Patricio Pérez Colmegna, vice-presidente da BMC Helix para a América Latina
O Brasil deixou de discutir se as empresas devem adotar inteligência artificial. A pergunta agora é outra: como transformar a IA em uma capacidade estruturada, segura e integrada ao negócio? Um estudo de 2026, realizado pela Strand Partners para a AWS, mostra que 50% das empresas brasileiras já utilizam IA, mas apenas 15% estão em um estágio avançado. Além disso, apenas 33% confiam em sua capacidade de medir com precisão o retorno dos investimentos, enquanto 28% contam com uma estrutura consistente para realizar essa medição.
A lacuna entre intenção e resultado é ainda mais evidente quando se observa a confiança declarada: uma pesquisa da ManageEngine sobre transformação digital na América Latina constatou que 9 em cada 10 empresas brasileiras se consideram preparadas para escalar a IA, mas apenas 38% conseguem hoje obter um retorno mensurável desses investimentos. O cenário mostra que a adoção já avançou, mas a capacidade de transformar a experimentação em escala continua sendo um desafio. A primeira onda da IA foi marcada por ferramentas generativas, projetos-piloto e assistentes digitais.
Agora, a questão é operacional e consiste em integrar a IA aos processos críticos, garantir segurança e governança, conectar sistemas e dados e, sobretudo, demonstrar a geração de valor. A segurança, em particular, deixou de ser um tema secundário: mais da metade das empresas brasileiras relatou, no último ano, um aumento nos ataques cibernéticos bem-sucedidos, o que transforma a governança da IA em uma condição básica, e não em um acessório. Essa questão é especialmente relevante para as áreas de TI, que operam ambientes formados por sistemas legados, aplicações próprias, serviços em nuvem e múltiplas plataformas.
A IA deve ser incorporada a essa infraestrutura, e não funcionar de forma isolada. Não basta implementar um agente se os dados estão dispersos ou se não existem regras claras sobre quais decisões podem ser automatizadas. As empresas estão diante de uma mudança no modelo de operação de TI, que exige a coordenação entre pessoas, dados, aplicações, infraestrutura e inteligência artificial. Não é por acaso que, ao conversar com CIOs da região, as prioridades que mais se repetem são sempre as mesmas: segurança da informação, consolidação de ferramentas e adoção de agentes de IA com controle, antes de adicionar soluções pontuais e isoladas.
Nesse contexto, conceitos como ServiceOps ganham importância ao conectar a gestão de serviços à operação tecnológica e criar as condições para aplicar IA onde ela possa gerar impacto. A automação também deve liberar as equipes de atividades repetitivas para que possam se concentrar em problemas complexos, inovação e decisões estratégicas.
O Brasil ocupa uma posição relevante nesse movimento — e não está apenas acompanhando a evolução da IA, mas na liderança da região. Além de ser o maior mercado de tecnologia da América Latina, combina escala, maturidade digital e ambientes complexos: concentra cerca de 38% dos investimentos em TI de todo o continente e, segundo uma estimativa da IDC divulgada em 2026, deverá movimentar cerca de US$ 4,2 bilhões em investimentos em IA neste ano, liderando o mercado latino-americano.
No entanto, os diferentes setores enfrentam desafios específicos. No financeiro, disponibilidade, segurança, escalabilidade e custos são fatores críticos e, junto com o varejo, é um dos setores que mais rapidamente está adotando modelos de ServiceOps.
No varejo e nas telecomunicações, a diversidade e a distribuição dos sistemas ampliam a complexidade operacional. Em todos eles, a questão é semelhante: é preciso saber como modernizar o que já foi construído sem começar do zero. O dado confirma isso: no Brasil, 6 em cada 10 empresas destinam hoje mais orçamento de TI à manutenção do que já possuem do que à inovação.
O Grupo Moura, um dos maiores fabricantes de baterias do país, ilustra o caminho contrário: uma indústria tradicional que está modernizando sua operação de TI ao conectar o que já construiu a novas capacidades de IA e levando essa transformação para além da área de tecnologia, até suas próprias unidades de negócio. Afinal, transformação digital não significa abandonar investimentos anteriores, mas conectar os sistemas existentes a novas tecnologias e tornar a operação mais eficiente.
O próximo capítulo da IA no Brasil não será definido apenas pela adoção, mas pela capacidade de transformar a experimentação em escala e a escala em resultados mensuráveis. Em vez de perguntar apenas “onde podemos utilizar IA?”, as empresas devem se perguntar “quais problemas do negócio queremos resolver e qual modelo operacional precisamos construir para isso?”
A IA pode acelerar processos, melhorar a tomada de decisões e automatizar operações. No entanto, para alcançar todo o seu potencial, precisa estar conectada aos dados, aos processos e a uma estrutura de governança que estabeleça seus limites. O Brasil ainda demonstra grande interesse por soluções de IA, mas a próxima fronteira é aprender a operá-la, gerando valor real para os negócios por meio do aumento da produtividade, da melhoria dos processos e do aperfeiçoamento de produtos e serviços.
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