IA generativa nas empresas brasileiras: adoção em números e retorno

A adoção de IA generativa nas empresas brasileiras cresce rápido, mas de forma muito desigual. Segundo a PINTEC Semestral do IBGE, a parcela de empresas industriais com 100 ou mais pessoas ocupadas que usam inteligência artificial passou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024. Já a pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br, que cobre empresas a partir de 10 funcionários de vários setores, mostra um quadro mais modesto: 17% usavam IA em 2025, contra 13% em 2024. O retorno financeiro, por sua vez, ainda se concentra em poucas organizações, de acordo com a pesquisa global da McKinsey publicada em novembro de 2025. Os números a seguir ajudam a separar o que é difusão real do que ainda é experimento.

O que dizem as pesquisas oficiais brasileiras

Há duas fontes públicas centrais para medir IA nas empresas do país, e elas medem populações diferentes. Compará-las sem esse cuidado leva a conclusões erradas.

PINTEC Semestral 2024 (IBGE)

A Pesquisa de Inovação Semestral, com foco em tecnologias digitais avançadas, teletrabalho e cibersegurança, foi divulgada pelo IBGE em 24 de setembro de 2025. O levantamento usou amostra de 1.731 empresas, representativa de um universo de 10.167 companhias das indústrias extrativas e de transformação com 100 ou mais empregados.

Os principais resultados sobre IA:

o número de empresas industriais que usam IA subiu de 1.619 em 2022 para 4.261 em 2024, alta de 163%;
em percentual, a adoção foi de 16,9% para 41,9% no período;
entre as empresas com mais de 500 funcionários, 57,5% usam IA; na faixa de 250 a 499, 42,5%; e na de 100 a 249 pessoas ocupadas, 45,2%.

Quanto às áreas de aplicação, a IA aparece sobretudo em atividades administrativas (87,9% das empresas usuárias, ante 73,8% em 2022), de comercialização (75,2%) e de desenvolvimento de produtos e serviços (73,1%).

TIC Empresas 2025 (Cetic.br)

A 16ª edição da TIC Empresas, conduzida pelo Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.br/NIC.br) e divulgada em 2026, abrange empresas com 10 ou mais pessoas ocupadas. O resultado geral foi de 17% de adoção de IA em 2025, ante 13% em 2024, o que interrompeu a trajetória de estabilidade observada desde que o indicador começou a ser medido, em 2021.

A diferença por porte é grande:

Porte da empresa	2024	2025
Pequenas (10 a 49 pessoas)	10%	15%
Grandes (250 ou mais)	38%	50%
Total	13%	17%

As pequenas empresas representam 87% da população-alvo da pesquisa, o que explica por que o índice geral fica bem abaixo do observado nas grandes. Em números absolutos, a Convergência Digital estimou, a partir da pesquisa, que quase 100 mil empresas brasileiras fizeram uso de alguma forma de IA.

O avanço específico da IA generativa

A TIC Empresas 2025 permite observar o crescimento das aplicações ligadas a modelos de linguagem. Entre as empresas que usam IA, a geração de linguagem natural (produção de textos, respostas automatizadas e comunicações) foi a que mais cresceu: de 20% em 2024 para 30% em 2025. A mineração de texto e análise de linguagem escrita passou de 33% para 38%.

Esses dois tipos de aplicação são justamente os mais associados à IA generativa: assistentes de redação, resumo de documentos, triagem de mensagens de clientes e chatbots de atendimento.

A forma de adoção também mudou. Das empresas usuárias de IA em 2025:

80% adquiriram software ou sistemas prontos para uso;
60% contrataram fornecedores externos para desenvolver ou adaptar soluções;
entre as grandes empresas, o desenvolvimento interno de IA subiu de 24% para 37%.

O dado sobre desenvolvimento interno indica que parte das grandes organizações já passou da fase de assinar uma ferramenta pronta e começou a construir aplicações próprias sobre modelos de base, integradas a seus dados e sistemas.

Por que as duas pesquisas mostram números tão diferentes

A distância entre 41,9% (IBGE) e 17% (Cetic.br) decorre do recorte de cada levantamento:

A PINTEC Semestral considera apenas a indústria extrativa e de transformação com 100 ou mais pessoas ocupadas. É um grupo de empresas médias e grandes, com mais recursos e áreas de TI estruturadas.
A TIC Empresas cobre empresas a partir de 10 pessoas ocupadas, em diversos setores, com predominância de pequenas empresas.
As perguntas e os períodos de referência também diferem: a PINTEC trata do ano de 2024; a TIC Empresas, de 2025.

Para um executivo, a leitura correta é esta: em empresas industriais de maior porte, a IA já está presente em cerca de quatro de cada dez organizações; no conjunto da economia formal, o uso ainda é minoritário, e a lacuna entre grandes e pequenas é de mais de três vezes.

Onde está o retorno, segundo a McKinsey

A pesquisa global "The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation", da McKinsey, foi realizada entre junho e julho de 2025 com quase 2.000 respondentes em 105 países. Ela mostra uma distância clara entre uso e resultado financeiro.

