A adoção de inteligência artificial nas empresas brasileiras cresceu de 13% em 2024 para 17% em 2025, segundo a pesquisa TIC Empresas do Cetic.br (NIC.br/CGI.br). O número parece positivo até se olhar a distribuição: entre as grandes empresas, o salto foi de 38% para 50% — um avanço real. Entre as pequenas (10 a 49 funcionários, 87% da amostra do estudo), a adoção foi de 10% para 15%. O crescimento não foi interrompido fora das grandes companhias, mas ficou concentrado nelas.
Isso não significa que empresa pequena ou média não tenha acesso à tecnologia — hoje qualquer empresa com assinatura de Google Workspace, Microsoft 365 ou ChatGPT já tem ferramenta de IA disponível. O que separa quem avança de quem fica para trás não é o acesso. É ter um processo claro para decidir onde aplicar essa ferramenta primeiro, com alguém responsável pelo resultado.
Principais aprendizados
- A adoção de IA no setor privado brasileiro avançou de 13% (2024) para 17% (2025), segundo o Cetic.br — mas o crescimento não foi uniforme entre portes de empresa.
- Entre grandes empresas, a adoção saltou de 38% para 50%; entre pequenas (10 a 49 funcionários), de 10% para 15% — a distância entre os dois grupos aumentou, não diminuiu.
- A causa mais comum do atraso não é orçamento insuficiente; é a ausência de um processo estruturado para identificar onde aplicar IA primeiro.
- Programas em que o próprio time de negócio constrói automações — dentro de um perímetro de ferramentas já definido pela TI — avançam mais rápido do que os que dependem de equipe de dados dedicada.
- Empresa que sabe nomear o processo de maior frequência, tempo e retrabalho sai na frente, independentemente do tamanho do orçamento de tecnologia.
Por que o crescimento da adoção de IA no Brasil ficou concentrado nas grandes empresas?
Porque grandes empresas normalmente já têm dois recursos que o resto do mercado não tem por padrão: uma área de dados ou tecnologia dedicada e um orçamento de projeto separado do orçamento operacional do dia a dia. Isso permite testar, errar e ajustar um caso de uso sem que a iniciativa dependa da disponibilidade de alguém que também precisa dar conta da operação normal.
A maioria das empresas de médio porte não tem esse colchão. Quem toca uma eventual iniciativa de IA costuma ser a mesma pessoa que já responde pelo processo operacional — o que faz a iniciativa perder prioridade na primeira semana corrida. O resultado não é falta de interesse ou de tecnologia disponível; é falta de tempo protegido e de responsável nomeado, os dois fatores que mais separam quem sai do lugar de quem fica girando em piloto sem dono.
Empresa de médio porte sem equipe de dados consegue adotar IA no mesmo ritmo que uma grande?
Consegue, mas não copiando o modelo das grandes empresas — precisa de um modelo diferente, calibrado para o recurso que ela de fato tem. O caminho mais comum não é contratar uma equipe técnica nova; é treinar o próprio time de negócio para construir dentro de ferramentas que a empresa já paga, com o perímetro de segurança e dados definido previamente pela TI.
Um programa conduzido pela HAIA numa operação de educação, na área de licitações, ilustra o tamanho real desse ganho: um executivo da área de negócio, sem nenhuma equipe de desenvolvimento, construiu uma ferramenta no-code para extrair cerca de 25 campos de editais em PDF — o protótipo funcional ficou pronto em 35 minutos, e a equipe identificou que até 7 dos 20 profissionais do time tinham parte relevante da rotina automatizável pela mesma lógica. Como em qualquer case, os resultados refletem o contexto, a maturidade e os processos daquela organização específica — não constituem promessa de resultado equivalente em outro ambiente.
O ponto que se repete nesse tipo de caso não é a sofisticação da ferramenta. É que ninguém precisou esperar a fila de TI para começar, porque o perímetro já estava definido antes da construção começar.
Por onde uma empresa de médio porte deve começar, sem tentar copiar a régua das grandes?
Mapeando os processos internos por frequência, tempo consumido e retrabalho gerado — e começando pelo que pontua mais alto nos três critérios ao mesmo tempo, não pelo projeto mais visível ou mais fácil de apresentar internamente. Esse é o mesmo critério que explica por que o fechamento contábil aparece como gargalo número um em boa parte das empresas brasileiras: não porque falte ferramenta, mas porque é um processo de alta frequência, alto tempo e alto retrabalho que raramente entra na lista de prioridade por não ser o mais visível.
O segundo passo prático é decidir, antes de qualquer piloto, quem é o responsável pelo processo e qual métrica vai comparar o antes e o depois. Sem essas duas definições, mesmo uma empresa que tem acesso à mesma tecnologia de uma empresa grande tende a ficar no estágio de teste isolado — o mesmo padrão que a pesquisa do Cetic.br mostra em nível nacional, mas que também aparece, com frequência, dentro de empresas que já assinam mais de uma ferramenta de IA sem terem avançado de estágio.
Perguntas frequentes
IA só funciona bem em empresa grande, com área de dados estruturada?
Não. O acesso à tecnologia hoje é praticamente igual entre portes de empresa — o que muda é a existência de um processo claro para decidir onde aplicar primeiro. Empresas de médio porte que nomeiam um responsável e um processo prioritário antes de começar tendem a avançar tão rápido quanto empresas grandes, mesmo sem equipe de dados dedicada.
Preciso contratar um cientista de dados para começar a aplicar IA na minha empresa?
Não necessariamente. A maioria dos primeiros casos de uso bem-sucedidos em empresas de médio porte é construída pelo próprio time de negócio, com ferramentas que a empresa já paga, dentro de um perímetro de segurança definido pela TI. Contratação técnica costuma ser relevante mais adiante, quando a empresa decide escalar uma solução para vários processos ao mesmo tempo.
Quanto tempo leva para uma empresa de médio porte sair do estágio básico de adoção de IA?
Depende do processo escolhido, mas as primeiras automações de um caso de uso bem priorizado costumam entrar em operação ainda durante o próprio programa de implantação, com resultado observável em semanas. Sair do estágio básico de forma sustentável exige repetir esse ciclo em mais de um processo, não apenas validar um piloto isolado.
Vale a pena esperar o orçamento de tecnologia crescer antes de começar com IA?
Geralmente não. O gargalo mais comum em empresas de médio porte não é o tamanho do orçamento, é a falta de um processo priorizado e de um responsável nomeado. Começar pelo processo de maior frequência, tempo e retrabalho tende a gerar resultado mensurável antes — e com menos investimento — do que esperar por um orçamento maior sem esse diagnóstico feito.
Se a sua empresa ainda não sabe qual processo deveria receber a primeira aplicação de IA, o ponto de partida não é escolher uma ferramenta — é diagnosticar onde está o gargalo real. Fale com a HAIA para um diagnóstico gratuito.
