o mesmo que ter retorno da IA
A distância entre usar e colher resultado aparece também fora das big techs. Na pesquisa global da McKinsey publicada em 25/08/2026, com 1.719 participantes em 97 países, coletada entre maio e junho de 2026 McKinsey, The state of AI in 2026, cópia arquivada em 27/08/2026:
| Na mesma pesquisa | % dos respondentes |
|---|---|
| Dizem que a IA melhorou a produtividade individual | 80% |
| Atribuem algum efeito no EBIT ao uso de IA | 37% |
| Atribuem ao menos 5% do EBIT à IA e dizem que o impacto foi significativo (os "high performers") | cerca de 6% |
A pesquisa diz que os 37% são "about the same share as last year" (em tradução livre, quase a mesma fatia do ano anterior). Ou seja, a percepção de produtividade individual está bem acima do efeito que as empresas atribuem ao lucro, e esse efeito ficou do mesmo tamanho de um ano para o outro. A mesma pesquisa registra que cerca de 20% dos respondentes tiveram o uso de IA limitado pelo custo operacional, incluindo o custo de tokens, e acrescenta que a maioria planeja aumentar o investimento.
O que esse dado não diz: que 63% perderam dinheiro. Diz que não atribuem efeito no EBIT. A amostra é global, com peso de empresas grandes, e as respostas são autorrelato.
O retorno da IA no mercado de capitais brasileiro: quase todos usam, poucos integram
O dado mais próximo do nosso mercado é a pesquisa da ANBIMA com o Datafolha, divulgada em 11/09/2026. Foram ouvidas 177 instituições associadas e aderentes aos códigos de autorregulação da ANBIMA ANBIMA, 11/09/2026.
| Indicador | Resultado | Base |
|---|---|---|
| Usam algum tipo de IA | 92% | 177 instituições |
| Integram a IA a processos críticos de negócio | 11% | 162 que usam IA |
| Relatam vantagem competitiva clara decorrente do uso | 3% | 162 que usam IA |
| Avaliam o impacto da IA só de forma subjetiva, sem métricas estruturadas | 43% | 162 que usam IA |
A base muda entre as linhas, e por isso a tabela traz a coluna. O comunicado resume a leitura da própria ANBIMA: o desafio "já não está em acessar ou implementar a tecnologia, mas em transformá-la em uma competência estratégica integrada ao negócio". As bases (177 e 162) constam do relatório completo da pesquisa; o comunicado não as detalha para o 11% e o 3%.
Entre as instituições que usam IA, 61% apontam obstáculos para ampliar o uso. O comunicado lista, nesta ordem e sem percentual por item: a necessidade de novos controles e auditorias, apontada como principal, seguida da falta de capacitação e treinamento, dos custos de implementação, de segurança e privacidade, da escassez de especialistas e da ausência de políticas internas estruturadas.
O que esse dado não diz: como estão as assessorias e as consultorias. Segundo o relatório completo, 80% da amostra são gestoras. É um retrato do mercado de capitais, não do escritório de assessoria nem da consultoria CVM.
O paralelo com a assessoria e a consultoria de investimentos
Aqui o texto muda de natureza, e convém dizer isso com todas as letras: não encontramos pesquisa que meça a IA só dentro de assessorias e consultorias de investimentos no Brasil, nem o custo de montar um time de IA num escritório. O paralelo a seguir é raciocínio da AAWZ, apoiado nos dados acima, e não conclusão de nenhuma das pesquisas.
O raciocínio é este. Se o mercado pede às big techs prova de que o gasto com IA vira lucro, e se no mercado de capitais brasileiro só 3% das instituições que usam IA relatam vantagem competitiva clara, a mesma pergunta vale para o escritório que paga assinaturas de IA, testa ferramentas ou pensa em contratar alguém para cuidar disso:
| Big techs: o que o mercado cobra | Sua assessoria ou consultoria: as perguntas equivalentes |
|---|---|
| Prova de que o gasto em IA vira lucro | O gasto com IA já virou resultado medido, ou só sensação de produtividade? |
| Resultados à altura do esperado | Quanto custa ter gente para operar a IA, e esse custo aparece em algum relatório? |
| Critério: quem obtém retorno tangível sobre o capital aplicado | A equipe sabe usar a IA pela qual o escritório paga? |
A diferença de escala é enorme, e o paralelo não sugere que um escritório gaste como uma big tech. O ponto comum é outro: gastar sem conseguir mostrar o que voltou.
Pessoas, conhecimento e custo: o que as pesquisas apontam como trava
Duas pesquisas, com públicos diferentes, colocam pessoas e conhecimento ao lado do custo:
- Custo que passa do benefício. Na KPMG, 49% das organizações já repensaram a implantação de agentes de IA (questionaram, adiaram ou reduziram) quando o custo esperado passou do valor gerado. A amostra são 2.145 líderes seniores de empresas com receita acima de US$ 50 milhões, em 20 países e territórios. A própria KPMG ressalva que isso não indica menor confiança na IA: é seletividade KPMG, Global AI Pulse Q2 2026.
