No dia 6 de agosto de 2026, a ABES apresentou com a IDC um estudo que deveria ter mudado a conversa dentro das empresas brasileiras. Ouvindo 107 líderes de tecnologia de companhias com mais de 100 funcionários, a pesquisa encontrou um número que encerra um debate: 95% já usam inteligência artificial, e os 5% restantes pretendem adotar nos próximos doze meses.
Na prática, a resistência à IA no Brasil acabou. Só que o mesmo estudo trouxe um segundo número, bem menos comentado, que explica por que tanta empresa investe e não vê retorno: apenas 48% afirmam ter dados bem estruturados e governados. Quase metade admite trabalhar com informação parcialmente organizada e cheia de lacunas.
Adoção não é mais diferencial
Durante três anos, sair na frente significava começar a usar. Esse tempo passou. Se praticamente todo mundo já usa, usar deixou de diferenciar, do mesmo jeito que ter site deixou de diferenciar em 2010.
O estudo, chamado “Estratégias Digitais em Alta Performance”, mostra que o foco das empresas migrou da adoção para a integração segura e orientada a resultado. E o dinheiro acompanha: 86% pretendem ampliar o orçamento de tecnologia em 2026, contra menos de 1% que planeja cortar. A IA aparece como principal tema estratégico das áreas de tecnologia, à frente de segurança, nuvem e analytics.
O mercado brasileiro de TI corporativa, segundo a IDC, deve crescer a uma média de 12,3% ao ano até 2028, um dos ritmos mais acelerados entre os dez maiores mercados do mundo, atrás apenas da China. Ou seja: o dinheiro vai entrar. A pergunta é quem vai transformar isso em resultado.
O gargalo real não é tecnologia. São os dados.
Aqui está o achado mais importante e o menos comentado. Metade das empresas está tentando escalar inteligência artificial sobre uma base que não se sustenta.
Faz sentido quando se entende como a IA funciona. Ela não cria informação, ela processa a que existe. Se o dado do cliente está em três lugares diferentes e desatualizado em dois deles, nenhum modelo resolve isso. Automatizar sobre dado bagunçado não produz eficiência: produz erro em escala e mais rápido.
É por isso que tanta empresa relata a mesma sensação de estar usando IA sem ver diferença no resultado. Não é a ferramenta que falhou, é a camada de baixo que nunca foi arrumada.
Traduzindo “governança de dados” para quem não é CIO
O termo soa corporativo e caro, e por isso empresa média acha que não é com ela. É, e a versão dela é bem mais simples de resolver.
Governança de dados, na prática do dia a dia, significa quatro coisas. Que exista um lugar único onde a informação verdadeira mora, e todo mundo saiba qual é. Que a informação esteja atualizada sem depender de alguém lembrar de atualizar. Que exista um responsável definido por cada tipo de dado. E que se saiba quem pode ver o quê, principalmente quando envolve dado pessoal, financeiro ou de saúde.
Traduzindo para a realidade da maioria: se o cadastro do cliente está no WhatsApp de um vendedor, na planilha de controle do financeiro e num sistema que ninguém abre desde o ano passado, você tem um problema de governança de dados. Só que com outro nome.
O segundo gargalo: gente
O estudo aponta a falta de pessoal qualificado como principal entrave à implementação, citada por metade dos entrevistados. Outros 43% mencionam a falta de funcionários com habilidade para aprender e trabalhar com a tecnologia.
Isso é importante porque redefine o problema. Não adianta comprar a melhor ferramenta se ninguém dentro da empresa sabe encaixá-la no processo. E, diferente do que muita gente supõe, a lacuna não é de programador: é de gente que entende o negócio e sabe o suficiente de IA para enxergar onde ela se aplica.
Aparecem ainda a preocupação com perda de dados ou propriedade intelectual pelo uso indevido, citada por 38%, o custo, com 35%, e a ausência de governança e gestão de risco, com 29%.
A corrida dos agentes já começou
O levantamento mostra que 40% das empresas brasileiras já investem em agentes de IA, sistemas que executam tarefas com autonomia, e mais 33% pretendem começar nos próximos doze meses. Somando, mais de sete em cada dez.
