IA vira prioridade nº1 das empresas: 53% já apostam em agentes generativos
Contexto
O estudo Mercado Brasileiro de Software – Panorama e Tendências 2025, da ABES, mostra que a Inteligência Artificial generativa e os agentes de IA lideram a agenda estratégica das empresas brasileiras para 2026, mencionados por 53% dos executivos como prioridade de investimento. Em 2025 o setor contava com 41.613 empresas e movimentou US$ 35,4 bilhões, um indicador de mercado amplo e fragmentado, com demanda concentrada em algumas verticais.
Adoção
A adoção avança rapidamente: 40% das empresas já investem em agentes inteligentes e outras 33% planejam iniciar projetos nos próximos 12 meses. Na prática, isso significa que mais de sete em cada dez organizações estão envolvidas ou pretendem investir em agentes de IA no curto prazo. Casos de uso reais incluem chatbots avançados para atendimento, automação de processos combinando RPA e modelos de linguagem, geração automática de relatórios e triagem de documentos, além de copilotos para desenvolvimento e suporte à decisão.
Desafios
Apesar do impulso, a escala enfrenta obstáculos técnicos e organizacionais que precisam ser tratados para transformar provas de conceito em soluções produtivas:
- Qualidade dos dados: modelos dependem de dados limpos, completos e bem etiquetados. Dados fragmentados entre sistemas reduzem a confiança nas saídas.
- Sistemas legados: ERPs, bancos legados e aplicações monolíticas dificultam integração e exigem estratégias de modernização incremental.
- Governança e compliance: exigem políticas para mitigar vieses, proteger privacidade e garantir auditabilidade de decisões automatizadas.
- Escalabilidade: protótipos precisam arquitetura robusta, monitoramento e automação de pipelines para lidar com produção em grande escala.
- Escassez de talento: cientistas de dados, engenheiros de ML e profissionais de MLOps ainda são limitados, afetando ritmo de implantação.
Para mitigar esses pontos, recomenda-se começar por projetos com retorno claro, investir em governança de dados (catalogação, qualidade e pipelines), adotar práticas de MLOps e modernizar sistemas por módulos usando APIs e camadas de integração.
Impacto para micro e pequenas empresas
O mercado brasileiro é dominado por micro e pequenas empresas: 62,5% são microempresas e 31,8% pequenas, totalizando 94,3% do setor. Esse perfil implica que a difusão da IA pode vir por soluções pragmáticas e acessíveis, não necessariamente por grandes investimentos internos. Estratégias para PMEs incluem o uso de soluções SaaS e APIs, foco em nichos verticais (por exemplo, automação de processos financeiros, extração de dados para contabilidade ou atendimento especializado), parcerias com integradores e terceirização de competências técnicas.
Assim, pequenas empresas podem ganhar competitividade oferecendo serviços especializados que resolvam problemas locais ou verticais, em vez de disputar escala com grandes provedores.
Cenário regional
Os investimentos em TI também estão se desconcentrando: em 2025 o Sudeste representou 62,37% dos aportes, seguido por Sul (15,86%), Centro-Oeste (10,96%), Nordeste (7,70%) e Norte (3,12%). Esse movimento amplia oportunidades fora dos grandes centros, estimulando hubs regionais e atraindo talentos locais. Segundo a IDC, a expectativa para 2026 é de crescimento seletivo: TI +5,3%, Telecom +3,9% e Business IT +4,6%, indicando que a expansão será orientada por eficiência operacional e serviços mais maduros.
Conclusão
A conclusão é direta: IA generativa e agentes inteligentes deixaram de ser apenas tendências experimentais para ocupar lugar central na estratégia das empresas. O avanço dependerá de bases sólidas de dados, modernização técnica por etapas, governança robusta e disponibilidade de profissionais qualificados. Para jovens que querem entrar nessa onda, a recomendação é focar em habilidades práticas — engenharia de dados, integração de APIs, princípios de MLOps e governança — e construir projetos que mostrem resultados mensuráveis.
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Revisão editorial: Bruno Quintela - LinkedIn
