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A conversa sobre Inteligência Artificial no ambiente corporativo brasileiro passou por uma metamorfose incontestável. Abandonamos a fase da curiosidade deslumbrada, marcada pela experimentação de chats e geração de imagens, para ingressar em uma cobrança implacável por pragmatismo: de que forma essa tecnologia gera retorno financeiro tangível e vantagem competitiva sustentável?
Para traduzir essa transição estrutural, é preciso examinar o cenário sob uma perspectiva tridimensional: a macroestratégia dos grandes aportes e apostas de mercado, o impacto tático em setores cruciais como o agronegócio, e a transformação micro, sentida diretamente na rotina operacional das equipes.
O macro
No topo da pirâmide corporativa, os números refletem uma corrida de alta intensidade. A pesquisa global The Value of AI: Brazil 2026, conduzida pela SAP em parceria com a Oxford Economics, indica que o investimento médio em IA pelas empresas brasileiras saltou de US$ 14,2 milhões no ciclo anterior para US$ 20,2 milhões atualmente. A expectativa é de aceleração contínua, com projeções de um salto superior a 46% nesses aportes nos próximos dois anos.
Paralelamente, levantamento feito pela MIT Technology Review Brasil aponta que 99% dos profissionais de tecnologia enxergam os agentes de inteligência artificial como o núcleo estratégico dos negócios até 2029. No entanto, o ecossistema empresarial vive um paradoxo nítido: mais de 68% das organizações do país permanecem atreladas a estágios iniciais de exploração, enquanto apenas 7,9% conseguiram integrar a tecnologia de ponta a ponta em seus processos centrais.
O resultado dessa fricção é a estagnação em projetos-piloto de baixa conversão. Como resume Rui Botelho, presidente da SAP Brasil. “65% desses ativos não estão convencidos de que as iniciativas de IA que estão fazendo estão entregando todo o potencial que poderiam. […] Existe essa lacuna entre o implementar a IA e o extrair todo o seu potencial”, avalia.
A resposta do mercado para superar esse gargalo é a transição rumo às Autonomous Enterprises, um ecossistema integrado onde a tecnologia não atua em silos, mas conecta departamentos e fluxos de trabalho de forma holística. Christian Geronasso, Diretor de Desenvolvimento de Negócios, Plataforma de IA e Dados na SAP, pondera a urgência dessa maturidade.
“Muitas empresas têm utilizado IA por usar, e eu acho que é importante ter esse acesso para testar e automatizar. Mas a grande diferença entre uma empresa que simplesmente utiliza IA e uma que já se transformou em uma empresa autônoma é que a empresa autônoma sabe, no momento de usar, qual agente aplicar para atingir qual benefício. O drive da IA é voltado para o benefício e o retorno sobre o investimento, e não simplesmente para a tecnologia em si”, explica Geronasso.
Apesar de 77% das lideranças reconhecerem o potencial disruptivo dos agentes autônomos, somente 3% das companhias declaram maturidade plena para escalá-los, como mostra a pesquisa global The Value of AI: Brazil 2026. Os entraves são estruturais: cerca de 75% dos executivos apontam a fragmentação e a desorganização dos dados internos como o principal obstáculo, ao passo que 65% enfrentam um déficit crônico de talentos capacitados.
Nesse vácuo de diretrizes, prolifera o fenômeno do Shadow AI, a adoção informal de ferramentas de Inteligência Artificial não homologadas pelo departamento de tecnologia. Segundo o estudo, o descontrole já compromete a consistência de entregas em 50% das empresas, expõe riscos de vazamento de dados em 43% e ameaça a segurança da informação em 33% dos casos.
O intermediário
Quando a análise se desloca para o nível setorial, a IA é testada em sua capacidade de absorver a complexidade do mundo real. No agronegócio brasileiro, por exemplo, o desafio reside na integração de variáveis historicamente desconectadas: previsões meteorológicas, cronogramas de safra, aquisição de insumos, gargalos logísticos e o fechamento financeiro com os compradores.
