O avanço da inteligência artificial (IA) nas empresas brasileiras tem revelado um paradoxo: embora a tecnologia seja cada vez mais adotada, os resultados financeiros e operacionais nem sempre acompanham o ritmo dos investimentos. Segundo análise apresentada por Gustavo Avelar, vice-presidente de Business Performance da Totvs, durante o evento Mundo RD Station, o principal custo oculto da IA não está nos modelos ou aplicações, mas na fragmentação dos dados corporativos. Essa constatação, reforçada por levantamentos de mercado e pelos próprios resultados financeiros da Totvs, coloca a arquitetura de dados no centro das decisões estratégicas para organizações que buscam eficiência e geração de valor com IA.

Fragmentação de dados: o gargalo invisível da IA nas empresas

Avelar argumenta que a integração entre áreas como marketing, vendas e atendimento deixou de ser apenas um desafio de processos e passou a ser uma questão de arquitetura de dados, com impacto direto sobre custos e eficiência. Quanto mais dispersas e desconectadas as informações, maior o esforço computacional necessário para gerar respostas contextualizadas, elevando o consumo de tokens, unidade de processamento em IA generativa, e, consequentemente, os custos operacionais.

O executivo alerta que, ao aplicar IA sobre operações fragmentadas, as empresas tendem a escalar ineficiências já existentes, ampliando desorganização e gastos sem retorno proporcional. “Quem tratar a fragmentação de áreas a partir de um projeto de inteligência artificial provavelmente vai escalar a própria fragmentação”, afirmou Avelar no evento, segundo o IT Forum. O custo, segundo ele, “aparece, cobra caro e tem nome: token”.

Esse diagnóstico encontra eco em pesquisas de mercado. De acordo com o Panorama de Marketing e Vendas 2026, levantamento da RD Station citado pelo IT Forum, 61% das empresas dos setores financeiro e jurídico já utilizam IA, mas 76% ficaram abaixo das metas comerciais. O mesmo ocorre no setor de educação: 60% de adoção de IA, mas 77% das empresas não atingiram seus objetivos de vendas. Esses números sugerem que a simples implementação de IA, sem integração informacional, não garante ganhos de desempenho.

Casos práticos e o papel da arquitetura informacional

Para ilustrar como a integração de dados pode transformar resultados, Avelar recorreu ao exemplo da Anthropic, apresentado por Eleanor Dorfman no SaaStr AI Annual 2026. A empresa estruturou sua operação comercial conectando o modelo de IA a diferentes pontos do stack, enriquecimento de leads, roteamento, gravação de chamadas, CRM e comunicação interna, sem substituir sistemas existentes, mas promovendo compartilhamento de contexto entre eles. Como resultado, mais da metade dos novos contratos corporativos passou a ser fechada por autoatendimento em 2026, segundo a apresentação citada.

O caso Anthropic reforça que o desafio central não é adquirir mais softwares, mas integrar informações entre sistemas de registro distintos. Avelar resume: “Se o insumo é genérico, o resultado também é”. O executivo defende que o verdadeiro salto de eficiência exige uma inteligência única, capaz de enxergar o negócio como um todo, e não apenas departamentos isolados.

No contexto brasileiro, a Totvs tem buscado aplicar esse princípio em sua própria operação. Conforme divulgado pelo TI Inside, a companhia acelerou a integração dos portfólios de Gestão, Linx e RD Station, além de ampliar o uso de IA em pesquisa e desenvolvimento, suporte a clientes, implantação de serviços e áreas administrativas. Esse movimento contribuiu para ganhos de eficiência operacional e expansão de margens, mesmo diante de um cenário macroeconômico desafiador.

Resultados financeiros e impacto da IA na Totvs

Os números do segundo trimestre de 2026 reforçam a tese de que integração e uso eficiente da IA podem gerar valor concreto. A Totvs registrou receita líquida de R$ 1,9 bilhão, alta de 13% em relação ao mesmo período do ano anterior, e EBITDA ajustado de R$ 487 milhões, crescimento de 22%. A receita recorrente atingiu 92,8% do total, com destaque para os habilitadores de IA, que responderam por 28% da adição líquida de receita anual recorrente (ARR) no trimestre.

