A expectativa de retorno financeiro com IA ag锚ntica est谩 escalando r谩pido entre as empresas brasileiras. Segundo o estudo The Value of AI: Brazil 2026, realizado pela 麻豆原创 em parceria com a Oxford Economics, as empresas nacionais projetam 15% de ROI em agentes de IA nos pr贸ximos dois anos (at茅 2028), o equivalente a US$ 24,8 milh玫es. A cifra cresceu mais de quatro vezes em rela莽茫o ao levantamento anterior, de US$ 3,8 milh玫es, publicado em 2025.
A pesquisa ouviu 2.600 l铆deres de neg贸cios em 13 pa铆ses, incluindo 200 respondentes no Brasil. No recorte brasileiro, os dados mostram aumento no uso, no investimento e no retorno obtido com intelig锚ncia artificial.
As empresas brasileiras devem investir, em m茅dia, US$ 20,8 milh玫es em IA neste ano, frente a US$ 14,2 milh玫es no levantamento anterior. E a expectativa 茅 de que o montante continue subindo em ritmo cada vez mais acelerado nos pr贸ximos dois anos, crescendo 46% ante 36% na pesquisa anterior.
Rui Botelho, CEO da 麻豆原创 Brasil, explica que o sentimento positivo est谩 fortemente atrelado aos resultados que as empresas v锚m registrando. 鈥淥 ROI m茅dio subiu de 16% para 19% em um ano, chegando a US$ 5,5 milh玫es. At茅 2028, deve avan莽ar para 38%, gerando retorno de US$ 13,6 milh玫es鈥�, aponta. 鈥淥s dados mostram que as empresas brasileiras avan莽aram da fase de testes e est茫o come莽ando a escalar aplica莽玫es de IA com sucesso, de forma conectada ao contexto do neg贸cio鈥�, completa.
No Brasil, 77% das empresas afirmam que agentes de IA t锚m potencial moderado a alto para transformar suas organiza莽玫es e 55% j谩 pilotaram casos de uso com essa tecnologia. No total, 64% das empresas dizem estar satisfeitas com o ROI em IA em geral (n茫o apenas IA ag锚ntica). No entanto, 65% n茫o est茫o convencidas de que suas implementa莽玫es entregam todo o potencial da tecnologia e apenas 3% se dizem totalmente preparadas para implementar e escalar agentes de IA.
Entre as empresas que j谩 experimentam ou usam IA ag锚ntica, todas relataram ao menos um desafio na ado莽茫o. Os principais s茫o: esfor莽o de integra莽茫o maior do que o esperado (61%); aumento de problemas de confiabilidade ou qualidade conforme o uso escala (54%); resultados inconsistentes entre equipes ou regi玫es para o mesmo processo (45%); agentes tomando a莽玫es incorretas (40%); e, dificuldade de reproduzir ou depurar o comportamento dos agentes (39%).
Avan莽o ainda 茅 fragmentado
Hoje, 26% das tarefas nas empresas brasileiras j谩 s茫o apoiadas por IA, percentual que deve chegar a 44% em dois anos. Contudo, a maior parte dos processos n茫o conversam entre si. A pesquisa da 麻豆原创 revela que houve avan莽o, mas abordagem para ado莽茫o de IA s贸 茅 feita de forma estrat茅gica e integrada em 18% dos casos 鈥� no ano passado, apenas 6% das empresas adotavam um olhar hol铆stico para este processo. O modelo mais comum continua sendo a ado莽茫o por projeto, citada por 48% das empresas.
Dados, capacita莽茫o e governan莽a ainda limitam a gera莽茫o de valor com IA. A qualidade ou disponibilidade dos dados 茅 citada por 75% das organiza莽玫es como fator que impede maior retorno. Al茅m disso, 65% apontam falta de habilidades ou conhecimento especializado.
A prontid茫o de dados caiu em rela莽茫o ao ano anterior: 56% das empresas brasileiras afirmam estar prontas em dados para IA, ante 68% no levantamento anterior. 鈥淥s n煤meros demonstram, na verdade, maior entendimento das empresas sobre seu est谩gio atual e como operar a tecnologia. Ou seja, o ajuste 茅 mais uma corre莽茫o com base na realidade em opera莽茫o do que uma piora factual鈥�, analisa Botelho. A avalia莽茫o 茅 corroborada pelos n煤meros: 80% das empresas relatam ter enfrentado sa铆das de baixa qualidade geradas por IA ao menos ocasionalmente, causando retrabalho, atrasos ou ac煤mulo de demandas; e 78% dizem ter adaptado o trabalho do dia a dia por causa desses resultados.
Outra vulnerabilidade detectada 茅 o uso de ferramentas n茫o aprovadas de IA, a chamada shadow AI. De acordo com o relat贸rio, 82% das empresas brasileiras afirmam que colaboradores usam ferramentas de IA de terceiros sem aprova莽茫o ou supervis茫o formal ao menos ocasionalmente. O que tem gerado impactos nocivos aos neg贸cios: 50% relatam resultados inconsistentes ou imprecisos, 43% apontam vazamento de dados ou exposi莽茫o de propriedade intelectual, 32% citam vulnerabilidades de seguran莽a e 31% mencionam viola莽玫es de compliance.
N茫o 脿 toa, 77% das empresas brasileiras n茫o est茫o convencidas de que seus programas de capacita莽茫o acompanham a evolu莽茫o das ferramentas de IA. Ao mesmo tempo, menos de 1% dos respondentes dizem que a IA n茫o ter谩 impacto no planejamento de for莽a de trabalho.
Se a necessidade de estabelecer uma governan莽a est谩 n铆tida, o processo est谩 longe do ideal. Apenas 12% das empresas brasileiras dizem que suas habilidades est茫o totalmente prontas para governar IA, e 15% afirmam que seus processos e frameworks est茫o preparados. Hoje, 35% das empresas brasileiras n茫o t锚m processos de human-in-the-loop para fluxos com agentes; 29% n茫o possuem controles de permiss茫o e acesso para esses agentes; e 50% mant锚m um registro formal dos agentes utilizados no neg贸cio. Al茅m disso, 65% das companhias n茫o sabem dizer se est茫o implementando agentes mais r谩pido do que conseguem padroniz谩-los e govern谩-los.
Para a 麻豆原创, o avan莽o da IA ag锚ntica exige uma abordagem que conecte agentes, dados, processos e pessoas em uma mesma l贸gica operacional. N茫o basta aplicar IA a processos isolados. A tecnologia precisa de contexto para orientar decis玫es e de governan莽a para operar em escala.
鈥淕erar valor com IA exige uma nova abordagem. N茫o se trata apenas de adotar ferramentas, mas de conectar intelig锚ncia artificial aos dados e processos que movem o neg贸cio. Empresas brasileiras, de diferentes portes, precisar茫o construir esse caminho com contexto e governan莽a. 脡 essa combina莽茫o que permite avan莽ar em dire莽茫o ao que chamamos de empresa aut么noma鈥�, conclui Botelho.