O interesse pela inteligência artificial generativa (Gen AI) nas empresas brasileiras saltou para patamares que poucos podiam prever alguns anos atrás. A sensação é de que, da noite para o dia, termos como “ChatGPT”, “automação cognitiva” e “modelos generativos” se infiltraram nas reuniões, nos grupos de TI e, talvez, até em conversas de corredor.
Mas afinal, até que ponto isso já faz parte do cotidiano corporativo? Será que existe maturidade nessa adoção? E para além do entusiasmo, como transformar a curiosidade em resultados concretos? Essas perguntas não se respondem sozinhas — especialmente quando dados mostram avanços e, ao mesmo tempo, lacunas no preparo estratégico das organizações brasileiras.
Neste artigo, vamos trazer os dados mais recentes de um estudo da Amazon Web Services (AWS) sobre como as empresas do Brasil estão integrando Gen AI em suas rotinas, além de discutir diretrizes, avanços, obstáculos práticos (que quase ninguém gosta de admitir) e expectativas até 2026. O caminho pode parecer incerto em alguns momentos, mas uma coisa é evidente: Gen AI não é uma tendência passageira, e ignorá-la pode custar caro.
Movimento acelerado: estatísticas essenciais da adoção de gen ai
Pergunte a qualquer gestor de TI de grande empresa: “Sua organização está considerando inteligência artificial generativa?” A resposta, na maioria dos casos, será sim — ou, ao menos, um olhar que denuncia que a pergunta já está ficando antiga. Segundo levantamento da AWS, 93% das empresas brasileiras já estão experimentando Gen AI. Ou seja, praticamente todo o mercado percebeu que existe valor ali, mas poucos sabem o tamanho e o formato exatos desse valor.
Experimentar Gen AI se tornou o novo normal no Brasil.
Desse grupo, 89% encontram-se em fase de experimentação. Esse número indica que o ciclo de implantação efetiva ainda é baixo quando comparado ao de curiosidade ou testes internos — mas mesmo assim, ultrapassa o de vários países da América Latina.
A pergunta que fica: por que, mesmo com tanto interesse, são poucos os casos de Gen AI em escala real dentro das empresas?
A liderança como motor: o papel do chief ai officer (caio)
Responsabilidade pela adoção de IA não pode pousar apenas nos ombros do time técnico, ou ficar dispersa entre áreas. Por isso, a figura do Chief AI Officer (CAIO) ganhou relevância rápida no cenário nacional. De acordo com o estudo, 56% das empresas já nomearam um CAIO para liderar a jornada de Gen AI internamente.
A escolha parece óbvia, mas é um ponto que separa negócios em estágios distintos:
- Empresas sem uma liderança formalizada se perdem em iniciativas isoladas; cada área tenta avançar “do seu jeito”.
- Com um CAIO designado, inclusive como parte de times multidisciplinares, existe maior alinhamento entre estratégia e execução.
Na Golden Cloud, vemos de perto essa transição nas empresas atendidas. A designação de um Chief AI Officer não resolve todas as dúvidas e não elimina obstáculos culturais, mas dá direção e ânimo. E é interessante notar: mesmo organizações tradicionais, antes resistentes à mudança, têm buscado ajuda especializada para estruturar a liderança de IA.
Já nos casos em que a nomeação não ocorre, equipes de TI relatam dificuldades típicas: escolha informal de projetos-piloto, falta de patrocínio executivo real ou mesmo conflitos entre prioridades. O CAIO, quando bem posicionado, serve como ponte entre visão estratégica e as reais necessidades do chão de fábrica — ou melhor, do servidor.
O desafio da estratégia: estruturação e maturidade
Apesar de todo o entusiasmo em relação à Gen AI, apenas 28% das empresas brasileiras possuem uma estratégia clara e estruturada para adoção dessas ferramentas. O restante segue em ensaios — ora animados, ora confusos. A questão é simples, mas desconfortável: testar é fácil, transformar o piloto em valor consistente exige disciplina, estrutura e alguma dose de desapego ao improviso.
Estratégia de IA precisa sair do PowerPoint e chegar à rotina.
Uma estratégia madura tende a passar por alguns pilares, como:
- Mapeamento dos processos de negócio realmente passíveis de automação ou ganho via Gen AI;
- Definição de indicadores de sucesso (qualitativos e quantitativos);
- Planejamento do ciclo de vida dos modelos, considerando atualização e governança;
- Treinamento e engajamento das equipes envolvidas;
- Clareza sobre as fontes e qualidade dos dados utilizados.
