Por Lucas Toledo, CEO e cofundador da KXP Tech.
A inteligência artificial já chegou às empresas brasileiras, porém, presença não significa transformação. A Pesquisa Panorama 2026, da Amcham Brasil em parceria com a Humanizadas, mostra que 84% das organizações pesquisadas já utilizam IA, enquanto 61% ainda não percebem impacto relevante no negócio. O contraste revela um erro recorrente, especialmente em médias empresas da indústria e da logística: tentar automatizar operações que ainda dependem de exceções, planilhas paralelas e conhecimento concentrado em poucas pessoas. O desafio brasileiro deixou de ser acessar IA. Passou a ser decidir se a operação está preparada para entregar decisões a ela.
Na indústria, a velocidade da adoção impressiona. Segundo a PINTEC Semestral, do IBGE, o uso de IA entre empresas industriais com 100 ou mais trabalhadores saltou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024. Há aplicações evidentes em manutenção, previsão de demanda, controle de qualidade e logística, mas o ganho desaparece quando o sistema precisa trabalhar sobre cadastros conflitantes ou processos cuja regra muda conforme quem executa a tarefa. A IA não corrige esse tipo de improviso. Ela transforma exceções mal administradas em decisões mais rápidas e, potencialmente, mais caras.
É por isso que muitos projetos funcionam na demonstração e travam quando chegam à operação. O State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, mostra que apenas 23% das empresas brasileiras conseguiram colocar em produção 40% ou mais de seus experimentos com IA. O obstáculo costuma aparecer justamente onde a apresentação termina: integração com ERP, definição de qual sistema contém a informação correta, tratamento de exceções e responsabilidade quando a recomendação do modelo entra em conflito com a regra operacional. Se ninguém consegue explicar com precisão como uma decisão é tomada hoje, dificilmente será possível automatizá-la com segurança amanhã.
Nesse cenário, trocar o modelo de IA costuma ser a resposta mais fácil e, muitas vezes, a menos útil. Antes de discutir qual tecnologia usar, a empresa deveria responder quatro perguntas: qual decisão será automatizada, de onde vêm os dados utilizados, quem responde pela regra de negócio e qual resultado justificará manter o projeto. Essa disciplina parece menos sofisticada do que contratar um novo modelo, porém é justamente o que separa uma prova de conceito de uma aplicação capaz de sobreviver à rotina. Uma IA com desempenho técnico inferior pode gerar mais valor do que outra mais avançada se estiver integrada a um processo claro, mensurável e com responsabilidades definidas.
Isso não significa defender meses de preparação antes de experimentar. Testes rápidos continuam necessários, mas precisam nascer com possibilidade de produção. Um piloto que só funciona com base preparada manualmente, acesso excepcional a dados ou acompanhamento constante da equipe técnica não prova viabilidade operacional. Prova apenas que a tecnologia funciona em condições controladas. O teste mais relevante é aquele que expõe cedo as limitações do processo, das integrações e da governança, porque são justamente esses obstáculos que determinarão se a solução poderá escalar.
Nos próximos anos, a diferença entre empresas que apenas utilizam IA e aquelas que extraem valor dela estará menos no número de ferramentas contratadas e mais na capacidade de transformar conhecimento informal em processo, processo em regra e regra em sistema. Para médias empresas, esse talvez seja o ponto mais incômodo da discussão: muitas vezes, o projeto de IA revela problemas de gestão que existiam muito antes da tecnologia. E esse é precisamente o seu maior valor. Antes de automatizar uma operação, a IA obriga a empresa a entender se ela realmente sabe como a própria operação funciona.
