60% das empresas globais estão presas no “limbo” da IA , inclusive no Brasil

O entusiasmo corporativo com a Inteligência Artificial Generativa, que marcou os últimos dois anos, atingiu um ponto de inflexão crítico. De acordo com um levantamento recente a Marlabs, consultoria global especializada em IA e inovação, 60% das empresas permanecem “presas” no limbo dos testes, enfrentando dificuldades severas para escalar pilotos e transformá-los em valor real de negócio. No Brasil, segundo Marcos Chiodi, diretor- geral da Marlabs Brasil, esse cenário se repete com agravantes próprios do mercado local: embora o País tenha ambição tecnológica e talentos de alto nível, a transição para a escala real esbarra em fatores invisíveis e na falta de maturidade na Governança de Dados.

Para Chiodi, o fator mais silencioso e destrutivo desse cenário é a falta de clareza sobre os resultados. Segundo o executivo, existe hoje uma distância razoável entre a construção de um piloto bem-sucedido e o impacto positivo no balanço da empresa. “Sem um acompanhamento de perto dos KPIs e do ROI daquela iniciativa, o projeto permanece uma incógnita. A empresa celebra o piloto, o que é importante, mas ele nunca chega à produção ou à escala de fato”, afirma Chiodi. Ele alerta ainda para a suposição perigosa de que os dados podem ser corrigidos em uma etapa posterior, lembrando que a IA não compensa Dados mal curados e que esse problema só se amplifica com a escala.

O risco de permanecer nessa fase de experimentação não é apenas técnico, mas competitivo. Globalmente, o gap tecnológico já é visível: em 2025, 42% das empresas abandonaram a maioria de suas iniciativas de IA por falta de consistência, mais que o dobro do registrado no ano anterior. No Brasil, onde a pressão por resultados de curto prazo é alta, o risco de ficar para trás é ainda mais crítico.

Chiodi explica que escalar um modelo mal validado pode significar a amplificação de erros em larga escala, resultando em decisões equivocadas que afetam receita, crédito e preços. Em setores regulados, como saúde e financeiro, os danos podem ser irreparáveis e reputacionais. “Na Marlabs, costumamos dizer que a equação é simples: Dados ruins geram respostas ruins. O custo de correção é muito maior do que o custo de ter feito certo desde o início”, pontua.

O mercado brasileiro apresenta um perfil peculiar que combina essa alta ambição com desafios estruturais de dados fragmentados. No entanto, o diferencial reside na capacidade de adaptação e na excelência técnica, especialmente com o Brasil consolidado como hub estratégico da Marlabs para as Américas. Para romper esse ciclo de “pilotos eternos”, a consultoria tem aplicado o AgilityAI, uma metodologia que inverte a lógica tradicional: em vez de focar na tecnologia, começa pelo diagnóstico de negócio, filtrando apenas problemas que possuam um caminho claro para escala em até 90 dias.

Um caso prático dessa aplicação ocorreu com uma grande organização de investimento de Nova York, em que a Marlabs unificou Dados espalhados por mais de vinte sistemas em uma plataforma de agentes de conhecimento, permitindo que colaboradores gerassem relatórios em linguagem natural ancorados em Dados reais, substituindo a pesquisa manual por insights imediatos.

Ao olhar para o futuro imediato, a mensagem da Marlabs é direta: a janela para a experimentação sem estratégia se fechou. Para as empresas que compõem os 40% que conseguiram escalar, o divisor de águas foi tratar a IA não como um projeto de inovação isolado, mas como uma capacidade central do negócio, com lideranças assumindo a responsabilidade direta pelos resultados. “O tempo de experimentar acabou. A janela para aprender fazendo foi 2023 e 2024”, conclui Marcos Chiodi.

Em 2026, a competitividade será decidida pela capacidade de transformar a IA em uma engrenagem de execução disciplinada, deixando para trás o amadorismo e os silos de Dados em favor de uma Governança que garanta ROI sustentado.

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