O Brasil enfrenta um paradoxo tecnológico que expõe lacunas críticas em sua jornada de transformação digital. Enquanto o país avança significativamente em infraestrutura de conectividade, com 92% das empresas acessando internet via fibra ótica, a adoção de inteligência artificial permanece surpreendentemente estagnada. A 16ª edição da pesquisa TIC Empresas, conduzida pelo Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR, revela uma realidade que deveria preocupar lideranças empresariais e formuladores de políticas públicas.
Baseada em mais de quatro mil entrevistas com representantes de empresas de todos os tamanhos e regiões do país, a pesquisa demonstra que apenas 13% das empresas brasileiras utilizaram aplicações de IA em 2024 – exatamente o mesmo percentual registrado no ano anterior, evidenciando completa estagnação na adoção desta tecnologia transformadora.
Na Info4, nossa experiência de 26 anos no mercado de dados e tecnologia nos posiciona para compreender as nuances deste cenário preocupante. Este artigo analisa os fatores que mantêm o Brasil à margem da revolução de IA, explora as implicações desta lacuna competitiva e oferece perspectivas sobre como organizações podem superar estas barreiras estruturais.
Radiografia da adoção de IA no Brasil
Concentração em nichos específicos
Segundo Leonardo Melo Lins, coordenador da pesquisa TIC Empresas do Cetic.br, “a IA ainda é uma experimentação de grandes negócios, que possuem recursos e pessoas especializadas”. Esta concentração não é meramente estatística – revela segregação tecnológica que aprofunda desigualdades competitivas entre empresas de diferentes portes.
A análise setorial expõe ainda mais esta fragmentação: o setor de informação e comunicação lidera a adoção, seguido por serviços, enquanto construção, comércio e transporte apresentam baixíssima adesão. Esta distribuição desigual sugere que IA permanece privilégio de setores já tecnologicamente avançados, falhando em penetrar indústrias tradicionais onde seu impacto poderia ser transformador.
Dependência de soluções externas
Um padrão particularmente revelador emerge quando analisamos como empresas implementam IA. Das empresas que declararam usar IA, 76% afirmaram ter adquirido softwares ou sistemas prontos, enquanto apenas 20% desenvolveram soluções internamente.
Esta dependência de soluções externas não é necessariamente problemática, mas combinada com outros indicadores, revela ecossistema incipiente com baixa capacidade de internalização tecnológica. Como observa o relatório do Cetic.br: “O desenvolvimento próprio por parte das empresas ainda ocorre de forma limitada no mercado brasileiro”.
Desconexão com universidades e setor público
Talvez o indicador mais preocupante seja a baixa articulação entre empresas e instituições de pesquisa. Apenas 10% das empresas que usaram IA estabeleceram parcerias com universidades ou centros de pesquisa, enquanto colaborações com órgãos governamentais foram ainda mais raras, atingindo apenas 6%.
Esta desconexão representa perda de oportunidades monumentais. Universidades brasileiras possuem competências reconhecidas mundialmente em IA e ciência de dados, mas permanecem isoladas do setor produtivo, criando um círculo vicioso onde inovação acadêmica não se traduz em aplicação empresarial.
Barreiras estruturais à adoção
Custos como impeditivo primário
A pesquisa TIC Empresas identificou custos da tecnologia como principal barreira à adoção, seguido por incompatibilidade com o negócio e falta de capacitação. Esta tríade de obstáculos revela desafios que transcendem questões puramente tecnológicas.
Custos de implementação não se limitam a licenciamento de software, mas incluem investimentos em infraestrutura, capacitação de equipes e reestruturação de processos. Para pequenas e médias empresas, estes custos podem parecer proibitivos, especialmente quando ROI não está claramente demonstrado.
Incompatibilidade percebida com modelos de negócio
A percepção de incompatibilidade com o negócio sugere lacuna fundamental na compreensão de aplicações práticas de IA. Muitos empresários ainda associam IA exclusivamente com automação industrial ou chatbots, ignorando aplicações em áreas como análise preditiva, otimização de operações ou personalização de experiências.
Esta incompatibilidade percebida frequentemente reflete não limitações tecnológicas reais, mas sim ausência de casos de uso claramente articulados que demonstrem valor tangível para contextos específicos de negócio.
Déficit crítico de capacitação
A falta de capacitação emerge como barreira fundamental que amplifica todos os outros obstáculos. Sem competências internas para avaliar, implementar e otimizar soluções de IA, empresas tornam-se dependentes de fornecedores externos, aumentando custos e reduzindo controle sobre implementações.
