A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma ferramenta cotidiana em 95% das empresas brasileiras. A pesquisa mais recente da consultoria Bain & Company, divulgada em agosto de 2026, indica que a adoção da tecnologia atingiu um patamar de universalização no ambiente corporativo nacional. Esse índice é impulsionado por setores como tecnologia, serviços financeiros e telecomunicações, que lideram a jornada de digitalização. O uso mais comum da IA se concentra no suporte a tarefas analíticas e intelectuais, como a elaboração de relatórios, pesquisas e análises de dados.

Lucas Brossi, sócio e Head de Data & AI da Bain para a América do Sul, destaca a velocidade com que a IA penetrou no mercado brasileiro, comparável a economias mais avançadas. No entanto, a análise aprofundada dos dados revela um gargalo significativo: apenas 40% das empresas conseguiram escalar pelo menos um caso de uso da IA para além da experimentação. Mesmo dentro desse grupo, a capacidade de mensurar o impacto econômico e o retorno sobre o investimento (ROI) ainda é limitada. A dificuldade reside em transformar experimentos pontuais em processos robustos e recorrentes, demonstrando que ter domínio de uma ou outra solução é mais simples do que promover uma transformação organizacional completa através da IA.

A Escada da IA: Da Integração à Transformação

A jornada da IA nas empresas pode ser dividida em três degraus: integração, escala e transformação. A integração ocorre quando a tecnologia se torna parte da rotina operacional. A escala é alcançada com o uso disseminado e recorrente. A transformação, o estágio mais avançado, acontece quando a IA altera custos, receitas, produtos ou o próprio modelo de negócio. Apesar de a escalabilidade ser o desafio atual, as empresas brasileiras parecem ter clareza sobre os caminhos para alcançá-la. Oitenta e seis por cento das companhias consultadas consideram a IA uma das cinco principais prioridades estratégicas, e 62% reportam que os programas de IA são liderados diretamente pelo CEO ou por seus gestores diretos. Essa priorização estratégica é um forte indicador de que as organizações reconhecem a importância da IA para o futuro.

Liderança e Motivação: Pilares da Escalada

O diferencial entre as empresas que conseguem escalar a IA e aquelas que permanecem na fase de experimentação é, segundo Brossi, o comprometimento da liderança. Quando a IA é tratada como uma prioridade estratégica pela alta gestão, o índice de escalada se torna nove vezes maior. A motivação para a adoção da IA também oferece insights sobre a maturidade do mercado. A busca por ganho de produtividade pessoal lidera com 56%, seguida pelo aumento de vendas (32%) e pela melhoria da eficiência em processos (24%). Isso sugere um avanço da percepção da IA, que deixou de ser vista apenas como uma ferramenta de eficiência para ser também um motor de crescimento.

Brossi alerta, contudo, que a delegação de tarefas para agentes de IA ainda enfrenta barreiras. Problemas de contexto, confiabilidade e a natureza de certas decisões impedem a entrega completa do ciclo operacional a um agente. No entanto, delegar partes do processo, como a navegação em sistemas complexos, a organização de dados ou a sugestão de alternativas com justificativas, é considerado razoável e pode otimizar significativamente o trabalho humano. A capacidade de um agente IA em consolidar informações de múltiplas fontes para auxiliar na tomada de decisão é um exemplo claro desse potencial.

Desafios de Dados e Governança

A maturidade no uso de IA esbarra em desafios cruciais relacionados à qualidade e contextualização dos dados, além da governança de acessos. Para que os agentes de IA atuem eficazmente, é fundamental que compreendam as particularidades de cada negócio e operem dentro de limites bem definidos. A complexidade reside não apenas em dados numéricos tradicionais, mas também no contexto implícito nas operações de uma empresa – regras tácitas, definições de cliente, relações entre grupos econômicos, etc., que muitas vezes não estão documentadas e precisam ser ensinadas aos agentes.

A falta de dados estruturados e a dispersão de informações em sistemas que não se comunicam também representam barreiras. Mesmo com avanços em modelos de IA, a eficiência depende da organização e qualidade dos dados. Uma vez superados esses obstáculos, surge a questão da governança: como controlar e monitorar um número crescente de agentes de IA que, em essência, funcionam como novos funcionários? Garantir que esses agentes tenham acesso apenas ao necessário, executem tarefas dentro de suas alçadas e que qualquer desvio da normalidade seja detectado e tratado é um desafio tecnológico ainda em aberto.

O Futuro é Transformação, Não Apenas Tecnologia

Diante desse cenário, o investimento contínuo em tecnologia é essencial não apenas para a competitividade, mas para a sobrevivência a longo prazo. As empresas precisam ir além da experimentação, integrando processos e definindo metas claras para o uso da IA em cada área. Mais do que acompanhar a mudança, é preciso transformá-la em valor real, tanto para o negócio quanto para as pessoas. A IA não é apenas uma questão tecnológica, mas uma profunda transformação do negócio. As organizações mais bem-sucedidas entendem essa agenda como uma prioridade e focam em dominar um aspecto de cada vez, em vez de tentar abraçar todas as frentes simultaneamente. A primeira fase da revolução da IA corporativa foi democratizar seu acesso; a próxima será descobrir quem conseguirá reorganizar a empresa ao seu redor e transformar experimentação em resultados concretos.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · MIT Tech Review Brasil