A consolidação da Inteligência Artificial nas empresas começa a deslocar a discussão da simples adoção da tecnologia para a capacidade de gerar resultados com segurança e governança. No Brasil, metade das organizações já opera IA de forma integrada, enquanto o país alcançou o maior Índice de Impacto da tecnologia na América Latina, segundo estudo do SAS com dados de pesquisa do IDC.
O levantamento aponta que organizações que adotam práticas mais avançadas de IA confiável têm, globalmente, 15 vezes mais probabilidade de registrar retorno sobre o investimento considerado significativo ou elevado: 62% dessas empresas reportaram esse nível de retorno, ante 4% entre aquelas com menor maturidade nessas práticas.
No Brasil, 37,3% das organizações esperam obter retorno significativo ou elevado para cada dólar investido em IA. Ao mesmo tempo, 86,7% pretendem ampliar os investimentos na tecnologia nos próximos 12 meses.
O Índice de Confiabilidade do Brasil chegou a 64,5 em 2026, acima da média global de 61,3. Já o Índice de Impacto alcançou 60,8, o maior resultado da América Latina. A parcela de organizações brasileiras que utilizam IA de maneira integrada cresceu 25,3 pontos percentuais em relação ao ano anterior e chegou a 50%.
Para André Novo, Country Manager do SAS Brasil, o mercado brasileiro já ultrapassou a etapa de testes isolados da tecnologia.
“O Brasil deixou definitivamente a fase de projetos-piloto em IA. Hoje, vemos nossos clientes focados em gerar retorno em escala”, afirma. Segundo o executivo, o avanço também aumenta a necessidade de atenção à conformidade regulatória, incluindo a LGPD, e à governança dos dados.
Apesar do avanço da adoção, a confiança permanece como um dos principais obstáculos. Globalmente, 97,2% dos usuários afirmam ignorar recomendações produzidas pela IA em pelo menos algumas situações. O principal motivo é a dificuldade dos sistemas em explicar como chegaram a determinada conclusão.
No Brasil, porém, o problema aparece de maneira diferente. Segundo o estudo, 30,2% dos usuários deixam de seguir recomendações da IA por falta de contexto ou especificidade nas respostas, indicando uma maior dependência da qualidade e da adequação dos dados utilizados pelos modelos.
A pesquisa também identificou uma queda de confiança à medida que os sistemas ganham autonomia. Enquanto a confiança na IA generativa alcança 76%, o índice recua para 66% quando considerada a IA agêntica. No mercado brasileiro, a IA generativa já está presente em 72,3% das organizações, enquanto os agentes de IA aparecem em 30,7%.
A infraestrutura utilizada pelas empresas também pode limitar o retorno da tecnologia. Globalmente, somente 17,5% das organizações afirmam possuir uma estrutura de dados totalmente otimizada para as demandas da IA agêntica.
No Brasil, 38% das organizações operam em ambientes de dados classificados como gerenciados e 24,7% em estruturas consideradas otimizadas. Apesar dessa maturidade, apenas 7,8% exigem processos formais de qualidade de dados em todos os projetos de IA.
O estudo aponta que empresas com bases de dados otimizadas apresentam quatro vezes mais probabilidade de alcançar retornos significativos com projetos de IA e seis vezes mais chances de estabelecer controles obrigatórios de qualidade e explicabilidade.
Para Chris Marshall, vice-presidente da IDC, o aumento da autonomia dos sistemas amplia o desafio de governança. “À medida que a IA se torna mais autônoma, as organizações enfrentam um novo desafio: manter a confiança em sistemas que as pessoas não compreendem totalmente”, afirma.
A pesquisa ouviu 2.699 tomadores de decisão em 28 países, com participantes dos setores bancário, de seguros, ciências da vida e setor público. As organizações foram avaliadas em critérios como qualidade e governança dos dados, supervisão de modelos, explicabilidade, políticas de IA responsável, auditoria e responsabilização.
