A lacuna entre intenção e adoção: o Brasil no ranking da inteligência artificial na América Latina

A promessa e a realidade da inteligência artificial nas empresas brasileiras

Um levantamento comparativo da Adobe Acrobat sobre a adoção de inteligência artificial entre pequenas e médias empresas revela um panorama aparentemente contraditório no Brasil e na América Latina. De acordo com o estudo, aproximadamente 75% das empresas brasileiras demonstram intenção de adotar IA nos próximos meses ou percebem impacto positivo da tecnologia nos negócios. No entanto, apenas 13% das PMEs utilizam inteligência artificial de forma efetiva em suas operações, evidenciando um descompasso profundo entre ambição e execução.

O padrão brasileiro se repete, com variações, em grande parte da América Latina. Países como Chile, México e Colômbia apresentam níveis de adoção ligeiramente superiores à média regional, mas ainda distantes dos patamares observados em economias mais maduras como os Estados Unidos. De forma geral, a região é caracterizada por alta expectativa em torno da IA, combinada com uso pontual, concentrado principalmente em automação simples, marketing e análise de dados.

Para Ravell Nava, estrategista empresarial e fundador da BRL Educação, o momento de 2026 não permite mais tratar IA como tendência futura. "2026 não é um ano em que as empresas conseguem crescer só aumentando esforço ou equipe. Existe uma pressão real por produtividade, e a inteligência artificial entra como forma de fazer mais com o mesmo recurso", afirmou em entrevista ao Jornal Empresas & Negócios.

O ranking de maturidade em IA na região

O levantamento construiu um índice sintético de maturidade em IA com base em indicadores padronizados de uso atual, intenção de adoção, percepção de impacto e existência de estratégias formais. O ranking resultante posiciona os Estados Unidos em nível de alta maturidade, a América Latina em estágio intermediário, e o Brasil em patamar intermediário-baixo, próximo à média regional.

Contrastando com esse cenário, dados da Cisco indicam que 92% das organizações brasileiras planejam implementar agentes de inteligência artificial até 2026, índice superior à média global. Esse dado, por si só, ilustra a distância entre planejamento e implementação: o desejo de adotar IA está presente, mas a capacidade operacional de executar essa adoção permanece limitada.

Outra pesquisa, o Global AI Readiness Index da Salesforce, posicionou o Brasil na 13ª posição no ranking global, indicando que o país está entre os mais avançados da América Latina, mas ainda afastado das economias que lideram a transformação digital.

Por que a distância entre intenção e adoção persiste

A análise do levantamento identifica fatores estruturais como responsáveis pela lacuna. Capacitação técnica, governança de dados, investimento em tecnologia e maturidade digital das empresas são os elementos que separam as organizações que apenas manifestam interesse daquelas que efetivamente implementam soluções de IA em seus processos.

No Brasil, a situação é agravada por características específicas do mercado empresarial. A maioria das PMEs opera com estruturas organizacionais simples, sistemas legados fragmentados e processos que não foram desenhados para integração com tecnologias avançadas. A adoção de IA, nesse contexto, exige não apenas a aquisição de ferramentas, mas a reestruturação básica da operação — o que demanda tempo, recursos e expertise que muitas empresas não possuem.

O dado sobre acessibilidade de dados é particularmente crítico. Pesquisas apontam que apenas 17% das empresas brasileiras assumem ter dados acessíveis para inteligência artificial, ou seja, dados estruturados, limpos e disponíveis para alimentação de modelos. Sem dados de qualidade, qualquer investimento em IA tende a produzir resultados frustrantes, alimentando um ciclo de desconfiança que dificulta novas tentativas.

O papel da produtividade na aceleração da adoção

Em um contexto de juros elevados — a taxa Selic está em 14,25% ao ano —, custos crescentes de mão de obra e pressão por eficiência, empresas brasileiras estão sendo forçadas a buscar alternativas tecnológicas não por entusiasmo inovador, mas por necessidade de sobrevivência financeira. O calendário de 2026, com concentração de feriados, eleições e Copa do Mundo, reduz os dias efetivos de operação, amplificando a pressão por produtividade.

Nesse cenário, a IA deixa de ser uma opção estratégica para se tornar uma necessidade operacional. Ferramentas de análise de dados para prever demanda, sistemas inteligentes de atendimento ao cliente, recursos de automação para marketing e vendas — todas essas aplicações passam a ser vistas não como luxo tecnológico, mas como mecanismo de redução de custos e manutenção de margens.

