A promessa da inteligência artificial (IA) corporativa no Brasil avança a passos largos em potencial, mas tropeça na prática. Um estudo recente da SAP em parceria com a Oxford Economics, intitulado "The Value of AI: Brazil 2026", lança luz sobre um paradoxo: enquanto 77% das empresas brasileiras vislumbram um potencial transformador considerável ou alto com o uso de agentes de IA, e 55% já se aventuraram em projetos-piloto, um ínfimo 3% se declaram totalmente preparadas para implementar e escalar essas tecnologias. Essa disparidade entre a visão e a capacidade de execução é o cerne do desafio atual da IA corporativa: o que antes era difícil de experimentar, agora se mostra ainda mais complexo de escalar.
O Desafio do Escalonamento e a Qualidade dos Dados
Para as companhias que já testam ou utilizam IA agêntica, os obstáculos emergem com a expansão. Cerca de 61% apontam que o esforço de integração foi maior do que o previsto, enquanto 54% relatam problemas de confiabilidade e qualidade à medida que o uso aumenta. Outros 45% observam resultados inconsistentes entre diferentes equipes ou unidades geográficas. Esses entraves não residem, em sua maioria, na tecnologia do agente em si, mas sim na infraestrutura subjacente. Um agente de IA, seja para recomendar ou executar uma ação, depende intrinsecamente de informações precisas, acesso a sistemas adequados, regras de negócio bem definidas e uma integração fluida com os processos que antecedem e sucedem sua intervenção. A pesquisa reforça essa tese: 75% das empresas brasileiras citam a qualidade ou disponibilidade das informações como um fator limitante para o retorno sobre o investimento em IA. Contudo, apenas 18% dessas organizações possuem uma estratégia integrada para a tecnologia, com a maioria (48%) ainda operando majoritariamente por meio de projetos isolados, o que dificulta a sinergia e a escalabilidade.
A Nuvem e o ERP como Alicerces para a Autonomia
A discussão sobre a modernização de sistemas de gestão empresarial (ERP) e a migração para a nuvem ganha, neste contexto, uma nova dimensão. Esses movimentos não devem ser encarados apenas como uma atualização de infraestrutura, mas como oportunidades cruciais para a reestruturação de processos, a eliminação de silos operacionais, a organização e a padronização de dados, e o estabelecimento de uma arquitetura robusta capaz de sustentar novas formas de operação autônoma. Essa necessidade é particularmente acentuada em setores complexos como indústria, varejo, moda e farmacêutico, onde uma decisão raramente se restringe a uma única área funcional. A gestão de estoques, por exemplo, impacta diretamente as compras; a demanda de mercado interfere no planejamento da produção; as vendas afetam o planejamento financeiro; e a saúde financeira depende da orquestração de todas essas informações. A desconexão desses processos, portanto, impõe limites severos à capacidade da inteligência artificial de operar de maneira coordenada e eficaz.
Governança e o Futuro da Operação Autônoma
Outro pilar fundamental, frequentemente negligenciado, é a governança. O estudo revela que 82% das empresas brasileiras admitem que seus colaboradores utilizam ferramentas de IA de terceiros, sem aprovação ou supervisão formal, pelo menos ocasionalmente. As consequências dessa prática podem ser severas, incluindo resultados operacionais inconsistentes ou imprecisos, exposição de dados sensíveis e propriedade intelectual, além de vulnerabilidades de segurança significativas. Preparar uma empresa para a adoção efetiva de agentes de IA, portanto, transcende a implementação tecnológica. Envolve a definição clara de seus escopos de atuação, os tipos de dados que podem acessar, as decisões que estão autorizados a executar e, crucialmente, em quais cenários a intervenção humana permanece indispensável. A verdadeira autonomia empresarial não se traduz na exclusão de pessoas dos processos, mas na construção de uma operação onde tecnologia e capital humano operem sobre uma base comum de informações e regras. Isso requer a combinação estratégica de infraestrutura em nuvem, IA contextualizada em processos conectados, dados confiáveis, sistemas integrados e uma governança robusta que permita à inteligência artificial atuar com clareza e propósito. A modernização do ERP, quando vista como uma revisão estratégica da forma de operar, pode ser um passo decisivo nessa jornada. Ao preparar a empresa nesse sentido, os agentes de IA deixam de ser experimentos pontuais para se tornarem componentes integrados e coordenados das atividades que impulsionam o negócio.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
