Por Heber Lopes, Head de Produtos e Marketing da Faiston
A era da eficiência acabou. A frase, que poderia soar como provocação, é na verdade a conclusão do relatório “Beyond the Bottom Line”, publicado pela consultoria global de tecnologia Thoughtworks com base em pesquisa com 3.500 líderes de TI e executivos C-suite em sete mercados, incluindo o Brasil. Segundo o levantamento, 77% dos líderes empresariais já redirecionaram suas estratégias de inteligência artificial da redução de custos para o crescimento e a inovação.
Entre grandes empresas, esse percentual sobe para 92%. O dado sinaliza uma mudança estrutural na forma como organizações enxergam a IA — não mais como ferramenta de retaguarda operacional, mas como motor de geração de receita e diferenciação competitiva. É uma reconfiguração de prioridades que altera a equação de investimento em tecnologia e redefine o que se espera de parceiros e prestadores de serviço
Projetando um horizonte mais longo, quase metade dos líderes entrevistados prevê um aumento superior a 15% na receita em uma década. Empresas que já fizeram a transição reportam ganhos tangíveis em indicadores como crescimento no valor do ciclo de vida do cliente, estimado em 17%, e na aquisição de novos clientes, em torno de 15%. São resultados que demonstram como a IA, quando integrada à estratégia de negócio, deixa de ser centro de custo e passa a funcionar como alavanca de crescimento. A diferença entre as organizações que colhem esses benefícios e as demais não está na tecnologia em si, mas na maturidade da infraestrutura que a sustenta.
Um dos sinais mais evidentes dessa transformação está na estrutura de governança das organizações. A pesquisa identificou que mais da metade das empresas globais já conta com um Chief AI Officer, o CAIO, função executiva dedicada exclusivamente à estratégia de inteligência artificial. Desse grupo, 72% dos CAIOs possuem controle orçamentário e responsabilidade direta sobre retorno do investimento.
No Brasil, a movimentação acompanha a tendência global, embora com características próprias. Dados do IBGE indicam que a adoção de IA entre empresas industriais brasileiras mais que dobrou nos últimos dois anos de referência, saltando de 16,9% para 41,9%. Um relatório de uma consultoria global de estratégia posiciona o Brasil entre os países onde as empresas mais empregam IA para promover mudanças estruturais — 42% dos entrevistados brasileiros citaram esse objetivo, acima da média global de 34%. Globalmente, 85% das organizações já permitem o uso da IA para pelo menos 20% de seus profissionais; no Brasil, a proporção é de 82%, praticamente alinhada à média mundial. Ao mesmo tempo, uma pesquisa nacional de mercado revela que 59% dos empresários consideram a IA uma prioridade estratégica, mas apenas 22% a utilizam de forma estruturada. Essa diferença de 37 pontos percentuais configura o que analistas chamam de “abismo de execução tecnológica” — a distância entre reconhecer o valor da IA e conseguir transformá-lo em processos de negócio integrados.
A IA agêntica aparece como a próxima fronteira dessa corrida. Diferentemente dos modelos tradicionais de IA, que respondem a comandos pontuais, agentes de IA operam de forma autônoma: planejam, decidem e executam tarefas ao longo de fluxos de trabalho completos. Na prática, eles qualificam leads, gerenciam relacionamento com clientes, automatizam processos comerciais e monitoram operações sem intervenção humana constante. A pesquisa global mostra que 35% dos líderes já consideram a IA agêntica uma prioridade máxima, com variações regionais significativas. A Índia lidera com 48,6%, seguida por Singapura com 40,8% e pelo Reino Unido com 40%. O Brasil aparece com 28,2%, em posição equivalente aos Estados Unidos, que registram 28%. Esse patamar indica que o país está na fase inicial da curva de adoção da IA agêntica, posição que pode representar tanto risco de atraso quanto janela de oportunidade para organizações que se posicionarem cedo com a infraestrutura adequada.
A sustentação dessa estratégia exige uma infraestrutura de TI que muitas empresas brasileiras ainda não possuem em grau suficiente. Agentes de IA demandam ambientes de nuvem robustos, com alta disponibilidade e capacidade de processamento escalável. Requerem conectividade estável para operar em tempo real, sem latência que comprometa a autonomia decisória. Precisam de camadas de cibersegurança sofisticadas, porque a autonomia dos agentes amplia a superfície de ataque. Relatórios recentes de segurança apontam que 100% das organizações analisadas em um estudo no Brasil já utilizam aplicações de IA generativa, e que 64% das violações de políticas de dados associadas a essas ferramentas envolvem informações reguladas ou sensíveis. E necessitam de governança de dados rigorosa, porque agentes que operam sobre dados imprecisos produzem decisões igualmente imprecisas — com a agravante de que a automação amplifica erros em escala.
Os resultados financeiros das empresas mais avançadas em transformação por IA reforçam que a infraestrutura não é um custo, mas um investimento com retorno demonstrável. Uma análise com as 20 organizações de melhor desempenho em projetos de tecnologia e IA mostrou que o incremento médio de EBITDA foi de 20%, com retorno alcançado entre um e dois anos. Para cada dólar investido, o retorno médio foi de três dólares. O aspecto mais revelador é que a maior parte do valor gerado não veio da produtividade operacional — veio de receita. IA aplicada a modelos de negócio, personalização de ofertas, velocidade de inovação e experiência do cliente gerou mais valor do que a automação de tarefas repetitivas. Dois terços dessas empresas concentraram seus esforços em três áreas ou menos, priorizando pontos onde pequenas melhorias por IA geram impacto econômico desproporcional. Essa constatação desafia a narrativa predominante de que IA serve, antes de tudo, para economizar.
A mudança de mentalidade exige, também, uma revisão do ecossistema de parceiros tecnológicos. Organizações que buscam escalar IA para geração de receita precisam de suporte especializado que vá além da manutenção cotidiana: planejamento de ambientes de nuvem otimizados para cargas de trabalho de IA, implementação de políticas de segurança que acompanhem a velocidade da inovação, gestão de conectividade com redundância e baixa latência, e monitoramento proativo que identifique vulnerabilidades antes que se tornem incidentes. Esse nível de sofisticação operacional é o que diferencia empresas que experimentam IA daquelas que a transformam em vantagem competitiva sustentável. O parceiro de tecnologia, nesse contexto, precisa entender não apenas de infraestrutura, mas de como essa infraestrutura se conecta à estratégia de crescimento do cliente.
O mercado brasileiro ocupa uma posição singular nesse cenário global. Com taxa de adoção de IA entre as mais altas do mundo, forte capacidade de absorção tecnológica e disposição empresarial para investir, o país tem condições de avançar rapidamente na transição de eficiência para crescimento. Mas o avanço depende da superação do abismo de execução. Depende de infraestrutura madura, governança consistente e parceiros tecnológicos capazes de sustentar a complexidade que a IA de nova geração exige. Para líderes de negócio que ainda enxergam IA como ferramenta de contenção de despesas, os dados globais oferecem uma provocação necessária: seus concorrentes já estão usando a mesma tecnologia para crescer. A distância entre quem move e quem observa só tende a aumentar.