A inteligência artificial deixou de ser uma pauta restrita a laboratórios e grandes empresas de tecnologia no Brasil. Metade das companhias brasileiras já usa algum tipo de IA, segundo pesquisa apresentada no AWS Summit São Paulo nesta quinta-feira, 3 de setembro de 2026. A notícia foi publicada pelo Canaltech na mesma data e traz um retrato mais útil do que uma simples contagem de empresas: a adoção avançou, mas a capacidade de transformar uso em resultado mensurável ainda é baixa.
O levantamento chamado Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil 2026 indica que a adoção geral subiu de 40% para 50% em um ano. O número mostra velocidade, mas esconde diferentes níveis de maturidade. Entre as empresas que usam IA, 58% ainda estão em um estágio básico, concentrado em ganhos incrementais de eficiência. Apenas 15% aparecem no estágio avançado, que inclui sistemas personalizados, combinação de múltiplos modelos e IA agêntica ou autônoma.
Usar IA não significa transformar o negócio
A diferença entre adotar e amadurecer é central. Uma empresa pode usar um assistente para resumir reuniões, gerar uma descrição de produto ou responder a uma pergunta interna sem que isso mude um processo essencial. Esses usos são válidos e podem economizar tempo, mas ainda não representam uma integração profunda da tecnologia a produtos e serviços.
O estágio intermediário começa quando a IA deixa de ser uma ferramenta isolada e passa a fazer parte de uma jornada. Um atendimento pode combinar classificação automática, busca em uma base de conhecimento e revisão humana. Um e-commerce pode usar modelos para organizar catálogo, mas medir a qualidade da descrição, a conversão e o índice de devolução. Um time de desenvolvimento pode usar IA para sugerir código e acompanhar defeitos, tempo de entrega e incidentes.
No estágio avançado, a empresa tende a controlar mais variáveis. Pode combinar modelos diferentes, adaptar sistemas a seus dados, automatizar decisões em partes do fluxo e criar agentes que executam etapas com algum grau de autonomia. Isso amplia a oportunidade, mas também aumenta a responsabilidade. Quanto maior a autonomia, mais importante se tornam permissões, registros, limites e revisão.
O paradoxo do investimento
A pesquisa mostra que quase sete em cada dez organizações aumentaram os investimentos em IA no último ano. Ao mesmo tempo, 66% afirmaram que o retorno superou o aporte inicial. Esse resultado parece positivo, mas precisa ser interpretado com cuidado. Dizer que o retorno superou o investimento não é o mesmo que ter uma medição precisa e comparável entre projetos.
O próprio levantamento aponta o problema: apenas cerca de 30% das empresas se sentem confiantes para medir com precisão o retorno sobre o investimento, ou ROI. Além disso, só 28% têm uma estrutura bem definida e aplicada de forma consistente para essa mensuração. Em outras palavras, há um grupo que percebe benefício, mas não necessariamente consegue demonstrar de onde ele veio, quanto deve durar ou se poderia ser alcançado por outra mudança no processo.
Essa diferença aparece em muitos projetos digitais. Uma ferramenta pode reduzir o tempo de uma tarefa, mas aumentar o custo de revisão. Um chatbot pode resolver mais contatos, mas piorar a satisfação de clientes com perguntas complexas. Um gerador de conteúdo pode acelerar a produção, mas exigir mais trabalho editorial para corrigir erros e manter consistência. Medir apenas a velocidade cria uma fotografia incompleta.
Como construir uma medição de ROI que ajude
O primeiro passo é definir o problema antes da tecnologia. A empresa quer reduzir tempo de atendimento, melhorar conversão, diminuir falhas, ampliar capacidade de análise ou oferecer um produto novo? Cada objetivo pede indicadores diferentes. Sem essa definição, a equipe tende a escolher a métrica mais fácil de obter, mesmo que ela não represente valor para o negócio.
O segundo passo é registrar uma linha de base. Antes de colocar a IA no fluxo, meça o tempo, o custo, a taxa de erro, o volume e a satisfação existentes. Depois, compare o resultado com períodos equivalentes e, quando possível, com um grupo ou processo que não recebeu a mudança. Uma queda de custo durante uma baixa de demanda não prova que a IA foi a causa.
O terceiro passo é contabilizar o custo completo. O cálculo não deve considerar apenas a assinatura de uma API ou o valor do servidor. Também entram integração, armazenamento, avaliação, segurança, treinamento da equipe, suporte, revisão humana e custo de incidentes. Um projeto barato na fase piloto pode se tornar caro quando precisa atender milhares de solicitações com requisitos de disponibilidade.
Qualidade precisa entrar na conta
Projetos de IA entregam valor quando acertam o que importa. Para uma busca interna, isso pode ser a relevância da resposta e a possibilidade de localizar a fonte. Para atendimento, pode ser a resolução sem transferência e sem informação incorreta. Para conteúdo, pode ser a combinação entre velocidade, precisão, originalidade e desempenho da página.
