Uso de IA cresce nas empresas brasileiras, mas executiva de tecnologia alerta: ganho real não está em acumular ferramentas, e sim em identificar onde pessoas e negócios estão perdendo tempo, dinheiro e eficiência
A Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma promessa tecnológica e começa a ocupar espaço concreto na operação das empresas brasileiras. Em 2025, 17% das companhias do país declararam utilizar aplicações de IA, ante 13% no ano anterior, segundo a TIC Empresas, doCetic.br. Entre as pequenas empresas, aquelas com 10 a 49 funcionários, o índice avançou de 10% para 15%. Nas grandes, com mais de 250 empregados, metade já utiliza algum tipo de Inteligência Artificial.
Os números mostram uma aceleração importante, mas também revelam que boa parte do mercado ainda está no início dessa transformação. Entre as empresas brasileiras que já utilizam IA, as ferramentas relacionadas à linguagem ganharam terreno: a geração de linguagem natural, utilizada para produzir textos, respostas automatizadas e comunicações, passou de 20% para 30% entre 2024 e 2025.
É justamente aí que surge uma pergunta que, para Erica Berbel, executiva de tecnologia e transformação de negócios com 20 anos de experiência em empresas globais, deveria entrar na agenda de profissionais e empresários: você está usando Inteligência Artificial ou apenas conversando com ela?
“Existe uma diferença importante entre ter acesso à tecnologia e transformar a maneira como o trabalho é realizado. Não comece perguntando qual ferramenta usar. Comece perguntando onde você está perdendo tempo, dinheiro ou eficiência”, afirma Erica.
Da ferramenta ao resultado
A discussão ganha relevância porque os impactos econômicos da IA começam a aparecer nos indicadores internacionais. O Global AI Jobs Barometer 2025, da PwC, analisou perto de 1 bilhão de anúncios de emprego e milhares de relatórios financeiros em seis continentes. Nos setores mais expostos à IA, o crescimento da receita por trabalhador foi três vezes maior do que nos menos expostos: 27% contra 9%. O estudo também constatou que as habilidades demandadas pelos empregadores estão mudando 66% mais rapidamente nas ocupações mais expostas à tecnologia.
Dados mais recentes da edição 2026 do levantamento reforçam essa transformação: o crescimento da produtividade foi 40% maior nas empresas mais expostas à IA em comparação às menos expostas.
Ao mesmo tempo, a distância entre experimentar uma ferramenta e transformar efetivamente uma operação continua relevante. Pesquisa global da McKinsey mostrou que 71% dos entrevistados afirmaram que suas organizações utilizavam regularmente IA generativa em pelo menos uma função de negócios. Marketing e vendas, desenvolvimento de produtos e serviços, operações de atendimento, engenharia de software e TI aparecem entre as áreas de maior utilização.
Para Erica, porém, a pergunta mais importante não é quantas ferramentas uma empresa utiliza, mas o que mudou depois que elas chegaram.
“Se a empresa continua executando o mesmo processo, com as mesmas etapas desnecessárias e os mesmos gargalos, mas acrescentou Inteligência Artificial no meio do caminho, talvez ela tenha digitalizado uma ineficiência. A tecnologia não deveria servir apenas para fazer mais rápido aquilo que já fazemos. Ela também deveria nos obrigar a perguntar se ainda faz sentido fazer daquela maneira”, explica.
O mesmo raciocínio vale para uma empresa e para quem vende brigadeiro
Essa lógica não está restrita às grandes corporações.
Uma pessoa que pretende começar a vender brigadeiros, por exemplo, pode utilizar IA para estruturar custos de ingredientes, embalagens e produção, calcular rendimento, trabalhar com diferentes margens e simular cenários de preço.
A ferramenta não sabe, por conta própria, quanto aquele consumidor estará disposto a pagar nem substitui a validação do produto no mercado. Mas consegue organizar variáveis e acelerar análises que, sem estrutura, poderiam ser feitas de maneira intuitiva ou nem sequer acontecer.
O mesmo vale para uma pequena loja que perde horas respondendo às mesmas perguntas, para um profissional que produz propostas manualmente ou para uma empresa que mantém funcionários ocupados transferindo informações entre sistemas.
“Quando você percebe que uma atividade consome horas todas as semanas, a primeira pergunta não deveria ser ‘qual IA faz isso por mim?’. Primeiro precisamos entender por que fazemos aquilo, quais informações são necessárias e se o processo pode ser redesenhado. A automação vem depois”, diz Erica.
Diagnosticar antes de automatizar
A executiva propõe uma sequência para pensar a aplicação da tecnologia: diagnosticar, organizar, redesenhar, automatizar e medir.
O primeiro passo é encontrar o problema. O segundo, organizar dados e informações. O terceiro é avaliar se o processo atual ainda faz sentido. Só depois entra a tecnologia. Por fim, é necessário medir se houve efetivamente redução de custos, ganho de produtividade, economia de tempo ou aumento de receita.
A lógica ajuda a explicar por que a IA pode ser aplicada tanto à administração de uma empresa quanto à organização da vida financeira de uma família.
Uma pessoa pode, por exemplo, categorizar suas despesas e utilizar uma ferramenta de IA para identificar padrões, comparar períodos e construir cenários de orçamento. Um pequeno empreendedor pode fazer o mesmo com custos, vendas e margens. Em uma companhia maior, a quantidade de informações e a complexidade aumentam, mas a pergunta de gestão permanece semelhante: onde os recursos estão sendo consumidos e o que pode ser feito de maneira diferente?
Entre as micro, pequenas e médias empresas brasileiras ouvidas em pesquisa encomendada pela Microsoft em 2025, 77% dos tomadores de decisão disseram considerar que a IA agiliza os processos da empresa. Outros 73% afirmaram que pretendiam continuar investindo ou investir pela primeira vez na tecnologia, e 61% já possuíam plano de ação ou metas específicas relacionadas à IA.
IA não substitui julgamento
A expansão da tecnologia também aumenta a necessidade de entender seus limites. Uma resposta bem escrita não é necessariamente uma resposta correta. Sistemas de IA generativa podem produzir informações imprecisas, trabalhar sem acesso a dados atualizados e apresentar como certeza algo que precisa ser verificado.
Da mesma forma, informações confidenciais de uma empresa, documentos pessoais, senhas e outros dados sensíveis não devem ser fornecidos indiscriminadamente às plataformas.
Para Erica, essa compreensão será cada vez mais importante à medida que a IA deixa de ser uma ferramenta restrita às áreas de tecnologia e passa a fazer parte do cotidiano de profissionais de diferentes setores.
“Usar bem a Inteligência Artificial não significa entregar a ela todas as decisões. Significa saber formular o problema, oferecer o contexto necessário, analisar o que ela devolve e decidir o que fazer com aquela informação. O julgamento continua sendo humano.”
É justamente por isso que a transformação provocada pela IA pode ser maior do que simplesmente aprender uma nova ferramenta.
Para uma família, pode significar descobrir para onde está indo parte do orçamento. Para quem começa um negócio, entender se o preço cobre os custos e gera margem. Para uma pequena empresa, encontrar tarefas que consomem horas sem gerar valor. Para uma grande organização, redesenhar processos inteiros.
O tamanho muda. A pergunta permanece:
“Qual problema estamos tentando resolver?”
(Crédito: Arquivo Pessoal)