Só que agente é a aplicação que mais depende de dado organizado. Um agente que consulta informação errada age errado, e age sozinho. É a diferença entre um relatório equivocado, que alguém revisa, e uma ação equivocada, que já foi executada quando você percebe. Quem pular a etapa dos dados vai descobrir isso do jeito caro. Vale entender antes como agentes de IA funcionam.
Diagnóstico rápido: seus dados estão prontos?
Sete perguntas. Cada “não” é um ponto onde a IA vai travar.
Existe um único lugar onde alguém consegue ver o histórico completo de um cliente? Se duas pessoas forem buscar o mesmo número hoje, elas chegam ao mesmo valor? A informação se atualiza sozinha ou depende de alguém digitar? Você sabe dizer quem é o responsável por manter cada base? Consegue responder em minutos quantas vendas fez no mês, sem montar planilha? Seus sistemas conversam entre si ou alguém transporta dado no meio do caminho? E você sabe exatamente onde estão os dados pessoais dos seus clientes, para efeito de LGPD?
Quem responde “não” para três ou mais está na metade das empresas que o estudo descreve. E, honestamente, a empresa pequena costuma responder pior do que a grande.
Por onde começar sem virar projeto de dois anos
A tentação é contratar um projeto grande de governança. Para empresa média, isso quase sempre morre no meio. O caminho que funciona é mais modesto e mais rápido.
Comece escolhendo um processo, não a empresa inteira. O comercial ou o financeiro costumam ser os melhores primeiros alvos, porque a dor é mensurável. Mapeie onde a informação daquele processo vive hoje, todos os lugares, inclusive o caderno e o grupo de WhatsApp. Defina qual será a fonte da verdade e conecte o resto a ela, para que a atualização deixe de depender de digitação.
Só então automatize, e só então coloque IA em cima. Nessa ordem, com indicador definido antes para você conseguir provar o ganho. É o mesmo princípio que separa as poucas empresas que capturam valor com IA das muitas que apenas usam.
A vantagem que a empresa média tem e não sabe
O estudo ouviu companhias com mais de cem funcionários, e o retrato é de estrutura pesada: comitê, orçamento anual, área de tecnologia com fila de projeto, dados espalhados por sistemas legados que ninguém pode desligar.
Uma empresa de vinte, cinquenta ou oitenta pessoas tem menos dados, menos sistemas e menos política interna. O que a corporação leva um ano para aprovar, ela decide numa conversa e implanta em semanas. A desvantagem é de recurso. A vantagem é de velocidade, e nessa fase velocidade vale mais.
Perguntas frequentes
O que é governança de dados na prática?
É garantir que exista uma fonte única e confiável para cada informação da empresa, que ela se atualize sem depender de digitação manual, que alguém seja responsável por mantê-la e que o acesso seja controlado, principalmente para dados pessoais.
Preciso resolver os dados antes de usar IA?
Para uso individual, como escrever e resumir, não. Para automatizar processos e usar agentes que tomam ação sozinhos, sim. Sem base organizada, o sistema erra e erra rápido.
Empresa pequena precisa se preocupar com isso?
Precisa, e resolve mais fácil. São menos sistemas e menos dados para organizar. O problema costuma ser exatamente o mesmo: informação espalhada entre WhatsApp, planilha e a cabeça das pessoas.
Quanto custa organizar os dados?
Depende de quantos sistemas estão envolvidos e do estado atual da informação. Fazendo por processo, em vez de tudo de uma vez, o investimento se dilui e cada etapa mostra resultado antes da seguinte. Veja a estrutura de custo em quanto custa automatizar processos.
Falta gente qualificada. Contrato ou treino a equipe?
Os dois caminhos funcionam e resolvem coisas diferentes. Treinar o time cria capacidade interna e evita dependência. Contratar acelera o projeto técnico. A combinação mais comum é treinar quem vai operar e contratar quem vai construir.
A pergunta que separa 2026 de 2027
Se 95% das empresas brasileiras já usam inteligência artificial, ninguém mais ganha nada dizendo que usa. A vantagem competitiva migrou para uma pergunta bem menos glamourosa: a sua informação está organizada o suficiente para a tecnologia fazer alguma coisa útil com ela?
Metade do mercado vai passar 2026 comprando ferramenta nova para rodar sobre uma base bagunçada. A outra metade vai arrumar a base. Em dois anos, dá para saber quem fez o quê só olhando o resultado.
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