As empresas brasileiras investem, em média, US$ 20,8 milhões por ano em inteligência artificial. No levantamento anterior, o valor era de US$ 14,2 milhões. O retorno médio também aumentou, mas a maior parte dos executivos ainda não está convencida de que suas iniciativas entreguem todo o potencial da tecnologia.
“O Brasil entrou definitivamente nesse momento da IA mundial”, afirmou Rui Botelho, presidente da SAP Brasil, durante coletiva de imprensa acompanhada pela Forbes. “É um país avançado, aberto à inovação e à experimentação.”
Os números fazem parte do estudo The Value of AI: Brazil 2026, realizado pela SAP em parceria com a consultoria Oxford Economics. A pesquisa ouviu 2.600 líderes empresariais em 13 países. No Brasil, foram entrevistados 200 executivos. Os dados foram apresentados nesta quarta-feira, 9, no SAP NOW AI Tour, evento da gigante de tecnologia.
O retorno médio dos investimentos em IA chegou a 19%. Na edição anterior, estava em 16%. Apesar do avanço, 65% dos participantes não estão convencidos de que as aplicações utilizadas por suas empresas entreguem tudo o que poderiam.
“Isso que estamos fazendo é só a ponta do iceberg”, disse Botelho. “Existe uma lacuna entre implementar a IA e extrair todo o potencial da IA.”
Para o executivo, o mercado já superou a discussão sobre adotar ou não a tecnologia. O desafio agora é transformar experiências isoladas em aplicações conectadas à operação e aos resultados financeiros.
“Como sair dessa IA pontual, em que toda empresa está fazendo um piloto de alguma coisa, e escalar isso para a operação?”, questionou. “Como escalar isso em uma operação que dê resultado e esteja conectada ao resultado do negócio?”
Investimento e retorno aumentam
As empresas brasileiras pretendem ampliar em 46% os investimentos em inteligência artificial nos próximos dois anos. Na edição anterior da pesquisa, a expectativa de crescimento era de 36%.
O retorno médio pode chegar a 38% até 2028. Em valores financeiros, a projeção apresentada pela SAP é de US$ 13,6 milhões. O levantamento reflete as respostas dos executivos entrevistados. Os números não correspondem a uma auditoria dos balanços das empresas participantes.
A presença da inteligência artificial na rotina corporativa também aumentou. Atualmente, a tecnologia oferece algum tipo de suporte a 26% das tarefas realizadas nas empresas brasileiras. A expectativa é que a proporção chegue a 44% nos próximos dois anos.
Mesmo com as dúvidas sobre o potencial ainda não explorado, 64% das organizações afirmam estar satisfeitas com o retorno obtido até agora.
Botelho reconhece que medir quanto do ganho de produtividade veio efetivamente da IA é um dos desafios dos executivos. Segundo ele, a empresa precisa registrar o desempenho de determinado processo antes da implantação, estabelecer uma meta e voltar a medi-lo depois.
“O desafio é conseguir estabelecer claramente essas metas, entender como estamos hoje e onde queremos chegar”, afirmou. “É possível, sim, medir.”
Sem uma base anterior de comparação, existe o risco de qualquer melhora operacional ser atribuída à inteligência artificial. O problema, segundo Botelho, não é exclusivo da IA e também ocorre na avaliação de outros sistemas e investimentos em tecnologia.
Da IA pela IA aos resultados
A busca por retorno aparece também na experiência de Christian Geronasso, estrategista de inteligência artificial da SAP. Em entrevista à Forbes, ele afirmou que as empresas estão deixando para trás a corrida para simplesmente anunciar que utilizam a tecnologia.
No ano passado, Geronasso visitou mais de 200 clientes na América Latina. Segundo ele, muitas companhias ainda procuravam aplicações de IA sem estabelecer previamente o benefício esperado.
Agora, os executivos demonstram maior preocupação com eficiência, retorno e impacto sobre áreas específicas. A mudança também levou presidentes de empresas a participar mais das decisões relacionadas à tecnologia.
“Está se saindo de implementar IA por implementar IA e buscando o resultado da implementação”, afirmou Geronasso. “Esse negócio de falhar rápido não pega mais.”
O executivo diz que o envolvimento dos CEOs é para a obtenção de resultados, e não mais para a IA pela IA. A percepção de Geronasso encontra respaldo em um levantamento citado pelo Fórum Econômico Mundial. Segundo o Cisco AI Readiness Index, 98% das organizações sentiram aumentar a urgência para adotar inteligência artificial. Em metade delas, CEOs e outros integrantes da alta liderança são apontados como os principais responsáveis por essa pressão.
