Inteligência artificial nas empresas: onde é usada, quanto rende e quais riscos
Blog17% das empresas brasileiras usaram IA em 2025, segundo o Cetic.br. Veja onde, como medir o retorno com um exemplo e quais os riscos.
Inteligência artificial nas empresas é o uso de sistemas que aprendem com dados ou geram linguagem para executar tarefas como atender clientes, classificar documentos, prever demanda e redigir textos; em 2025, 17% das empresas brasileiras com 10 ou mais pessoas ocupadas declararam usar alguma aplicação de IA, contra 13% em 2024, segundo a pesquisa TIC Empresas, do Cetic.br. O percentual esconde uma distância grande entre os portes: 50% das grandes empresas, 32% das médias e 15% das pequenas.
A tese deste artigo: o gargalo da IA nas empresas não é a ferramenta, que 80% das usuárias adquirem pronta, e sim a medição do retorno, a qualidade dos dados e a governança. Quem decide sobre IA decide, antes de tudo, sobre indicadores, dados e responsabilidades, e isso é matéria de gestão, o território do MBA FGV com ênfase em Inteligência Artificial da Strong.
Quantas empresas brasileiras usam inteligência artificial?
A TIC Empresas 2025, 16ª edição da pesquisa, entrevistou 4.174 empresas por telefone entre fevereiro de 2025 e janeiro de 2026. O universo são empresas com 10 ou mais pessoas ocupadas. O Cetic.br estima que 93.475 empresas usaram algum tipo de IA em 2025. O indicador ficou em 13% em 2023 e em 2024 e subiu para 17% em 2025, a primeira mudança de tendência desde que a medição começou, em 2021, segundo o Cetic.br.
| Porte | 2024 | 2025 | Variação em pontos percentuais | Variação relativa |
|---|---|---|---|---|
| Total das empresas | 13% | 17% | +4 | +30,8% |
| Pequenas (10 a 49 pessoas ocupadas) | 10% | 15% | +5 | +50,0% |
| Grandes (250 pessoas ocupadas ou mais) | 38% | 50% | +12 | +31,6% |
Duas leituras saem da tabela. Em pontos percentuais, as grandes empresas avançaram mais (12 pontos contra 5). Em termos relativos, as pequenas cresceram mais (50% contra 31,6%), mas partiram de uma base menor. As médias, de 50 a 249 pessoas, chegaram a 32% em 2025, segundo reportagem do TI Inside republicada pelo NIC.br. A distância entre grandes e pequenas é de 35 pontos: as grandes usam IA 3,3 vezes mais do que as pequenas (50 ÷ 15).
O coordenador do estudo, Leonardo Melo Lins, avalia que o aumento pode refletir uma adaptação de processos, e não uma mudança estrutural na forma de operar, segundo o Cetic.br. A cautela vale para qualquer percentual de adoção: usar uma aplicação de IA em uma tarefa não equivale a ter o negócio organizado em torno dela.
Por que as pesquisas trazem percentuais tão diferentes (17%, 50% e 80%)?
Porque medem coisas diferentes, em amostras diferentes. A tabela reúne quatro levantamentos divulgados em 2026.
| Levantamento | Quem divulgou | Amostra | Resultado principal |
|---|---|---|---|
| TIC Empresas 2025 | Cetic.br/NIC.br | 4.174 empresas com 10 ou mais pessoas ocupadas, entrevistas por telefone | 17% usam algum tipo de IA |
| Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil 2026 | AWS, com pesquisa da Strand Partners | 1.000 empresas e 1.000 consumidores, julho de 2026 | 50% usam IA (40% em 2025); 58% estão no estágio básico, com chatbots e ferramentas prontas |
| Da adoção à escala | TOTVS, com a MIT Sloan Management Review Brasil | 583 profissionais de empresas de diferentes portes e setores | 80% testam ou usam IA de alguma forma; 7% a levam ao centro do negócio |
| State of AI in the Enterprise 2026 | Deloitte | 3.235 líderes de negócios e de TI em 24 países, 115 deles brasileiros | 82% das organizações brasileiras autorizam o uso de IA por pelo menos 20% dos profissionais |
Três dos quatro levantamentos foram divulgados por empresas que vendem tecnologia ou consultoria, e dois deles ouvem profissionais ou líderes, não uma amostra de empresas por porte. O Cetic.br é a única fonte executada por um centro ligado ao Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br), com 4.174 empresas: 4,2 vezes a amostra da AWS (1.000 empresas) e 7,2 vezes a do estudo da TOTVS (583 profissionais). Por isso este artigo usa o Cetic.br como régua e os demais como complemento.
