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. A segunda, e mais importante, ainda está longe de ser conquistada. Transformar essa aposta em valor concreto segue sendo um desafio para a maior parte do setor produtivo.
O descompasso aparece de forma contundente nos dados. Segundo levantamento da Fundação Dom Cabral, com mais de 100 executivos de cerca de 20 setores, 74% das empresas não possuem práticas estruturadas de gestão de riscos em inteligência artificial. Outras 66,7% ainda não utilizam técnicas avançadas, como modelos próprios de machine learning ou deep learning. Em 80% dos casos, sequer há análises recorrentes de maturidade digital. E, em 23,2% das organizações, não existem métricas formais para avaliar os resultados da tecnologia.
A fragilidade se estende ao investimento. Em 43,3% das empresas, os aportes em inteligência artificial 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. Soma-se a isso um gargalo menos visível, mas decisivo: 55,8% das empresas não tratam a inteligência artificial como prioridade em suas agendas de capacitação e desenvolvimento de pessoas, o que limita a formação de equipes aptas a operar e extrair valor da tecnologia.
Apesar disso, 58,3% dos executivos já relatam ganhos de produtividade, sobretudo com ferramentas de IA generativa. O problema é que esses ganhos, na maioria dos casos, ficam restritos à eficiência operacional, como automação de tarefas, redução de custos e melhorias incrementais. O salto mais relevante, que envolve novos modelos de receita ou vantagens competitivas duradouras, permanece raro.
“Esse descompasso tem a ver com governança. As empresas têm depositado na área de TI a responsabilidade pela agenda de inteligência artificial, mas essas áreas são pressionadas a reduzir custos. Não serão elas que vão liderar uma transformação de negócio”, afirma Hugo Tadeu, professor da Fundação Dom Cabral e responsável pela pesquisa.
Na prática, a inteligência artificial segue confinada ao lugar errado dentro das companhias. Ao ser tratada como uma ferramenta técnica, e não como um vetor estratégico, acaba limitada ao papel de cortar despesas, quando poderia estar impulsionando crescimento. “A inteligência artificial precisa sair da TI e envolver as áreas de negócio, as diretorias executivas e os conselhos”, diz Tadeu.
O problema se agrava diante de um nível ainda baixo de compreensão sobre o tema. Para 42,7% dos executivos ouvidos, a falta de conhecimento especializado é o principal entrave à adoção mais avançada da tecnologia. A inteligência artificial, nesse contexto, ainda é frequentemente reduzida a um conjunto de ferramentas prontas. “Muita gente resume inteligência artificial a um aplicativo, quando estamos falando de dados, infraestrutura e tomada de decisão”, afirma o professor.
Essa simplificação compromete o uso estratégico da tecnologia. Embora cerca de 70% das empresas tratem a base tecnológica como prioridade e metade já tenha adotado estruturas como data lakes, apenas 10% utilizam essa infraestrutura para análises avançadas.
A ausência de governança se torna ainda mais sensível quando se observa o tema sob a ótica de risco. Em um ambiente corporativo cada vez mais orientado por dados, o uso indiscriminado de ferramentas de IA pode gerar impactos reputacionais e financeiros relevantes. “Antes de falar de inteligência artificial, as empresas deveriam falar de dados. E isso precisa estar conectado à gestão de riscos; não só financeiros, mas também reputacionais e de uso indevido da tecnologia”, diz.
O risco já está presente no cotidiano das empresas. “Hoje, é comum ver funcionários colocando informações sensíveis da empresa em ferramentas abertas de IA. Sem políticas claras, isso pode gerar problemas sérios de negócio”, afirma Tadeu. A ausência de regras internas e de letramento sobre o uso adequado da tecnologia amplia a exposição das companhias a vazamentos, distorções e decisões mal fundamentadas.
Apesar das fragilidades, o estudo identifica setores que avançaram mais rapidamente na adoção estratégica da inteligência artificial. O financeiro, o agro e o varejo despontam como os mais maduros. O fator comum entre eles não é a tecnologia em si, mas a forma como ela é gerida. “Os setores que mais avançaram têm uma governança estruturada, com integração entre tecnologia, dados e inovação, além de métricas claras de resultado”, afirma Tadeu.
Nesses segmentos, a inteligência artificial deixa de ser um experimento pontual e passa a integrar o modelo de negócio. No sistema financeiro, por exemplo, o ambiente regulatório impõe disciplina na gestão de riscos e na comprovação de resultados. No agro, a tecnologia está incorporada há anos ao processo produtivo, o que facilita sua evolução. Já no varejo, o uso intensivo de dados na jornada do cliente cria terreno fértil para aplicações mais sofisticadas.
A leitura mais ampla do estudo relativiza a percepção de que o Brasil está atrasado na corrida global da inteligência artificial. Em alguns setores, o país figura entre os mais avançados. “Em setores como o financeiro, o país está na fronteira tecnológica”, afirma Tadeu. O problema, segundo ele, 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.”
A questão central, portanto, não é acesso à tecnologia, mas capacidade de decisão. O próximo ciclo da inteligência artificial nas empresas tende a ser definido menos pela adoção e mais pela execução. E, nesse ponto, a régua sobe.