Brasil atrás em ranking global de preparo para IA: o que isso significa

Um levantamento internacional que mede o preparo de 70 países para a era da inteligência artificial colocou o Brasil na 54ª posição, dois lugares abaixo da edição anterior. O estudo, conduzido por uma escola de negócios suíça em parceria com uma fundação brasileira, mostra um país com infraestrutura de pesquisa razoável, mas com dificuldades sérias para transformar o uso da tecnologia em resultado prático para as empresas.

Para quem administra um negócio, o recado é direto: não basta liberar o uso de ferramentas de inteligência artificial para a equipe. O que separa empresas que avançam das que ficam para trás é a capacidade de medir retorno, organizar dados internos e definir responsabilidades claras sobre o uso da tecnologia.

O que o ranking revela sobre o Brasil

O país aparece bem posicionado em alguns pontos, como pesquisa e liderança pública, mas despenca quando o assunto é adoção real de inteligência artificial nas empresas e capital disponível para investir nela. Essa diferença mostra que o problema não é falta de interesse ou de acesso a ferramentas: é falta de estrutura para aproveitar o que já existe.

Segundo o professor responsável pela análise brasileira do ranking, usar aplicativos populares de inteligência artificial no dia a dia da empresa é bem diferente de usar a tecnologia de forma estratégica, conectada aos dados do negócio e com metas claras de resultado. Enquanto isso não acontecer, o Brasil tende a continuar perdendo terreno para países que souberam unir eficiência empresarial com investimento externo, caso de Vietnã e Polônia, que subiram várias posições na edição mais recente.

Por que medir o retorno é o maior desafio

Uma pesquisa citada no levantamento mostra que empresas brasileiras já investem, em média, US$ 20,8 milhões por ano em inteligência artificial. Mesmo assim, boa parte dos executivos não está convencida de que essas aplicações entregam todo o potencial prometido pela tecnologia. Ou seja: o dinheiro está sendo gasto, mas falta clareza sobre o que esse investimento realmente traz de volta para o negócio.

Segundo o professor consultado, o problema normalmente não está na qualidade do modelo de inteligência artificial em si, mas na forma como ele se conecta aos dados e processos internos da empresa. Se a integração for malfeita, o investimento não se traduz em economia de tempo, redução de custos ou ganho de produtividade, que são justamente os indicadores que comprovam o retorno para quem decide investir.

Esse ponto tem relação direta com governança: ter regras claras sobre quem pode usar a tecnologia, como os dados são protegidos e quem responde pelos riscos. Sem isso, a adoção de inteligência artificial vira uma iniciativa solta, sem comando, e difícil de justificar financeiramente diante de sócios ou investidores.

Falta de profissionais especializados também pesa

Outro gargalo apontado é a formação de mão de obra qualificada. O crescimento de centros de dados e da infraestrutura necessária para a inteligência artificial depende de engenheiros de computação, energia e áreas correlatas, profissionais que ainda são escassos no país. Segundo o professor, doutores em engenharia representam menos de 8% do total de doutores formados no Brasil, um indicativo da defasagem na formação técnica avançada.

Apesar do cenário difícil, a avaliação não é de pessimismo total. O Brasil tem vantagens em setores como energia, agronegócio e minerais que poderiam ser combinadas com investimento em tecnologia, desde que exista planejamento que una empresas, universidades e governo em vez de iniciativas isoladas e desconectadas entre si.

Na prática, para o empresário brasileiro o aprendizado é que investir em inteligência artificial sem governança, sem integração de dados e sem gente capacitada tende a gerar custo sem retorno visível. Antes de ampliar o uso da tecnologia na empresa, vale revisar três frentes: quem é responsável pelas decisões sobre o uso da ferramenta, como os resultados serão medidos e se a equipe tem capacitação suficiente para operar o que foi implementado.