Pesquisa da EY revela que empresas brasileiras estão adotando IA, mas o retorno financeiro depende de plano de negócios, qualidade de dados e governança. Análise da WSVP destaca riscos e recomendações para executivos.
Introdução: a promessa e a realidade da IA nas empresas brasileiras
A inteligência artificial (IA) deixou de ser tema de laboratório para ocupar o centro das discussões estratégicas nas empresas. No Brasil, a adoção de soluções baseadas em IA tem crescido, impulsionada pela necessidade de eficiência operacional, personalização de serviços e tomada de decisão baseada em dados. No entanto, a euforia inicial vem dando lugar a uma visão mais pragmática: o retorno financeiro do investimento em IA não é automático. Ele depende de uma combinação de fatores que vão desde a definição de um plano de negócios claro até a qualidade dos dados e a maturidade da governança corporativa.
Neste contexto, a pesquisa da consultoria EY, divulgada recentemente, traz insights valiosos sobre como as empresas brasileiras estão encarando esse desafio. O estudo aponta que, embora a maioria das organizações já tenha iniciativas de IA em andamento, poucas conseguem extrair valor real dessas iniciativas. A lacuna entre a expectativa e a realidade é grande, e entender os motivos dessa distância é fundamental para executivos que buscam transformar IA em vantagem competitiva sustentável.
O que aconteceu: a pesquisa da EY sobre adoção de IA no Brasil
A EY (Ernst & Young) conduziu um levantamento com empresas brasileiras para mapear o estágio de adoção de inteligência artificial. Os resultados indicam que a maioria das organizações já experimenta ou implementa soluções de IA, mas o retorno financeiro ainda é incipiente. Segundo o executivo da consultoria ouvido pelo Estadão, o sucesso desses projetos depende de dois pilares: um plano de negócios adequado e a qualidade dos dados disponíveis.
O estudo revela que muitas empresas iniciam projetos de IA sem uma estratégia clara, focando apenas na tecnologia em si, sem alinhamento com os objetivos de negócio. Além disso, a falta de dados estruturados e confiáveis é um dos principais gargalos. Dados fragmentados, desatualizados ou com baixa qualidade comprometem a eficácia dos modelos de IA, gerando resultados inconsistentes e minando a confiança dos stakeholders.
Outro ponto destacado é a necessidade de uma governança robusta para IA. Isso inclui desde a definição de responsabilidades e processos até a implementação de mecanismos de monitoramento e auditoria. A ausência desses elementos aumenta os riscos de viés algorítmico, falhas de segurança e não conformidade com regulamentações, como a LGPD.
Por que isso importa para as empresas
A pesquisa da EY não é apenas um retrato do momento; ela serve como um alerta para executivos que estão considerando ou já investindo em IA. O cenário é de oportunidades imensas, mas também de armadilhas. Empresas que tratam IA como um fim em si mesma, sem integrá-la à estratégia de negócios, tendem a desperdiçar recursos e a criar expectativas irreais.
Por outro lado, aquelas que adotam uma abordagem estruturada, com foco em casos de uso específicos e mensuráveis, conseguem colher benefícios significativos. A IA pode otimizar processos, reduzir custos, melhorar a experiência do cliente e abrir novas fontes de receita. No entanto, para isso, é preciso investir não apenas em tecnologia, mas também em pessoas, processos e dados.
O estudo também evidencia a importância de uma cultura data-driven. Empresas que possuem uma base sólida de dados, com políticas claras de coleta, armazenamento e uso, estão mais bem posicionadas para extrair valor da IA. Isso envolve não apenas a infraestrutura tecnológica, mas também a capacitação de equipes e a criação de uma mentalidade analítica em toda a organização.
Impacto para cibersegurança, governança, IA e continuidade de negócios
A adoção de IA traz consigo novos desafios para a cibersegurança. Modelos de IA podem ser alvos de ataques adversariais, nos quais agentes mal-intencionados manipulam dados de entrada para enganar o sistema. Além disso, a IA pode ser usada para potencializar ataques cibernéticos, tornando-os mais sofisticados e difíceis de detectar. Portanto, é essencial que as empresas integrem a segurança desde o início do desenvolvimento de soluções de IA, adotando práticas como teste de robustez e monitoramento contínuo.
