A pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br/NIC.br, confirmou o que boa parte do mercado já sentia: a adoção de inteligência artificial nas empresas brasileiras saltou de 13% para 17% em um ano, e cerca de 93,5 mil empresas com dez ou mais funcionários já usam algum tipo de IA. É um salto real, ainda atrás da média de 20% registrada na União Europeia. Mas esse número, isolado, responde à pergunta errada para quem decide orçamento: ele mede quantas empresas “têm IA” em algum processo, não quantas geram valor mensurável com ela — e essa distinção muda onde uma empresa de médio porte deveria investir a próxima hora de trabalho disponível.
O próprio levantamento já dá a pista. A adoção segue concentrada em grandes empresas (50%) e no setor de informação e comunicação (49%), e a aplicação mais comum, de longe, é automação de fluxo de trabalho (68%) — tarefa administrativa, não o centro do negócio. Do outro lado do espectro setorial, o Radar Agtech Brasil 2025, ligado à Embrapa, mostra 2.075 agtechs no país, das quais 83% já usam IA como parte do produto, não como apoio — e para 35% delas a IA é o próprio modelo de negócio. A diferença entre esses dois grupos não é acesso à tecnologia; é onde cada um decidiu aplicá-la.
Principais aprendizados
- A alta de 13% para 17% na adoção de IA nas empresas brasileiras (Cetic.br/NIC.br) é liderada por automação de fluxo de trabalho administrativo — não por IA no centro do processo que gera receita ou margem.
- Entre as agtechs brasileiras, 83% já usam IA como parte do produto e, para 35% delas, a IA é o próprio modelo de negócio — um padrão de maturidade mais raro do que a média nacional sugere.
- “Ter IA” em algum processo e “ter IA no processo que mais custa” são medidas diferentes; confundir as duas leva a investir na tarefa mais fácil de automatizar, não na que mais pesa no resultado.
- O critério prático para priorizar onde aplicar IA primeiro é frequência × tempo × retrabalho do processo — não disponibilidade de ferramenta nem pressão para “ter alguma IA” antes do concorrente.
- A diligência em fusões e aquisições de tecnologia no Brasil já alongou de cerca de 205 para 264 dias em cinco anos, segundo levantamento do escritório KLA com a Baker Tilly — justamente para verificar se a IA de um ativo comprado gera resultado real. O mesmo rigor vale para a decisão interna de orçamento.
Por que a adoção de IA nas empresas brasileiras cresce mais no escritório do que no negócio?
Porque automação de fluxo de trabalho é a aplicação mais barata e menos arriscada de testar — exige menos integração, menos dado sensível, menos aprovação de comitê. A própria pesquisa Cetic.br confirma: entre as empresas que já usam IA, automação de fluxo de trabalho é a aplicação mais comum (68%), e o uso de geração de linguagem natural saltou de 20% para 30% em um ano. São usos legítimos, mas concentrados em redigir, resumir e movimentar tarefa — não em decidir crédito, prever demanda ou redesenhar um processo que custa caro quando falha.
Isso não é um erro da empresa brasileira; é o caminho natural de menor resistência, e normalmente o primeiro piloto de qualquer empresa deveria mesmo começar por aí. O risco aparece quando a empresa trata a métrica de adoção como prova de maturidade e para nesse estágio. Maturidade, nesse contexto, não é quantas pessoas usam alguma IA no dia a dia — é se a empresa sabe apontar, hoje, qual processo específico ficou mais rápido, mais barato ou menos sujeito a erro por causa dela, com número que sustente a próxima rodada de orçamento. Levantamento da Deloitte já mostrou esse mesmo padrão: o Brasil está à frente da média global em adoção estratégica declarada, mas só uma em quatro empresas converte isso em resultado financeiro comprovado.
O que as agtechs brasileiras fazem diferente ao colocar IA no centro do produto?
Elas não aplicam IA como camada extra sobre um processo que já existia — aplicam onde o problema do setor custa mais caro quando mal resolvido: previsão de safra, monitoramento de solo e lavoura por visão computacional, otimização de insumo. É por isso que, para 35% das agtechs do Radar Agtech Brasil 2025, a IA não é um recurso dentro do produto — é o próprio modelo de negócio. A lógica não é exclusiva do agro; é replicável em qualquer setor que identifique, com a mesma disciplina, qual é o seu equivalente a “previsão de safra errada”.
