Fonte: Forbes Brasil · Síntese editorial da GL Inteligência Contábil. Veja também o nosso guia de Trabalhista e Folha, atualizado a cada mudança de norma.
Se você ainda está testando inteligência artificial "aos pedaços" na sua empresa, não está sozinho. Um levantamento da SAP com a consultoria Oxford Economics mostra que as empresas brasileiras aumentaram bastante o investimento em IA e já colhem mais retorno financeiro do que antes. Mas a maioria ainda não conseguiu transformar esses experimentos em algo que funcione de verdade em toda a operação, e que se traduza em resultado no caixa.
A pesquisa ouviu 200 executivos brasileiros, dentro de um total de 2.600 líderes empresariais entrevistados em 13 países. Os dados foram apresentados no evento SAP NOW AI Tour, e mostram um cenário de avanço real, mas também de gargalos que travam boa parte das empresas no meio do caminho.
O que mudou nos números
O investimento médio das empresas brasileiras em IA passou de US$ 14,2 milhões para US$ 20,8 milhões por ano, uma alta expressiva de um levantamento para outro. O retorno médio também subiu, de 16% para 19%. E a expectativa é de que esse movimento continue: as empresas planejam aumentar os investimentos em 46% nos próximos dois anos (ante 36% esperados na pesquisa anterior), com projeção de retorno chegando a 38% até 2028, o equivalente a US$ 13,6 milhões em valores financeiros.
Vale um alerta prático aqui: esses números vêm das respostas dos próprios executivos, não de uma auditoria contábil das empresas. Ainda assim, servem como termômetro de para onde o mercado está indo.
Apesar da melhora nos números, 65% dos executivos entrevistados dizem não estar convencidos de que a IA usada em suas empresas entrega todo o potencial possível. Para Rui Botelho, presidente da SAP Brasil, o país "entrou definitivamente" na onda mundial da inteligência artificial, mas o que se vê hoje é "só a ponta do iceberg". Segundo ele, existe uma lacuna clara entre implementar a tecnologia e realmente extrair valor dela.
Por que tantas empresas travam na hora de escalar
Um dado chama atenção: 77% dos entrevistados no Brasil enxergam nos agentes de IA um potencial de transformação de moderado a alto, e mais da metade das empresas já rodou algum projeto-piloto. O problema é que apenas 3% se consideram totalmente preparadas para colocar esses agentes em escala real dentro da operação.
Isso acontece porque os primeiros projetos de IA costumam nascer isolados, dentro de um departamento específico. Na hora de crescer, a empresa esbarra na necessidade de integrar sistemas diferentes, conectar áreas que não conversam entre si e organizar uma base de dados que sustente toda a operação, não só um setor. Não à toa, 61% das empresas que já usam IA agêntica relataram que o esforço de integração foi maior do que o esperado, e mais da metade viu queda de confiabilidade nos resultados conforme o uso aumentou.
Outros problemas comuns: agentes que tomaram ações incorretas (citado por 40% das empresas), resultados diferentes entre equipes que fazem o mesmo processo (45%) e dificuldade de entender por que o sistema se comportou de determinado jeito (39%). No fim, 80% das organizações já receberam respostas de baixa qualidade geradas por IA, o que gerou retrabalho, atraso ou acúmulo de tarefas, forçando 78% delas a mudar a rotina de trabalho.
A raiz de boa parte desses problemas está nos dados. Para 75% das empresas, a qualidade e a disponibilidade das informações internas são o principal fator que impede um retorno maior com IA. E a percepção sobre isso piorou: hoje, 56% das empresas consideram seus dados prontos para IA, contra 68% na pesquisa anterior. Segundo Botelho, essa queda não significa que as empresas pioraram, e sim que aprenderam mais sobre o que a tecnologia realmente exige, o que fez enxergar problemas que antes passavam despercebidos.
Como se preparar
Na prática, o recado para quem lidera uma empresa é: parar de tratar IA como um projeto isolado de um setor e passar a pensar nela como parte do planejamento do negócio. Hoje apenas 18% das empresas fazem isso (contra 6% antes), enquanto 48% ainda adotam a tecnologia por projetos pontuais, sem conexão entre áreas.
Estabeleça a meta e o benefício esperado antes de adotar qualquer ferramenta de IA, em vez de implementar por implementar.
Registre o desempenho do processo antes da IA entrar, para conseguir comprovar depois o ganho real gerado pela tecnologia.
Não basta juntar planilhas e documentos: os dados precisam refletir as regras e particularidades do seu negócio.
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