Indicador (McKinsey, 2025)	Resultado
Organizações com uso regular de IA em ao menos uma função	88% (78% no ano anterior)
Respondentes que atribuem algum impacto no EBIT à IA	39%
Organizações que ainda não começaram a escalar IA na empresa	quase dois terços
Organizações ao menos experimentando agentes de IA	62%
Organizações escalando agentes em ao menos uma função	23%

Entre os 39% que relatam impacto no EBIT, a maioria diz que menos de 5% do EBIT da organização é atribuível à IA. Na prática, só um pequeno grupo, que a McKinsey chama de "high performers", captura ganho financeiro relevante. Esses líderes usam IA em mais funções de negócio e têm probabilidade três vezes maior de estar escalando agentes de IA na organização.

O achado mais útil para quem decide investimento é outro: entre todas as mudanças organizacionais testadas, o redesenho fundamental dos fluxos de trabalho é a que tem maior correlação com impacto no EBIT. Instalar uma ferramenta de IA generativa sobre um processo inalterado tende a gerar ganho individual de produtividade, mas esse ganho raramente aparece no resultado da empresa.

Barreiras que travam a adoção no Brasil

A PINTEC Semestral 2024 perguntou às empresas industriais que não adotaram nenhuma das tecnologias digitais avançadas investigadas (10,9% do total) quais foram os obstáculos. As respostas:

custos elevados: 74,3%;
falta de pessoal qualificado: 60,6%;
escassez de recursos financeiros: 50,8%;
ausência de programas de apoio: 48,5%.

A Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI) resumiu o quadro ao comentar a pesquisa: a taxa de uso de tecnologias avançadas cresce, mas esbarra em altos custos.

A qualificação também aparece em levantamentos sobre trabalhadores. Estudo do Instituto Brasileiro de Economia da Fundação Getulio Vargas (FGV IBRE), baseado na Sondagem do Mercado de Trabalho, indicou que 15% dos trabalhadores brasileiros relatam ter acesso a IA no dia a dia de trabalho; nos quatro setores empresariais pesquisados diretamente pelo IBRE, a proporção cai para 9%. O instituto associa parte da diferença à presença maior de IA em segmentos fora da amostra, como o financeiro, e defende políticas de estímulo à capacitação.

Como transformar adoção em retorno: critérios práticos

Os dados acima sugerem um roteiro de decisão para empresas que já usam, ou pretendem usar, IA generativa.

1. Escolher processos, não ferramentas

Comece por processos com alto volume de texto e regras relativamente estáveis: atendimento a clientes, análise de contratos, elaboração de propostas, triagem de documentos fiscais. São as áreas em que a TIC Empresas 2025 registra o maior crescimento (geração de linguagem natural e mineração de texto) e em que a PINTEC mostra maior penetração (administração e comercialização).

2. Medir a linha de base antes do piloto

Sem medir tempo médio de execução, custo por transação e taxa de erro antes da IA, não há como demonstrar retorno depois. Defina de três a cinco métricas por processo e registre-as por pelo menos um ciclo completo.

3. Redesenhar o fluxo de trabalho

A correlação apontada pela McKinsey entre redesenho de fluxos e impacto no EBIT tem uma consequência direta: o piloto deve prever quem revisa o resultado da IA, em que etapa, com que critério de aprovação e o que acontece com as horas liberadas. Se o tempo economizado não for realocado, o ganho não chega ao resultado.

4. Decidir entre comprar, contratar ou desenvolver

A maioria das empresas brasileiras (80% das usuárias de IA) compra soluções prontas. Isso reduz o custo de entrada, mas limita a diferenciação. O desenvolvimento interno, que subiu para 37% entre as grandes, faz sentido quando a aplicação depende de dados proprietários ou de integração profunda com sistemas legados.

5. Tratar dados e riscos desde o início

Aplicações de IA generativa lidam com contratos, dados de clientes e informações estratégicas. Classificar quais dados podem ser enviados a serviços externos, definir regras de retenção e registrar os casos de uso reduz o risco de retrabalho quando a regulação brasileira de IA for aprovada.

6. Investir em capacitação proporcional ao investimento em tecnologia

A falta de pessoal qualificado foi citada por 60,6% das indústrias que não adotaram tecnologias avançadas. Orçar treinamento junto com a licença ou o projeto evita o cenário comum de ferramenta disponível e pouco usada.

Erros comuns na medição do retorno

Contar licenças ativas como indicador de sucesso. Uso não é resultado; a McKinsey mostra 88% de uso e 39% de impacto declarado no EBIT.
Extrapolar ganhos de produtividade individual para o resultado da empresa sem verificar se o tempo liberado foi realocado.
Comparar números de pesquisas com recortes diferentes, como fazer benchmark de uma pequena empresa de serviços com os 41,9% da indústria de grande porte.
Manter dezenas de pilotos simultâneos sem critério de encerramento. Quase dois terços das organizações da pesquisa da McKinsey ainda não escalaram IA na empresa.

O que acompanhar nos próximos meses

Três indicadores devem orientar a revisão de estratégia. O primeiro é a próxima edição da PINTEC Semestral, que mostrará se o salto da indústria se manteve. O segundo é a série da TIC Empresas, especialmente a evolução das pequenas empresas, hoje em 15%. O terceiro é a proporção de organizações que escalam agentes de IA, 23% na pesquisa global de 2025, que tende a separar quem captura retorno de quem permanece em fase experimental.