Inteligência artificial avança nas empresas, mas resultados dependem da qualidade dos processos e dos dados
Ler edição completaDebate realizado em Brasília reforça a necessidade de integrar tecnologia, conhecimento e gestão. Pesquisa nacional mostra crescimento da adoção de IA, mas revela diferenças importantes entre empresas de diferentes portes.
17%
Empresas que utilizavam IA em 2025
Eram 13% em 2024
50%
Grandes empresas que utilizavam IA
Pequenas empresas: 15%
68%
Automação de fluxos de trabalho
Entre empresas usuárias de IA
O que aconteceu
O Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos divulgou, em 5 de novembro de 2026, os resultados de um debate realizado no dia anterior, em Brasília, sobre inteligência artificial, automação e integração de dados em centros de serviços compartilhados.
O encontro reuniu representantes do setor público e de empresas como AWS, Nubank e Grupo Mabu. A discussão destacou que incorporar inteligência artificial às operações exige mais do que contratar ferramentas. É necessário revisar processos, organizar informações e estabelecer mecanismos de governança.
O tema ganha relevância diante da expansão do uso de IA nas empresas brasileiras.
Segundo a pesquisa TIC Empresas 2025, divulgada pelo Cetic.br em junho de 2026, a proporção de empresas que utilizavam inteligência artificial passou de 13%, em 2024, para 17%, em 2025. Entre as pequenas empresas, o indicador chegou a 15%, enquanto nas grandes alcançou 50%.
A pesquisa entrevistou 4.174 empresas, com coleta realizada entre fevereiro de 2025 e janeiro de 2026. Portanto, seus resultados representam a situação investigada naquele período, não uma medição da adoção em novembro de 2026.
Por que isso importa para as empresas?
1. Automatizar processos deficientes pode ampliar problemas existentes
A implementação de IA sobre informações inconsistentes, cadastros desatualizados e rotinas sem padronização pode produzir respostas inadequadas e aumentar o retrabalho. Antes de automatizar, é necessário identificar como o processo funciona e quais resultados deve entregar.
2. A tecnologia exige integração entre áreas
Comercial, Financeiro, Compras, Recursos Humanos e Operações frequentemente trabalham com informações dispersas. A integração pode reduzir tarefas repetitivas, melhorar a rastreabilidade e apoiar decisões, desde que exista responsabilidade clara sobre os dados.
3. O retorno do investimento precisa ser demonstrado
O risco gerencial não está apenas no custo das ferramentas, mas na ausência de critérios para avaliar seus benefícios. Economia de tempo, redução de erros, melhoria no atendimento e aumento de produtividade precisam ser mensurados.
Indicadores que merecem atenção
| Indicador | Resultado | Leitura gerencial |
|---|---|---|
| Empresas que utilizavam IA em 2024 | 13% | Base comparativa |
| Empresas que utilizavam IA em 2025 | 17% | Avanço de 4 pontos percentuais |
| Pequenas empresas que utilizavam IA em 2025 | 15% | Adoção ainda limitada |
| Grandes empresas que utilizavam IA em 2025 | 50% | Maior presença da tecnologia |
| Automação de fluxos de trabalho | 68% | Entre empresas usuárias de IA |
| Aplicações em marketing ou vendas | 44% | Entre empresas usuárias de IA |
| Empresas que utilizavam CRM em 2025 | 31% | Integração comercial ainda pode avançar |
13%
Base comparativa
17%
Avanço de 4 pontos percentuais
15%
Adoção ainda limitada
50%
Maior presença da tecnologia
68%
Entre empresas usuárias de IA
44%
Entre empresas usuárias de IA
31%
Integração comercial ainda pode avançar
Fonte: Cetic.br/NIC.br, pesquisa TIC Empresas 2025, divulgada em junho de 2026. Nota metodológica: os dois indicadores de aplicação de IA utilizam como base as empresas que declararam utilizar a tecnologia. Os indicadores de adoção de IA e CRM referem-se ao universo da pesquisa, voltada a empresas com dez ou mais pessoas ocupadas. A amostra foi composta por 4.174 empresas, com coleta entre fevereiro de 2025 e janeiro de 2026. Os dados não representam uma medição da adoção em novembro de 2026.