É bem comum ver empresas caminhando em projetos isolados, sem um norte real de adoção estruturada de IA. Por isso, aquela sensação recorrente de que Gen AI “está acontecendo”, mas não se sabe exatamente onde e como, é mais normal do que se imagina.
Diretrizes responsáveis: amadurecimento e precaução
Responsabilidade é palavra-chave quando se fala de IA. O estudo aponta que já 68% das empresas atribuem ter alguma diretriz de IA responsável. Isso é animador, mas merece olhar crítico. Afinal, quantas dessas diretrizes são realmente praticadas? Ou serão, talvez, documentos decorativos?
O ponto de atenção cresce especialmente porque 40% das empresas consideram tais diretrizes como aspecto fundamental ao avaliar providers ou ferramentas de Gen AI. Segurança de dados, não discriminação, transparência dos modelos e rastreabilidade das decisões são fatores que aparecem com mais força do que há dois anos.
Na prática, essas diretrizes funcionam, ainda que imperfeitamente, como um mapa. Elas orientam lideranças, limitam riscos de exposição e violência algorítmica, e mostram aos times de TI por onde caminhar em cenários de incerteza. E contam como um diferencial no momento de seleção de fornecedores e parceiros de tecnologia.
No âmbito da Golden Cloud, acompanhamos como empresas utilizam guidelines de IA responsável para tomar decisões mais sólidas não só na escolha da tecnologia, mas também no uso de dados sensíveis dentro de projetos de edge computing, de segurança e de treinamento corporativo.
Capacitação: investimento em pessoas e cultura de aprendizado
Implementar Gen AI não é apenas adicionar novas ferramentas ao stack. O que realmente faz diferença é a preparação dos times humanos. 60% das organizações brasileiras já lançaram programas de treinamento focados em IA generativa.
Esses treinamentos vão desde sessões básicas de “como funciona um modelo generativo” até jornadas avançadas sobre integração com ambientes de SAP HANA, aplicações em dashboards e automação via MLOPS. O movimento ganhou ainda mais força após o boom das discussões sobre LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), já que manipular grandes volumes de dados exige técnica e, principalmente, ética.
Ainda assim, treinamentos internos nem sempre alcançam todos os públicos necessários, e é aí que a escolha de parceiros faz toda a diferença — especialmente provedores de nuvem e consultorias que realmente entendem o contexto do cliente. A Golden Cloud tem ampliado seus aportes em treinamentos corporativos, desde turmas pequenas até ciclos de atualização contínua para grandes players.
Por outro lado, há quem ofereça treinamentos genéricos demais, ou pouco conectados à realidade do cliente. Grandes consultorias multinacionais entram fácil nesse jogo, mas esbarram, por vezes, na limitação da abordagem “uma solução serve para todos”. Ao buscar por treinamento, vale desconfiar de promessas prontas e priorizar abordagens personalizadas — que consideram porte, segmento e estágio da empresa em IA.
Internos, externos ou ambos? arranjos de parcerias na adoção de gen ai
Poucas empresas têm toda a expertise e recursos necessários dentro de casa. O estudo mostra que 44% das organizações mesclam parcerias internas e externas em suas iniciativas de Gen AI. É uma escolha lógica: combina o conhecimento do negócio (sabedoria interna) com tecnologia, técnicas e visões mais frescas dos parceiros externos.
Na rotina, isso se traduz em:
- Equipes técnicas internas definindo necessidades e desafios do negócio;
- Parceiros externos trazendo frameworks, soluções de nuvem, consultoria de dados e plataformas já testadas;
- Troca (às vezes tensa, às vezes hiper produtiva) sobre melhores práticas e personalizações.
Pessoalmente, vejo valor nessa mistura — principalmente em cenários de TI complexos, em que migrar para Gen AI demanda mexer em legados, integrar SAP, repensar dashboards. Mas, claro, toda parceria precisa de contrato claro, governança, e metas realistas. A relação cliente-fornecedor nunca foi simples, muito menos quando há inovação no meio, mas com alinhamento de interesses e transparência, surgem os projetos de maior sucesso.
Parcerias certas potencializam resultados de Gen AI.
