A aposta das empresas brasileiras em inteligência artificial está em crescimento. Um estudo da SAP em parceria com a Oxford Economics mostra que os investimentos e a expectativa de retorno com IA seguem em alta, enquanto a chamada IA agêntica começa a ganhar espaço nas estratégias corporativas. O problema é que a infraestrutura de dados, a governança e a preparação das equipes ainda avançam em ritmo menor.

O levantamento “The Value of AI: Brazil 2026” ouviu 2.600 líderes empresariais em 13 países, sendo 200 no Brasil. Entre as companhias brasileiras, a projeção é de 15% de ROI em agentes de IA nos próximos dois anos, com retorno estimado em US$ 24,8 milhões. O valor é mais de quatro vezes superior aos US$ 3,8 milhões previstos na edição anterior da pesquisa.

Investimento em IA cresce

A disposição para colocar mais dinheiro na tecnologia também aumentou. As empresas brasileiras estimam investir, em média, US$ 20,8 milhões em IA em 2026, contra US$ 14,2 milhões registrados no levantamento anterior.

A expectativa é de que esse investimento continue acelerando nos próximos dois anos. A taxa de crescimento projetada passou de 36% na pesquisa anterior para 46% na edição atual.

Rui Botelho, CEO da SAP Brasil, contou em nota que “o ROI médio subiu de 16% para 19% em um ano, chegando a US$ 5,5 milhões. Até 2028, deve avançar para 38%, gerando retorno de US$ 13,6 milhões. Os dados mostram que as empresas brasileiras avançaram da fase de testes e estão começando a escalar aplicações de IA com sucesso, de forma conectada ao contexto do negócio”.

A percepção sobre a IA agêntica também é positiva. 77% das empresas brasileiras consideram que agentes de IA têm potencial moderado ou alto para transformar suas organizações. Mais da metade, 55%, já realizou projetos-piloto com esse tipo de tecnologia.

Ao mesmo tempo, existe uma diferença importante entre experimentar e estar preparado para escalar. Apenas 3% das empresas dizem estar totalmente prontas para implementar e ampliar o uso de agentes de IA.

Escala traz novos desafios

Entre as organizações que já testam ou utilizam IA agêntica, nenhuma declarou estar livre de dificuldades. O principal problema é a integração, apontada por 61% dos participantes.

A lista também inclui aumento de problemas de confiabilidade e qualidade à medida que os sistemas ganham escala, citado por 54%. Outros desafios são resultados diferentes entre equipes ou regiões para um mesmo processo, com 45%, agentes executando ações incorretas, com 40%, e dificuldade para reproduzir ou investigar o comportamento dos sistemas, mencionada por 39%.

O avanço da IA já aparece no trabalho cotidiano, com 26% das tarefas nas empresas brasileiras contando com algum apoio de IA, proporção que pode chegar a 44% em dois anos.

A adoção, porém, ainda é bastante fragmentada. Apenas 18% das empresas afirmam ter uma estratégia de IA realmente integrada e abrangente. Embora seja um avanço em relação aos 6% registrados anteriormente, o modelo baseado em projetos isolados continua predominante, citado por 48% das companhias.

Dados continuam no caminho

A estrutura necessária para transformar IA em resultado também apresenta limitações. Para 75% das empresas brasileiras, a qualidade ou disponibilidade dos dados dificulta a geração de mais valor com a tecnologia. Outros 65% apontam a falta de habilidades e conhecimento especializado como obstáculo.

A percepção sobre a preparação dos dados, inclusive, recuou. 56% das empresas dizem estar prontas em relação aos dados necessários para IA, contra 68% no levantamento anterior.

Botelho avalia que a queda não representa necessariamente uma deterioração. “Os números demonstram, na verdade, maior entendimento das empresas sobre seu estágio atual e como operar a tecnologia. Ou seja, o ajuste é mais uma correção com base na realidade em operação do que uma piora factual”, apontou.

Os próprios resultados do estudo ajudam a explicar essa avaliação. 80% das empresas relatam ter enfrentado, pelo menos ocasionalmente, respostas de baixa qualidade produzidas por IA. Esses problemas provocaram retrabalho, atrasos ou aumento de demandas. Em 78% das organizações, o resultado foi uma mudança na forma como as atividades são realizadas no dia a dia.

Shadow AI aumenta a exposição

Outro ponto relevante da pesquisa é a presença da chamada shadow AI, quando funcionários utilizam ferramentas de inteligência artificial sem aprovação ou supervisão formal da empresa.

Segundo o levantamento, 82% das organizações brasileiras dizem que esse comportamento ocorre pelo menos ocasionalmente. Os efeitos já são percebidos pelos negócios: 50% relatam resultados inconsistentes ou imprecisos, enquanto 43% mencionam vazamento de dados ou exposição de propriedade intelectual.

Problemas de segurança aparecem em 32% dos casos, e 31% das empresas citam violações de compliance. A combinação mostra que ampliar o acesso à IA sem regras claras pode criar novos pontos de risco justamente quando as empresas tentam aumentar o uso da tecnologia.

A preparação das pessoas também não acompanha a velocidade das ferramentas. 77% das companhias não consideram que seus programas de capacitação estejam evoluindo na mesma velocidade que a IA. E menos de 1% dos entrevistados acredita que a tecnologia não terá impacto no planejamento da força de trabalho.

Governança ainda é gargalo

A dificuldade fica ainda mais evidente quando o assunto é governança de IA. Apenas 12% das empresas brasileiras consideram suas habilidades totalmente preparadas para governar a tecnologia. Em relação a processos e frameworks, o índice é de 15%.

Nos fluxos que utilizam agentes, 35% das empresas não contam com mecanismos de human-in-the-loop, que permitem a participação humana em determinadas etapas. Outros 29% não possuem controles de permissão e acesso específicos para agentes.

Metade das organizações mantém um registro formal dos agentes utilizados no negócio. E 65% não conseguem afirmar se estão colocando agentes em produção mais rapidamente do que conseguem estabelecer padrões e mecanismos de governança.

O desafio, portanto, não está apenas em fazer agentes de IA funcionarem. À medida que essas ferramentas passam a executar tarefas e tomar decisões dentro dos processos corporativos, empresas precisam saber quais agentes estão ativos, que dados acessam, quais ações podem realizar e em que situações uma pessoa deve assumir o controle.

“Gerar valor com IA exige uma nova abordagem. Não se trata apenas de adotar ferramentas, mas de conectar inteligência artificial aos dados e processos que movem o negócio. Empresas brasileiras, de diferentes portes, precisarão construir esse caminho com contexto e governança. É essa combinação que permite avançar em direção ao que chamamos de empresa autônoma”, complementou Botelho.