IA nas empresas brasileiras: por que o uso individual não vira resultado

A maior parte das empresas brasileiras já incorporou a inteligência artificial ao trabalho. Poucas conseguiram transformar esse uso em resultado de negócio. Esse descompasso aparece de forma consistente em um conjunto de pesquisas divulgadas entre o fim de 2025 e o primeiro semestre de 2026, e o que elas revelam diz menos sobre a tecnologia em si do que sobre a forma como as organizações decidiram adotá-la. A conclusão recorrente é incômoda: o problema deixou de ser o acesso à ferramenta e passou a ser a maturidade para aplicá-la.

O que as pesquisas mostram sobre a adoção de IA no Brasil

O acesso à inteligência artificial deixou de ser o obstáculo. Ferramentas de uso geral entraram na rotina de profissionais de praticamente todos os setores. O desafio mudou de lugar: agora está na forma de aplicar a tecnologia dentro da operação, e é aí que os números ficam menos animadores.

Uma pesquisa da Afferolab, consultoria de aprendizagem corporativa, realizada em parceria com a Tera, observou como as empresas brasileiras vêm incorporando IA ao trabalho. A leitura da Afferolab é direta: em vez de usar a tecnologia para redesenhar fluxos e disseminar o uso pelas equipes, muitos líderes centralizaram ainda mais a execução e passaram a fazer com IA tarefas simples, sem avançar para um uso sistêmico.

Esse diagnóstico se repete em levantamentos independentes. Um estudo da Templo, empresa de soluções em IA, avaliou 382 profissionais de diferentes níveis hierárquicos e concluiu que 61% ainda operam abaixo do nível intermediário de maturidade. A nota média da amostra ficou em 55,6 de 100 pontos, número que coloca as empresas brasileiras numa zona de transição: já passaram do uso esporádico, mas seguem longe da integração estratégica.

Há um detalhe revelador nesse mesmo estudo. As dimensões em que os profissionais brasileiros melhor pontuam são comportamentais, como cultura de inovação (67,9) e ética no uso (65,1). As piores são técnicas: conhecimento conceitual (44,6) e, na lanterna, automação de fluxos de trabalho, com apenas 35 pontos de 100. A disposição para usar IA existe. A base técnica para convertê-la em operação, não.

Um terceiro levantamento, da Adapta, ouviu 500 profissionais em todas as regiões do país e mostra o outro lado da moeda. Quando se pede que avaliem o próprio domínio, a maioria se sai bem na auto-percepção: 49% dizem usar ferramentas prontas na empresa, 34,4% afirmam aplicar IA de forma estratégica ou criar fluxos próprios, e 71,6% consideram que seus gestores diretos têm conhecimento intermediário ou avançado. A confiança declarada é alta.

O contraste entre essas pesquisas é o ponto central. A adoção aconteceu e a percepção de competência é elevada. Mas, quando a maturidade é medida de forma estruturada, 61% ficam abaixo do nível intermediário. E, segundo a Afferolab, apenas um terço das empresas observou ganhos mensuráveis com IA. Em outras palavras: usa-se muito, sente-se domínio, e mesmo assim o resultado de negócio não aparece.

Usar IA não é o mesmo que transformar a empresa

A confusão mais comum por trás desses números é tratar “usar IA” e “transformar a empresa com IA” como se fossem a mesma coisa. Não são.

O uso individual gera um ganho real, porém limitado. Um profissional que recorre à IA para resumir um relatório, redigir um e-mail ou organizar uma planilha fica mais rápido naquela tarefa. O ganho começa e termina na mesma pessoa, na mesma tarefa. A forma como a empresa trabalha continua exatamente igual: os mesmos passos, as mesmas aprovações, as mesmas esperas entre uma área e outra.

O uso sistêmico é outro tipo de mudança. Ele parte de um processo inteiro, do início ao fim, e pergunta como aquele processo deveria funcionar se a inteligência artificial estivesse disponível desde o desenho. O resultado não é uma pessoa um pouco mais rápida. É um fluxo que passa a operar com menos etapas manuais, menos retrabalho e menos tempo parado na passagem de uma área para outra.

Um exemplo torna a diferença concreta. Numa área de faturamento, o uso individual é o analista que pede à IA para redigir mais rápido um e-mail de cobrança. O processo continua idêntico: alguém ainda confere os pedidos, alguém ainda concilia as divergências, alguém ainda decide o que fazer com cada atraso. O uso sistêmico parte do fluxo inteiro de faturamento e o redesenha: a IA reúne os dados de cada pedido, aponta as divergências, separa os casos simples dos que precisam de decisão humana e prepara as cobranças, deixando para a equipe apenas o que exige julgamento. No primeiro caso, uma pessoa ganha alguns minutos. No segundo, o ciclo inteiro encurta, e o ganho passa a independer de quem está no posto naquele dia.

Herman Blesser, CEO da Templo, resume bem a travessia que falta. Para ele, as empresas já deram o primeiro passo, que é o acesso à inteligência artificial, e o desafio agora é transformar esse uso individual em ganho coletivo, com impacto direto na operação e nos resultados do negócio.

