IA: alta adesão, mas baixa maturidade nas empresas

04 fev 2026

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma aposta para o futuro e passou a ocupar o centro das estratégias corporativas. Ao mesmo tempo, muitas organizações ainda não conseguem gerar valor real, principalmente pela baixa maturidade no uso dessa tecnologia de forma eficaz.

Um relatório do Boston Consulting Group (BCG) aponta que apenas cerca de 5% das empresas conseguem extrair valor significativo da IA, com impacto direto em receita, custos ou fluxo de caixa.

Esse dado evidencia um paradoxo cada vez mais comum: embora seja uma das tecnologias mais investidas globalmente, a IA ainda não consegue, na maioria das empresas, sair do papel e gerar valor prático.

Os motivos são diversos, desde projetos desconectados da estratégia do negócio, dados de baixa qualidade, ausência de governança até dificuldades de escalabilidade, resultando em iniciativas que não evoluem e não geram impacto.

Quanto mais esse descompasso persistir, mais iniciativas serão acumuladas sem resultado concreto, aumentando frustrações internas e, principalmente, reduzindo competitividade no mercado.

Resolver essa lacuna deve ser prioridade para qualquer organização, especialmente neste início de ano, quando estratégias e prioridades são redesenhadas.

Manter uma baixa maturidade em IA não é apenas uma questão tecnológica, é um risco para a sustentabilidade do negócio. Por isso, preparamos este conteúdo para apoiar sua organização nessa jornada.

Confira os tópicos abordados:

Por que a IA segue tão investida nas empresas?
Por que a maturidade em IA ainda é baixa?
Quais os riscos da baixa maturidade?
Como evoluir a maturidade em IA até 2026?

IA: por que ela segue tão investida nas empresas?

A IA continua recebendo grande investimento porque impulsiona eficiência operacional, automatiza tarefas repetitivas, reduz erros humanos e melhora resultados financeiros.

No Brasil, segundo o estudo “Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil”, o país lidera a adoção de Inteligência Artificial na América Latina, à frente de México (38%) e Chile (35%). Atualmente, 40% das organizações brasileiras já utilizam IA.

Dentre elas:

95% relatam aumento médio de 31% em receita;
96% observaram ganhos relevantes de produtividade.

Esses resultados só são possíveis quando dados são usados de forma estruturada para apoiar a tomada de decisão, tema que exploramos com mais profundidade em “Como transformar dados em valor de negócio.”

Outro fator é a acessibilidade: diferentemente de inovações anteriores, a IA, especialmente a generativa, passou a contar com ferramentas prontas para uso, dispensando investimentos iniciais elevados.

Além disso, o mercado já entende que IA não é tendência temporária, mas uma tecnologia transformacional capaz de redefinir modelos operacionais.

Por que a maturidade em IA ainda é baixa?

A baixa maturidade não ocorre por desinteresse, mas porque evoluir em IA exige transformações estruturais profundas, que vão muito além da adoção de ferramentas. Entre os principais fatores estão:

Adoção acelerada sem estratégia

O hype acelera investimentos, mas muitas organizações adotam IA sem conexão com seus desafios reais. A tecnologia é implementada antes da definição clara de prioridades, sem capacitação adequada ou identificação dos problemas que deveriam ser resolvidos.

Dados de baixa qualidade e pouca integração

A performance da IA depende diretamente da qualidade dos dados. Muitas empresas ainda operam com informações fragmentadas, desatualizadas e armazenadas em sistemas sem integração.

Isso limita o desempenho dos modelos, reduz sua escalabilidade e impede evolução consistente.

Falta de governança e métricas claras

Sem uma estrutura de governança bem definida, fica difícil avaliar riscos, priorizar projetos e estabelecer indicadores de sucesso. A ausência de critérios unificados leva a iniciativas desconectadas e difíceis de controlar.

Lacuna de competências técnicas

Segundo a General Assembly, apenas 28% das organizações oferecem treinamentos regulares em IA e 38% reconfiguraram estruturas para incorporar a tecnologia de forma estratégica.

Sem profissionais preparados para extrair valor da IA, a tecnologia permanece subutilizada, e a maturidade não avança.

Quais os riscos da baixa maturidade em IA?

Manter baixa maturidade em IA traz riscos estratégicos, financeiros, operacionais e reputacionais. Entre eles:

Decisões pouco estratégicas

Modelos de IA treinados com dados inconsistentes tendem a gerar análises imprecisas, comprometendo decisões e direcionando recursos para iniciativas que não trazem valor.

ROI negativo

Sem dados confiáveis e indicadores claros, ferramentas podem ser adquiridas sem necessidade real. Isso leva à percepção de que IA é apenas custo — e não um gerador de retorno.

Riscos legais, éticos e regulatórios

Dados sensíveis, quando mal governados, expõem organizações a vazamentos, multas da LGPD e danos reputacionais. Em um cenário de intensificação regulatória, baixa maturidade deixa de ser risco técnico e passa a ser risco jurídico.

Perda de competitividade

A IA é uma das tecnologias mais investidas no mundo. Organizações maduras conseguem decisões mais rápidas, experiências personalizadas e ganho de escala. As demais tendem a ficar presas em iniciativas isoladas enquanto concorrentes avançam.

Frustração interna

Metas irreais, ferramentas sem orientação e pouca clareza geram resistência e desgaste. A IA passa a ser vista como promessa vazia, dificultando futuras transformações digitais.

Como ganhar maturidade em IA em 2026?

Evoluir em IA exige uma abordagem estratégica, integrada e orientada à geração de valor. Alguns pilares essenciais são:

Conecte IA à estratégia corporativa

Antes de escolher qualquer ferramenta, reflita: qual é o papel da IA no futuro do negócio?

A maturidade começa com objetivos claros, aumento de eficiência, novos modelos de receita, mitigação de riscos, ou melhor experiência do cliente.

Sem conexão estratégica, a IA será vista apenas como custo.

Fortaleça a base de dados

Não existe IA madura sem dados maduros. Investir em qualidade, integração e governança é essencial.

Iniciativas como Clean Core e soluções de analytics são pré-requisitos para modelos escaláveis e confiáveis.

Implemente governança de IA

Uma boa governança define critérios de priorização, gestão de riscos, métricas de sucesso e conformidade com regulações como a LGPD.

É ela quem garante consistência e sustentabilidade na operação.

Teste, valide e meça valor continuamente

Projetos devem começar como pilotos, ser validados e evoluir gradualmente.
Arquiteturas flexíveis, com automação e monitoramento contínuo de custos, performance e segurança, garantem escalabilidade a longo prazo.

Conte com uma consultoria especializada

Ao invés de centralizar esse processo internamente, ter o apoio de uma consultoria especializada fará toda a diferença nesse sentido.

Isso porque, ter a visão e expertise de profissionais capacitados será determinante para aplicar o diagnóstico interno que avalie a maturidade atual de IA da empresa para, a partir disso, definir roadmaps claros e realistas que auxiliem a atingir as metas desejadas.

Tudo isso, comandado por uma governança robusta de inteligência artificial, construindo uma arquitetura flexível e preparada para transformar as ideias em ações planejadas que conquistem resultados cada vez melhores.

Se o seu negócio ainda não possui esse parceiro estratégico, então saiba que a delaware pode te ajudar!

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