Para Nava, o principal erro das empresas brasileiras é tratar IA como solução isolada. "Não obstante contratar ferramenta sem revisar processo. A empresa precisa entender onde perde tempo, onde erra mais e onde existe lentidão decisória. A IA potencializa gestão organizada, não substitui desorganização", alertou o especialista.

Impactos setoriais e realidades desiguais

A adoção de IA não ocorre de forma uniforme em todos os setores. O estudo indica que setores como tecnologia, serviços financeiros e varejo estão mais avançados na implementação, enquanto áreas como indústria, construção e serviços básicos permanecem em estágio inicial. Essa disparidade tem implicações importantes para a competitividade setorial e para a distribuição de ganhos de produtividade na economia brasileira.

No setor de turismo, a inteligência artificial já é usada como ferramenta de organização de jornadas e personalização de experiências, segundo dados da Revista Tendências do Turismo. No setor financeiro, algoritmos de machine learning auxiliam na análise de crédito e detecção de fraudes. No varejo, sistemas de recomendação e automação de atendimento ganham escala.

Para os setores menos maduros digitalmente, o desafio é duplo: de um lado precisam alcançar o nível tecnológico dos líderes, de outro precisam evitar repetir erros de implementação que já foram observados em empresas mais avançadas, como a compra de ferramentas sem planejamento de integração ou a expectativa de resultados imediatos em contextos de dados desestruturados.

Contrapontos e limitações da análise

Parte dos analistas questiona a própria metodologia de levantamentos que medem intenção como indicativo de demanda real. Críticos argumentam que pesquisas baseadas em declaração de interesse tendem a superestimar a disposição efetiva de investimento, porque empresas frequentemente respondem o que consideram a resposta esperada ou desejável, não o que efetivamente farão quando confrontadas com restrições orçamentárias e técnicas.

Também há perspectiva de que a lacuna entre intenção e adoção não é necessariamente um problema a ser resolvido. Para muitas pequenas empresas, o uso pontual e estratégico de IA — mesmo que limitado — pode ser mais eficiente do que uma implementação ampla e complexa. A ideia de que é preciso adotar IA de forma massiva para obter benefícios pode levar a investimentos inadequados em contextos onde a escala não justifica o custo.

Outra leitura aponta que a própria comparação com os Estados Unidos pode ser enganosa. O mercado americano tem características específicas — cultura de dados estruturados, ecossistema de fornecedores especializados, financiamento disponível para inovação — que não se replicam facilmente em contextos de menor desenvolvimento institucional. A distância entre Brasil e EUA na adoção de IA pode ser, em parte, reflexo dessas diferenças estruturais, não apenas de déficit de gestão.

Cenários e síntese

O Brasil ocupa uma posição ambígua no mapa global da inteligência artificial: está entre os países com maior interesse e expectativas sobre a tecnologia, mas ainda em estágio inicial de implementação efetiva. Essa posição intermediária oferece tanto riscos quanto oportunidades.

O risco principal é que o país se acomode em uma posição de destaque em rankings de intenção enquanto a competição real acontece no campo da execução. Enquanto empresas brasileiras planejam adotar agentes de IA, concorrentes em outras regiões já estão colhendo ganhos de produtividade dessas tecnologias, ampliando a distância de forma potencialmente irreversível.

A oportunidade está na capacidade de aprender com os erros de mercados mais maduros, pulando etapas desnecessárias e focando em aplicações de alto impacto com custos controláveis. O momento atual, marcado por pressão de produtividade e custos elevados, pode ser exatamente o catalisador que faltava para transformar intenção em ação.

O cenário mais provável é de crescimento gradual na adoção, com concentração inicial em empresas de maior porte e setores mais digitalizados, seguido de dispersão para PMEs à medida que soluções mais acessíveis e templates de implementação se popularizem. A distância entre interesse e adoção não vai desaparecer rapidamente, mas pode começar a se reduzir a partir de 2027, se políticas públicas e iniciativas privadas conseguirem endereçar os gargalos estruturais identificados.

Este artigo foi elaborado com apoio de inteligência artificial generativa como ferramenta de assistência à redação e de forma automatizada. As análises e opiniões expressas não constituem aconselhamento jurídico.