Em quais áreas as empresas usam inteligência artificial?
O último recorte por finalidade e por porte nas fontes consultadas é o da TIC Empresas 2024, indicador H10. A tabela mostra, entre as empresas que usavam IA, a parcela que a aplicava em cada área. As respostas somam mais de 100% porque uma empresa pode usar IA em mais de uma área.
| Área de aplicação (2024) | Pequenas (10 a 49) | Médias (50 a 249) | Grandes (250 ou mais) |
|---|---|---|---|
| Marketing ou vendas | 38% | 34% | 28% |
| Gestão de empresas | 36% | 34% | 24% |
| Segurança digital | 35% | 38% | 39% |
| Organização de processos de administração de negócios | 33% | 34% | 29% |
| Gestão de recursos humanos ou recrutamento | 26% | 32% | 27% |
| Logística | 23% | 27% | 23% |
| Processos de produção | 23% | 27% | 22% |
Marketing ou vendas lidera entre as pequenas (38%). Segurança digital lidera entre as médias (38%) e entre as grandes (39%). Processos de produção é a área menos citada entre as pequenas (23%, empatada com logística) e entre as grandes (22%).
Sobre os tipos de tecnologia, o Cetic.br mostra que, entre as empresas usuárias, a mineração de texto passou de 33% para 38% e a geração de linguagem natural, de 20% para 30% entre 2024 e 2025. Foi o maior crescimento entre os tipos: 10 pontos, ou 50% em termos relativos. A geração de linguagem natural é a tecnologia por trás dos assistentes que redigem respostas e resumos.
As empresas compram ou desenvolvem a inteligência artificial que usam?
A maioria compra. Segundo o Cetic.br, 80% das empresas usuárias adquiriram softwares ou sistemas prontos para uso em 2025, contra 76% em 2024, e 60% contrataram fornecedores externos para desenvolver ou adaptar soluções; as categorias não são excludentes. Entre as grandes empresas, a parcela que desenvolve IA com equipe própria subiu de 24% para 37%.
| Forma de obtenção | 2024 | 2025 |
|---|---|---|
| Empresas usuárias que adquiriram sistemas prontos | 76% | 80% |
| Grandes empresas que desenvolvem IA internamente | 24% | 37% |
Comprar pronto reduz a barreira de entrada: a assinatura de uma ferramenta de linguagem natural não exige equipe de ciência de dados. O reverso é que o concorrente compra a mesma ferramenta, e a diferença passa a estar no que a empresa conecta a ela. Nesse ponto o dado é menos animador: no estudo da TOTVS com a MIT Sloan Management Review Brasil, só 46% dos entrevistados disseram que as ferramentas de IA acessam os dados da empresa de forma automática, e apenas 8% relataram uso abrangente da IA nos sistemas de gestão (ERP). Decidir entre comprar pronto e desenvolver é decisão de orçamento e de portfólio, assunto de uma formação ampla em gestão como o MBA FGV em Gestão Empresarial.
Há um caso brasileiro de assistente virtual com IA em escala?
A Revista Estudos e Negócios, publicação da Strong Business School (nº 36, jan–jun/2024, p. 77), em artigo que cita Sciarretta e Campos (2024), registra que o Bradesco foi um dos primeiros a implantar uma assistente virtual com IA, a BIA, em 2016, e que 21 milhões de usuários a utilizaram, dos quais 2 milhões mais de uma vez por semana.
Os dois números juntos mostram algo que o percentual de adoção não mostra: 2 milhões em 21 milhões são 9,5%. Menos de 1 em cada 10 usuários voltava toda semana ou mais, o que separa alcance (quem experimentou) de hábito (quem incorporou a ferramenta à rotina). Os números são reproduzidos do artigo da revista, sem verificação em fonte primária do banco.
Quanto retorno a inteligência artificial gera e como medir?