Uma equipe deve acompanhar indicadores de qualidade ao lado dos indicadores de produtividade. Taxa de revisão, reabertura de chamados, reclamações, abandono, erros críticos e uso de respostas alternativas ajudam a revelar custos escondidos. O resultado mais confiável é aquele que melhora eficiência sem deslocar o problema para outra etapa da jornada.
O Brasil ainda precisa de capacidade interna
O Canaltech informa que a falta de habilidades em IA e áreas digitais é uma barreira para 48% das empresas pesquisadas. O dado ajuda a explicar por que muitas iniciativas ficam no estágio básico. Comprar uma ferramenta é mais simples do que redesenhar um processo, preparar dados, avaliar resultados e definir quem responde por uma decisão automatizada.
Essa lacuna não se resolve apenas com cursos rápidos. A empresa precisa desenvolver competências combinadas. Profissionais de negócio devem saber formular problemas e interpretar métricas. Designers precisam construir fluxos compreensíveis para resultados incertos. Desenvolvedores devem entender integração, observabilidade, segurança e custo. Lideranças precisam definir limites para automação e criar espaço para revisão.
A formação também deve incluir o que a IA não faz bem. Um modelo pode produzir uma resposta convincente e estar errado. Um agente pode seguir instruções inadequadas. Um sistema treinado com dados históricos pode repetir distorções. Saber interromper, conferir e escalar para uma pessoa é parte da maturidade, não um sinal de fracasso do projeto.
IA agêntica exige uma mudança de arquitetura
Apenas 21% das empresas dizem estar muito ou totalmente prontas para adotar tecnologias de próxima geração, como a IA agêntica. A cautela é compreensível. Um assistente que sugere uma resposta e um agente que executa uma sequência de ações não têm o mesmo perfil de risco. O segundo precisa de escopo, permissões, limites de valor, registros e mecanismos de interrupção.
Para uma plataforma digital, isso pode significar separar o modelo que interpreta uma solicitação do sistema que efetivamente executa a operação. A confirmação do usuário deve ser obrigatória em ações sensíveis. Dados e ferramentas devem ser acessados por função, e não por conveniência. Cada etapa precisa ser observável para que a empresa saiba o que aconteceu quando o resultado não for o esperado.
O desenho da interface também muda. Se o agente falha, a aplicação precisa mostrar a etapa interrompida, preservar o que já foi feito e oferecer uma alternativa. Mensagens vagas aumentam chamados e reduzem confiança. Uma boa experiência de usuário não esconde a automação, nem obriga a pessoa a entender o funcionamento interno do modelo para recuperar o controle.
O que clientes e equipes brasileiras podem fazer agora
O cenário descrito pela pesquisa sugere uma estratégia pragmática. Comece por um fluxo cujo resultado possa ser medido e revisado. Documente o processo atual. Escolha um indicador primário e alguns guardrails, como qualidade, segurança e satisfação. Teste com um grupo limitado. Só depois amplie o uso, mantendo uma forma de comparar a versão assistida com a versão anterior.
Também é importante perguntar se a IA é a solução certa. Às vezes, um formulário mais claro, uma base de conhecimento melhor organizada ou uma integração simples resolve o problema com menos risco. A tecnologia deve entrar onde cria uma vantagem concreta, não apenas porque está disponível no catálogo de um fornecedor.
Para consumidores, profissionais digitais e pequenas empresas, o avanço da adoção significa que mais serviços passarão a usar IA nos bastidores. Vale observar como as plataformas comunicam decisões, permitem contestação e protegem dados. Um serviço responsável explica quando a automação está envolvida e oferece um caminho humano para situações que exigem contexto.
O próximo estágio é provar valor
Os números apresentados no AWS Summit São Paulo mostram que a discussão brasileira amadureceu. A pergunta deixou de ser apenas quem está usando IA e passou a ser como essa tecnologia está integrada ao negócio e como seus efeitos são medidos. A distância entre 50% de adoção e apenas 15% de uso avançado indica um grande espaço para arquitetura, design, conteúdo e capacitação.
Medir ROI não serve apenas para justificar um orçamento. Serve para descobrir se o produto melhorou, se o cliente recebeu uma experiência mais clara e se o time ganhou capacidade sem criar um novo conjunto de riscos. Empresas que fizerem esse trabalho terão mais condições de escolher modelos, fornecedores e níveis de automação com base em evidência.
A Hogrid pode ajudar a transformar uma ideia de IA em um fluxo mensurável, com indicadores, arquitetura, conteúdo, interface e revisão humana alinhados. O caminho para a maturidade não é automatizar tudo de uma vez. É escolher um problema real, medir o que mudou e escalar apenas o que entrega valor confiável.
Fonte original: Canaltech, Empresas brasileiras adotam IA, mas ainda têm dificuldade para medir retorno.
