IA nos negócios: tendências, desafios e barreiras

Chad Seiler, Anna Scally e Per Edin, da KPMG (crédito: Fernando Murad)

Em 2026, executivos e gestores enfrentam uma pressão crescente de acionistas e diretores para fazer mais com a inteligência artificial (IA). A tecnologia ingressou na era agêntica e começa a entrar no mundo físico em escala. No cenário atual, as empresas estão buscando sair da fase de experimentação para obter valor real no balanço financeiro.

Não é surpresa que a IA está avançando numa velocidade impressionante. A questão para os líderes das companhias é como se mover em direção ao futuro no ritmo certo e com propósito.

“Estamos operando em um momento de máxima incerteza e máxima velocidade, e nunca mais vamos nos mover devagar. Executivos e líderes de todas as empresas ao redor do mundo estão se mobilizando muito rapidamente para impulsionar um tipo diferente de adoção em 2026. O que eles estão buscando é como esse valor se refletirá, finalmente, na demonstração de resultados da empresa, no clima e no ritmo da própria empresa em 2026”, analisou Chad Seiler, TMT industry leader da KPMG.

Ponto de inflexão

Se no ano passado as empresas estavam investindo US$ 1 bilhão por dia, sete dias por semana para construir infraestrutura, agora estão investindo US$ 2 bilhões. “Os agentes estão tão poderosos que podem orquestrar toda a cadeia de valor dos dados para nos ajudar a localizá-los, gerenciá-los, governá-los e usá-los de maneiras totalmente novas que nem sequer tínhamos disponíveis no ano passado. Portanto, a base para o ponto de inflexão está aqui”, projeta Seiler.

A edição 2025 do MWC foi o ano dos agentes; 2026 será o ano do agente de IA, o que é muito diferente, segundo o executivo. “Agora estamos falando de enxames de agentes orquestrando juntos, orquestrando com humanos e trabalhando em fluxos de trabalho e funções inteiras dentro da organização, criando fluxos de trabalho que não eram possíveis antes. Isso será incrível”, afirma.

Como exemplo de casos de uso, sem citar nomes, Seiler indicou uma empresa europeia de telecomunicações que conseguiu automatizar 100% do trabalho que antes era realizado por um de seus centros offshore. A partir da digitalização das operações eles agora conseguem operar de forma mais econômica e eficiente. Outra empresa europeia de telecomunicações conseguiu construir uma infraestrutura de nuvem com IA totalmente integrada, o que permite que ela opere na União Europeia com independência e resiliência.

Outros exemplos de clientes nos Estados Unidos e na Austrália estão conseguindo automatizar 75% de processos-chave como o ciclo de pedido ao recebimento ou a conformidade com regulamentações usando IA agêntica. Além disso, no setor público, alguns governos estão construindo plataformas completas para agentes.

Tendências, desafios e barreiras

Com base em mais de mil entevistas com executivos-chave e membros de conselhos de grandes empresas e análises de gêmeos digitais de milhares de companhias, a KPMG identificou as principais tendências, desafios e barreiras associados à adesão de soluções de IA nos negócios.

De acordo com Per Edin, global AI sales leader – Advisory da KPMG, a empresa está investindo na tecnologia em pelo menos três maneiras diferentes que podem ser consideradas tendências. A empresa está construindo sete fábricas no mundo para produzir, em massa, os agentes necessários para automatizar a maior parte das suas entregas atuais.

O segundo ponto é alocar consultores e engenheiros em projetos em andamento, não apenas para acelerar a automação de processos de negócios existentes, mas para reimaginar fluxos de trabalho nativos de IA. A terceira é tirar alguns de seus principais parceiros da empresa e colocá-los em startups no Vale do Silício por três meses para desenvolver produtos com IA como prioridade.

Em termos de desafios enfrentados pelas empresas, a KPMG identificou quatro. O primeiro é a estratégia de IA. A dificuldade reside no fato de que é necessário ter uma visão quantificada do potencial, não apenas em nível corporativo, mas também em função, processo de trabalho e até mesmo por cargo, para otimizar o ROI.

Em segundo lugar, é preciso compreender as barreiras, tanto no âmbito humano quanto no tecnológico. “O segundo desafio, e talvez o mais inesperado, são as pessoas. Mesmo aquelas que têm acesso às ferramentas e capacidade de trabalhar com os dados não estão adotando essas ferramentas no trabalho tão rapidamente quanto em casa. Isso está, de fato, atrasando a implementação e tem a ver com mudança de comportamento e com a forma como impulsionamos a adoção”.

O terceiro ponto é a confiança, que não deve ser vista como um obstáculo. “Gostamos de dizer que nenhuma transformação acontece mais rápido do que a velocidade da confiança. Você precisa da confiança dos clientes nos seus dados. Precisa da confiança dos seus funcionários de que as ferramentas estão funcionando. Precisa da confiança da gestão de que os empregos continuarão existindo etc.”, diz, ressaltando que a segurança cibernética é uma das maiores preocupações no momento, assim como a IA paralela. “O que seus funcionários estão fazendo a portas fechadas com essas ferramentas pode ser bastante assustador”, resume.

Por fim, tecnologia e dados são o quarto desafio. Se os modelos estão dobrando de desempenho a cada três ou sete meses, é preciso ter acesso à ferramenta mais recente; não basta ter uma geração anterior.

“Neste momento, todas as empresas precisam configurar suas fábricas de agentes, suas plataformas de agentes e, em seguida, descobrir qual parte de todos os seus dados deseja encaminhar mais rapidamente para os aplicativos mais valiosos. E a cada trimestre, avaliamos qual desses quatro itens ocupa o primeiro, segundo ou terceiro lugar, e isso varia um pouco de acordo com o setor e o tempo, mas todas as empresas do planeta enfrentam esses quatro desafios agora”, analisa

Em termos de barreiras para a adoção, Edin pinta um quadro de quatro portas que as empresas precisam ultrapassar para alcançar a visão de valor da IA nos negócios. A primeira barreira, e talvez a menos comentada, é a humana. “O que a maioria das empresas faz é basicamente tentar impor o uso e isso não está funcionando muito bem”, pontua.

Para superá-la, o executivo indica uma solução de três passos. O primeiro é reunir grupos não para falar de IA, mas de frustrações do cotidiano de trabalho. O resultado é ajudá-las a se livrarem de suas tarefas mais tediosas – o que gera aumento de produtividade.

No segundo passo, com o mesmo grupo de pessoas, deve-se ajudá-lo a criar agentes de tarefas que podem economizar cerca de 30% do tempo. O terceiro é reimaginar todos os processos da empresa. “Testamos com cinco mil pessoas que trabalham para 30 empresas que empregam cem mil pessoas em cem países”. Os resultados indicam 23% de tempo de produtividade liberado, 55% de qualidade aprimorada e 49% das pessoas mais felizes depois da primeira etapa.