Dois levantamentos divulgados nesta semana traçam o mesmo retrato do mercado brasileiro de IA: adoção ampla, mas maturidade baixa. Um estudo da Strand Partners feito para a AWS mostra que metade das empresas brasileiras já usa inteligência artificial de alguma forma, mas apenas 15% chegaram a um estágio avançado de uso. Uma pesquisa separada da ManageEngine, com 1.000 tomadores de decisão de TI na América Latina, incluindo 250 no Brasil, reforça o quadro: a conversa nas empresas já não é mais se devem adotar IA, é como transformar pilotos isolados em capacidade real de negócio.
O gargalo aparece no orçamento. Segundo a ManageEngine, 76% das organizações da região destinam mais recursos de tecnologia à manutenção do que à inovação, e apenas 9% priorizam gastos em inovação. Isso ajuda a explicar por que tantas empresas dizem usar IA, mas poucas relatam ganho mensurável: o dinheiro que sobra depois de manter o que já existe funcionando raramente é suficiente para escalar um projeto de IA além do piloto.
A mesma pesquisa aponta as três maiores barreiras para transformar investimento em IA em retorno: segurança e compliance, falta de talento em dados e IA, e falta de clareza sobre casos de uso reais. Nenhuma dessas três é um problema de acesso a modelo ou de tecnologia disponível, são problemas de organização interna, o tipo de barreira que não se resolve comprando mais licença de software.
Um dado chama atenção pelo contraste: o Brasil lidera a região em maturidade declarada, com 32% das empresas dizendo já ter migrado para um modelo de TI centrado em plataformas e 25% se descrevendo como "orquestradas por IA", as maiores proporções entre os países pesquisados. Ao mesmo tempo, mais da metade dos entrevistados usa entre 11 e 25 ferramentas de tecnologia diferentes, e 81% dizem que esse excesso de ferramentas aumentou a complexidade operacional nos últimos dois anos. O Brasil parece estar à frente dos vizinhos e, ainda assim, afogado na própria fragmentação tecnológica.
Para uma pequena ou média empresa, o recado prático desses dois levantamentos é direto: o gargalo raramente é a falta de um modelo de IA mais avançado, é orçamento estrutural destinado a apagar incêndio em vez de construir capacidade, e a ausência de um caso de uso claro e mensurável antes de começar o projeto. Antes de assinar mais uma ferramenta de IA, vale responder três perguntas simples, que ferramentas de tecnologia já ativas na empresa estão realmente sendo usadas, quanto do orçamento de TI está preso em manutenção que poderia ser simplificada, e qual métrica de negócio, não de uso, vai provar que o projeto de IA valeu o investimento.
Fontes
TI Inside, Brasil entra em uma nova fase da inteligência artificial\: da adoção à escala: https://tiinside.com.br/23/09/2026/brasil-entra-em-uma-nova-fase-da-inteligencia-artificial-da-adocao-a-escala/
Intelligent CIO LATAM, cobertura independente: https://www.intelligentcio.com/latam/2026/09/18/76-of-latin-american-organisations-spend-more-on-it-maintenance-than-innovation/
DataCenterDynamics, cobertura independente: https://www.datacenterdynamics.com/br/noticias/brasil-lidera-em-ti-centrada-em-plataformas-mas-a-complexidade-operacional-ainda-limita-a-ia-e-a-inovacao/