IA nas empresas: o desafio não é usar, é liderar 

A adoção de inteligência artificial nas empresas não depende apenas da escolha das ferramentas. Para gerar impacto de forma consistente, é preciso transformar experimentação em estratégia, preparar as lideranças para tomar decisões e criar condições para que o uso da tecnologia avance de forma responsável e integrada ao negócio.

• Qual é o cenário real da adoção de IA nas empresas brasileiras 

• O que o Shadow AI revela sobre a lacuna de liderança nas empresas  

• Por que ferramenta de IA nas empresas não é o mesmo que capacidade organizacional  

• Qual é o papel da liderança na adoção estruturada de IA nas empresas  

• Uso informal versus adoção estruturada de IA nas empresas: o que muda na prática  

• Como preparar lideranças para acelerar a adoção de IA nas empresas 

• Perguntas frequentes 

A liderança e a inteligência artificial nas empresas ocupam, hoje, posições opostas na mesma organização. Enquanto profissionais experimentam ferramentas de IA em ritmo acelerado, muitas lideranças ainda não estruturaram como essa tecnologia deve ser adotada, governada e sustentada. 

Essa distância ajuda a explicar por que tantas iniciativas de IA permanecem restritas à experimentação, mesmo em empresas onde o uso individual da tecnologia já faz parte da rotina. 

Qual é o cenário real da adoção de IA nas empresas brasileiras 

A inteligência artificial já deixou de ser uma tecnologia em fase de experimentação para ocupar um espaço central nas empresas brasileiras. Um estudo inédito da ABES, em parceria com a IDC, divulgado em agosto de 2026, mostra que 95% das organizações já utilizam inteligência artificial em suas operações. Entre as empresas que ainda não adotaram a tecnologia, todas afirmam que pretendem fazê-lo nos próximos 12 meses. 

O avanço também aparece quando o recorte é feito sobre a inteligência artificial generativa: 86% das empresas já utilizam esse tipo de tecnologia, percentual que chega a 98% quando são incluídas as organizações que planejam adotá-la no próximo ano. Além disso, 69% já ultrapassaram a fase de testes e possuem investimentos estruturados em IA generativa para os próximos 18 meses. 

O levantamento foi realizado com 107 tomadores de decisão de TI de empresas com mais de 100 colaboradores e revela uma mudança importante na discussão. O desafio já não está apenas em decidir se a empresa vai adotar IA, mas em como integrá-la de maneira segura, escalável e orientada a resultados. Governança de dados, infraestrutura, cibersegurança e desenvolvimento de competências passam a ser fatores determinantes para transformar a adoção da tecnologia em valor para o negócio. 

Esse cenário também ajuda a explicar por que olhar apenas para o percentual de empresas que adotaram IA pode ser insuficiente. A questão agora é entender o nível de maturidade dessa adoção e a capacidade das organizações de transformar ferramentas de inteligência artificial em ganhos concretos de produtividade, inovação e competitividade. 

O que o Shadow AI revela sobre a lacuna de liderança 

Enquanto a adoção formal ainda é limitada, o uso da IA já acontece de maneira informal dentro das organizações. Uma pesquisa da ABIACOM, em parceria com a Brazil Panels e a Lideres.ai, realizada em 2025, apontou que 72% das empresas brasileiras estavam nos estágios iniciais ou experimentais de adoção da tecnologia. O mesmo levantamento mostrou que 47,4% dos profissionais utilizavam ferramentas de IA sem aprovação oficial, prática conhecida como Shadow AI. 

Um estudo global da KPMG em parceria com a Universidade de Melbourne mostra outro indicador desse avanço. No Brasil, 86% dos trabalhadores entrevistados afirmaram que utilizam IA em suas empresas. Além disso, 71% perceberam ganhos de eficiência, qualidade do trabalho e potencial de inovação associados ao uso da tecnologia. 

A distância entre uso informal e adoção formal revela que o desafio não é simplesmente disponibilizar ferramentas. É estabelecer como, onde e para quê a organização pretende utilizá-las. 

Quando cada profissional decide individualmente quais ferramentas usar, quais dados inserir e em quais atividades aplicar IA, a empresa ganha experimentação, mas também acumula riscos e perde a oportunidade de transformar experiências individuais em conhecimento organizacional. 

Por que ferramenta não é o mesmo que capacidade organizacional 

Adotar uma ferramenta de inteligência artificial é uma decisão de tecnologia. Construir capacidade organizacional para utilizá-la de maneira consistente é uma decisão de liderança. 

Os dados do Barômetro Internacional 2026 do Cegos Group mostram a dimensão desse desafio. No Brasil, 76% dos profissionais de RH apontam a inteligência artificial e a automação como a principal transformação capaz de impactar as competências nos próximos dois anos. Ao mesmo tempo, no levantamento internacional, apenas 32% dos colaboradores afirmam ter recebido treinamento em IA por meio da própria organização. 

