Fonte: Forbes Brasil · Síntese editorial da GL Inteligência Contábil.
Se a sua empresa já usa inteligência artificial no dia a dia mas sente que a estrutura de tecnologia está no limite, você não está sozinho. Uma pesquisa da Kyndryl, empresa de serviços de tecnologia, mostra que 91,5% das empresas brasileiras já aplicam IA em processos reais, além de projetos de teste. Mas 59% dos líderes ouvidos admitem que a base de TI precisa passar por uma reforma profunda para aguentar esse uso em maior escala. O estudo ouviu 200 líderes no Brasil, dentro de uma pesquisa global que entrevistou 3.700 executivos em 21 países.
O que os números mostram
O retorno financeiro da IA já aparece nos resultados: 72% das empresas brasileiras dizem ter tido retorno positivo com o uso da tecnologia, um número até maior que a média global, de 64%. Além disso, 90% conseguem mostrar, com dados concretos, que a IA trouxe valor real para o negócio, não apenas uma sensação de ganho de produtividade. Por outro lado, isso não quer dizer que tudo esteja redondo: 36,5% das empresas ainda se consideram em fase de testes, e mais da metade, 56%, afirma ter mais projetos de IA do que capacidade de colocá-los para funcionar em grande escala.
Esse descompasso fica ainda mais claro quando o assunto é a chamada IA agêntica, aquela capaz de executar tarefas com mais autonomia, sem depender de comandos a cada etapa. No Brasil, 62% dos líderes dizem sentir mais pressão para provar que esse tipo de IA realmente traz retorno. "Você tem a percepção de que está colhendo retornos positivos, mas sente que a prontidão da empresa ainda não está do jeito que precisa", resume Wagner Jesus, diretor-geral da Kyndryl Brasil.
Por que ter tecnologia moderna não é suficiente
Um dado chama atenção: 75,5% dos líderes dizem que o ambiente de TI da empresa já está total ou parcialmente modernizado. Ainda assim, 66,5% reconhecem que essa base precisa melhorar para que a empresa aproveite todo o potencial da IA. Ou seja, ter sistemas atualizados não é garantia de estar pronto para escalar o uso da tecnologia. Para 38% dos líderes, problemas nessa infraestrutura já estão atrasando a capacidade de inovar da empresa.
Segundo Jesus, o erro comum é começar pela tecnologia em vez de começar pelo problema. Antes de adotar qualquer ferramenta de IA, o ideal é identificar qual decisão ou processo da empresa precisa melhorar, e só depois buscar a solução tecnológica adequada. Ele também defende que os controles internos não devem ser vistos como freio ao avanço da IA, mas como condição para avançar com segurança, da mesma forma que um carro de corrida precisa de bons freios justamente para poder acelerar com confiança.
O papel das equipes e da governança
A preparação das empresas também passa pelas pessoas. A pesquisa mostra que 90,5% dos líderes priorizam treinamento de equipes, 89% já criaram funções específicas para lidar com IA e 87,5% redesenharam cargos em torno da tecnologia. Mas, segundo Jesus, treinar funcionários para usar ferramentas não é suficiente: é preciso repensar os processos de trabalho e planejar o que fazer com as equipes quando tarefas forem automatizadas. Ele cita como exemplo a conciliação de notas fiscais, processo que em algumas empresas ocupa centenas de profissionais e que pode ser bastante acelerado com IA, exigindo que a liderança redirecione essas pessoas para atividades mais estratégicas.
A governança sobre o uso da IA também aparece como prioridade: 87,5% das empresas controlam se seus dados podem treinar modelos externos, 84% mantêm supervisão humana sobre decisões tomadas com apoio da tecnologia e 83,5% afirmam ter regras claras para o uso de ferramentas de terceiros. Na área de segurança, 84,5% consideram a IA essencial para proteger a operação, mas o executivo da Kyndryl alerta que a mesma tecnologia que fortalece a defesa também pode ampliar o poder de ataque, reforçando a necessidade de treinamento e responsabilidades bem definidas dentro da empresa.
Para o seu negócio, a lição prática é clara: adotar IA sem planejar a estrutura por trás dela cria um risco real de travar a operação no momento em que mais precisar dela, seja em um pico de vendas, numa falha de sistema ou diante de uma tentativa de ataque. Antes de investir em mais ferramentas, vale mapear quais processos da sua empresa realmente não podem parar, verificar se a infraestrutura atual aguenta crescer e definir, junto com a equipe, como o trabalho será reorganizado conforme a tecnologia avança. Como resume Jesus, a preparação para a IA não tem linha de chegada, é um processo contínuo que exige atenção permanente.
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