IA é prioridade: 53% apostam em generativa e 70% já têm planos
A Inteligência Artificial deixou de ser tema apenas de experimentos e se consolidou como a principal prioridade de investimento em tecnologia para empresas brasileiras em 2026. Pesquisa da ABES indica que 53% dos executivos apontaram IA generativa e agentes de IA como foco, enquanto 40% já direcionam recursos para essas soluções e 33% planejam começar iniciativas no próximo ano — o que coloca mais de 70% das organizações com investimentos em IA no curto prazo.
Principais números
- 41.613 empresas atuando em software e serviços em 2025, com mercado estimado em US$ 35,4 bilhões.
- Prioridades de investimento: IA generativa e agentes de IA (53%); segurança da informação e segurança em nuvem (41%); AI/ML (35%); infraestrutura em nuvem e Big Data & Analytics (24%).
- Adoção de agentes inteligentes: 40% já investem; 33% planejam iniciar em até 12 meses.
- Composição do mercado: 62,5% microempresas, 31,8% pequenas, 3,4% médias e 2,3% grandes.
- Principais consumidores de tecnologia: financeiro (25,4%), serviços e telecom (24,3%), indústria (19,5%).
- Valores movimentados em 2025: US$ 35,4 bilhões (financeiro US$ 8,99 bi; serviços e telecom US$ 8,61 bi; indústria US$ 6,92 bi).
- Distribuição regional dos investimentos: Sudeste 62,37%; Sul 15,86%; Centro-Oeste 10,96%; Nordeste 7,70%; Norte 3,12%.
Esses números mostram tanto a escala do mercado quanto o perfil descentralizado do crescimento: embora o Sudeste ainda concentre a maior parcela dos aportes, outras regiões vêm aumentando sua participação, impulsionando um ecossistema mais amplo de inovação.
Por que as empresas estão apostando em IA agora
A aceleração dos investimentos em IA tem razões práticas. Agentes generativos e soluções de automação trazem ganhos diretos de produtividade, reduzem tempo em tarefas repetitivas e possibilitam novos modelos de negócio. Em áreas como atendimento ao cliente, análise de documentos e automação de processos, a aplicação de modelos de linguagem e agentes inteligentes tornou-se viável financeiramente e escalável quando integrada a infraestrutura em nuvem.
Ao mesmo tempo, empresas enxergam na IA uma alavanca para diferenciar produtos e serviços, otimizar operações e, principalmente, reduzir custos a médio prazo. Projeções da IDC para 2026 reforçam crescimento contínuo do setor de tecnologia, com foco em eficiência operacional e retorno sobre investimento.
Desafios que ainda freiam a adoção em larga escala
Mesmo com a intenção declarada de investir, a implementação enfrenta obstáculos concretos. Entre os mais citados na pesquisa estão:
- Qualidade dos dados: modelos só funcionam bem com dados limpos, completos e bem etiquetados.
- Sistemas legados: muitas empresas têm infraestrutura antiga que dificulta integração com novas soluções.
- Governança e compliance: é preciso definir políticas claras sobre uso, responsabilidade e monitoramento dos modelos.
- Escalabilidade: passar de piloto para produção exige planejamento de arquitetura, custo e manutenção.
- Talentos: há escassez de profissionais experientes em ML/IA, engenharia de dados e product management para IA.
Esses pontos significam que a jornada não é apenas tecnológica, mas também organizacional: é preciso investir em processos, cultura e capacitação tanto quanto em ferramentas.
O cenário das empresas brasileiras
O mercado brasileiro de software e serviços é altamente pulverizado. Micro e pequenas empresas representam 94,3% do total de organizações, o que influencia a forma como soluções de IA serão adotadas — muitas vezes via serviços gerenciados, parcerias e plataformas que facilitam a implementação sem exigir equipes internas muito grandes.
Setores como o financeiro lideram os investimentos, concentrando cerca de 25,4% do gasto total, seguidos por serviços/telecom e indústria. Esses setores tendem a demandar soluções robustas de segurança e conformidade, o que explica a posição elevada de segurança da informação e segurança em nuvem nas prioridades de investimento.
O que mudar na prática
Para empresas e profissionais que querem transformar intenção em resultados, algumas ações práticas ajudam a reduzir riscos e acelerar ganhos:
- Priorizar casos de uso com impacto claro e mensurável (redução de custo, aumento de receita ou ganho de produtividade).
- Investir primeiro em qualidade de dados e pipelines de engenharia de dados.
- Adotar arquiteturas cloud-native e plataformas que facilitem a implantação e o monitoramento de modelos.
- Estabelecer governança de IA desde o início, com diretrizes de ética, privacidade e segurança.
- Capacitar equipes com treinamentos práticos e contratações estratégicas, além de aproveitar parcerias e fornecedores especializados.
O que isso significa para quem está começando
Para profissionais jovens e estudantes, o momento é de oportunidade. Habilidades em engenharia de dados, observabilidade de modelos, MLOps, segurança de IA e produto para IA estão em alta. Ao mesmo tempo, conhecimentos básicos sobre cloud, arquitetura de sistemas e boas práticas de desenvolvimento continuam essenciais.
Construir um portfólio com projetos práticos, contribuir em projetos open source e focar em resolução de problemas reais tende a destacar quem busca entrar nesse mercado em expansão.
Conclusão
A crescente prioridade dada à Inteligência Artificial mostra um mercado em transição: investimentos se concentram em tecnologias que prometem ganho de eficiência e novos produtos, mas a estrada para a adoção plena passa por desafios de dados, arquitetura e talentos. Para profissionais e empresas, a recomendação é clara: alinhar estratégia, capacitação e governança para transformar investimento em resultados reais.
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Revisão editorial: Bruno Quintela - LinkedIn