Outra análise publicada recentemente pelo Fórum afirma que empresas capazes de transformar IA em retorno financeiro tendem a reunir CEO, CIO e CFO em torno de uma mesma agenda, com objetivos empresariais e metas de investimento compartilhados.
Para Geronasso, a mudança já pode ser observada nas empresas brasileiras. Se antes parte da alta liderança se envolvia com projetos de IA principalmente pelo receio de ficar atrás dos concorrentes, agora a discussão começa a se concentrar nos resultados.
Uma das mudanças observadas por Geronasso é a procura por agentes e modelos menores, desenvolvidos para finalidades específicas. Em vez de liberar uma ferramenta genérica para toda a organização, as empresas começam a direcionar a tecnologia para atividades como compras, vendas, atendimento ao cliente e conciliação financeira.
Esse modelo permite estabelecer previamente o problema, a métrica de desempenho e o resultado esperado. Também diminui o risco de o projeto permanecer indefinidamente na fase de testes.
Só 3% estão prontos para escalar agentes
No Brasil, 77% dos entrevistados atribuem aos agentes de IA um potencial de transformação entre moderado e alto. Mais da metade das empresas já realizou algum projeto-piloto com a tecnologia.
A experimentação, entretanto, ainda não se converteu em capacidade para operar em maior escala. Apenas 3% dos participantes consideram suas empresas totalmente preparadas para implementar e ampliar o uso dos agentes.
Para Botelho, o resultado é consequência da maneira como a IA entrou nas organizações. Os primeiros projetos foram desenvolvidos em departamentos ou processos isolados. Ao tentar ampliá-los, as empresas precisam integrar sistemas, romper divisões entre áreas e construir uma camada de dados capaz de acompanhar toda a operação.
“Estamos experimentando, mais da metade já fez algum tipo de piloto, mas não tem preparação para escalar aquele resultado”, afirmou. “É aí que se para no meio da jornada.”
Todas as empresas que já experimentam ou utilizam IA agêntica relataram pelo menos um problema durante a adoção. Para 61%, o esforço de integração foi maior do que o previsto.
A perda de confiabilidade ou qualidade à medida que o uso aumenta foi citada por 54%. Outros 45% identificaram resultados diferentes entre equipes ou regiões para um mesmo processo.
Agentes que executaram ações incorretas foram mencionados por 40% das empresas. A dificuldade de reproduzir ou identificar a origem do comportamento dos sistemas apareceu em 39% das respostas.
Dados são o maior obstáculo
A qualidade e a disponibilidade dos dados são apontadas por 75% das organizações como fatores que impedem um retorno maior. A falta de profissionais com conhecimento especializado aparece para 65%.
Outros 58% citam ausência de direcionamento claro, liderança ou alinhamento interno. Para Botelho, o resultado mostra que a adoção ainda está concentrada em projetos departamentais, sem integração com o restante da empresa.
Apenas 18% das companhias adotam a IA de forma integrada ao planejamento do negócio. No levantamento anterior, eram 6%.
O modelo mais comum continua sendo a implementação por projeto, citada por 48% dos entrevistados.
A percepção sobre a preparação dos dados também piorou. Atualmente, 56% das empresas consideram que seus dados estão prontos para aplicações de IA. Na edição anterior, eram 68%.
Botelho interpreta a queda como sinal de maior conhecimento sobre as exigências da tecnologia, e não necessariamente como uma deterioração das estruturas existentes. À medida que as aplicações avançam, as empresas identificam problemas que não apareciam nos testes iniciais.
A pesquisa mostra que 80% das organizações já receberam respostas de baixa qualidade produzidas por IA ao menos ocasionalmente. Essas falhas provocaram retrabalho, atrasos ou acúmulo de demandas.
Por causa desses resultados, 78% precisaram adaptar a rotina de trabalho. Para Geronasso, organizar os dados não significa apenas reunir documentos e planilhas em um único repositório. As informações precisam carregar as regras e as particularidades de cada companhia.
“A questão dos dados é contexto”, afirmou. “Uma solução genérica não conhece a empresa nem tem o histórico dos seus dados.”
Botelho citou o caso da Dexco. Antes de ampliar as aplicações de IA, a companhia identificou a necessidade de organizar o cadastro e os dados básicos de seus produtos. Um agente foi desenvolvido para auxiliar na criação e na manutenção dessas informações.