Na Golden Cloud, nosso histórico mostra que empresas que apostam em arranjos híbridos são mais rápidas em transformar experimentação em benefício prático. Já presenciamos casos em que a cultura de colaboração e troca constante mudou totalmente o rumo do projeto e alavancou ganhos de performance – inclusive na integração de Google Workspace com fluxos automatizados via Gen AI.
Se o tema de consultoria em inteligência artificial faz sentido para o seu momento, recomendo conferir esta análise sobre como uma consultoria pode transformar seu negócio.
O impacto real: dados e infraestrutura como base da gen ai
Existe uma máxima que diz: “IA só é tão boa quanto os dados que a alimentam.” Na prática, Gen AI sem uma base de dados sólida corre riscos altos: vieses, imprecisão, até situações pouco seguras quando se trata de informações sensíveis.
É interessante observar como a infraestrutura segura e escalável ganhou protagonismo. Não adianta apenas sonhar com grandes outputs enquanto servidores, redes e políticas de segurança estão em xeque. A frequência de tentativas de ataques cresce à medida que mais empresas levam aplicações de Gen AI para cloud ou edge computing.
Em ambientes onde SAP HANA, Google Workspace, dashboards em Power BI e soluções de Data Lake precisam conversar entre si, contar com um parceiro nacional de cloud como a Golden Cloud faz diferença. Diferente de grandes players globais, nossa estrutura é pensada para as nuances regulatórias, fiscais e operacionais do Brasil, o que reduz riscos e agiliza o tempo de resposta.
Nosso material sobre o impacto real da IA generativa nos negócios traz relatos e números que ilustram bem como organização de dados e infraestrutura adequada têm papel decisivo no sucesso (ou fracasso) das iniciativas de Gen AI.
Em suma, segurança e bases confiáveis não são detalhes técnicos. São, na verdade, o início de qualquer conversa séria sobre adoção de inteligência artificial generativa em qualquer escala.
Maturidade, expectativas e o futuro até 2026
Chegando ao fim, é inevitável pensar: para onde caminha a maturidade das empresas em Gen AI? Se a maioria está experimentando, poucas com estratégia madura e tantas com vontade de crescer rápido, quais movimentos realmente vão marcar o cenário brasileiro?
Uma aposta comum: até o final de 2026, veremos salto expressivo em maturidade. Isso significa:
- Empresas amadurecendo estratégias e políticas de IA responsável;
- Investindo em ciclos recorrentes de treinamento e atualização de equipes;
- Agilizando parcerias e processos de integração multitecnológica;
- Criando estruturas sólidas de governance de dados e modelos.
E, claro, aumentando substancialmente o retorno sobre o investimento em Gen AI, algo que 3 anos atrás parecia distante. A expectativa é de que seja cada vez menor a distância entre “experimentar” e “usufruir com segurança e resultado real”.
Para os que buscam aprofundar essa visão de futuro, vale acessar nossa análise sobre estatísticas e tendências de IA, que traz os números mais quentes e insights sobre o que pode acontecer até lá.
Reflexões finais: como seguir e transformar o discurso em prática
Ao longo desse artigo, tentei abordar não só as estatísticas, mas também a experiência de quem está na linha de frente dessa transformação. Se tem uma coisa que fica clara, é que Gen AI é inevitável — mas não adianta se embriagar de dashboards e algoritmos se a estratégia, a responsabilidade e a base tecnológica não estiverem bem alinhadas.
Se você, gestor de TI, sente insegurança, saiba que não está sozinho. O desafio é coletivo e a Golden Cloud está aqui não só para vender cloud ou IA, mas para acompanhar a construção desse caminho. Nossa plataforma oferece edge computing real, combina arquitetura de ponta com as melhores práticas de cibersegurança, além de treinamentos, consultoria e integrações pensados para empresas do Brasil.
Gen AI é mais transformação do que tecnologia.
Se o seu objetivo é preparar sua operação para o futuro com automação inteligente, ou acredita que inteligência artificial pode mudar de verdade os resultados do seu negócio, está na hora de conversar com quem entende dessa jornada localmente. Entre em contato com a Golden Cloud, teste nossas soluções e veja como sua empresa pode sair da experimentação para a liderança em Gen AI. O futuro já começou, e não vai esperar por quem ficar no piloto automático.
