O Paradoxo da Transformação Digital no Brasil: Adoção de IA em Alta, Maturidade em Recuo

O salto da inteligência artificial e o recuo da maturidade

Um número domina as manchetes sobre tecnologia corporativa no Brasil: a adoção de inteligência artificial pelas empresas brasileiras passou de 20% para 51% em um único ano, segundo o Índice de Transformação Digital do Brasil (ITDBr) 2025, estudo desenvolvido pela PwC Brasil em parceria com o Núcleo de Inovação, IA e Tecnologias Digitais da Fundação Dom Cabral (FDC). O dado impressiona pela velocidade e pela escala. Contudo, o mesmo relatório revela outro número que relativiza o entusiasmo: a maturidade digital média das organizações brasileiras recuou de 3,7 para 3,6 numa escala que vai de 1 a 6. Isso significa que, enquanto as empresas aceleram na adoção pontual de IA, a capacidade estrutural de sustentação dessa transformação está enfraquecendo. O fenômeno não é uma contradição lógica, mas uma representação fiel de um processo desigual, onde a tecnologia avança mais rápido do que a organização consegue absorver.

Essa dualidade define o momento atual da transformação digital no país. A IA generativa, em particular, age como um poderoso democratizador do acesso à inteligência artificial dentro das organizações. Ferramentas de copiloto para desenvolvedores, assistentes jurídicos e geradores de planos de ação se tornaram acessíveis a equipes que antes dependiam de estruturas centralizadas de tecnologia. O resultado é uma difusão rápida de uso em áreas operacionais. Ao mesmo tempo, however, o ITDBr documenta recuos significativos em dimensões que exigem integração, governança e visão estratégica de longo prazo. O paradoxo não é irracional: reflete uma transformação que avança em velocidade desigual, com ganhos visíveis na superfície e lacunas persistentes nas fundações.

Governança: de organizadora de processos a diferencial estratégico

A dimensão de governança do ITDBr 2025 ilustra com clareza esse descompasso. O índice de governança permanece em patamares que indicam uma função predominantemente operacional, organizando processos internos em vez de orientar decisões estratégicas. Em teoria, quando associada à inteligência artificial, a governança deveria integrar práticas de gestão de riscos desde a concepção de soluções até atividades como assegurar confiança, mitigar vulnerabilidades e alinhar inovação tecnológica com responsabilidade organizacional. Na prática, however, a pesquisa indica que esse papel estratégico ainda não se materializou de forma consistente nas empresas brasileiras.

Especialistas do setor apontam que a governança eficaz de IA exige mudança cultural significativa. A pergunta central não é apenas como implementar ferramentas de IA, mas como criar mecanismos de supervisão que acompanhem decisões automatizadas, protejam dados sensíveis e garantam alinhamento com valores organizacionais. Para empresas que operam em setores regulados, como serviços financeiros e saúde, essa lacuna representa um risco concreto, não apenas uma fragilidade teórica. O Banco Central, por exemplo, tem intensificado exigências de governança sobre provedores de serviços de tecnologia financeira, e empresas que não desenvolvem capacidade de compliance robusto podem encontrar barreiras de mercado crescentes.

O fosso entre eficiência operacional e inovação de fronteira

Talvez o dado mais emblemático do ITDBr 2025 seja a queda abrupta na dimensão de fronteira tecnológica, que mede a capacidade das organizações de explorar e adotar tecnologias emergentes e inovadoras. O índice despencou de 3,9 para 2,0, uma retração sem precedentes no histórico do estudo. Setores como varejo e consumo registraram números especialmente baixos, com índice de 1,7 nessa dimensão. A queda contrasta com o avanço em outras áreas e evidencia um fenômeno específico: as empresas brasileiras estão conseguindo ganhos de eficiência operacional rápida, mas enfrentam dificuldade para transformar esses ganhos em inovação disruptiva ou valor tangível para o consumidor.

Esse fosso tem implicações estratégicas. Quando empresas priorizam eficiência interna sem investir simultaneamente em capacidades de fronteira, elas otimizam operações existentes sem criar vantagem competitiva sustentável. Concorrentes que investem em tecnologias emergentes podem, no médio prazo, oferecer produtos e serviços que tornam as otimizações internas obsoletas. Para o ecossistema empresarial brasileiro como um todo, isso significa que o país pode estar consolidando ganhos de curto prazo ao custo de vulnerabilidades competitivas de médio e longo prazo.