Na avaliação do executivo, ampliar o uso da tecnologia sem resolver essa etapa poderia apenas multiplicar problemas que já existiam nos sistemas.
Uso de IA sem autorização preocupa
Outro risco identificado pelo estudo é a chamada shadow AI, expressão usada para descrever ferramentas adotadas pelos funcionários sem aprovação ou supervisão formal da empresa.
No Brasil, 82% das organizações afirmam que seus colaboradores usam aplicações de terceiros sem autorização ao menos ocasionalmente.
Resultados inconsistentes ou imprecisos são citados por 50%. Outros 43% apontam risco de vazamento de dados ou exposição de propriedade intelectual.
Vulnerabilidades de segurança aparecem para 32% das empresas. Violações das regras de conformidade são mencionadas por 31%.
Geronasso compara o fenômeno às planilhas desenvolvidas informalmente por diferentes departamentos antes da implantação de sistemas integrados. Agora, porém, funcionários conseguem criar aplicações e conectar modelos de IA a informações corporativas com mais facilidade.
“A mesma coisa está acontecendo agora”, disse. “Push cada vez mais será necessário usar contas governadas e colocar os bloqueios necessários para que isso seja permanente, e não pontual.”
Além de impedir que informações saiam do ambiente corporativo, as empresas precisam controlar quem pode criar aplicações, quais dados podem ser acessados e até onde um agente pode agir sem autorização.
A SAP afirma ter criado uma política de interfaces de programação, conhecidas como APIs, para organizar o acesso de agentes externos aos seus sistemas. Segundo Botelho, a medida procura preservar as autorizações definidas pelos clientes e evitar problemas de desempenho provocados pelo aumento das conexões.
O executivo reconhece, no entanto, que a proteção também depende das políticas internas de cada empresa. Se um funcionário tiver autorização para baixar informações sensíveis, por exemplo, a companhia precisará estabelecer o que ele poderá fazer com esses dados fora do sistema.
Governança ainda não acompanha o avanço
Apenas 12% das empresas consideram que possuem todas as competências necessárias para governar a IA. A parcela que avalia seus processos e modelos de controle como totalmente preparados é de 15%.
Mais de um terço ainda não mantém mecanismos de supervisão humana nos fluxos operados por agentes. Outros 29% não possuem controles de permissão e acesso.
Metade mantém um registro formal dos agentes utilizados no negócio. Ao mesmo tempo, 65% não sabem informar se estão implementando essas ferramentas mais rapidamente do que conseguem padronizá-las e governá-las.
Para Botelho, a automação não elimina a necessidade de responsabilidade e de pontos de controle. Algumas decisões dependem da cultura, das margens e das prioridades comerciais de cada companhia.
Diante do atraso de um fornecedor, por exemplo, uma empresa pode aceitar pagar mais caro para preservar a entrega a um cliente considerado importante. Outra pode optar por proteger a margem e adiar o pedido.
Embora um agente possa executar a compra, a decisão envolve critérios que nem sempre estão registrados nos sistemas. Nesses casos, a autorização final deve permanecer com uma pessoa.
“Não é uma questão de automatizar todo o processo”, afirmou Botelho. “É uma questão de integrar todo esse processo, mas colocar pontos de controle para que o discernimento humano seja necessário em alguns casos.”
A capacitação dos funcionários também não acompanha a velocidade da tecnologia. Para 77% dos entrevistados, os programas de treinamento de suas empresas não evoluem no mesmo ritmo das ferramentas.
Menos de 1% acredita que a IA não terá impacto sobre o planejamento da força de trabalho. A pesquisa, porém, não mede quantos empregos podem ser criados ou eliminados.
Entre os casos mencionados por Botelho está o da operadora ferroviária MRS, que teria reduzido em 60% o tempo de triagem de currículos com o uso de inteligência artificial.
Apesar dos desafios, o presidente da SAP Brasil acredita que o país está em uma posição avançada na adoção da tecnologia. Segundo ele, a abertura das empresas brasileiras à experimentação criou as condições para uma nova etapa, agora mais preocupada com controle e retorno.
“Os executivos já entenderam que não dá simplesmente para abrir a IA para todo mundo”, afirmou. “Não dá para não ter governança e controle.”
Para Geronasso, o próximo passo não depende de previsões distantes sobre sistemas completamente autônl. O foco deve estar nas aplicações que podem entregar resultados em prazos mais curtos.
“É importante olhar para um futuro micro, e não macro”, afirmou. “O que posso ativar agora e qual é o benefício no curto prazo?”