No âmbito da governança, a IA exige novos frameworks de controle. É preciso definir quem é responsável pelas decisões tomadas por algoritmos, como garantir transparência e explicabilidade, e como mitigar vieses. A governança de dados também se torna crítica, pois a qualidade e a procedência dos dados influenciam diretamente os resultados da IA. A LGPD impõe requisitos adicionais, como a necessidade de avaliação de impacto à proteção de dados em projetos de alto risco.
Em relação à continuidade de negócios, a dependência crescente de sistemas de IA pode criar pontos únicos de falha. Se um modelo crítico falhar ou for comprometido, as operações podem ser severamente impactadas. Portanto, é fundamental desenvolver planos de contingência e redundância, além de garantir que haja supervisão humana adequada para intervir quando necessário.
Leitura executiva da WSVP
Na visão da WSVP, a pesquisa da EY confirma o que temos observado em nossas consultorias: a IA é uma ferramenta poderosa, mas seu sucesso depende de uma abordagem holística. Não basta adquirir tecnologia de ponta; é preciso construir uma base sólida de dados, definir casos de uso alinhados à estratégia e estabelecer uma governança robusta.
O principal erro das empresas é tratar IA como um projeto de TI, quando na verdade é uma iniciativa de transformação de negócios. Isso exige envolvimento da alta liderança, mudança cultural e investimento em capacitação. Além disso, é crucial estabelecer métricas claras de retorno sobre o investimento (ROI) desde o início, para que os resultados possam ser mensurados e ajustados ao longo do caminho.
A qualidade dos dados é o alicerce de qualquer iniciativa de IA. Empresas que negligenciam esse aspecto estão fadadas a resultados insatisfatórios. Portanto, recomendamos que os executivos priorizem a criação de uma arquitetura de dados robusta, com políticas de governança e ferramentas de qualidade.
Outro ponto relevante é a necessidade de uma abordagem ética e responsável. A IA pode amplificar vieses existentes, causando danos reputacionais e legais. A WSVP orienta que as empresas adotem princípios de IA responsável, incluindo transparência, justiça e prestação de contas.
Recomendações práticas para executivos
- Defina um plano de negócios claro: Antes de iniciar qualquer projeto de IA, identifique os problemas de negócio que deseja resolver e estabeleça KPIs mensuráveis. Alinhe a iniciativa com a estratégia corporativa.
- Invista na qualidade dos dados: Realize um diagnóstico da maturidade dos dados da organização. Implemente processos de limpeza, padronização e integração. Garanta a segurança e a privacidade dos dados, em conformidade com a LGPD.
- Estabeleça uma governança de IA: Crie um comitê de ética em IA, defina políticas de uso, responsabilidades e mecanismos de auditoria. Assegure a transparência e a explicabilidade dos modelos.
- Integre a cibersegurança: Adote práticas de segurança desde o design, incluindo testes de robustez contra ataques adversariais. Monitore continuamente os sistemas de IA para detectar anomalias.
- Capacite equipes e promova uma cultura data-driven: Invista em treinamento para que os colaboradores entendam os conceitos de IA e saibam interpretar os resultados. Incentive a tomada de decisão baseada em dados.
- Comece com projetos-piloto: Em vez de tentar transformar toda a operação de uma vez, selecione casos de uso de alto impacto e baixo risco. Aprenda com os erros e escale gradualmente.
- Monitore e ajuste continuamente: A IA não é um projeto estático. Estabeleça um ciclo de feedback para avaliar o desempenho dos modelos e fazer ajustes conforme necessário.
Fontes consultadas
- Como as empresas brasileiras estão adotando a IA, segundo a EY - O Estado de S. Paulo
- EY - Inteligência Artificial
- LGPD - Lei Geral de Proteção de Dados
Este rascunho foi produzido com apoio de inteligência artificial e ainda requer revisão humana antes da publicação.