A conversa sobre Inteligência Artificial no ambiente corporativo brasileiro passou por uma metamorfose incontestável. Abandonamos a fase da curiosidade deslumbrada, marcada pela experimentação de chats e geração de imagens, para ingressar em uma cobrança implacável por pragmatismo: de que forma essa tecnologia gera retorno financeiro tangível e vantagem competitiva sustentável? Essa transição estrutural é marcada por investimentos crescentes, mas também por desafios significativos na integração completa da IA.

A pesquisa global The Value of AI: Brazil 2026, conduzida pela SAP em parceria com a Oxford Economics, revela um salto considerável nos aportes. O investimento médio em IA pelas empresas brasileiras aumentou de US$ 14,2 milhões para US$ 20,2 milhões. A expectativa é de aceleração contínua, com projeções de um crescimento superior a 46% nesses aportes nos próximos dois anos. Paralelamente, um levantamento da MIT Technology Review Brasil aponta que 99% dos profissionais de tecnologia enxergam os agentes de inteligência artificial como o núcleo estratégico dos negócios até 2029. No entanto, um paradoxo persiste: mais de 68% das organizações do país permanecem em estágios iniciais de exploração, com apenas 7,9% tendo conseguido integrar a tecnologia de ponta a ponta em seus processos centrais. O resultado é a estagnação em projetos-piloto de baixa conversão, com 65% dos executivos não convencidos do potencial total de suas iniciativas de IA, segundo Rui Botelho, presidente da SAP Brasil.

A Busca pela Empresa Autônoma

A resposta do mercado para superar esse gargalo é a transição rumo às "Autonomous Enterprises", um ecossistema integrado onde a tecnologia não atua em silos, mas conecta departamentos e fluxos de trabalho de forma holística. Christian Geronasso, Diretor de Desenvolvimento de Negócios, Plataforma de IA e Dados na SAP, enfatiza a importância de saber qual agente de IA aplicar para atingir um benefício específico, com o foco no retorno sobre o investimento, e não apenas na tecnologia em si. Apesar de 77% das lideranças reconhecerem o potencial disruptivo dos agentes autônomos, somente 3% das companhias declaram maturidade plena para escalá-los. Os entraves são estruturais: 75% dos executivos apontam a fragmentação e a desorganização dos dados internos como principal obstáculo, enquanto 65% enfrentam um déficit crônico de talentos capacitados.

Nesse vácuo de diretrizes, prolifera o fenômeno do "Shadow AI", a adoção informal de ferramentas de Inteligência Artificial não homologadas pelo departamento de tecnologia. Segundo o estudo, o descontrole já compromete a consistência de entregas em 50% das empresas, expõe riscos de vazamento de dados em 43% e ameaça a segurança da informação em 33% dos casos. A adoção de IA, portanto, exige não apenas investimento, mas uma reestruturação profunda na gestão de dados e na capacitação profissional.

IA Aplicada a Setores Críticos

Quando a análise se desloca para o nível setorial, a IA é testada em sua capacidade de absorver a complexidade do mundo real. No agronegócio brasileiro, o desafio reside na integração de variáveis historicamente desconectadas: previsões meteorológicas, cronogramas de safra, aquisição de insumos, gargalos logísticos e o fechamento financeiro com os compradores. Em uma estrutura autônoma, um atraso logístico em defensivos agrícolas, por exemplo, poderia acionar um recalculo automático do ritmo das máquinas, renegociação de transporte, notificação à equipe comercial e ajuste das projeções de fluxo de caixa em tempo real.

Soluções genéricas mostram-se insuficientes para esse nível de detalhe. O arcabouço regulatório, as especificidades tributárias e a sensibilidade biológica de uma safra exigem contextualização profunda. Adriana Aroulho, presidente da SAP para a América Latina e o Caribe, destaca que a Inteligência Artificial genérica não é suficiente, pois 80% de contextualização é insuficiente e representa risco em ambientes que demandam governança e dados confiáveis. A injeção de contexto rigoroso permite que as corporações absorvam choques regulatórios, como os decorrentes da Reforma Tributária, sem paralisar as engrenagens operacionais.

O Impacto na Operação Diária

Na base da pirâmide corporativa, a IA consolida-se como ferramenta de descompressão operacional, mitigando burocracias cotidianas. Na área de Suprimentos, a automação integral no processamento de pagamentos; em Recursos Humanos, a triagem cognitiva de currículos; em Governança de Dados, a padronização automatizada de classificações fiscais e tributárias; e em Gestão de Projetos, a concepção de assistentes virtuais sob medida por meio de interações em linguagem natural. Essa acessibilidade tecnológica reduziu drasticamente o ciclo de desenvolvimento de soluções.

Rogério Ceccato, Líder de Arquitetura para a América Latina na SAP, detalha o impacto na produtividade: a criação de agentes em 15 minutos, comparado a 3-4 meses de desenvolvimento, traduz-se em velocidade de resultados, redução de custos e disponibilidade do recurso humano para pensar estrategicamente. Contudo, a autonomia operacional não dispensa a blindagem arquitetural. Ceccato enfatiza que a velocidade deve caminhar lado a lado com a conformidade, com protocolos nativos de governança e segurança garantindo a integridade dos dados e rastreabilidade, respeitando todos os parâmetros de segurança exigidos.

O Futuro Humano da IA

Apesar da escalada dos algoritmos, o eixo gravitacional da decisão permanece humano. Christian Geronasso adverte que a tecnologia catalisa, mas não substitui o direcionamento estratégico. As lideranças humanas nunca vão deixar de existir, e o principal direcionamento vem da gestão. Se a prioridade e o drive não vêm da gestão, a IA perde o propósito. A gestão continua sendo chave para colocar o problema de negócio na mesa e garantir o retorno e a qualidade.

A consolidação da IA nas empresas brasileiras deixou de ser uma promessa para se converter em um teste de resiliência estrutural. A linha divisória entre as organizações que colhem resultados expressivos e aquelas que apenas queimam capital reside na disciplina de "organizar a casa": estruturar bases de dados, estabelecer salvaguardas de governança e capacitar lideranças capazes de liderar a simbiose entre a inteligência humana e o potencial algorítmico.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · MIT Tech Review Brasil