O avanço da inteligência artificial (IA) nas empresas brasileiras é inegável, mas o salto de investimentos não foi acompanhado pela maturidade na gestão e mensuração de resultados. Diversos estudos recentes, conduzidos por Zappts, SAP e Oxford Economics e reportados por veículos como IT Forum, Forbes, Mobile Time e Inforchannel, convergem em um ponto central: a maioria das organizações ainda opera IA de forma fragmentada, sem controle financeiro estruturado e sem clareza sobre o retorno efetivo da tecnologia.

Investimentos crescem, mas retorno permanece nebuloso

Segundo levantamento da SAP em parceria com a Oxford Economics, o investimento médio anual em IA no Brasil atingiu US$ 20,8 milhões em 2026, um aumento de 46% em relação ao ano anterior. O retorno médio declarado também subiu, chegando a 19%. Apesar disso, a percepção de que a IA entrega todo o seu potencial está longe de ser consenso: 65% dos executivos ouvidos pela SAP afirmam não estar convencidos de que suas iniciativas aproveitam tudo o que a tecnologia pode oferecer.

Esse ceticismo é reforçado pelo Panorama da IA no Brasil 2026, da Zappts, que aponta que 55,1% das empresas não têm nenhum mapeamento estruturado de ROI (retorno sobre investimento) em IA. Apenas 19,8% conseguem medir o retorno de forma clara e recorrente. O número de empresas sem controle financeiro quase dobrou em relação ao ano anterior, evidenciando que a adoção da IA avança mais rápido do que a capacidade de mensurar seus resultados.

Para Pablo Augusto, CEO da Zappts, citado pelo IT Forum e Inforchannel, o problema central é que “a maioria ainda administra essa capacidade sem o mesmo rigor financeiro aplicado à força de trabalho humana”. Ele alerta: “Não dá para escalar um modelo híbrido de trabalho sem saber quanto cada agente custa, quanto valor gera e qual é o seu ROI”.

Fragmentação e pilotos isolados: o desafio da escala

O uso da IA nas empresas brasileiras é majoritariamente fragmentado. Conforme pesquisa da Oxford Economics divulgada pelo Mobile Time e Forbes, apenas 18% das companhias utilizam a tecnologia de forma estratégica e integrada, embora esse índice tenha triplicado em relação ao ano anterior. O restante segue com projetos isolados, geralmente restritos a departamentos ou áreas específicas.

O fenômeno dos pilotos que não chegam à operação em escala é recorrente. Dados da Zappts mostram que quase metade do mercado (48%) está em fase intermediária, dividida entre projetos-piloto (24%) e implementações limitadas (24%). Apenas 13,8% das empresas alcançaram uso generalizado da IA em toda a organização, um número praticamente estagnado em relação ao ano anterior. A autonomia plena dos agentes de IA, sem supervisão humana, é rara: só 3,6% permitem que agentes executem processos críticos de ponta a ponta.

O presidente da SAP Brasil, Rui Botelho, resume o desafio: “Existe uma lacuna entre implementar a IA e extrair todo o potencial da IA”. Segundo ele, o mercado já superou a discussão sobre adotar ou não a tecnologia; o desafio agora é transformar experiências isoladas em aplicações conectadas à operação e aos resultados financeiros.

Obstáculos: integração, segurança e dados de qualidade

O consenso entre as pesquisas é que a integração com sistemas legados e a segurança da informação são os principais entraves para a expansão da IA. No levantamento da SAP/Oxford Economics, 61% das empresas que já experimentaram agentes de IA relataram que o esforço de integração foi maior do que o previsto. Problemas de confiabilidade e qualidade à medida que o uso aumenta foram citados por 54%, enquanto 45% observaram resultados inconsistentes entre equipes ou regiões para o mesmo processo.

No estudo da Zappts, segurança da informação e privacidade lideram a lista de obstáculos (13,7%), seguidos pela integração com sistemas legados (10,5%). O gargalo de talentos, que travava mais de 60% das empresas em 2024 e 2025, caiu para apenas 3,2% em 2026, mas surgiu uma nova demanda por especialistas em orquestração de agentes e grandes modelos de linguagem (LLMs), mencionada por 16,8% das empresas.

