Para gerar resultados concretos usando a inteligência artificial, as ferramentas precisam compreender processos, regras operacionais e particularidades de cada setor. É o que indica a segunda edição do “Enterprise AI Adoption Impact Index”, pesquisa realizada pela YouGov a pedido da Infor.

No levantamento internacional, 68% dos tomadores de decisão afirmaram que soluções genéricas de IA não atendem adequadamente às necessidades de seus setores. O resultado reforça uma discussão importante para as companhias que querem sair da fase de testes e levar a IA para atividades críticas do negócio.

No Brasil, a adoção da tecnologia também cresce. Segundo a “TIC Empresas 2025”, do Cetic.br/NIC.br, 17% das empresas brasileiras utilizaram IA em 2025, contra 13% no ano anterior. Nas organizações com 250 ou mais pessoas ocupadas, a proporção chegou a 50%. Apesar desse avanço, 80% das empresas que já usam a tecnologia adquiriram softwares ou sistemas prontos, indicando o peso dessas soluções na entrada da IA no ambiente corporativo.

Indústria e distribuição sentem mais as limitações

A dificuldade de adaptar ferramentas generalistas aparece com mais força em operações que dependem de regras e processos específicos. Na pesquisa da Infor, 73% dos participantes da manufatura disseram que soluções prontas de IA não atendem às demandas do setor. Em distribuição, o índice foi de 76%, enquanto no varejo chegou a 69%.

Os números brasileiros também mostram uma aceleração na indústria. De acordo com o IBGE, o percentual de empresas das indústrias extrativas e de transformação com 100 ou mais pessoas ocupadas que utilizavam IA subiu de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024. O avanço amplia a necessidade de conectar a tecnologia às rotinas de produção, logística, compras e vendas, em vez de depender apenas de ferramentas de uso amplo.

Kevin Samuelson, CEO da Infor, contou em nota que “hoje, todos têm os mesmos modelos de IA. O que importa é o que esses modelos sabem sobre o seu negócio. Os clientes continuam nos dizendo que a IA de uso geral não compreende os detalhes do seu mundo, como a forma pela qual um fabricante de alimentos rastreia um lote com problema até seus fornecedores ou como um distribuidor precisa reajustar preços quando os custos de frete aumentam. Nossos agentes têm acesso ao nosso profundo contexto de indústria para entregar resultados precisos e de valor”.

Autonomia exige governança

A expansão dos agentes de IA também levanta questões sobre controle, segurança e responsabilidade. No levantamento, 54% dos líderes globais disseram se sentir confortáveis com agentes autônomos executando processos críticos sem intervenção humana em todas as etapas. A confiança na tecnologia, porém, não elimina a necessidade de definir limites de atuação e responsáveis pelas decisões.

A pesquisa aponta que 23% dos entrevistados atribuem a responsabilidade pela IA ao CEO ou à liderança executiva, enquanto 22% citam CIOs ou CTOs. Em 15% das organizações, não existe uma definição clara sobre quem responde pela tecnologia. Além disso, 33% identificam segurança de dados, soberania ou compliance como a principal barreira para avançar nas estratégias de IA.

A pressão por resultados deve manter os investimentos em alta: 59% das empresas ouvidas esperam ampliar os gastos com IA nos próximos 12 meses. O desafio será transformar esse orçamento em ganhos mensuráveis, com ferramentas alinhadas às operações e mecanismos de governança capazes de acompanhar o aumento da autonomia tecnológica.

A segunda edição do “Enterprise AI Adoption Impact Index” ouviu 2.111 tomadores de decisão no Reino Unido, Estados Unidos, Singapura, Japão, França, Austrália e Alemanha. O Brasil não integrou a amostra.