A inteligência artificial (IA) começa a deixar de ser tratada pelas empresas como uma Tecnologia experimental e passa a ocupar um papel mais estrutural nas operações. A mudança ocorre em um cenário de crescimento do mercado de tecnologia e de maior adoção de ferramentas de IA generativa por organizações de diferentes setores.
Dados do estudo Mercado Brasileiro de Software, Panorama e Tendências 2026, elaborado pela Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES) em parceria com a IDC, apontam que o mercado brasileiro de tecnologia cresceu 18,5% em 2025, alcançando US$ 67,8 bilhões. Para 2026, a previsão é de crescimento de 5,3%.
Segundo a análise apresentada no estudo, a desaceleração do ritmo de expansão não representa necessariamente uma redução da importância da inteligência artificial. O movimento indica uma mudança na forma como as empresas utilizam a tecnologia, com maior foco em produtividade, redução de custos e geração de resultados para o negócio.
Da experimentação à infraestrutura
Nos primeiros estágios de adoção, a inteligência artificial era frequentemente utilizada em projetos específicos, como chatbots em canais de atendimento ou ferramentas automatizadas para determinadas áreas.
A tendência, porém, é de integração dessas tecnologias aos processos internos das empresas. Em vez de projetos isolados, sistemas de IA passam a depender de uma infraestrutura capaz de fornecer dados, capacidade computacional e integração com diferentes áreas da organização.
O estudo da ABES aponta ainda que 69% dos líderes de tecnologia no Brasil já priorizam a computação em nuvem como modelo preferencial para o uso de inteligência artificial generativa.
A expansão da computação em nuvem facilita o acesso a recursos de processamento e armazenamento necessários para aplicações de IA, especialmente em operações que precisam lidar com grandes volumes de dados.
Impactos na indústria
Na indústria, a mudança pode ser observada em aplicações como sensores conectados, rastreamento de processos produtivos e manutenção preditiva. Essas tecnologias dependem de dados organizados e disponíveis em quantidade e qualidade suficientes para serem analisados.
A manutenção preditiva, por exemplo, utiliza informações coletadas por equipamentos para identificar padrões que podem indicar falhas antes que elas ocorram. Já sistemas de rastreabilidade permitem acompanhar etapas da produção e identificar desvios no processo.
Nesse contexto, a maturidade da estrutura de dados passa a ser um dos principais fatores para determinar o resultado obtido com a inteligência artificial.
Dados como base para a IA
A adoção de inteligência artificial não depende apenas da aquisição de ferramentas ou sistemas. Empresas que possuem dados dispersos, incompletos ou sem padronização podem encontrar dificuldades para utilizar a tecnologia de maneira eficiente.
A organização e a integração dos dados permitem que sistemas de IA produzam análises mais consistentes e sejam incorporados a processos de tomada de decisão.
Para o setor industrial brasileiro, o desafio passa, portanto, da simples adoção da tecnologia para a construção de uma infraestrutura capaz de sustentá-la. Nesse cenário, investimentos em dados, computação em nuvem e integração de sistemas tendem a ganhar importância junto com a expansão das aplicações de inteligência artificial.
A mudança também altera o critério de competitividade. O diferencial não está apenas em utilizar IA, mas em possuir a estrutura tecnológica e os dados necessários para transformar a ferramenta em resultados concretos para a operação.