A governança também não acompanha o ritmo de adoção. Segundo a Zappts, 41,9% das empresas admitem não ter nenhuma política, framework ou regra de segurança e ética para o uso de agentes de IA. Esse vácuo alimenta o chamado “Shadow AI”, o uso de ferramentas não homologadas por colaboradores fora do radar da TI, fenômeno impulsionado pelo fato de 59,9% dos usuários de IA estarem fora do C-Level e das diretorias de tecnologia.

Outro ponto crítico é a infraestrutura de controle: 55,2% das empresas não têm ou não sabem o que é um Gateway de IA, camada de controle que monitora e protege o tráfego dos agentes, conforme o levantamento da Zappts.

ROI: dificuldade de medir e risco de atribuição equivocada

A mensuração do retorno da IA é um desafio técnico e metodológico. Rui Botelho, presidente da SAP Brasil, destaca que é essencial registrar o desempenho de processos antes da implantação da IA, definir metas e medir novamente depois. Sem uma base comparativa, existe o risco de qualquer melhoria operacional ser atribuída à IA, quando pode ter outras causas. O problema, segundo Botelho, não é exclusivo da IA, mas afeta a avaliação de qualquer investimento em tecnologia.

O estudo da SAP aponta que 64% das organizações afirmam estar satisfeitas com o retorno obtido até agora, mas apenas 3% se consideram totalmente preparadas para escalar projetos de agentes de IA. O ROI médio declarado para IA agêntica é de 15% em dois anos, segundo a Oxford Economics, mas o consenso entre executivos é que há espaço para ganhos maiores, caso a integração e a governança avancem.

Christian Geronasso, estrategista de IA da SAP, observa que as empresas estão migrando de uma postura de adoção pela adoção para uma busca mais pragmática por eficiência, retorno e impacto em áreas específicas. A tendência é direcionar a IA para atividades com métricas claras, como compras, vendas ou atendimento ao cliente, o que facilita a mensuração e reduz o risco de projetos intermináveis.

Impacto sobre equipes e o novo perfil de trabalho

O avanço da IA já provoca mudanças estruturais no quadro de funcionários das empresas. O estudo da Zappts revela que 77,3% das organizações preveem algum tipo de ajuste nos próximos três anos: 28,7% planejam realocar e requalificar equipes, 27% vão congelar contratações operacionais e 21,6% preveem redução direta de posições. Apenas 13,8% esperam aumentar o quadro.

Esse cenário reforça a necessidade de políticas claras para a gestão do headcount híbrido, que combina trabalhadores humanos e agentes de IA. Sem métricas e orçamento próprios para a IA, o risco é perder o controle sobre custos, produtividade e impactos sociais da automação.

O que muda para empresas: decisões, riscos e infraestrutura

Para gestores de TI, inovação e negócios, os dados dos estudos indicam que a decisão de investir em IA não pode mais ser dissociada de uma estratégia de integração, governança e controle financeiro. A fragmentação dos projetos e a ausência de métricas claras expõem as empresas a riscos de segurança, desperdício de recursos e resultados aquém do potencial da tecnologia.

O desafio de escalar a IA para além dos pilotos exige investimentos em infraestrutura robusta, integração de sistemas, políticas de segurança e capacitação de equipes para orquestrar agentes e monitorar o uso. Em mercados como Manaus, onde a conectividade e a disponibilidade de dados podem ser gargalos adicionais, a preparação da rede e dos sistemas é ainda mais crítica para evitar interrupções, garantir a segurança das informações e sustentar operações 24/7.

Em síntese, os estudos convergem em mostrar que o próximo passo para as empresas brasileiras não é simplesmente investir mais em IA, mas sim transformar experimentos isolados em operações integradas, mensuráveis e seguras. Isso implica repensar a infraestrutura de TI, criar camadas de controle e alinhar a tecnologia aos objetivos de negócio, sob risco de desperdiçar recursos e perder competitividade em um cenário cada vez mais orientado por dados e automação.

O avanço da inteligência artificial nas empresas brasileiras já não é mais questão de tendência, mas de sobrevivência competitiva. No entanto, a incapacidade de medir retorno, a fragmentação dos projetos e a falta de governança expõem as organizações a riscos financeiros e operacionais que podem anular os benefícios da tecnologia. Para transformar investimento em resultado, a prioridade agora é integrar, controlar e mensurar cada etapa da jornada, apoiando-se em infraestrutura confiável e políticas claras para orquestrar agentes de IA em escala real.