IA é estratégica para 99% das empresas, mas avanço ainda esbarra em maturidade e orçamento

A inteligência artificial já entrou no radar estratégico das empresas brasileiras, mas sua adoção ainda avança em ritmo desigual. Um estudo da Special Edition “A Nova Força de Trabalho Híbrida”, publicação da MIT Technology Review Brasil em parceria com a Skyone, mostra que, embora o tema esteja no centro das prioridades corporativas, muitas organizações ainda enfrentam dificuldades para transformar intenção em execução. A pesquisa ouviu cerca de 265 líderes de companhias de diferentes portes entre abril e maio de 2026.

O levantamento revela um descompasso entre ambição e maturidade. Embora 99% das empresas considerem os agentes de IA centrais para os negócios nos próximos três anos, 74% ainda estão em estágio inicial ou intermediário de adoção. Além disso, 57% não têm orçamento dedicado para iniciativas de IA e 59% dizem não estar preparadas para operar, no curto prazo, com times híbridos formados por humanos e sistemas inteligentes.

Na definição do estudo, times humano-IA são equipes em que pessoas atuam em conjunto com assistentes generativos, copilotos, automações inteligentes e agentes autônomos em atividades operacionais, analíticas e criativas.

“A discussão deixou de ser apenas tecnológica e passou a ser operacional e humana. O desafio agora é entender como combinar pessoas e agentes inteligentes de forma que cada um potencialize o melhor do outro”, afirma Felipe Wasserman, diretor de Marketing e Growth da Skyone.

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Barreiras para escalar a IA

A principal barreira para escalar a IA, segundo a pesquisa, não está apenas no acesso a modelos ou ferramentas, mas na capacidade das organizações de conectar dados, processos, infraestrutura e áreas de negócio. Para 40% dos respondentes, a integração entre áreas é o principal entrave; outros 46% ainda operam com silos ou sem uma dinâmica definida entre negócio e TI.

Na prática, essa fragmentação limita o avanço de agentes inteligentes, que dependem de dados conectados, governança clara e fluxos bem definidos para gerar valor de forma consistente. O desafio também aparece na infraestrutura: 59% das empresas afirmam não ter uma base tecnológica adequada para sustentar iniciativas robustas de IA em escala.

“Os dados evidenciam que a ambição cresceu mais rápido do que a arquitetura”, diz Carlos Aros, editor-executivo da MIT Technology Review Brasil. Ele ressalta que escalar IA exige integração entre tecnologia e negócio, além de critérios claros de governança — prática que, segundo ele, “não se trata apenas de conformidade, precisa estar associada à precificação de riscos”.

O estudo também indica que boa parte dos investimentos ainda está concentrada em ganhos imediatos. Entre as empresas ouvidas, 46% investem em IA com foco em produtividade, e não necessariamente em inovação estrutural. Apenas 14% usam ROI como principal métrica para avaliar as iniciativas, sinal de que muitas organizações ainda buscam clareza sobre os resultados que esperam obter com a tecnologia.

Com agentes de IA cada vez mais presentes em análises, decisões e fluxos operacionais, o avanço da tecnologia exige que as empresas revisem não só seus sistemas, mas também competências, modelos de gestão e formas de medir desempenho.

Nesse cenário, a vantagem competitiva tende a estar menos no uso isolado da ferramenta e mais na capacidade humana de interpretar contextos, formular boas perguntas, tomar decisões complexas e criar diferenciação em ambientes cada vez mais automatizados.

Apesar dos desafios, a pesquisa aponta um caminho para o avanço: incorporar a IA aos processos com profundidade, conectando a tecnologia a dados integrados, regras de negócio, governança e responsabilidades claramente distribuídas entre as áreas.

Para a Skyone, a maturidade em IA dependerá menos de iniciativas pontuais e mais da capacidade das empresas de tratar a tecnologia como uma jornada contínua de transformação. Nesse processo, os times híbridos só devem ganhar escala quando infraestrutura, dados, liderança e cultura avançarem de forma integrada, permitindo que agentes inteligentes deixem de ser experimentos isolados e passem a fazer parte efetiva da operação.

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