Segundo Dennis Herszkowicz, CEO da Totvs, “os habilitadores de IA foram responsáveis por um terço da receita recorrente incremental de Gestão entre o 4T25 e o 2T26”. O consumo de APIs, a organização de bases de dados e a atualização de sistemas aceleraram seu crescimento anual de 50% no primeiro trimestre para 56% no segundo. Esse desempenho é atribuído, em parte, à disciplina na gestão de custos e à sinergia entre as áreas, possível graças à integração informacional.

A companhia também ampliou a geração operacional de caixa em 42% no período, mesmo após executar o maior programa de recompra de ações de sua história. A redução da dívida líquida em 13% evidencia a capacidade de converter eficiência operacional em solidez financeira.

Desafios práticos: quando a IA não entrega o prometido

Apesar do otimismo com os ganhos de eficiência, o consenso entre especialistas é que a IA traz riscos quando utilizada sem estratégia informacional clara. O próprio Avelar destaca que o mercado ainda concentra esforços em implantar IA separadamente em marketing, vendas ou atendimento, o que tende a entregar ganhos modestos. “Para mudar o negócio, é preciso algo muito maior”, alerta.

Esse alerta é corroborado por análises de outros setores. No evento Rio Innovation Week, o advogado Ronaldo Lemos abordou o impacto da IA sobre a atenção dos usuários e o risco de automação indiscriminada de processos decisórios. Segundo Lemos, pesquisas do MIT mostram que o uso de IA para escrita e cálculos reduz o nível de processamento mental dos usuários, levando a menor retenção de informações e potencial “emburrecimento”.

O físico Marcelo Gleiser, também presente no evento, questionou a própria definição de “inteligência” nas máquinas, destacando que algoritmos simulam comportamentos humanos sem consciência ou emoções. Ambos os especialistas alertam para o perigo de atribuir à IA funções que dependem de contexto e julgamento humano, especialmente em áreas sensíveis como suporte emocional ou tomada de decisão estratégica.

Essas análises apontam para um consenso: a IA é poderosa, mas sua eficácia depende da qualidade e integração dos dados que a alimentam. Quando aplicada sobre bases fragmentadas, o risco é escalar ineficiências, aumentar custos e comprometer resultados.

Implicações para empresas: o que muda na prática

Para gestores de TI, diretores e compradores corporativos, a principal lição é que a adoção de IA exige revisão profunda da arquitetura informacional. Investimentos em modelos avançados ou aplicações sofisticadas perdem eficácia se as bases de dados seguem isoladas entre departamentos, filiais ou sistemas legados. O custo oculto da fragmentação não aparece apenas nos relatórios financeiros, mas também em decisões mal informadas, respostas genéricas e desperdício de recursos computacionais.

No contexto de mercados como Manaus e o Polo Industrial da Zona Franca, onde a diversidade de operações e a distância entre unidades são desafios adicionais, a necessidade de integração de dados se torna ainda mais crítica. Empresas que dependem de múltiplas plataformas, redes distribuídas ou operações remotas precisam garantir conectividade estável e acesso seguro a informações em tempo real para que a IA entregue valor real.

Além disso, a experiência da Totvs sugere que ganhos de eficiência e expansão de margens só são sustentáveis quando a integração informacional é acompanhada de disciplina operacional e revisão contínua dos processos. A pressão por resultados rápidos pode levar a decisões apressadas, como a adoção de múltiplos sistemas de IA sem estratégia unificada, aumentando o risco de desperdício de investimentos.

Por fim, a fragmentação de dados não é um problema exclusivo de grandes empresas. Pequenas e médias organizações, ao adotar soluções de IA em áreas isoladas, também enfrentam o risco de escalar ineficiências e perder competitividade. A integração de dados, portanto, deve ser prioridade desde o início da jornada de transformação digital.

O cenário traçado pelas fontes consultadas converge para uma conclusão clara: o potencial da IA nas empresas brasileiras só será plenamente realizado quando a infraestrutura informacional for tratada como ativo estratégico. Sem bases integradas, a promessa de eficiência e inovação da IA se transforma em custo oculto e risco operacional. Para quem opera em ambientes complexos ou distribuídos, o próximo passo é garantir conectividade robusta e arquitetura de dados preparada para sustentar a inteligência do negócio.