Cultura organizacional, falta de talentos e ausência de governança impedem avanço estruturado da inteligência artificial nas empresas brasileiras
A adoção de IA nas empresas está longe de alcançar o mesmo ritmo da sua popularização no cotidiano pessoal. Enquanto assistentes virtuais, recomendações inteligentes e modelos generativos já fazem parte da rotina de milhões de usuários, o cenário corporativo ainda enfrenta barreiras profundas para integrar a inteligência artificial de forma estruturada e eficaz.
De acordo com uma pesquisa da consultoria Maitha Tech, os maiores entraves para a adoção da inteligência artificial no ambiente corporativo vão além da tecnologia.
Entre os principais desafios estão a falta de regulamentação, escassez de profissionais especializados e, principalmente, a ausência de governança de dados e maturidade organizacional.
Segundo Diego Nogare, consultor executivo em Inteligência Artificial e Machine Learning com passagens por empresas como Microsoft, Deloitte, Bayer e Itaú, o problema central não está apenas em dominar as ferramentas, mas sim em preparar a empresa para inovar com consistência:
“Existe uma lacuna entre o desejo de inovar e a capacidade de executar com consistência. Muitas empresas iniciam projetos fora da governança, sem diagnóstico de maturidade ou estratégia clara. Isso leva à fragmentação e ao fracasso”, afirma.
Adoção de IA nas empresas exige mais que tecnologia
Apesar de reconhecerem o potencial da IA para automatizar processos, reduzir custos e gerar receita, muitas empresas não conseguem transformar intenção em resultado prático.
A adoção de IA nas empresas se torna ineficaz quando projetos isolados não conversam com os objetivos estratégicos e, por consequência, não geram valor real.
Nogare destaca que os entraves não estão na tecnologia, mas na forma como ela é absorvida:
“Falta clareza sobre o que priorizar, como mensurar impacto e de que forma conectar a IA ao core business. Ferramentas que utilizam processamento de linguagem natural, visão computacional ou até mesmo modelos de machine learning mais tradicionais e consolidados podem representar ganhos relevantes, mas exigem dados organizados, equipes preparadas e governança técnica sólida”, explica o consultor.
Sem governança, a IA pode representar risco
Casos como o da Samsung, que proibiu o uso do ChatGPT após vazamentos de informações confidenciais, ilustram os perigos da ausência de políticas internas.
A Apple também adotou uma postura preventiva, restringindo o uso de IA generativa para evitar exposição de dados sensíveis.
Nessas situações, o problema não é a tecnologia em si, mas sim a ausência de diretrizes e controles claros.
A falta de governança de IA se apresenta como um gargalo comum em muitas organizações. O “Relatório de Startups de GenAI”, da Google, aponta que 59% das startups têm dificuldade em alinhar IA aos objetivos do negócio, reforçando que adoção de IA nas empresas exige maturidade, planejamento e liderança preparada
IA como diferencial competitivo exige decisões estratégicas
Para Nogare, implementar IA com sucesso vai além do investimento em ferramentas de ponta:
“A adoção consistente de IA nas empresas não é uma corrida por ferramentas de última geração, mas um exercício de maturidade organizacional. Sem alinhamento entre visão, competências e estrutura, a tecnologia deixa de ser diferencial competitivo para se tornar apenas mais um experimento mal aproveitado.
Inovar com IA exige mais do que investimento: requer decisões conscientes, lideranças preparadas e uma governança capaz de transformar dados em valor — com ética, segurança e de forma sustentável”, finaliza Nogare.
Adoção de IA nas empresas, portanto, requer um tripé: ética, segurança e sustentabilidade. Sem isso, os riscos superam os benefícios e o potencial da tecnologia não se traduz em vantagem competitiva.
