A inteligência artificial já venceu a primeira batalha dentro das empresas brasileiras: a da prioridade. Mais de 80% das companhias colocam a tecnologia no centro de suas estratégias. No entanto, a segunda e mais importante batalha — transformar essa aposta em valor concreto — ainda está longe de ser conquistada, segundo pesquisa da Fundação Dom Cabral.
Descompasso entre prioridade e prática
O levantamento, que ouviu mais de 100 executivos de cerca de 20 setores, revela um descompasso contundente. Enquanto a IA é prioridade para a maioria, 74% das empresas não possuem práticas estruturadas de gestão de riscos em inteligência artificial. Além disso, 66,7% ainda não utilizam técnicas avançadas, como modelos próprios de machine learning ou deep learning. Em 80% dos casos, não há análises recorrentes de maturidade digital, e 23,2% das organizações não têm métricas formais para avaliar os resultados da tecnologia.
Investimento insuficiente e falta de estrutura
A fragilidade se estende ao investimento. Em 43,3% das empresas, os aportes em IA não chegam a 1% do orçamento total. Ao mesmo tempo, 68,3% das companhias não contam com um núcleo ou escritório dedicado à coordenação estratégica da tecnologia. O resultado é uma estrutura dispersa, com iniciativas pulverizadas e pouca capacidade de escala.
Outro gargalo decisivo é a capacitação: 55,8% das empresas não tratam a inteligência artificial como prioridade em suas agendas de desenvolvimento de pessoas, limitando a formação de equipes aptas a operar e extrair valor da tecnologia.
Ganhos de produtividade, mas sem avanço estratégico
Apesar das limitações, 58,3% dos executivos já relatam ganhos de produtividade, sobretudo com ferramentas de IA generativa. Contudo, esses ganhos ficam restritos à eficiência operacional, como automação de tarefas e redução de custos. O salto mais relevante — novos modelos de receita ou vantagens competitivas duradouras — permanece raro.
Para Hugo Tadeu, professor da Fundação Dom Cabral e responsável pela pesquisa, o descompasso tem relação com governança. “As empresas têm depositado na área de TI a responsabilidade pela agenda de IA, mas essas áreas são pressionadas a reduzir custos. Não serão elas que vão liderar uma transformação de negócio”, afirma.
IA confinada ao lugar errado
Na prática, a inteligência artificial segue confinada ao lugar errado dentro das companhias. Ao ser tratada como ferramenta técnica, e não como vetor estratégico, acaba limitada a cortar despesas, quando poderia impulsionar crescimento. “A IA precisa sair da TI e envolver as áreas de negócio, diretorias executivas e conselhos”, diz Tadeu.
O problema se agrava com o baixo nível de compreensão sobre o tema. Para 42,7% dos executivos, a falta de conhecimento especializado é o principal entrave à adoção mais avançada. A IA é frequentemente reduzida a um conjunto de ferramentas prontas. “Muita gente resume IA a um aplicativo, quando estamos falando de dados, infraestrutura e tomada de decisão”, afirma o professor.
Governança e riscos
A ausência de governança se torna ainda mais sensível sob a ótica de risco. Em um ambiente corporativo orientado por dados, o uso indiscriminado de IA pode gerar impactos reputacionais e financeiros. “Antes de falar de IA, as empresas deveriam falar de dados. E isso precisa estar conectado à gestão de riscos”, diz Tadeu.
O risco já está presente no cotidiano: “Hoje, é comum ver funcionários colocando informações sensíveis em ferramentas abertas de IA. Sem políticas claras, isso pode gerar problemas sérios”, alerta. A ausência de regras internas e letramento amplia a exposição a vazamentos e decisões mal fundamentadas.
Setores mais avançados
Apesar das fragilidades, o estudo identifica setores que avançaram mais rapidamente na adoção estratégica da IA: financeiro, agro e varejo. O fator comum não é a tecnologia em si, mas a forma como é gerida. “Os setores que mais avançaram têm governança estruturada, com integração entre tecnologia, dados e inovação, além de métricas claras de resultado”, afirma Tadeu.
Nesses segmentos, a IA deixa de ser experimento pontual e passa a integrar o modelo de negócio. No sistema financeiro, o ambiente regulatório impõe disciplina. No agro, a tecnologia está incorporada há anos ao processo produtivo. No varejo, o uso intensivo de dados na jornada do cliente cria terreno fértil para aplicações sofisticadas.
Brasil na corrida global
A leitura mais ampla do estudo relativiza a percepção de atraso do Brasil na corrida global da IA. Em setores como o financeiro, o país está na fronteira tecnológica. O problema está na heterogeneidade do tecido empresarial. “O desafio está nas médias empresas, que ainda têm dificuldade de avançar na adoção e no entendimento estratégico da tecnologia”, conclui Tadeu.
A questão central, portanto, não é acesso à tecnologia, mas capacidade de decisão. O próximo ciclo da IA nas empresas tende a ser definido menos pela adoção e mais pela execução.