Infraestrutura, dados e o otimismo com o usuário final

Não é um panorama exclusivamente negativo. A dimensão de infraestrutura tecnológica avançou de 3,6 para 4,3, impulsionada por investimentos em segurança da informação e pela adoção ampliada de computação em nuvem. Decisões orientadas por dados também registraram melhora significativa, passando de 3,5 para 4,1. Esses ganhos são relevantes porque representam fundamentos sobre os quais soluções mais sofisticadas podem ser construídas. Uma infraestrutura robusta de nuvem, por exemplo, é pré-requisito para implementações de IA que exigem processamento distribuído, armazenamento escalável e integração de dados em tempo real.

O otimismo com a IA generativa se justifica parcialmente por esses avanços. A democratização do acesso à IA através de copilotos e plataformas de baixa código permite que profissionais não técnicos integrem inteligência artificial em seus fluxos de trabalho. O resultado percebido é uma eficiência operacional mais ampla e massiva, alcançando diretamente o usuário final. Contudo, a pesquisa indica que esse impacto ainda está concentrado em ganhos pontuais de produtividade, não em transformação sistêmica. Para que a transformação digital se consolide como vantagem competitiva duradoura, os ganhos precisam ser sustentados por governança, integração entre áreas e capacidade de sustentar execução ao longo do tempo.

Quem assume os custos da transformação desigual

A transformação digital com resultado desigual distribui custos de forma não uniforme. Empresas menores, com menos recursos para investir em governança e integração, tendem a acumular defasagem mais rapidamente. Setores com margens apertadas, como varejo e comércio, enfrentam pressão dupla: precisam adotar tecnologias emergentes para competir, mas carecem de estrutura para absorver os custos de governança e integração que tecnologias mais sofisticadas exigem. O resultado é um círculo vicioso onde a adoção rápida de ferramentas pontuais aprofunda a fragmentação tecnológica em vez de criar sinergias organizacionais.

Funcionários em funções operacionais também enfrentam impactos específicos. A automação de tarefas rotineiras pode aumentar produtividade em áreas específicas, mas também levanta questões sobre requalificação e evolução de funções. Profissionais que operam sistemas legados precisam de suporte para transição para ambientes mais sofisticados. A transformação digital, quando mal conduzida, pode criar sobrecarga em vez de alívio: equipes gerenciam sistemas novos e antigos simultaneamente, sem redução proporcional de complexidade. Esse fenômeno é documentado em pesquisas internacionais sobre adoção de IA corporativa e tende a ser subestimado em análises que focam exclusivamente em métricas de adoção.

Contrapontos, limitações e cenários

Uma análise honesta do momento digital brasileiro precisa reconhecer limitações nos dados disponíveis. O ITDBr mede maturidade organizacional percebia, não resultados financeiros concretos. Uma empresa pode registrar alta adoção de IA e baixa maturidade porque está em transição entre ciclos tecnológicos, não necessariamente porque seus processos estão deteriorando. Além disso, a pesquisa abrange predominantemente empresas de médio e grande porte; pequenas empresas e startups podem ter padrões distintos que não são capturados adequadamente na amostra.

Perspectivas mais otimistas argumentam que o momento atual representa uma fase natural de experimentação acelerada, onde períodos de adoção rápida precedem períodos de consolidação estrutural. Nessa leitura, o recuo na maturidade seria transitório, refletindo a desordem inerente a qualquer transição tecnológica de escala. Se essa interpretação estiver correta, o cenário para os próximos dois a três anos seria de estabilização gradual da maturidade à medida que as empresas resolvem questões de integração e governança. Para tanto, porém, será necessário investimento deliberado em arquitetura de dados, segurança cibernética e gestão de mudanças organizacionais.

O cenário alternativo é menos favorável. Se a lacuna entre adoção e maturidade continuar se ampliando, empresas brasileiras podem acumular vulnerabilidades em governança de dados, segurança cibernética e capacidade de escala de soluções de IA. Ameaças quânticas à criptografia convencional, por exemplo, estão no horizonte de planejamento estratégico de empresas globais; organizações com baixa maturidade em segurança da informação podem não ter capacidade de resposta quando essa ameaça se materializar. A transformação digital, nesse sentido, não é apenas uma questão de competitividade, mas de resiliência organizacional.

Este artigo foi elaborado com apoio de inteligência artificial generativa como ferramenta de assistência à redação. O conteúdo foi revisado e validado antes da publicação. As análises e opiniões expressas são de responsabilidade do autor e não constituem aconselhamento jurídico.