Esse contraste revela uma lacuna entre a velocidade da transformação tecnológica e a preparação das pessoas. A IA pode estar entre as principais prioridades estratégicas das organizações, mas isso não significa que os profissionais estejam recebendo o desenvolvimento necessário para incorporá-la ao trabalho. 

Por isso, disponibilizar ferramentas não é suficiente. Sem orientação, desenvolvimento contínuo e espaço para aplicação prática, o uso da IA tende a depender da iniciativa individual dos profissionais, em vez de se tornar parte de uma estratégia organizacional compartilhada. 

É nesse ponto que a discussão deixa de ser apenas sobre tecnologia e passa a envolver desenvolvimento humano e capacidade organizacional. Ter acesso a uma ferramenta não significa, necessariamente, saber incorporá-la aos processos, avaliar seus resultados ou reconhecer quando uma decisão precisa continuar nas mãos de uma pessoa. A verdadeira maturidade está em transformar o acesso à IA em competência aplicada ao negócio. 

Qual é o papel da liderança na adoção estruturada de IA 

A liderança é o elo que transforma uso disperso em capacidade coletiva. Isso significa atuar em três frentes concretas. 

• A primeira é dar direção: definir em quais processos a IA deve ser priorizada, com base em impacto real e não em modismo. 

• A segunda é estabelecer governança: quais dados podem ser inseridos em ferramentas de IA, quais soluções são adequadas para uso corporativo e quem responde por decisões apoiadas pela tecnologia. 

• A terceira é sustentar aprendizagem contínua. A tecnologia muda rapidamente, e a liderança que não atualiza sua própria compreensão perde capacidade de orientar as equipes sobre possibilidades, limites e riscos. 

Sem essas três frentes, o padrão tende a se repetir: alta curiosidade individual, experimentação pulverizada e dificuldade para transformar iniciativas isoladas em uma capacidade organizacional consistente. 

Uso informal versus adoção estruturada: o que muda na prática 

	Uso informal (Shadow AI)	Adoção estruturada
Origem da decisão	Iniciativa individual do colaborador	Direcionamento da organização
Governança de dados	Inexistente ou informal	Regras claras de uso
Continuidade	Depende da pessoa que iniciou o uso	Sustentada por processos e capacitação
Mensuração de impacto	Pouco estruturada	Acompanhada por indicadores
Risco	Maior exposição a usos inadequados	Reduzido por diretrizes e controles

O uso informal antecipa o interesse pela tecnologia, mas não substitui a adoção estruturada. Sem liderança envolvida, a organização pode até acumular experiências, mas tem mais dificuldade para transformar essas experiências em processos, aprendizagem e resultados compartilhados. 

Como preparar lideranças para acelerar a adoção de IA 

Preparar lideranças para a inteligência artificial começa por desmistificar a tecnologia antes de treinar seu uso técnico. Lideranças que entendem o que a IA faz bem, onde ela apresenta limitações e quais riscos pode introduzir tomam decisões mais conscientes sobre onde aplicá-la. 

A partir desse entendimento, a etapa seguinte é conectar a IA a decisões reais do negócio: quais processos de cada área podem ganhar com automação, análise de dados ou geração de conteúdo e quais exigem julgamento humano. 

Por fim, a adoção só se sustenta quando a liderança acompanha o processo de perto, revisando resultados, ajustando diretrizes de uso e mantendo as equipes atualizadas diante de uma tecnologia que muda rapidamente. 

Empresas que tratam essa preparação como uma capacitação pontual correm o risco de repetir o padrão identificado nas pesquisas: entusiasmo inicial, experimentação dispersa e dificuldade para transformar o uso da IA em capacidade organizacional. 

Perguntas frequentes 

Como sei se minha empresa está no estágio informal ou estruturado de adoção de IA? 

Se o uso de ferramentas de IA depende principalmente da iniciativa de cada colaborador, sem diretrizes claras sobre dados, riscos e processos prioritários, a empresa ainda está em um estágio informal de adoção. Uma abordagem estruturada pressupõe direcionamento, governança e acompanhamento. 

Por que meus colaboradores já usam IA mesmo sem treinamento formal? 

Porque muitas ferramentas de IA têm baixa barreira de entrada e conseguem resolver problemas imediatos de produtividade. O Shadow AI surge justamente quando existe acesso à tecnologia, mas ainda não existem orientações corporativas claras sobre seu uso. 

Quais riscos minha empresa corre ao não estruturar a adoção de IA? 

Entre os principais riscos estão o uso inadequado de dados, decisões tomadas sem validação humana suficiente e dificuldade para acompanhar quais ferramentas estão sendo utilizadas dentro da organização. 

Por onde a liderança deve começar a estruturar a adoção de IA? 

O primeiro passo é entender como a tecnologia já está sendo utilizada informalmente na empresa. A partir desse diagnóstico, a liderança pode estabelecer diretrizes de uso responsável e priorizar processos nos quais a IA tenha potencial de gerar impacto real para o negócio.