Medir é o ponto fraco. Na pesquisa da TOTVS com a MIT SMR Brasil, apresentada em 13/10/2026, 88% das empresas não sabem qual retorno financeiro obtêm com IA, 86% não medem quanto gastam com ela e 40% conduzem iniciativas sem coordenação entre departamentos. No levantamento da AWS, 68% das empresas elevaram o investimento em IA no último ano, mas só 33% se disseram confiantes em medir o retorno e 28% têm um framework de medição definido.
Hipótese ilustrativa, não é dado de empresa real: uma empresa de serviços recebe 5.000 chamados por mês de clientes, e cada chamado leva 8 minutos para ser tratado, o que dá 40.000 minutos (666,7 horas) por mês. Uma ferramenta de IA redige a resposta e reduz o tempo dos chamados assistidos para 3 minutos, já incluída a revisão humana, uma economia de 5 minutos por chamado. A assinatura e a integração equivalem a 112,5 horas de atendimento por mês. A pergunta é quantos chamados precisam ser assistidos para a conta fechar.
| Parcela dos chamados assistidos | Chamados assistidos | Minutos economizados | Horas economizadas | Horas líquidas, após o custo de 112,5 h |
|---|---|---|---|---|
| 20% | 1.000 | 5.000 | 83,3 | −29,2 |
| 27% (equilíbrio) | 1.350 | 6.750 | 112,5 | 0,0 |
| 40% | 2.000 | 10.000 | 166,7 | +54,2 |
| 60% | 3.000 | 15.000 | 250,0 | +137,5 |
O ponto de equilíbrio é 1.350 chamados, 27% do total (112,5 horas × 60 minutos ÷ 5 minutos por chamado). Com 40% dos chamados assistidos, a empresa libera 166,7 horas, 25% das 666,7 horas do cenário-base, e fica com 54,2 horas líquidas. Com 20%, a ferramenta consome 29,2 horas a mais do que economiza. A conta não inclui qualidade da resposta, erros que exigem retrabalho nem o tempo de implantação; cada um desses itens precisa de uma medida própria, e é isso que o piloto deve produzir.
Quais são os riscos de usar inteligência artificial na empresa?
Os riscos aparecem em cinco frentes, e quatro delas têm número associado nas pesquisas citadas.
| Risco | Dado | Fonte |
|---|---|---|
| Retorno não medido | 88% não sabem o retorno financeiro; 86% não medem o gasto | TOTVS e MIT SMR Brasil, 2026 |
| Iniciativas descoordenadas | 40% conduzem iniciativas sem coordenação entre áreas | TOTVS e MIT SMR Brasil, 2026 |
| Dados desconectados e vazamento | 46% têm ferramentas com acesso automático aos dados; 46% apontam vazamento ou uso indevido de dados como principal risco | TOTVS e MIT SMR Brasil, 2026, segundo a Forbes Brasil |
| Governança imatura | 27% das organizações brasileiras dizem ter modelos de governança maduros para IA agêntica, e 95% planejam adotá-la em até dois anos | Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026 |
| Decisões automatizadas sobre pessoas | Direito à revisão previsto no art. 20 da LGPD | Lei 13.709/2018 |
No caso da LGPD, o art. 20 garante ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, inclusive as destinadas a definir o perfil pessoal, profissional, de consumo e de crédito. Uma empresa que usa IA para triar currículos ou aprovar crédito precisa ter um canal para atender esse pedido. Controles desse tipo são o território da carreira de analista de compliance, que tem página no Guia de Carreiras.
Como começar a usar inteligência artificial em uma empresa, em seis passos?
- Escolha um processo com volume e tempo conhecidos. Na simulação, 5.000 chamados por mês a 8 minutos cada.
- Meça a linha de base antes de ligar a ferramenta. Sem as 666,7 horas iniciais registradas, não há economia a comprovar.
- Nomeie um responsável pelo resultado. Na pesquisa da TOTVS, 40% das empresas tocam iniciativas sem coordenação.
- Verifique os dados e a LGPD: quais dados a ferramenta lê, onde ficam armazenados e se há decisão automatizada sobre pessoas (art. 20).
- Rode um piloto com prazo e meta de equilíbrio definidos. Na simulação, a meta é assistir 27% dos chamados.
- Decida com número: amplie se a economia líquida for positiva e a qualidade se mantiver; encerre se não for.