Leonardo Melo Lins observa que transformar acesso em estratégia demanda qualificação: “Saber escolher as tecnologias e entender como a internet pode ajudar, demanda qualificação”. Esta observação captura o cerne do desafio brasileiro – infraestrutura existe, mas capacidades estratégicas para aproveitá-la permanecem limitadas.
Implicações competitivas da estagnação
Ampliação da lacuna global
Enquanto o Brasil estagna em 13% de adoção, países como Estados Unidos e China aceleram implementações de IA em escala industrial. Esta divergência não representa apenas diferença estatística, mas ampliação progressiva de lacuna competitiva que pode comprometer posicionamento do país em cadeias globais de valor.
Empresas brasileiras que não adotam IA enfrentam desvantagem crescente em eficiência operacional, capacidade de inovação e responsividade a mudanças de mercado. A estagnação hoje pode significar irrelevância competitiva amanhã.
Oportunidades perdidas em setores tradicionais
A baixa adoção em setores como construção, comércio e transporte representa oportunidades massivas não exploradas. Estes setores, que empregam milhões de brasileiros, poderiam beneficiar-se dramaticamente de IA aplicada a:
- Construção: Otimização de projetos, predição de custos, gestão de recursos
- Comércio: Personalização de ofertas, otimização de estoque, análise de comportamento
- Transporte: Roteirização inteligente, manutenção preditiva, otimização logística
A não penetração de IA nestes setores perpetua ineficiências que comprometem competitividade nacional e desperdiçam potencial de criação de valor.
O paradoxo da infraestrutura avançada
Conectividade de classe mundial
Um aspecto paradoxal do cenário brasileiro é a excelente infraestrutura de conectividade estabelecida. Com 92% das empresas acessando internet via fibra ótica e 28% contratando planos acima de 500 Mbps, o país possui fundações técnicas sólidas para aplicações de IA.
Como observa Leonardo Melo Lins: “A pesquisa mostra que nós temos a possibilidade de dar um salto digital, porque um aspecto básico, que é o de conectividade, está resolvido”. Esta infraestrutura representa ativo estratégico subutilizado que poderia catalisar adoção massiva de IA se outros obstáculos fossem endereçados.
Potencial não realizado
O contraste entre infraestrutura avançada e baixa adoção de IA sugere que barreiras não são técnicas, mas organizacionais e educacionais. Empresas possuem capacidade técnica para implementar IA, mas carecem de conhecimento estratégico para identificar oportunidades e estruturar implementações eficazes.
Iniciativas governamentais e perspectivas futuras
Investimentos públicos anunciados
O governo brasileiro anunciou em agosto de 2024 aporte de R$ 23 bilhões até 2028 para inteligência artificial, com objetivo de “transformar o país em referência mundial em inovação”. Adicionalmente, conversas com Google e Nvidia sobre construção de data centers verdes no Brasil podem injetar R$ 2 trilhões no mercado nacional.
Estes investimentos, se bem executados, podem criar ecossistema favorável para adoção de IA. No entanto, Leonardo Melo Lins adverte que “a efetividade do projeto depende da perenidade e coordenação” – lembrando que iniciativas governamentais frequentemente sofrem com descontinuidades e falta de alinhamento estratégico.
Necessidade de construção de ecossistema
Segundo Lins, a solução passa pela construção de ecossistema alimentado por instituições privadas, universidades e governos. Esta observação destaca necessidade de abordagem sistêmica que vai além de investimentos isolados.
Ecossistemas bem-sucedidos de IA requerem:
- • Colaboração estreita universidade-empresa
- • Políticas públicas que incentivem inovação
- • Programas de capacitação em larga escala
- • Marcos regulatórios que equilibrem inovação e proteção
- • Cultura organizacional que valorize experimentação
Estratégias práticas para superação das barreiras
Para empresas de pequeno e médio porte
Começar pequeno e específico: Em vez de implementações abrangentes, focar em casos de uso delimitados com ROI claro e rápido.
Aproveitar soluções prontas: Utilizar plataformas no-code e low-code que democratizam acesso à IA sem necessidade de expertise técnica profunda.
Parcerias estratégicas: Colaborar com fornecedores especializados, universidades locais ou consultorias que ofereçam conhecimento sem necessidade de investimento interno massivo.
