Empresas brasileiras enfrentam desafios para escalar IA apesar do potencial

A inteligência artificial (IA) corporativa no Brasil avança em experimentação, mas enfrenta um gargalo significativo na escalabilidade. Um estudo da SAP em parceria com a Oxford Economics revela que, embora 77% das empresas brasileiras identifiquem potencial de transformação com agentes de IA e 55% já tenham realizado pilotos, apenas 3% se declaram totalmente preparadas para implementar e escalar essas tecnologias. Essa lacuna evidencia que o desafio atual reside em transpor a fase de testes para a operação efetiva.

O estudo aponta que 61% das empresas que utilizam ou testam IA agêntica relatam um esforço de integração maior que o esperado. Além disso, 54% enfrentam problemas de confiabilidade ou qualidade à medida que o uso aumenta, e 45% observam resultados inconsistentes entre equipes ou regiões. Esses obstáculos sugerem que as limitações não estão apenas no agente de IA, mas na infraestrutura subjacente, que inclui acesso a informações confiáveis, sistemas integrados e regras de negócio claras.

Desafios na integração e confiabilidade da IA

A qualidade e disponibilidade das informações são apontadas por 75% das empresas brasileiras como um fator limitante para o retorno da IA. Atualmente, apenas 18% adotam uma estratégia integrada para a tecnologia, enquanto 48% ainda trabalham com projetos isolados. Essa fragmentação dificulta a ação coordenada da inteligência artificial, especialmente em setores complexos como indústria e varejo, onde decisões em uma área impactam diretamente outras.

A pesquisa também destaca um problema de governança: 82% das empresas brasileiras reportam que colaboradores utilizam ferramentas de IA de terceiros sem aprovação formal, o que pode levar a resultados imprecisos, exposição de dados e vulnerabilidades de segurança.

O papel da nuvem e ERP na escalabilidade da IA

A modernização de sistemas de gestão empresarial (ERP) e a migração para a nuvem são vistas como oportunidades cruciais para criar a arquitetura necessária para sustentar a IA em escala. A migração deve ir além da troca de infraestrutura, servindo como um momento para revisar processos, organizar dados e eliminar fragmentações. Uma estrutura conectada, com dados confiáveis e sistemas integrados, é fundamental para que a IA atue com contexto e autonomia empresarial.

A IA tem potencial de acrescentar até R$ 1 trilhão ao PIB brasileiro até 2030, segundo a Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES). No entanto, para que esse potencial se concretize, é necessário investir em infraestrutura, capacitação e revisão de modelos de negócio. A governança e a segurança cibernética também são pontos de atenção, com 42% das empresas avançando na adoção de IA até 2030, mas apenas 5% com controles adequados para sua operação segura.

Próximos passos e recomendações

Pesquisas como a da Gartner e do IT Forum Inteligência reforçam a necessidade de uma abordagem estratégica. O Gartner recomenda que os CIOs reformulem fluxos de trabalho em torno da IA, construam arquiteturas modulares para liberdade estratégica e estabeleçam métricas claras para medir resultados, não apenas atividades. A reformulação radical do modelo operacional é apontada por 63% dos CEOs como medida estratégica para acelerar retornos financeiros.

O IT Forum Inteligência indica que, embora 83% dos CIOs pretendam acelerar investimentos em IA em 2027, 56% duvidam da capacidade da estrutura de TI de acompanhar essa transformação. A manutenção e sustentação de sistemas existentes ainda consomem a maior parte do orçamento de TI (26,3%), competindo com investimentos em inovação. Para superar esses desafios, as empresas precisam liberar orçamento, fortalecer a governança e redesenhar suas operações, integrando pessoas e tecnologia em uma base comum de informações e regras.