É por isso que tantas empresas relatam adoção alta de IA e, ao mesmo tempo, pouco resultado mensurável. Elas distribuíram ferramentas, mas não mudaram processos. E a soma de muitos ganhos individuais não produz transformação. Produz uma operação igual à anterior, um pouco mais rápida em pontos isolados, com mais assinaturas de software no orçamento. O ganho é real, mas não escala, porque nada na estrutura da empresa mudou para que ele escalasse.

Por que o uso da IA fica preso no nível individual

Três fatores ajudam a explicar por que tantas empresas travam no uso individual. Todos aparecem com clareza nos dados.

A concentração em ferramentas de conversa

O estudo da Templo identificou que 84% das menções de ferramentas se concentram em apenas três plataformas de conversa. Ferramentas voltadas à automação e à integração de sistemas foram citadas por apenas 2,9% dos profissionais. Isso importa porque ferramentas de conversa são ótimas para tarefas individuais e estruturalmente limitadas para o trabalho sistêmico. Elas respondem quando alguém pergunta, não executam etapas sozinhas, não se conectam aos sistemas da empresa e não rodam sem supervisão constante. Uma operação construída apenas sobre elas terá, no máximo, profissionais individualmente mais rápidos.

A automação de fluxos é o elo mais fraco

Ainda no estudo da Templo, a automação de fluxos de trabalho foi a dimensão pior avaliada de todas: 35 de 100 pontos, cerca de 20 abaixo da segunda pior. É a tradução numérica do problema. O uso da IA está concentrado em tarefas pontuais e manuais, sem integração aos processos da empresa. É justamente nessa lacuna, segundo a própria Templo, que está o maior potencial de retorno ainda inexplorado nas organizações.

A distância entre confiança declarada e capacidade real

Há ainda um obstáculo mais silencioso. Como mostram os dados da Adapta, a auto-percepção de domínio é alta. Mas a maturidade medida de forma estruturada conta outra história, com 61% dos profissionais abaixo do nível intermediário. Essa distância é perigosa por um motivo prático: quem acredita já dominar a ferramenta para de aprender. A confiança sem a capacidade correspondente trava a evolução, porque elimina a percepção de que ainda há um caminho a percorrer.

Maturidade algorítmica: organizar antes de automatizar

Para descrever o que separa as empresas que avançam das que ficam paradas, a Afferolab usa um termo: maturidade algorítmica. A ideia é a capacidade de treinar, supervisionar e alinhar sistemas inteligentes aos dados, aos processos e aos objetivos da organização, em vez de simplesmente adotar a tecnologia e esperar que ela resolva sozinha.

Alessandra Lotufo, sócia e managing director da Afferolab, faz um alerta que vale para qualquer empresa antes de acelerar o uso de IA: a inteligência artificial não conserta o caos, ela o amplifica, porque reflete exatamente os padrões, os valores e os vieses que já existem na organização. Quem automatiza um processo desorganizado não ganha eficiência. Ganha um erro mais rápido e em maior escala.

Na prática, maturidade algorítmica é menos uma questão de tecnologia e mais uma questão de método. Significa, antes de colocar a IA para operar, ter três coisas minimamente organizadas. Primeiro, dados que sejam encontráveis e confiáveis, e não planilhas espalhadas com versões conflitantes. Segundo, processos documentados, e não fluxos que existem apenas na cabeça de quem os executa há anos. Terceiro, critérios de decisão explícitos, porque um sistema só pode apoiar uma decisão se a lógica daquela decisão puder ser descrita.

Quando esses fundamentos faltam, a IA não tem o que melhorar. Ela apenas copia, em velocidade maior, a inconsistência que encontrou. Maturidade algorítmica é também entender que a inteligência artificial tem funções muito além da produtividade individual, e que o ganho relevante aparece quando ela é aplicada ao sistema como um todo, e não apenas à tarefa de cada pessoa.

Do uso individual ao sistêmico: o que muda na prática

Para uma empresa de médio porte, sair do uso individual e chegar ao uso sistêmico não exige um grande projeto de tecnologia de uma vez. Exige um caminho estruturado. Quatro movimentos organizam essa travessia.

Dimensão	Uso individual	Uso sistêmico
Onde a IA atua	Tarefas soltas de cada pessoa	Processos redesenhados da operação
Ferramentas	Poucas ferramentas de conversa	Agentes conectados a dados e sistemas
Resultado	Ganho preso ao indivíduo	Ganho coletivo e visível no negócio

