As empresas brasileiras vivem uma corrida pela adoção da inteligência artificial generativa, buscando ganhos de produtividade e inovação. Ferramentas baseadas em grandes modelos de linguagem já escrevem contratos, analisam dados e interagem com clientes em português – muitas vezes atuando como agentes autônomos de IA, capazes de planejar, raciocinar e executar tarefas de forma independente.
Uma pesquisa do Google, realizada no ano passado no Brasil, indicou que ao menos 62% dos altos executivos no Brasil afirmam já usar agentes de IA em suas operações, índice superior à média global. No entanto, por trás do entusiasmo com essas “colegas digitais” esconde-se um obstáculo estrutural subestimado: a gestão caótica do conteúdo não estruturado dentro das organizações.
Em um país onde 78% das empresas ainda estão nos estágios iniciais de maturidade em dados, segundo dados divulgados pela Beanalytics a incapacidade de organizar e aproveitar informações dispersas – de e-mails a documentos escaneados – ameaça comprometer os benefícios prometidos pela IA. Esse gargalo invisível pode desacelerar projetos, gerar riscos de segurança e fazer com que empresas brasileiras percam vantagem competitiva justo no momento em que a adoção da IA entra em alta velocidade.
O gargalo dos dados não estruturados
Grande parte do conhecimento corporativo reside em conteúdo não estruturado: textos livres, PDFs, imagens, áudios e outros formatos que não se encaixam em bases de dados tradicionais. Estimativas globais sugerem que cerca de 80% de todos os dados disponíveis hoje são não estruturados, mas as empresas aproveitam efetivamente apenas 20% do Big Data em suas decisões.
Ou seja, a maioria das informações valiosas permanece à margem das análises e das ferramentas de IA, simplesmente porque está desorganizada ou inacessível. Mesmo organizações que investiram pesado em transformação digital enfrentam esse dilema: possuem repositórios vastos de documentos e registros, porém carecem de ferramentas para extrair insights acionáveis deles e de governança para canalizar esse conhecimento de forma confiável em seus sistemas de IA.
O principal gargalo para escalar IA nas empresas não é apenas técnico – é organizacional. Sem uma gestão eficiente do conteúdo, os projetos de IA ficam “cegos” para seu maior patrimônio informacional. Essa limitação gera um efeito cascata: equipes continuam sobrecarregadas por tarefas manuais, agentes de IA operam com contexto incompleto e a vantagem competitiva esperada da IA simplesmente não se concretiza.
O problema não é falta de dados – pelo contrário. Um estudo recentemente publicado pela norte-americana Komprise em dezembro último, revelou que 74% dos líderes de TI e armazenamento já gerenciam pelo menos 5 petabytes desse tipo de conteúdo, um aumento de 57% em relação a 2024. Porém, transformar essa massa caótica em ativos prontos para IA é o grande desafio.
Técnicas tradicionais ajudam apenas até certo ponto: por exemplo, digitalizar documentos em papel via OCR resolve a questão da leitura, mas não da compreensão.
Um contrato escaneado pode se tornar pesquisável por palavras-chave, mas um agente de IA ainda não saberá discernir se uma data perdida no meio de um parágrafo representa assinatura, vencimento ou renovação – distinções que importam enormemente em operações legais e financeiras. Iniciativas de IA generativa falham ou patinam quando os dados de base não estão prontos.
Em 2025, um estudo da Fivetran constatou que 42% das empresas enfrentaram atrasos, baixo desempenho ou fracasso em mais da metade de seus projetos de IA devido a problemas de prontidão dos dados. Em suma, enquanto os executivos cobram resultados da inteligência artificial, muitos times de tecnologia ainda lutam nos bastidores para organizar a informação necessária. Essa disparidade entre aspiração e realidade representa um gargalo estratégico: para usufruir da IA em todo seu potencial, as empresas precisam primeiro arrumar a casa dos dados.
Realidade e desafios nas empresas brasileiras
A adoção de IA generativa nas empresas brasileiras ainda é desigual e repleta de obstáculos práticos. Um estudo global patrocinado pela SAS em 2024 mostrou que apenas 46% das empresas no Brasil estavam utilizando ou implementando IA generativa, percentual abaixo da média mundial (54%).
Além disso, mesmo entre as que adotaram, menos da metade realmente conseguiu passar do experimento inicial para um caso de uso concreto – somente 47% possuem aplicações de IA generativa já em funcionamento. Os motivos desse descompasso ficam claros nas entrevistas com executivos: falta de expertise interna foi citada por 51% como o principal entrave para avançar, superando a média global e indicando escassez de profissionais capacitados no mercado brasileiro.
A dificuldade em sair da fase conceitual e implementar na prática também foi mencionada por 51%, evidenciando o famoso gap entre provar o conceito e escalar a solução no dia a dia operacional. Ou seja, há muita experimentação em laboratório, mas nem tanto projeto consolidado gerando valor contínuo.
Produtividade, eficiência e o caminho da competitividade
Superar o gargalo do conteúdo não estruturado não é apenas uma questão técnica – é uma estratégia de negócio para liberar o verdadeiro valor da IA. Os ganhos potenciais são substanciais.
Empresas brasileiras que já iniciaram a jornada da IA generativa relatam impactos positivos bem concretos: o estudo da SAS também apontou 87% delas afirmaram ter reduzido custos operacionais e 76% observaram aumento na retenção de clientes após implementar soluções de IA. Isso reforça a ideia de que uma inteligência artificial bem alimentada por dados confiáveis pode atuar como catalisador de eficiência e inovação. Imagine agentes de IA agilizando a triagem de milhares de contratos, apontando riscos em segundos – tarefa que um time humano levaria dias para executar – ou assistentes inteligentes resolvendo dúvidas de clientes de forma personalizada, liberando os atendentes para casos mais complexos. Esses saltos de produtividade só são alcançáveis quando a IA trabalha com informação completa e correta. Caso contrário, os supostos ganhos viram retrabalho ou, pior, problemas inesperados.
No fim das contas, a adoção bem-sucedida da IA autônoma dependerá menos de algoritmos miraculosos e mais de uma boa administração de um ativo já conhecido: os dados da empresa. Em um futuro breve, a competitividade no mercado – doméstico e global – será marcada pela capacidade de cada organização orquestrar humanos e inteligências artificiais trabalhando em sintonia. O desafio está lançado: preparar hoje o terreno informacional para que a revolução da IA autônoma cumpra, enfim, todo o seu potencial no contexto brasileiro.