Segundo a página do MBA FGV com ênfase em Inteligência Artificial, o curso trabalha justamente esse percurso: estruturar iniciativas de IA do piloto à escalabilidade, com ênfase em ROI.
Que carreiras e formações trabalham com inteligência artificial nas empresas?
O Guia de Carreiras da Strong tem páginas para analista de dados, especialista em data & business intelligence, product manager, analista de governança corporativa e analista de compliance, e os salários de cada uma podem ser consultados nas páginas do guia. Cada carreira toca um ponto da simulação: dados e indicadores (analista de dados e BI), escolha do problema a resolver (product manager) e controles e responsabilidades (governança e compliance).
Na formação, a página do MBA FGV com ênfase em Inteligência Artificial informa duração de 18 meses, período noturno, modalidade blended e início em março/2027, e lista entre as competências avaliar riscos, governança e segurança da informação em projetos de IA. Segundo a mesma página, não é necessário conhecimento prévio em linguagens de programação ou estatística. Para quem prefere uma base ampla de gestão, há o MBA FGV em Gestão Empresarial; para conduzir o piloto como projeto, o MBA FGV com ênfase em Gerenciamento de Projetos.
Fontes e metodologia
Os dados de adoção, porte, tipos de IA e forma de obtenção vêm da pesquisa TIC Empresas 2025 (Cetic.br/NIC.br), divulgada em junho de 2026; a tabela por finalidade vem da TIC Empresas 2024 (indicador H10). O valor das empresas médias (32%) vem de reportagem do TI Inside republicada pelo NIC.br em 26/06/2026. Os dados da AWS vêm do estudo Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil 2026 (Strand Partners, julho de 2026, 1.000 empresas), noticiado em 3/9/2026. Os da TOTVS vêm do estudo Da adoção à escala (MIT Sloan Management Review Brasil, 583 profissionais), apresentado em 13/10/2026 e noticiado pela Forbes Brasil. Os da Deloitte vêm do relatório State of AI in the Enterprise 2026 (3.235 líderes, 115 no Brasil, coleta de agosto a setembro de 2025). Pesquisas encomendadas por empresas descrevem as respostas de suas amostras, não o conjunto das empresas brasileiras. O texto da LGPD é o da Lei 13.709/2018, art. 20. A simulação é hipotética e não representa nenhuma empresa. Os dados dos cursos e das carreiras vêm das páginas da Strong e do Guia de Carreiras. Todas as consultas foram feitas até 17/10/2026, e novas edições das pesquisas substituem estes números.
Perguntas frequentes sobre inteligência artificial nas empresas
O que é inteligência artificial nas empresas?
É o uso de sistemas que aprendem com dados ou geram linguagem para executar tarefas como atender clientes, classificar documentos, prever demanda e redigir textos. A TIC Empresas considera sete tipos de aplicação, entre eles machine learning, geração de linguagem natural, mineração de texto e reconhecimento de imagens.
Quantas empresas brasileiras usam inteligência artificial?
Segundo o Cetic.br, 17% em 2025, contra 13% em 2024. Por porte, são 15% das pequenas, 32% das médias e 50% das grandes.
Em que área a inteligência artificial é mais usada?
Em 2024, marketing ou vendas liderava entre as pequenas empresas usuárias (38%), e segurança digital liderava entre as médias (38%) e as grandes (39%).
Como saber se a inteligência artificial compensa?
Divida o custo mensal da ferramenta, em horas de trabalho, pelos minutos economizados por tarefa. Na simulação deste artigo, 112,5 horas ÷ 5 minutos por chamado dão 1.350 chamados, ou 27% do total, como ponto de equilíbrio. A página do MBA FGV com ênfase em Inteligência Artificial cita a ênfase em ROI como uma das competências do curso.
A LGPD vale para inteligência artificial?
Vale sempre que o sistema tratar dados pessoais. O art. 20 garante ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses.
É preciso saber programar para liderar projetos de IA?
Segundo a página do MBA FGV com ênfase em Inteligência Artificial, não é necessário conhecimento prévio em programação ou estatística; os pré-requisitos informados são graduação concluída há pelo menos dois anos e três anos ou mais de experiência. Para quem quer a trilha técnica, o Guia de Carreiras tem a página de analista de dados.
