Entenda os desafios que freiam a adoção eficaz da inteligência artificial nas empresas brasileiras e os caminhos para superar o dilema da confiança, governança e preparo de dados.
A adoção da inteligência artificial (I.A) cresce entre as organizações brasileiras, mas ainda enfrenta barreiras significativas para gerar resultados palpáveis. A confiança na tecnologia, governança e qualidade dos dados são pontos centrais do desafio. Conforme informação divulgada pelo timesbrasil, apenas uma pequena parcela das empresas consegue equilibrar esses fatores fundamentais.
Mesmo com o interesse da maioria das companhias em expandir os investimentos em I.A, muitos negócios não dispõem de uma base estruturada para aproveitar plenamente a tecnologia, o que limita seu impacto nos resultados empresariais. A seguir, analisamos os principais obstáculos e o panorama atual no Brasil, segundo estudo do SAS Institute e IDC.
O texto detalha ainda as diferenças de percepção entre tipos de tecnologias de I.A, o retorno financeiro obtido e a expectativa de crescimento para o setor. Continuar lendo permitirá compreender os principais insights sobre confiança, governança e retorno do investimento.
Confiança e governança insuficientes limitam o uso efetivo da inteligência artificial
O estudo global envolvendo 2.375 entrevistas evidencia que, no Brasil, apenas 8% das empresas atingem o equilíbrio ideal entre confiança na I.A, governança, transparência e gestão de riscos. Esse índice fica ligeiramente abaixo da média global, de 9%, e destaca o chamado “dilema da confiança”.
Esse dilema ocorre quando as expectativas das empresas sobre o potencial da inteligência artificial não se refletem em investimentos adequados para controles rigorosos, gestão da qualidade dos dados e estratégias de risco. Cerca de 48% das companhias brasileiras são consideradas “retardatárias”, por apresentarem baixa confiança na I.A e estruturas frágeis para acompanhar sua implementação.
Adicionalmente, 26% das empresas demonstram excesso de confiança, apostando demais no potencial da I.A sem uma base adequada para sustentá-la, enquanto 19% utilizam menos a tecnologia do que poderiam, apesar de terem condições para ampliar seu uso.
Desafios na infraestrutura de dados dificultam resultados concretos
Outro ponto crítico para implementação da inteligência artificial é a fragmentação dos dados nas empresas brasileiras. Aproximadamente 35% das organizações operam com dados em estágios “ad hoc” ou fragmentados, um índice bem acima da média global, que é de 16%.
Essa desorganização dificulta o desenvolvimento de sistemas eficientes e prejudica a capacidade de transformar os investimentos em I.A em ganhos reais para os negócios. Com uma infraestrutura de dados inadequada, as empresas perdem oportunidades de criar aplicações seguras e bem governadas.
O impacto financeiro reflete no retorno médio sobre investimento. No Brasil, para cada dólar investido em I.A, o retorno é de US$ 1,52, inferior à média global de US$ 1,61 e da América Latina, que é de US$ 1,63.
Variação da confiança segundo o tipo de inteligência artificial
A pesquisa mostra que a confiança das empresas varia conforme a tecnologia adotada. Na inteligência artificial tradicional, 29% das empresas brasileiras reconhecem algum nível de confiança e 22% têm confiança total.
Na I.A generativa, que destaca-se pela produção de textos e imagens, 25% confiam parcialmente e 32% confiam totalmente na tecnologia. Por outro lado, a I.A agêntica, que executa ações com maior autonomia, conta com 37% das empresas com alguma confiança, mas apenas 17% com confiança total, mostrando receio frente a níveis avançados de autonomia.
Perspectivas de investimento em inteligência artificial na América Latina
Apesar dos desafios, o cenário para investimento em inteligência artificial é promissor na América Latina, sendo a região com maior expectativa de expansão. Nos próximos 12 meses, 20% das companhias latino-americanas planejam aumentar o orçamento para I.A em mais de 20%, praticamente o dobro da média global.
Para que os investimentos gerem resultados concretos, é essencial que as empresas desenvolvam bases estruturadas de dados, definam regras claras de uso da tecnologia e implementem mecanismos rigorosos de monitoramento. Jim Goodnight, CEO do SAS, destaca que a capacidade de tomar decisões confiáveis associada à tecnologia é o grande diferencial para o sucesso da inteligência artificial.
O desafio brasileiro reafirma a importância de alinhar inovação, segurança e governança para que a inteligência artificial possa evoluir de forma sustentável e transformar negócios no país.
Com informações de timesbrasil
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