IA domina investimentos: 70% das empresas já apostam em agentes e generativa
A Inteligência Artificial deixou de ser apenas um tema de pesquisa e desenvolvimento e passou a ser a principal prioridade de investimento das empresas brasileiras para 2026. O estudo "Mercado Brasileiro de Software – Panorama e Tendências 2025", da ABES, aponta que o país encerrou 2025 com 41.613 empresas nos segmentos de software e serviços, movimentando cerca de US$ 35,4 bilhões — e, no centro desse movimento, estão soluções generativas e agentes inteligentes.
IA generativa e agentes no topo das prioridades
Segundo o levantamento, 53% dos executivos listaram Inteligência Artificial Generativa e agentes de IA entre as principais prioridades de investimento. Atualmente, 40% das empresas já destinam recursos a agentes inteligentes e outras 33% planejam iniciar projetos na área nos próximos 12 meses — totalizando mais de 70% de organizações com iniciativas ou planos concretos.
Além da IA generativa e dos agentes, segurança da informação e segurança em nuvem foram mencionadas por 41% dos respondentes. Inteligência Artificial e Machine Learning aparecem em 35% das citações, enquanto infraestrutura em nuvem e Big Data & Analytics registraram 24% cada.
Impactos práticos e motivos da adoção
As empresas aceleram a adoção de IA por duas razões principais: ganhos de eficiência operacional e a possibilidade de criar novos modelos de negócio. Agentes de IA automatizam fluxos de trabalho — como atendimento, roteamento e análise de dados — reduzindo tempo e custo. Já modelos generativos agilizam a produção de conteúdo, prototipagem e até geração de código e documentação.
Esses avanços são possíveis graças à combinação de maior capacidade computacional, disponibilidade de grandes volumes de dados e evolução dos modelos de aprendizado profundo. Contudo, a simples disponibilidade dessas condições não garante sucesso sem integração com processos, governança e engenharia de dados adequada.
Principais barreiras para escalar projetos de IA
Mesmo com o interesse elevado, a adoção em larga escala enfrenta obstáculos concretos:
- Qualidade dos dados: modelos dependem de dados limpos, representativos e atualizados; dados fragmentados ou enviesados reduzem a eficácia e aumentam riscos.
- Sistemas legados: integrar novas soluções a ERPs e bases antigas exige modernização, APIs e, em alguns casos, reescrita de componentes críticos.
- Governança: políticas de uso, privacidade, auditoria e controle são essenciais para mitigar riscos legais e reputacionais.
- Escalabilidade em produção: protótipos podem falhar em ambientes reais por custo, performance ou falta de observabilidade.
- Escassez de talentos: há alta demanda por engenheiros de dados, especialistas em MLOps, segurança e arquitetos de nuvem.
Para superar essas barreiras, empresas precisam investir em catalogação e limpeza de dados, migração gradual de sistemas legados, equipes multidisciplinares e práticas de MLOps e observabilidade.
Perfil do mercado e distribuição dos investimentos
O setor brasileiro de software e serviços é bastante pulverizado: 62,5% das organizações são microempresas e 31,8% são pequenas empresas, somando 94,3% do mercado. Médias empresas representam 3,4% e grandes apenas 2,3%.
No lado da demanda, o segmento financeiro concentra 25,4% dos investimentos, seguido por Serviços e Telecomunicações (24,3%) e Indústria (19,5%). Em 2025, o total movimentado foi de US$ 35,4 bilhões, com o financeiro respondendo por US$ 8,99 bilhões, Serviços e Telecomunicações por US$ 8,61 bilhões e Indústria por US$ 6,92 bilhões.
Descentralização regional
O levantamento também mostra uma gradual descentralização dos investimentos em tecnologia no Brasil. Embora o Sudeste continue liderando com 62,37% dos aportes, sua participação vem caindo em relação a anos anteriores. Sul, Centro-Oeste, Nordeste e Norte ampliaram sua fatia, indicando expansão da economia digital além dos polos tradicionais.
Perspectivas para 2026
Projeções da IDC apontam crescimento do mercado em 2026, com foco em eficiência e retorno sobre investimento: expectativa de expansão de 5,3% no segmento de TI, 3,9% em Telecomunicações e 4,6% em Business IT (serviços, outsourcing e nuvem). Para transformar investimento em resultado, empresas precisarão alinhar estratégia, dados e operação, além de capacitar times para atuar com modelos de IA em ambientes de nuvem híbrida.
Conclusão
A migração da experimentação para a implementação prática de IA é clara: mais de 70% das empresas já têm iniciativas concretas com agentes e modelos generativos. O caminho para entregar valor em escala passa por melhores dados, integração com sistemas legados, governança robusta e formação de talentos. Para quem quer se preparar para esse cenário, acompanhar conteúdos atualizados e práticos é essencial.
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Revisão editorial: Bruno Quintela - LinkedIn
