Pesquisa mostra que empresas reconhecem a importância da inteligência artificial, mas ainda investem pouco em estratégia, treinamento e governança.
A inteligência artificial já entrou na agenda das empresas brasileiras, mas um novo levantamento mostra que reconhecer sua importância não significa necessariamente estar preparado para utilizá-la de forma estratégica. Pesquisa realizada pela Meta em parceria com a Fundação Dom Cabral aponta que mais de 80% das empresas consideram as ferramentas de IA importantes para os negócios, enquanto 43,3% destinam menos de 1% do orçamento à tecnologia e 68,3% ainda não possuem um núcleo dedicado à governança de inteligência artificial.
O cenário cria uma dúvida relevante para gestores: quanto uma empresa realmente precisa investir em IA e, principalmente, o que deve organizar antes de ampliar seu uso? Para grandes corporações, o desafio envolve integração tecnológica, segurança e retorno sobre investimento. Para pequenas e médias empresas, a questão é ainda mais prática: como evitar gastos desnecessários, proteger dados e transformar ferramentas de IA em produtividade, vendas ou redução de custos?
Por que as empresas estão usando IA sem uma estrutura de governança
A expansão da inteligência artificial ocorre em diferentes áreas das organizações, deixando de ser exclusivamente uma responsabilidade do departamento de tecnologia. A pesquisa divulgada pela Fundação Dom Cabral mostra que iniciativas de IA já aparecem em setores variados, embora a área de TI ainda concentre 64% dos projetos identificados em outro levantamento realizado com 218 corporações brasileiras. Nesse estudo, apenas 47% das organizações analisadas apresentavam estruturas de governança consideradas estabelecidas, evidenciando que a velocidade de adoção pode estar maior do que a capacidade das empresas de criar regras para seu uso.
Isso é importante porque uma empresa pode começar utilizando IA de maneira aparentemente simples e, em pouco tempo, criar dependências relevantes. Um funcionário pode usar uma ferramenta para elaborar propostas comerciais, outro para analisar dados e um terceiro para produzir conteúdo, sem que exista uma política interna definindo quais informações podem ser compartilhadas ou como os resultados precisam ser revisados. O problema não está necessariamente na ferramenta, mas na ausência de processos que determinem responsabilidades, limites e critérios de qualidade.
Para o gestor, governança de IA não precisa começar com uma estrutura complexa ou um grande investimento. Uma política interna básica pode definir quais ferramentas são autorizadas, quais dados são proibidos de serem inseridos em serviços externos, quem pode utilizar aplicações corporativas e quais atividades exigem revisão humana. Em empresas maiores, a governança pode evoluir para comitês, auditorias, controles de acesso e acompanhamento de indicadores.
Como transformar o investimento em IA em resultado empresarial
A pesquisa da Meta e da Fundação Dom Cabral também chama atenção para a diferença entre considerar a IA importante e destinar recursos suficientes para incorporá-la à estratégia. Segundo o levantamento, 43,3% das empresas destinam menos de 1% do orçamento à tecnologia, enquanto 68,3% não possuem um núcleo específico para governança. Isso sugere que muitas organizações ainda estão em uma fase de experimentação, testando ferramentas antes de definir modelos permanentes de investimento e gestão.
Para uma empresa, porém, o tamanho do orçamento não deve ser o primeiro indicador de maturidade. Uma pequena organização pode obter retorno relevante usando IA para atividades bem delimitadas, como elaboração de relatórios, atendimento inicial, organização de documentos, apoio ao marketing, análise de informações e automação de tarefas repetitivas. O Sebrae destaca justamente aplicações da inteligência artificial em marketing, atendimento, organização e rotina dos pequenos negócios, mostrando que a tecnologia pode ser incorporada progressivamente por empresas de menor porte.
A melhor estratégia é começar por problemas mensuráveis. Se uma equipe gasta 20 horas semanais em determinada atividade administrativa, por exemplo, o gestor pode testar uma solução de IA e acompanhar quanto tempo é efetivamente economizado, sem comprometer qualidade ou segurança. O mesmo raciocínio vale para vendas: uma ferramenta pode ser avaliada pela quantidade de leads atendidos, velocidade de resposta ou conversão, em vez de simplesmente pelo número de funcionários que passaram a utilizar a tecnologia.
O que muda para RH, liderança e segurança dos dados
A adoção de IA também está alterando a responsabilidade dos líderes. Quando uma empresa utiliza algoritmos para selecionar currículos, avaliar produtividade, segmentar clientes ou apoiar decisões comerciais, não basta confiar no resultado apresentado pelo sistema. O gestor precisa compreender quais informações alimentam a ferramenta, quais critérios são utilizados e em quais situações uma decisão automatizada precisa ser revisada por uma pessoa.
Essa preocupação ganha força porque decisões baseadas em algoritmos podem reproduzir erros existentes nos dados utilizados para treiná-los ou criar interpretações inadequadas de determinados perfis. No ambiente de trabalho, isso pode gerar riscos para a empresa, principalmente quando sistemas automatizados influenciam contratação, promoção, avaliação de desempenho ou distribuição de tarefas. A discussão sobre uso responsável de IA, portanto, já deixou de ser exclusivamente tecnológica e passou a envolver RH, jurídico, segurança da informação e alta liderança.
Para pequenas e médias empresas, a recomendação prática é estabelecer pelo menos três níveis de controle. Primeiro, identificar quais processos podem receber IA sem exposição desnecessária de informações estratégicas. Depois, definir quais resultados precisam obrigatoriamente ser revisados por um funcionário. Por fim, registrar quais ferramentas estão sendo utilizadas e com qual finalidade, permitindo avaliar posteriormente se o ganho obtido justifica a manutenção da solução.
A segurança também precisa acompanhar a expansão da tecnologia. Informações financeiras, dados pessoais de clientes, contratos, credenciais, estratégias comerciais e documentos internos não devem ser compartilhados indiscriminadamente com qualquer ferramenta de inteligência artificial. Antes de adotar uma solução, o responsável pela empresa deve avaliar políticas de privacidade, armazenamento, controles de acesso e possibilidade de uso dos dados pelo fornecedor.
O movimento observado nas empresas brasileiras mostra que a próxima etapa da inteligência artificial corporativa não será simplesmente aumentar o número de ferramentas utilizadas. A tendência é avançar para uma fase em que produtividade, segurança, governança e retorno financeiro precisarão caminhar juntos. Para os gestores, isso significa trocar a lógica de “usar IA porque todos estão usando” por uma estratégia baseada em problemas concretos e resultados mensuráveis.
Empresas que começarem organizando dados, processos e responsabilidades poderão extrair mais valor das ferramentas disponíveis, mesmo sem grandes orçamentos. Já aquelas que ampliarem a automação sem treinamento e controles podem transformar uma promessa de produtividade em novas fontes de risco. O diferencial competitivo, portanto, não estará apenas em ter acesso à inteligência artificial, mas em saber onde aplicá-la, como supervisioná-la e como medir se ela realmente está melhorando o negócio.