- Conhecimento sobre o custo. Na mesma pesquisa, um terço dos líderes cita a falta de habilidade em custo e economia de IA como desafio para implantar agentes.
- Expertise interna. Entre family offices, a falta de expertise interna é a principal barreira à adoção de tecnologia, citada por 57%, à frente de desconhecimento das opções (34%) e de incerteza sobre o retorno (25%) Citi Private Bank, 2025 Global Family Office Report. A pergunta é sobre tecnologia em geral, não só IA, e family office é a estrutura que administra o patrimônio de uma família, não escritório de assessoria.
Somadas à lista da ANBIMA (capacitação, custos de implementação, especialistas), essas pesquisas mostram pessoas, conhecimento e custo lado a lado entre os obstáculos. Elas não mostram que a falta de conhecimento leva a gastar mais com IA. Essa relação de causa é plausível, mas nenhuma das pesquisas a mediu.
Antes do modelo, a base: o caminho na plataforma
Uma IA sem acesso ao dado do cliente, usada em ferramentas espalhadas, tende a virar mais um chat: responde bem sobre o mundo e mal sobre a carteira que o profissional tem na frente. Por isso os dados consolidados vêm antes da IA. A posição do cliente, o histórico de relacionamento e os documentos de compliance precisam estar num lugar só antes de qualquer pergunta à IA fazer sentido.
Esse é o desenho da plataforma da AAWZ, feita para escritório de investimento. A IA vem integrada, e não como projeto à parte que o escritório precisa construir. O AAWZ Intelligence trabalha sobre o consolidador e a carteira, os dados do cliente e o compliance (IPS, formulário e KYC). O que a IA sugere só vira dado depois que uma pessoa aceita, recusa ou edita na fila de curadoria. Capacidades em estágios diferentes de maturidade.
Nada disso dispensa a medição: ter a IA sobre a base não responde por você às perguntas abaixo. O controle de quem aprova o quê, que a ANBIMA aponta como o principal obstáculo, está detalhado em governança de IA no escritório de investimentos.
Cinco perguntas para medir o retorno da IA no seu escritório
- Qual processo a IA mudou, e como ele era antes? Sem a medida do antes, não há retorno a comparar. O desenho do teste está em como medir o ganho da IA sem se enganar.
- Quanto o escritório gasta com IA por mês, somando tudo? Assinaturas por usuário, consumo de API e as horas de quem configura e corrige. A conta completa está em quanto custa colocar IA na consultoria.
- A IA enxerga o dado do cliente, ou só o que alguém colou na conversa? Se depende de colar, o resultado depende de quem colou e do que ficou de fora.
- O que a IA sugere vira registro sem revisão? Uma resposta convincente sobre o que a ferramenta não viu é o risco descrito em onde a IA erra com confiança.
- A equipe foi preparada para usar o que o escritório paga? Capacitação aparece entre os obstáculos da pesquisa ANBIMA. Ferramenta paga e pouco usada também é gasto sem retorno.
Se a resposta à primeira pergunta for "não sabemos", o escritório se parece com os 43% das instituições usuárias de IA na pesquisa ANBIMA que avaliam o impacto só de forma subjetiva.
Perguntas frequentes
Por que o mercado passou a desconfiar do retorno da IA das big techs?
Segundo a CNN Brasil, investidores exigem provas de que os investimentos em IA vão se traduzir em lucro. Para o mês, a matéria cita também juros mais altos e resultados e projeções abaixo do esperado.
Existe pesquisa sobre o uso de IA em assessorias e consultorias de investimentos no Brasil?
Não encontramos pesquisa com número que meça só esse grupo. O dado mais próximo é a pesquisa ANBIMA com Datafolha de 2026, com 177 instituições do mercado de capitais, 80% delas gestoras.
O que a pesquisa da ANBIMA mostra sobre IA no mercado de capitais?
Que 92% das 177 instituições usam algum tipo de IA. Entre as 162 que usam, 11% a integram a processos críticos de negócio, 3% relatam vantagem competitiva clara e 43% avaliam o impacto só de forma subjetiva.
Como medir o retorno da IA numa consultoria de investimentos?
Escolha um processo, meça como ele era antes, meça de novo depois de usar a IA e compare com o custo total no mesmo período. Percepção da equipe não substitui essa medida.
A queda das bolsas por causa da IA é motivo para mudar a carteira do cliente?
Este artigo não trata de alocação e não faz recomendação de investimento. Qualquer decisão sobre a carteira do cliente segue o perfil de suitability, a política de investimento e a análise do profissional habilitado.
Retorno da IA se prova com medida, não com sensação. Se quiser ver como a base, a IA e a curadoria funcionam juntas no escritório: Agendar reunião
Este artigo tem caráter exclusivamente informativo e educacional. As informações apresentadas não constituem recomendação de investimento, consultoria financeira ou oferta de produtos, nem previsão sobre o setor de tecnologia ou sobre qualquer ativo. Pesquisas e matérias de terceiros são citadas nas datas indicadas e não indicam parceria nem endosso. O paralelo entre big techs e escritórios de investimento é análise da AAWZ, não conclusão das fontes citadas. Consulte sempre um profissional habilitado pela CVM antes de tomar decisões de investimento.
