O Paradoxo da IA no Brasil: Ambição Sem Estrutura
Oitenta por cento das empresas brasileiras veem a IA como estratégica, mas apenas 10% conseguem extrair valor real. Desafios estruturais, falta de profissionais qualificados e déficit de governança travam a implementação de modelos avançados.
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O Descompasso Estrutural
A inteligência artificial virou promessa em praticamente todo comitê executivo brasileiro. Mas quando chega a hora de colocar a tecnologia para trabalhar de verdade nas operações, as empresas esbarram em obstáculos que nenhum treinamento de prompt consegue resolver.
Oitenta por cento das organizações brasileiras já consideram a IA estratégica para seus negócios—esse é o dado que sai em pesquisas quando o assunto é intenção. A realidade, porém, revela outro cenário. De acordo com levantamento envolvendo mais de cem CEOs brasileiros, apenas 10% delas conseguem extrair valor real de sua infraestrutura de dados. Dois terços não aplicam técnicas avançadas de aprendizado de máquina. Quase 70% carecem de estruturas dedicadas para coordenar iniciativas em IA. O problema começa antes que a primeira linha de código seja escrita: muitas companhias tentam implementar sistemas sofisticados sobre fundações de dados desorganizadas e de qualidade questionável.
Fernando Migrone, vice-presidente de Marketing da Zendesk para a América Latina, resume o dilema em três pontos críticos. Primeiro, as empresas negligenciam a estruturação básica de dados—a premissa que permite qualquer análise mais sofisticada prosperar. Segundo, a qualidade da informação que entra no sistema determina completamente o que sai dele. Terceiro, e talvez mais desafiador: o mercado enfrenta deficit agudo de profissionais com experiência consolidada. Como observa Migrone, "é fácil treinar uma IA. Difícil é formar alguém com 15 ou 20 anos de experiência."
O Gargalo Humano
Essa escassez de expertise não é anecdótica. Quase 43% dos executivos apontam o gap de conhecimento especializado como a maior barreira à adoção. Mais de metade das organizações ainda não priorizou investimentos em treinamento. Simultaneamente, pesquisas indicam que entre 40 e 60% dos projetos-piloto com IA fracassam quando tentam escalar para produção, justamente pela falta de governança, orquestração e controle operacional—ativos que só equipes qualificadas conseguem construir.
A Transformação Silenciosa
Apesar do panorama desafiador, há sinal positivo: quando implementada com pragmatismo, a IA funciona como multiplicador humano, não como substituto. Em operações de atendimento ao cliente, empresas relatam reduções de até 60% em custos de centros de contato e diminuição de 40% no tempo de resolução. O padrão que emerge não é o de máquinas eliminando profissões, mas de trabalhos se transformando—agentes humanos potencializados por ferramentas inteligentes que absorvem tarefas repetitivas enquanto liberam analistas e gestores para decisões estratégicas.
O horizonte para 2026 não é de incerteza: é de seleção. Empresas que investirem em estruturação de dados, qualificação contínua de equipes e governança clara sairão na frente. As demais correm risco real de ver seus projetos de IA virar folha corrida de gastos sem retorno.
Fonte
TecMundo: Empresas brasileiras ainda enfrentam desafios para implementar modelos avançados de IA nas operações (20/05/2026). Entrevista com Fernando Migrone, VP Marketing Zendesk LatAm.