No início da corrida tecnológica, a preocupação era não ficar para trás. Agora, com ferramentas capazes de executar tarefas, operar fluxos de trabalho e, no caso dos chamados agentes, tomar uma sequência de ações com maior autonomia, o desafio passa a ser outro: como colocar a tecnologia em escala sem perder eficiência, controle e responsabilidade?
Uma pesquisa de 2026 da Deloitte mostra que o Brasil está avançando nessa direção. Entre 115 executivos brasileiros ouvidos no estudo State of AI in the Enterprise, 42% afirmaram que suas empresas usam IA para promover mudanças estruturais, acima dos 34% registrados globalmente.
Mas a escala ainda é um gargalo. No Brasil, apenas 23% das empresas disseram ter colocado em produção 40% ou mais de seus projetos-piloto de IA. Em 58% delas, no máximo 20% dos pilotos chegaram à implementação.
O problema, portanto, não parece ser mais convencer as empresas a testar IA. É fazer os testes chegarem à operação e gerar retorno.
Da ferramenta ao processo
Os chamados high performers não usam IA apenas para ganhar eficiência em tarefas isoladas. Eles são mais propensos a estabelecer metas relacionadas a crescimento e inovação e, principalmente, a redesenhar fluxos de trabalho.
Adicionar um assistente de IA à rotina de um funcionário pode economizar algumas horas de trabalho. Redesenhar o processo inteiro para aproveitar a tecnologia pode reduzir custos, aumentar a capacidade de atendimento ou mudar a forma como uma equipe opera.
A primeira situação é adoção. A segunda é transformação.
No Brasil, a pesquisa da Deloitte encontrou um movimento semelhante: 30% das empresas afirmam redesenhar fluxos críticos em torno da IA, enquanto 27% ainda apresentam um uso considerado superficial.
Os ganhos também começam a aparecer, mas ainda de forma desigual. Apenas 22% dos executivos brasileiros ouvidos pela Deloitte disseram perceber aumento de receita diretamente associado à IA. Ao mesmo tempo, 87% acreditam que a tecnologia impulsionará o crescimento da receita nos próximos anos.
A diferença entre expectativa e resultado é justamente onde está uma das principais oportunidades — e dificuldades — para as empresas.
O trabalhador já mudou. A empresa, nem sempre
Outro levantamento reforça esse descompasso.
O Work Trend Index 2026, da Microsoft, ouviu cerca de 20 mil trabalhadores do conhecimento que usam IA em dez mercados. Dois terços dos entrevistados disseram que a tecnologia permite dedicar mais tempo a atividades de maior valor.
Mas apenas 26% afirmaram que a liderança de suas empresas está claramente e consistentemente alinhada sobre IA.
O dado aponta para um problema que vai além da escolha de ferramentas.
Um funcionário pode começar a usar IA praticamente de imediato. A empresa, por outro lado, precisa decidir quais tarefas podem ser automatizadas, quais dados podem ser utilizados, como os resultados serão verificados e quais indicadores vão medir se a tecnologia realmente melhorou o negócio.
“Uma pessoa incorpora um assistente de IA à rotina em poucas horas. Uma empresa precisa integrar dados, revisar processos, estabelecer controles, preparar equipes e definir quem decide, quem verifica e quem responde pelos resultados”, afirma Éric Machado, CEO da Revna Tecnologia.
É nesse intervalo entre o uso individual e a transformação organizacional que parte do valor da IA pode se perder.
Quanto mais autonomia, maior a responsabilidade
A discussão fica ainda mais complexa com a chegada da chamada IA agêntica — sistemas capazes não apenas de responder a comandos, mas de executar múltiplas etapas de um trabalho.
A Deloitte estima que 95% das organizações brasileiras pretendem adotar IA agêntica nos próximos dois anos. Hoje, porém, apenas 27% afirmam ter modelos maduros de governança para esse tipo de tecnologia.
A conta é simples: a autonomia está avançando mais rápido que a governança.
Isso muda a natureza do risco.
Quando a IA é usada para resumir um documento ou sugerir um texto, o impacto de uma falha tende a ser limitado. O cenário é diferente quando um sistema passa a recomendar uma operação financeira, analisar crédito, priorizar clientes ou interagir diretamente com consumidores.
Nesse contexto, surgem perguntas que antes ficavam restritas a equipes de tecnologia e risco: quem autorizou o sistema? Quem definiu seus limites? Quem monitora seus resultados? E quem intervém quando uma decisão automatizada dá errado?
No mercado financeiro, a automação não elimina a responsabilidade do profissional. A Resolução CVM 19, que regulamenta a atividade de consultoria de valores mobiliários, estabelece obrigações para os consultores mesmo em um ambiente de crescente uso de tecnologia.
A máquina pode participar da decisão. A responsabilidade, porém, continua sendo humana e empresarial.
Essa fronteira tende a ficar mais complexa à medida que agentes de IA passam a executar tarefas com maior grau de autonomia.
A próxima vantagem competitiva
A primeira fase da inteligência artificial corporativa foi marcada por experimentos. Funcionários testaram ferramentas, empresas criaram pilotos e executivos tentaram entender onde a tecnologia poderia ser útil.
Essa fase está ficando para trás.
Agora, a diferença entre as empresas pode estar na capacidade de escalar os casos que funcionam, abandonar os que não geram retorno e redesenhar processos para aproveitar o que a IA consegue fazer melhor.
Os dados da McKinsey, da Deloitte e da Microsoft apontam para uma mesma direção: acesso à tecnologia deixou de ser suficiente.
A vantagem competitiva tende a estar em quem consegue combinar IA, processos, pessoas e governança. A pergunta, portanto, já não é apenas:“O que a IA consegue fazer?” É: “O que vale a pena deixar a IA fazer e quem será responsável pelo resultado?”
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