O grupo de WhatsApp não tem dado, tem ansiedade
Terça de manhã, grupo de founders no WhatsApp, alguém manda o print de um post sobre agente de IA substituindo um call center inteiro. Alguém pergunta: "a gente tá atrasado?". Ninguém responde com número, só com aflição. É a conversa mais comum de 2026 e, até agora, nenhuma empresa monta orçamento em cima dela.
A pesquisa oficial que mede uso de tecnologia no Brasil desde 2005 acabou de responder essa pergunta, e a resposta incomoda menos do que o feed sugere. Segundo a TIC Empresas 2026, divulgada em 15 de junho pelo Cetic.br (o centro de pesquisa do NIC.br, o mesmo grupo que administra o .br), 17% das empresas brasileiras usaram algum tipo de inteligência artificial em 2025. Em 2024 esse número era 13%. Quatro pontos percentuais em um ano, não a virada geral que aparece no LinkedIn.
Em número absoluto: cerca de 93.475 empresas no Brasil inteiro. Puxa pouco, se pensar que o país tem mais de 6 milhões de empresas ativas.
A diferença está no porte, não na vontade
A pesquisa quebra por tamanho de empresa, e ali o retrato muda:
| Porte | 2024 | 2025 |
|---|---|---|
| Empresas grandes | 38% | 50% |
| Pequenas (10 a 49 funcionários) | 10% | 15% |
| Geral | 13% | 17% |
Empresa grande saiu de um terço para metade em um ano. Empresa pequena, que representa 87% do universo pesquisado, avançou cinco pontos. O setor de Informação e Comunicação lidera com 49% de adoção, o que também não surpreende: é o setor que constrói a tecnologia, não só consome.
O recorte que interessa para quem lê este blog não é "o Brasil está atrasado". É que a distância entre quem já usa IA e quem ainda não tocou no assunto está aumentando, e ela está concentrada exatamente nas empresas que não têm um time de dados dedicado para descobrir sozinhas por onde começar. Essa é a maioria das empresas brasileiras, e é o cliente que a Overflow atende todo dia.
O motivo não é falta de interesse
A pesquisa também perguntou por que as empresas que não adotaram ainda não adotaram. As três barreiras mais citadas foram segurança da informação (36%), falta de profissional qualificado (35%) e dificuldade de medir o retorno do investimento.
Nenhuma das três é "a empresa não quer". São três problemas de execução, e os três têm resposta conhecida: guardrail e controle de acesso resolvem o primeiro, gente que já implementou antes resolve o segundo, e piloto com métrica definida antes de escrever a primeira linha de código resolve o terceiro. O problema nunca foi convencer o time de que IA vale a pena. Foi faltar quem soubesse desenhar o primeiro projeto sem virar mais um piloto que nunca sai do papel.
"Falta de profissional qualificado" também não significa que a empresa precisa contratar um time de dados do zero. Para 87% das empresas pesquisadas, que são pequenas, isso nunca vai acontecer: não cabe no orçamento e não é o problema principal do negócio. O caminho real é trazer quem já resolveu esse tipo de projeto para dentro do processo por algumas semanas, entregar o piloto rodando e deixar o time interno documentado para continuar sozinho depois. É diferente de terceirizar para sempre, e é diferente de tentar aprender tudo do zero antes de começar.
Tem outro dado que passa despercebido no meio da euforia: o uso mais comum de IA nas empresas brasileiras continua sendo automação de processo e fluxo de trabalho, com 68% de menção. Só que esse número caiu de 73% em 2021. Não é queda de adoção, é diversificação: as empresas que já usam IA estão indo além da automação básica e testando outras aplicações. Quem chegou primeiro está indo mais fundo, enquanto quem ainda não chegou continua parado no ponto de partida.
O que fazer na segunda de manhã
Se a sua empresa está nos 83% que ainda não adotaram, o primeiro passo não é comprar uma ferramenta de IA generativa e distribuir para o time. É escolher um processo real, específico, que já dói (atendimento repetitivo, triagem de e-mail, conciliação de planilha) e definir a métrica de sucesso antes de mexer em qualquer coisa. Se a métrica não existir, o piloto vira aquele MVP que ninguém mede e ninguém desliga.
Se a empresa já está nos 17%, a pergunta muda: o uso ainda é só automação de tarefa isolada, ou já virou parte de como o processo roda? A pesquisa mostra que essa é exatamente a linha que separa quem só experimentou de quem estruturou a operação em cima de IA. É esse segundo grupo que vai capturar a diferença de produtividade nos próximos dois anos, não quem tem mais ferramentas instaladas.
A Overflow trabalha justamente nesse ponto, com diagnóstico antes de piloto e métrica antes de código: implementação de IA em quatro fases, pensada para empresa que não tem time de dados interno mas tem um processo real para resolver.
Fontes
- Uso de Inteligência Artificial por empresas brasileiras avança e atinge 17%, aponta pesquisa do Cetic.br (Cetic.br/NIC.br, 2026)
- Quase 100 mil empresas brasileiras fizeram uso de alguma Inteligência Artificial (ConvergenciaDigital, 2026)
