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Na corrida pela Inteligência Artificial na América Latina, o Brasil encarna hoje o descompasso entre ambição tecnológica e capacidade de execução. De um lado, não falta senso estratégico para o uso da IA, com um mercado nacional que já a enxerga como uma ferramenta potente para a redução de custos operacionais.
No entanto, converter essa direção em implementação não é uma tarefa tão simples. Isso porque, no contexto brasileiro, a transformação digital aparece menos ligada à experimentação pura e mais à tentativa de resolver gargalos concretos de operação, integração e continuidade. É essa combinação entre prontidão tecnológica e dificuldade de execução que torna nossa jornada tão singular.
Um avanço guiado mais pela operação do que pela experimentação
Quando comparado ao México ou à Colômbia, o Brasil se destaca por uma lógica mais pragmática. Segundo pesquisa da OutSystems, de 2026, enquanto a inovação é o principal motivador para os colombianos e mexicanos, no mercado brasileiro, os principais fatores são a eficiência e a redução de custos, apontados por 44% dos respondentes.
O mesmo padrão aparece no tipo de projeto que hoje mobiliza as empresas daqui. Entre os líderes de TI ouvidos pela pesquisa, 41% disseram estar envolvidos principalmente em iniciativas de automação de processos internos, como fluxos de trabalho e operações de backoffice. Um dado que reforça uma prioridade mais voltada à otimização da operação.
Ainda assim, o dado que mais diferencia o Brasil no recorte regional está em outra frente, 29% dos respondentes apontam a modernização de sistemas legados como principal tipo de projeto recente, um percentual bem superior ao observado no México, com 7%, e na Colômbia, com 4%. Mais do que abrir novas frentes, as empresas brasileiras parecem concentradas em destravar estruturas antigas para criar as condições necessárias para que a transformação digital avance com mais consistência e escala.
Uso declarado, impacto (ainda) limitado
De acordo com a Pesquisa Anual de TI do FGVcia, publicada em 2025, a tecnologia já entrou no radar corporativo das organizações, com 80% das empresas afirmando já utilizá-la. Ainda assim, o dado mais revelador desse estudo está na baixa intensidade de uso, já que 75% afirmam recorrer muito pouco à IA. Mais do que uma contradição, esse descompasso sugere que a adoção já começou, mas ainda não se converteu, na maior parte dos casos, em uma capacidade disseminada e incorporada às rotinas das organizações.
A mesma pesquisa também aponta que os principais projetos de TI nas empresas brasileiras seguem concentrados em Inteligência Artificial integrada à inteligência analítica, transformação digital e implementação do “novo” ERP (Enterprise Resource Planning, um sistema de gestão integrada que centraliza dados de todas as áreas), com foco em alinhamento estratégico. Isso indica que a IA ainda aparece, sobretudo, como apoio a frentes específicas de reorganização e modernização, e não como uma camada amplamente incorporada ao dia a dia da operação.
Quando a barreira principal não está no bolso
Se o Brasil avança na agenda de IA por uma lógica mais orientada à operação, é natural que seus entraves também apareçam nesse mesmo terreno. Ainda de acordo com a OutSystems, em mercados como México e Colômbia, a transformação digital ainda esbarra sobretudo em limites mais objetivos, como orçamento restrito e dificuldade de comprovar retorno sobre investimento.
Porém, no Brasil, o impasse parece mais profundo. A trava principal não está apenas em financiar a mudança, mas em fazer com que ela seja absorvida pela organização. Não por acaso, a resistência cultural à adoção de novas tecnologias aparece como o obstáculo mais citado pelos respondentes brasileiros, estando à frente das barreiras financeiras.
Informação que ajuda a mostrar que, por aqui, o desafio deixou de ser apenas acessar tecnologia e passou a envolver a capacidade de reorganizar a empresa para que a transformação ganhe tração no cotidiano. Algo que inclui alinhar áreas, prioridades e formas de trabalho, mas também lidar com uma base tecnológica ainda marcada por sistemas legados, fluxos pouco conectados e estruturas que dificultam a integração.
Nesse contexto, a IA até avança como prioridade, mas encontra dificuldade para se espalhar com consistência, justamente porque precisa operar em ambientes que ainda carregam fragmentação, baixa coordenação e pouca flexibilidade para sustentar a mudança em escala.
Por que a engrenagem ainda trava
Em um olhar mais amplo, o Brasil já é um mercado que utiliza Inteligência Artificial e demonstra certa clareza sobre como empregá-la para gerar valor para o negócio. Há foco, há prioridade e há reconhecimento de que a tecnologia pode cumprir um papel concreto na otimização da operação. No entanto, esse uso permanece limitado, o que indica que o avanço da IA esbarra menos em sua presença formal nas empresas e mais nas condições estruturais necessárias para que ela ganhe profundidade e escala. O cenário, portanto, não é de atraso, mas de bloqueio.
Nesse contexto, modernizar-se depende menos de aderir a uma nova tecnologia e mais de criar as condições para que ela funcione de forma consistente. O Brasil parece saber onde quer chegar na corrida da Inteligência Artificial, mas continua enfrentando barreiras como sistemas legados, estruturas fragmentadas, silos entre áreas e dificuldades para incorporar a mudança ao cotidiano da operação.
Para entender por que essa transformação ainda encontra tanta resistência e quais são os caminhos possíveis para superá-la, vale acompanhar o artigo “Por que a transformação digital ainda encontra barreiras no Brasil?”.
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Larissa Osso