Em uma estrutura autônoma, caso um carregamento de defensivos agrícolas sofra atrasos logísticos, o sistema recalibra automaticamente o ritmo das máquinas na lavoura, renegocia janelas de transporte, notifica a equipe comercial e ajusta as projeções de fluxo de caixa em tempo real.
Para alcançar esse patamar de eficiência, soluções genéricas mostram-se insuficientes. O arcabouço regulatório, as especificidades tributárias e a sensibilidade biológica de uma safra exigem contextualização profunda. E é aí que mora o gargalo, como descreve Adriana Aroulho, presidente da SAP para a América Latina e o Caribe.
“A Inteligência Artificial genérica não é suficiente para o ecossistema empresarial. A gente disse que 80% não é suficiente; 80% é risco quando a gente está falando de uma empresa que precisa de governança e dados confiáveis. […] Os modelos são tão potentes quanto o contexto ao qual têm acesso”, explica.
Essa injeção de contexto rigoroso é o que permite às corporações absorverem choques regulatórios complexos — como as exigências decorrentes da Reforma Tributária, por exemplo — sem paralisar as engrenagens operacionais.
O micro
Na base da pirâmide corporativa, a IA consolida-se como ferramenta de descompressão operacional, mitigando burocracias cotidianas:
Suprimentos: automatização integral no processamento de pagamentos.
Recursos Humanos: triagem cognitiva de currículos para alinhamento assertivo de perfis.
Governança de Dados: padronização automatizada de classificações fiscais e tributárias.
Gestão de Projetos: concepção de assistentes virtuais sob medida por meio de interações em linguagem natural.
Essa acessibilidade tecnológica reduziu drasticamente o ciclo de desenvolvimento de soluções. Rogério Ceccato, Líder de Arquitetura para a América Latina na SAP, detalha o impacto na produtividade: “a criação desses agentes de forma tão rápida impacta significativamente os negócios. Podemos reduzir um processo que levaria de 3 a 4 meses de desenvolvimento para apenas 15 minutos. Isso se traduz em velocidade de resultados, redução de custos e disponibilidade do recurso humano para ter um tempo maior pensando estrategicamente na companhia, operando dentro de um ambiente de extrema confiabilidade e governança.”
Contudo, a autonomia operacional não dispensa a blindagem arquitetural. Ceccato enfatiza que a velocidade deve caminhar lado a lado com a conformidade. “Todo esse processo é vinculado a regras de governança e segurança por protocolos que já são nativos dentro das soluções SAP para garantir a integridade dos dados. A plataforma tecnológica da SAP foi construída sobre esses protocolos, permitindo que a IA e os agentes se conectem com sistemas internos e plataformas externas com total rastreabilidade, respeitando todos os parâmetros de segurança exigidos.”
No entanto, apesar da escalada dos algoritmos, o eixo gravitacional da decisão permanece humano, como pondera Christian Geronasso, que adverte: a tecnologia catalisa, mas não substitui o direcionamento estratégico.
“As lideranças humanas nunca vão deixar de existir. O principal vem da pessoa que dá o direcionamento dentro das áreas. Se a prioridade e o drive não vêm da gestão, a IA perde o propósito do que está sendo aplicado dentro de cada processo de negócio. A gestão continua sendo chave para colocar o problema de negócio na mesa e garantir o retorno e a qualidade”, analisa.
A consolidação da IA nas empresas brasileiras deixou de ser uma promessa para se converter em um teste de resiliência estrutural. A linha divisória entre as organizações que colhem resultados expressivos e aquelas que apenas queimam capital reside na disciplina de “organizar a casa”: estruturar bases de dados, estabelecer salvaguardas de governança e capacitar lideranças capazes de liderar a simbiose entre a inteligência humana e o potencial algorítmico.
Danubia Braga