Vi esse padrão de perto num programa de capacitação do AMPLIFICA com o time de desenvolvimento de uma empresa de tecnologia de médio porte, sete pessoas. Em vez de começar pela tarefa mais visível do dia a dia, o time mapeou lacunas de qualidade e segurança no próprio ciclo de desenvolvimento e construiu, com ferramentas que a empresa já tinha aprovado, automações para o gargalo que mais retrabalho gerava. Em 60 dias, o time produziu um avanço que nove meses de execução de um plano formal de 18 meses não tinham produzido. O resultado não veio de ter “mais IA” disponível — veio de apontar IA para o processo que já era, comprovadamente, o mais caro de errar. Como em qualquer programa do AMPLIFICA, o resultado reflete o contexto, a maturidade e os processos daquela organização específica; não é promessa de resultado equivalente em outro ambiente.
Como priorizar onde aplicar IA primeiro, sem esperar o próximo relatório de adoção?
Primeiro, pare de perguntar “em quais processos a empresa já usa IA” e passe a perguntar “qual processo, se falhar ou atrasar, custa mais caro hoje”. Na prática, isso significa rodar os processos candidatos por um critério simples: frequência (quantas vezes o processo se repete), tempo (quantas horas consome por execução) e retrabalho (quanto do resultado precisa ser refeito ou corrigido depois). O processo com a combinação mais alta dos três — não o mais fácil de automatizar, nem o que está na moda — é o primeiro candidato real a receber IA.
Esse critério também explica por que o mercado de fusões e aquisições de tecnologia está disposto a esperar quase dois meses mais na diligência do que esperava cinco anos atrás: comprador não quer mais pagar por “ter IA” declarado, quer ver o processo específico em que ela reduziu custo, tempo ou erro, com número que sobrevive a uma auditoria. Uma empresa de médio porte que já sabe responder essa pergunta internamente — antes de qualquer comprador perguntar — está, na prática, resolvendo o mesmo problema que motivou o salto de 13% para 17% na pesquisa oficial, só que resolvendo direito.
Perguntas frequentes
A adoção de IA nas empresas brasileiras já alcançou a média europeia?
Ainda não. Em 2025, 17% das empresas brasileiras usavam IA, contra uma média de 20% na União Europeia, segundo a pesquisa TIC Empresas (Cetic.br/NIC.br). O hiato encolheu em relação aos 13% de dois anos atrás, mas continua concentrado nos mesmos grupos: grandes empresas e o setor de informação e comunicação avançam mais rápido que pequenas empresas e setores tradicionais, então a média nacional esconde uma dispersão grande entre quem já aplica IA ao núcleo do negócio e quem apenas testa uma ferramenta.
O padrão das agtechs, de colocar IA dentro do produto, serve de referência para outros setores?
Serve como critério, não como cópia literal do caso. O que torna o padrão das agtechs brasileiras (83% usam IA como parte do produto) replicável é a lógica de aplicação, não o setor: a IA entrou onde o problema custava mais caro quando mal resolvido, não como camada genérica de produtividade. Qualquer empresa de médio porte pode aplicar a mesma lógica ao próprio processo mais caro, em qualquer setor.
Por que medir adoção de IA em porcentagem de empresas pode enganar um decisor?
Porque essa métrica trata qualquer uso de IA como equivalente a um uso que gera resultado — e a maior parte da adoção hoje está concentrada em automação de fluxo de trabalho administrativo, não no processo que mais custa para a empresa. Um decisor que olha só a porcentagem de adoção corre o risco de aprovar orçamento para “ter mais IA” sem nunca medir se a IA que já existe mudou algum número que importa para o negócio.
Qual o primeiro passo prático para sair da média nacional de adoção e aplicar IA onde realmente importa?
Mapear os processos da própria área pelo critério frequência × tempo × retrabalho, e começar pelo que tiver a combinação mais alta dos três — não pelo mais fácil de automatizar. Isso exige um responsável nomeado para o processo escolhido e uma métrica de valor acompanhada desde o primeiro piloto, para que o resultado seja comparável com o que a empresa já gasta hoje naquele processo.