Orientações práticas da Rumar Consultoria
Escolher processos com potencial de ganho mensurável
Identifique três atividades repetitivas que consomem tempo significativo, como classificação de solicitações, preparação de relatórios ou organização de informações comerciais. Ação recomendada: registre o tempo médio de execução, a quantidade de erros e o custo atual antes de iniciar um projeto-piloto. Priorize processos cujos resultados possam ser medidos objetivamente.
Organizar dados e responsabilidades
Defina responsáveis pela qualidade dos cadastros, padronize informações e estabeleça critérios de acesso e validação. Ação recomendada: evite inserir dados confidenciais de clientes, colaboradores ou fornecedores em ferramentas sem avaliação prévia de segurança e conformidade com a legislação de proteção de dados. Estabeleça regras de revisão e aprovação das informações produzidas pela tecnologia.
Medir resultados antes de ampliar investimentos
Execute um projeto-piloto de 30 dias, com responsável definido, investimento conhecido e indicadores de desempenho. Ação recomendada: compare os resultados com a situação anterior, considerando tempo economizado, retrabalho, custo total e qualidade das entregas. Amplie a utilização somente quando os benefícios justificarem os recursos empregados.
Análise Executiva | Rumar Consultoria
A expansão da inteligência artificial representa uma mudança importante nas possibilidades de gestão, mas sua contribuição para a competitividade depende da capacidade das empresas de transformar tecnologia em melhoria operacional.
Na avaliação da Rumar Consultoria, existe uma diferença entre disponibilizar ferramentas para as equipes e construir processos capazes de produzir resultados consistentes com seu uso.
Uma área comercial pode utilizar IA para preparar comunicações e analisar informações de clientes. Entretanto, se os registros de oportunidades estiverem incompletos, os resultados continuarão limitados pela qualidade dos dados disponíveis.
O mesmo ocorre no Financeiro. A automação pode acelerar a preparação de análises, mas não substitui critérios contábeis, conciliações, controles internos e avaliação profissional.
Os dados do Cetic.br indicam maior adoção entre grandes empresas, mas não permitem concluir que essas organizações estejam necessariamente obtendo maior retorno financeiro. Para isso, seriam necessárias medições específicas de resultados.
O desafio para empresas de menor porte é estabelecer prioridades realistas, evitando investimentos dispersos em ferramentas sem conexão com suas necessidades.
A gestão deve começar pela identificação dos problemas que pretende resolver. Depois, cabe avaliar se a tecnologia é adequada, quais informações serão utilizadas, quem responderá pelas decisões e como os resultados serão acompanhados.
A inteligência artificial pode ampliar a capacidade das equipes, mas a responsabilidade pela qualidade das decisões permanece com a organização.
O que acompanhar
Para avaliar iniciativas de IA, recomenda-se estabelecer indicadores internos de tempo por atividade, taxa de retrabalho, custo por processo, produtividade por colaborador e retorno sobre o investimento. Também merece atenção a evolução das próximas pesquisas de adoção tecnológica, especialmente quanto às diferenças entre pequenas, médias e grandes empresas.
Fontes consultadas
- Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos, 05/11/2026. Debate sobre inteligência artificial, automação e serviços compartilhados realizado em Brasília.
- Cetic.br/NIC.br, junho de 2026. Pesquisa TIC Empresas 2025. Adoção de inteligência artificial nas empresas brasileiras.
- Cetic.br/NIC.br. Indicadores oficiais de adoção de inteligência artificial.
- Cetic.br/NIC.br. Indicadores de aplicações empresariais de inteligência artificial.