IA no Brasil: adoção de 100% e arquitetura de 45%

Todas as empresas brasileiras ouvidas pela KPMG no levantamento global de tecnologia deste ano relatam terem implementado automação e inteligência artificial, incluindo a agêntica. No mesmo estudo, 45% dos executivos brasileiros afirmam que há múltiplos projetos operando de maneira desconectada. A adoção da tecnologia no país chegou ao teto. A integração dela, não.

Por que isso importa: a leitura de que o Brasil está atrasado em IA não sobrevive aos dados. O que separa as empresas que extraem valor das que não extraem já não é acesso à tecnologia, e sim como as iniciativas se conectam entre si.

Os números

• 100% das empresas brasileiras ouvidas relatam ter implementado automação e IA, inclusive agêntica, em levantamento com 2.500 executivos de tecnologia em 27 países, sendo 150 líderes no Brasil (KPMG)
• 45% dos executivos brasileiros afirmam manter múltiplos projetos operando de forma desconectada (KPMG)
• 2% das organizações classificadas como de alto desempenho relatam projetos de IA desconectados, contra 34% das demais (KPMG)
• 95% das organizações brasileiras já usam IA na operação, e 69% superaram a fase de testes e têm investimento estruturado em IA generativa para os 18 meses seguintes, em pesquisa da IDC a pedido da ABES com 107 empresas de mais de 100 funcionários
• 74% das empresas afirmam que a IA já cria valor para o negócio, mas apenas 24% conseguem demonstrar retorno consistente em múltiplos casos de uso (KPMG)

O platô que não existe

A narrativa de estagnação brasileira circula há dois anos e os dados de 2026 não a sustentam. A pesquisa da IDC encomendada pela ABES mostra 95% das organizações usando IA na operação, com os 5% restantes planejando adotar em até doze meses. Praticamente não há mais resistência à tecnologia no recorte de empresas com mais de cem funcionários.

Mais relevante que a adoção é o estágio dela. Entre as empresas ouvidas, 69% já superaram a fase de testes e têm plano de gastos estruturado para os dezoito meses seguintes, com treinamento, software e serviços especializados. Outros 23% seguem em provas de conceito sem orçamento definido, e 7% ainda desenvolvem casos de uso possíveis.

Ou seja, dois terços do mercado formal brasileiro já saíram do experimento. Chamar isso de platô descreve mal o que está acontecendo.

O problema tem outro nome

A fragmentação é o dado que muda a conversa. Quase metade dos executivos brasileiros descreve a própria operação de IA como um conjunto de projetos que não se falam. Em vez de plataforma integrada, experimentos isolados convivendo no mesmo balanço.

E existe uma correlação difícil de ignorar. Entre as organizações classificadas como de alto desempenho no estudo, apenas 2% relatam múltiplos projetos de IA desconectados. Entre todas as demais, o número é 34%. Uma diferença de dezessete vezes na mesma variável.

Isso não prova causalidade, e vale dizer com clareza. Empresa que já performa bem tende a ter mais disciplina de arquitetura, e a relação pode correr nos dois sentidos. Mas a variável que discrimina os dois grupos não é quanto cada um adotou, porque a adoção é praticamente universal nos dois. É como cada um organizou o que adotou.

Por que ninguém consegue provar o retorno

Há um terceiro número que fecha o raciocínio. No mesmo levantamento, 74% das empresas afirmam que a inteligência artificial já cria valor para o negócio. Apenas 24% conseguem demonstrar retorno consistente em múltiplos casos de uso.

A distância entre esses dois números têm relação direta com a fragmentação. Demonstrar retorno em um caso isolado é viável: mede-se o antes, mede-se o depois, apresenta-se o número. Demonstrar retorno em múltiplos casos de uso exige que os casos compartilhem base de dado, definição de indicador e critério de sucesso. Projeto desconectado produz resultado que não soma com o vizinho.

É por isso que tanta empresa vive a situação desconfortável de acreditar que a tecnologia funciona sem conseguir levar isso a um comitê. A percepção de valor é real. A prova depende da arquitetura que a maioria não construiu.

Governança de dados aparece como o principal desafio para escalar a tecnologia na pesquisa da IDC, e é a mesma questão vista de outro ângulo.

Sinais e impactos

Para CEOs e conselhos. A pergunta de diagnóstico deixou de ser quantos projetos de IA a empresa tem. Passou a ser quantos deles compartilham base de dados e definição de indicador. O primeiro número quase sempre impressiona. O segundo costuma ser zero.

Para C-levels e diretores. Vale ordenar as iniciativas por dependência antes de aprovar a próxima. Solução que depende do resultado de outra solução gera sistema. Solução isolada gera automação avulsa, que é o que 45% do mercado tem.

Para donos de pequenas e médias. Empresa menor tem menos projeto solto para reconciliar, o que torna a integração mais barata agora do que será depois. Começar pela ordem certa custa menos que arrumar depois.

O ponto

O Brasil resolveu a adoção. A tecnologia entrou, o orçamento subiu, o time foi treinado. O que ficou pendente é a decisão de arquitetura, e ela não se resolve comprando mais ferramenta. Enquanto a empresa tratar cada solução como projeto independente, vai continuar acreditando que a IA gera valor sem conseguir mostrar onde.

Nesta mesma data, a StartSe publicou o artigo "ROI de IA: 4,5 vezes para quem entrou cedo, metade para quem esperou", que trata do custo acumulado de adiar essa decisão.

Sair de projetos isolados para um sistema que compartilha dado e indicador é uma decisão de arquitetura, e ela vem antes da próxima compra de ferramenta. A Masterclass de IA da StartSe mostra como fazer esse diagnóstico e em que ordem colocar as soluções para uma depender da anterior.

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