Capacitação incremental: Investir em upskilling gradual de equipes existentes ao invés de contratação de especialistas custosos.
Para o ecossistema brasileiro
Fortalecimento de pontes universidade-empresa: Criação de programas estruturados que facilitem transferência de conhecimento acadêmico para aplicações práticas.
Incentivos fiscais direcionados: Políticas que reduzam custos de implementação para PMEs que adotarem IA em processos produtivos.
Programas de demonstração setorial: Casos de uso específicos por indústria que demonstrem aplicabilidade e ROI de IA em contextos brasileiros.
Capacitação em escala: Programas nacionais de literacy em IA que preparem workforce para colaboração efetiva com sistemas inteligentes.
Estimativas do potencial não explorado
Dimensão do mercado não atendido
Com apenas 65.529 empresas utilizando IA no Brasil de um universo muito maior de organizações com mais de 10 funcionários, o potencial não explorado é imenso. Esta lacuna representa oportunidades de bilhões de reais em criação de valor através de eficiência operacional, inovação de produtos e otimização de processos.
Impacto econômico da aceleração
Se o Brasil conseguisse acelerar adoção de IA para níveis observados em economias avançadas, o impacto poderia incluir:
- • Aumento de produtividade em setores tradicionais através de automação inteligente
- • Criação de novos modelos de negócio baseados em capacidades analíticas avançadas
- • Melhoria na competitividade de produtos brasileiros em mercados globais
- • Atração de investimentos em tecnologia e inovação
Como a Info4 acelera adoção de IA empresarial
Nossa experiência de 26 anos no mercado de dados nos posiciona para ajudar organizações brasileiras a superarem as barreiras identificadas na pesquisa TIC Empresas:
Superação de barreiras de custo
Implementação por fases: Abordagem incremental que permite validação de ROI antes de investimentos maiores.
Soluções adaptadas ao contexto brasileiro: Desenvolvimento de aplicações que consideram realidades orçamentárias e operacionais locais.
Modelos de parceria flexíveis: Estruturas de colaboração que reduzem investimento inicial e compartilham riscos.
Tradução de complexidade técnica
Cases de uso setoriais: Demonstração de aplicações práticas de IA em contextos específicos da realidade empresarial brasileira.
ROI demonstrável: Métricas claras que conectam implementações de IA com resultados financeiros tangíveis.
Capacitação prática: Programas que desenvolvem competências internas sem dependência de especialistas externos custosos.
Facilitação de parcerias estratégicas
Conexões universidade-empresa: Facilitação de colaborações que aproveitam expertise acadêmica para problemas empresariais reais.
Ecossistema de parceiros: Rede de fornecedores, integradores e especialistas que oferece soluções completas.
Conhecimento regulatório: Orientação sobre compliance e governança que garante implementações responsáveis.
A urgência da ação
A estagnação da adoção de IA no Brasil não é apenas estatística preocupante – é sinal de alerta sobre competitividade futura do país. Enquanto outras economias aceleram transformações baseadas em IA, o Brasil corre risco de ficar definitivamente para trás em capacidades que determinarão liderança econômica nas próximas décadas.
A janela de oportunidade não permanecerá aberta indefinidamente. Países que estabelecem liderança em IA hoje criarão vantagens cumulativas que serão progressivamente mais difíceis de superar. O Brasil possui ingredientes necessários – infraestrutura, talento, mercado interno significativo – mas precisa urgentemente traduzir potencial em ação coordenada.
Leonardo Melo Lins mantém otimismo cauteloso: “A pesquisa mostra que nós temos a possibilidade de dar um salto digital”. Este salto, no entanto, requer mais do que possibilidade – requer execução estratégica coordenada entre governo, empresas e universidades.
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Fontes:
- Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.br). “16ª edição da pesquisa TIC Empresas 2024”. https://cetic.br/media/docs/publicacoes/2/20250512122204/tic_empresas_2024_livro_eletronico.pdf
- Forbes Brasil. “Apenas 13% das empresas utilizaram IA em 2024: o que o número diz sobre o Brasil”. https://forbes.com.br/forbes-tech/2025/05/apenas-13-das-empresas-utilizaram-ia-em-2024-o-que-o-numero-diz-sobre-o-brasil/
- Telesíntese. “Uso de IA ficou estagnado nas empresas brasileiras em 2024”. https://telesintese.com.br/uso-de-ia-ficou-estagnado-nas-empresas-brasileiras-em-2024/