IA no Brasil 2026: prioridade alta, lucro baixo

<p>Imagine a seguinte cena: uma sala de reunião no topo de um arranha-céu em São Paulo, o ar condicionado zumbindo, e um CEO, com a voz carregada de expectativa, declara: “Inteligência Artificial é a nossa prioridade número um para 2026.” Essa cena se repete em inúmeras empresas brasileiras. A IA, sem dúvida, conquistou seu lugar de honra nas agendas estratégicas. Mas, e se eu disser que, apesar de todo esse entusiasmo e investimento, a grande maioria dessas empresas ainda não vê o retorno financeiro esperado?</p>

<p>Os dados são claros e, para muitos, surpreendentes. O recente estudo Amcham Panorama 2026, por exemplo, confirma que a IA lidera a pauta corporativa, mas a maturidade na execução ainda é um calcanhar de Aquiles. E o que é mais alarmante: reportagens da imprensa econômica revelam que apenas 29% das empresas brasileiras conseguem, de fato, transformar suas iniciativas de inovação em lucro. Isso não é um problema de tecnologia; é um desafio de gestão e execução que exige uma nova forma de pensar e agir.</p>

<h2>A lacuna entre a intenção e o resultado</h2>

<p>O cenário atual é de uma urgência palpável por resultados. Conselhos de administração exigem ganhos de produtividade imediatos, proteção de margens e uma aceleração robusta de receita. Contudo, a realidade no chão da operação é outra. Muitos líderes se deparam com carências estruturais que freiam o avanço, como a falta de governança clara, a baixa qualidade dos dados e uma capacidade de execução que não acompanha o ritmo da ambição.</p>

<p>Essa desconexão entre a estratégia e a prática nos mostra que o problema não está na promessa da IA, mas na forma como a estamos abordando. O baixo índice de lucro com inovação não é um veredito sobre a tecnologia em si, mas um reflexo da ausência de disciplina no portfólio de projetos, da falta de um ownership executivo e da necessidade de excelência na operação após a implementação. Para ingressar no seleto grupo dos 29% que lucram, é preciso mais do que boas intenções; são necessárias decisões de negócio corajosas e um alinhamento impecável entre o portfólio, o orçamento e a responsabilidade pelos resultados financeiros.</p>

<h2>Por que a maturidade em IA patina no Brasil</h2>

<p>A estagnação na maturidade da IA em nossas empresas tem raízes profundas, muitas vezes ligadas a falhas básicas de planejamento e execução. Um dos pontos cruciais é a proliferação de estratégias que carecem de uma tese de valor bem definida. Projetos são iniciados sem que cada caso de uso esteja diretamente atrelado a uma linha específica do DRE, seja ela receita, custos operacionais ou mitigação de riscos. Sem essa clareza, a IA se torna um custo, não um investimento.</p>

<p>Outro obstáculo comum é a armadilha dos pilotos que nunca escalam. Provas de conceito rápidas, que deveriam ser trampolins para a inovação, acabam se tornando meras vitrines tecnológicas. Faltam o suporte de MLOps e a gestão de mudança necessários para sustentar o ROI em larga escala. É como construir um carro de corrida e deixá-lo na garagem após a primeira volta de teste.</p>

<p>A negligência com a infraestrutura de informações também é um fator crítico. Dados sem dono, com linhagens frágeis e qualidade duvidosa, são um veneno para qualquer modelo de IA. Se o insumo principal não é confiável, a operação em larga escala se torna insustentável. Além disso, o desalinhamento crônico entre as áreas de TI e Negócios, muitas vezes pela ausência de um product owner executivo, faz com que os requisitos mudem constantemente, explodindo o tempo de ciclo dos projetos e frustrando equipes.</p>

<p>Por fim, não podemos ignorar os desafios financeiros e regulatórios. Os custos de inferência, por exemplo, são frequentemente subestimados, com modelos pesados e arquiteturas mal planejadas que destroem o custo total de propriedade (TCO). Some-se a isso a ausência de guardrails robustos e auditoria de decisões, que criam barreiras intransponíveis para a escala, especialmente em setores altamente regulados que exigem conformidade estrita com a LGPD.</p>

<h2>Decisões que transformam prioridade em lucro</h2>

<p>Para reverter esse quadro e extrair valor real da inteligência artificial, os líderes precisam adotar uma tese de valor com um mandato claro. Isso significa que, para cada caso de uso, deve-se declarar explicitamente qual alavanca do P&L será impactada, estabelecendo metas financeiras rigorosas por iniciativa. Quer um exemplo? Reduzir o tempo médio de atendimento em X% ou diminuir as taxas de churn em Y% com a ajuda da IA. A clareza aqui é a chave.</p>

<p>É imperativo também migrar para um modelo de orçamento estritamente orientado a retorno. A tradicional e genérica “verba de inovação” precisa ser substituída por um financiamento em estágios, com portões de aprovação rigorosos entre a descoberta, o MVP e a escala. Projetos que não provam seu valor em 90 dias devem ser cortados sem hesitação, pois a capacidade de realocar recursos com rapidez tornou-se uma vantagem competi