A adoção da inteligência artificial (IA) nas empresas brasileiras está longe de gerar os resultados esperados. De acordo com especialistas, o impacto econômico dessa tecnologia depende de mudanças estruturais, capacitação da mão de obra e uma governança eficaz. O especialista em tecnologia e estratégia digital, Reis, aponta que a falta de um aumento significativo na produtividade é um reflexo do amadurecimento necessário nos comportamentos e processos internos das companhias.
Reis identifica três erros principais que as empresas cometem ao implementar sistemas autônomos. O primeiro é a adoção da tecnologia de forma descentralizada, sem que os líderes da organização se familiarizem com a ferramenta antes de sua implementação. O segundo erro é a inserção de ferramentas de IA nos processos existentes, sem a devida reformulação, o que perpetua ineficiências. Por fim, a ausência de uma governança clara para mitigar riscos relacionados à propriedade intelectual, à segurança da informação e a possíveis falhas nas decisões automatizadas é uma questão crítica.
Outro desafio significativo é a escassez de profissionais capacitados para planejar e operar tecnologias de IA. A consultoria International Data Corporation (IDC) prevê que até o final de 2026, mais de 90% das empresas enfrentarão uma falta crítica de talentos nessa área. Nos Estados Unidos, o número de trabalhadores aptos para funções que exigem fluência em IA deve crescer de aproximadamente 1 milhão em 2023 para 7 milhões em 2025.
Embora o mercado financeiro permaneça cético quanto ao retorno imediato do investimento em IA, as grandes empresas de tecnologia continuam a direcionar recursos substanciais para a infraestrutura dessa tecnologia. O setor de desenvolvimento de software, por exemplo, já demonstra um aumento significativo na produtividade, uma vez que ajustou seus fluxos de trabalho para permitir que grupos de agentes de IA escrevam milhares de linhas de código sob a supervisão de programadores.
A incerteza jurídica relacionada à propriedade intelectual e à responsabilidade civil também impede uma implementação mais robusta das soluções de IA pelas empresas. O andamento do Marco da IA no Congresso Nacional pode oferecer um respaldo normativo, pois a proposta de lei 2.338 de 2023 já foi aprovada pelo Senado e aguarda análise na Câmara. No entanto, a votação final foi adiada para depois das eleições de 2026, criando um cenário de incerteza regulatória no Brasil, onde a Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) atua como reguladora, utilizando a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) como base.
Reis ressalta que a governança de dados é um elemento crucial para acelerar a produtividade, uma vez que estabelece diretrizes e práticas que asseguram a segurança, a privacidade e a qualidade das informações corporativas. Para ele, a tecnologia frequentemente chega ao mercado antes que as empresas e os indivíduos estejam prontos para aproveitar todo o seu potencial, e isso se aplica também ao campo da regulação.