1. Escolher um processo, não uma ferramenta. O ponto de partida não é a pergunta “qual IA vamos contratar”, e sim “qual processo trava a operação”. Faturamento, atendimento ao cliente, conciliação financeira, triagem de pedidos, cobrança: o melhor começo é um fluxo com gargalo claro e mensurável, em que o ganho seja visível para todos.
2. Redesenhar antes de automatizar. Com o processo escolhido, o passo seguinte é mapeá-lo do início ao fim e perguntar como ele deveria funcionar com IA disponível. Esse é o passo que as pesquisas mostram que quase ninguém deu. Automatizar o desenho antigo apenas perpetua, mais rápido, as ineficiências que já existiam.
3. Conectar a IA aos dados e aos sistemas da empresa. O salto de resultado vem quando a inteligência artificial deixa de ser uma janela de conversa separada do trabalho e passa a operar dentro dos sistemas, com acesso aos dados reais do negócio. É aqui que entram os agentes de IA: em vez de responder perguntas quando alguém pergunta, eles executam etapas de um fluxo, consultam informações, preparam ações e escalam para uma pessoa quando é preciso decidir. É a diferença entre uma ferramenta que ajuda e um processo que anda.
4. Medir o que importa. Antes de começar, vale definir o que será medido: tempo de ciclo, índice de retrabalho, custo por operação, volume tratado sem intervenção manual. Com um resultado comprovado em um processo, a expansão para os demais ganha tração e patrocínio interno, em vez de depender de entusiasmo.

Empresas de médio porte têm uma vantagem específica nessa agenda. São complexas o suficiente para que o redesenho de um processo gere ganho relevante, e ágeis o suficiente para implementar mudanças sem a inércia das grandes corporações. O que costuma faltar não é tecnologia disponível nem orçamento, é uma abordagem estruturada para sair do uso individual e chegar ao sistêmico. As pesquisas mostram que esse é exatamente o ponto em que a maioria parou.

O papel da liderança nessa transição

Nenhuma dessas mudanças acontece sem a liderança, e é aqui que as pesquisas tocam num ponto desconfortável. Treinar e supervisionar sistemas inteligentes exige que o líder saiba explicar, de forma estruturada, como as decisões são tomadas na sua área. Muitos não sabem. Quando o critério de decisão vive apenas na intuição de quem ocupa o cargo, ele não pode ser ensinado a um sistema, nem auditado, nem mantido quando a pessoa deixa a empresa.

Isso não significa terceirizar o julgamento para a máquina. Significa o contrário: a liderança precisa definir onde a IA executa, onde ela apenas sugere e onde a decisão continua humana, com supervisão real sobre o que foi automatizado. Decisões sensíveis, que envolvem pessoas e contexto, pedem cuidado especial antes de qualquer automação.

O recado comum a todas as pesquisas é o mesmo. A vantagem competitiva não vem da velocidade de adoção, e sim da capacidade de traduzir o uso da IA em mudança real na forma de operar. Quem entende isso primeiro constrói uma operação melhor. Quem não entende segue acumulando ferramentas e esperando por um resultado que não vai chegar sozinho.

Quando o ângulo é conteúdo, tratar a operação editorial como sistema, com método e medição, em vez de empurrar volume para a equipe, é o que separa entrega de resultado. É esse modelo que a Stellatus opera no motor de produção de conteúdo recorrente.

Perguntas frequentes

O que é maturidade algorítmica?

É a capacidade de uma organização de treinar, supervisionar e alinhar sistemas de inteligência artificial aos seus dados, processos e objetivos. O termo, usado pela Afferolab, descreve menos uma habilidade técnica isolada e mais um método: organizar a operação antes de automatizá-la, para que a IA tenha uma base coerente sobre a qual atuar.

Por que usar IA no dia a dia não gera resultado para a empresa?

Porque o uso individual torna uma pessoa mais rápida em uma tarefa, mas não muda a forma como a empresa trabalha. Os passos, as aprovações e as esperas entre áreas continuam iguais. O resultado de negócio aparece quando a IA é aplicada ao redesenho de um processo inteiro, não a tarefas isoladas.

Qual a diferença entre uso individual e uso sistêmico de IA?

O uso individual é pontual: cada profissional aplica a IA nas próprias tarefas. O uso sistêmico parte de um processo completo e o redesenha, com a IA conectada aos dados e aos sistemas da empresa, reduzindo etapas manuais e retrabalho. O primeiro acelera pessoas; o segundo muda a operação.

O que é preciso organizar antes de adotar IA?

Três fundamentos: dados encontráveis e confiáveis, processos documentados e critérios de decisão explícitos. Sem eles, a IA apenas reproduz, em maior escala, a desorganização que encontra. Por isso o trabalho de organização precede o de automação.

Por onde uma empresa de médio porte deve começar?

Pelo processo, não pela ferramenta. Escolha um fluxo com gargalo claro e mensurável, redesenhe-o considerando a IA desde o início, conecte a tecnologia aos dados reais do negócio e meça o ganho antes de expandir para outras áreas.

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• Agentes de IA: o guia para empresas de médio porte

Fontes e referências

• Afferolab e Tera, pesquisa sobre adoção de IA no trabalho (divulgação da Afferolab, maio de 2026)
• Templo, “A maturidade da IA corporativa no Brasil”, com 382 profissionais (maio de 2026)
• Análise do estudo da Templo, Exame Bússola (maio de 2026)
• Estudo SkillShot, da Afferolab, via StartSe (novembro de 2025)