Nos últimos meses, um cenário interessante tem ganhado destaque no universo corporativo brasileiro e global: apesar do entusiasmo com a inteligência artificial, a maioria das empresas ainda está longe de extrair seu pleno potencial. Um levantamento recente divulgado pelo Canaltech revela que embora 90% das empresas afirmem usar IA, apenas 7% conseguiram integrá-la de forma completa e estratégica em seus processos. Isso não é apenas um número, mas sim um alerta direto para CEOs, líderes de inovação e gestores de tecnologia.
Por que isso importa? Sobretudo no ambiente de negócios atual, onde a agilidade e a inteligência operacional são diferenciais críticos, a IA é vista como um motor de transformação. Mas o que vemos, na prática, é uma espécie de gap entre o potencial da tecnologia e sua implementação real.
Esse descompasso acontece porque a jornada da maturidade em IA vai muito além da simples adoção de ferramentas disponíveis no mercado. Muitas vezes, as empresas caem na armadilha das provas de conceito ou projetos-piloto que, isolados, não provocam mudanças estruturais nem profundas. A verdadeira transformação acontece quando a inteligência artificial é integrada a todas as camadas do negócio, das operações à estratégia, passando pela cultura e gestão de pessoas.
O que está por trás da baixa maturidade em IA?
Um ponto crítico identificado pelas análises é a infraestrutura de dados. Sem dados estruturados, confiáveis e acessíveis, os algoritmos de IA não conseguem entregar resultados relevantes. Imagine tentar pilotar um carro sem um painel de controle claro e preciso: funciona muito mal, certo? O desafio das empresas é, portanto, montar uma base sólida de dados que permita escalar soluções inteligentes de forma segura e consistente.
Além disso, há obstáculos culturais e de governança: líderes e equipes muitas vezes não estão preparados para tomar decisões baseadas em dados e devido à falta de visão estratégica, deixam de investir adequadamente em capacitação e integração tecnológica.
Como as empresas podem avançar?
Diagnóstico estratégico: Antes de qualquer implementação, é fundamental mapear a maturidade atual do negócio em relação a IA. Quais processos podem ser automatizados? Que dados são mais valiosos? Onde estão as lacunas técnicas e humanas?
Investimento em dados e tecnologia: Montar uma arquitetura robusta que facilite a coleta, o armazenamento e o processamento dos dados. Isso pode significar revisar sistemas legados, buscar parcerias com provedores de tecnologia ou até adotar plataformas de dados em nuvem que acelerem o acesso à informação.
Cultura orientada a dados e aprendizagem contínua: É vital desenvolver competências internas que tornem as equipes adeptas do uso da IA como ferramenta diária. Isso também evita a dependência excessiva de consultorias externas e cria um ciclo virtuoso de inovação.
Empresas que já avançaram por essa trajetória, como o Magazine Luiza e a RD Saúde, mostram como a IA integrada transforma desde o varejo até a saúde, melhorando a experiência dos clientes e otimizando operações, garantindo vantagem competitiva real.
O que isso nos revela sobre o futuro?
Enquanto a tecnologia continua evoluindo — com tendências como agentes autônomos, IA multimodal e automação inteligente crescendo rapidamente —, a capacidade das empresas de se adaptar e amadurecer seu uso da IA será o maior diferencial competitivo em 2026 e além.
Esse cenário convida líderes a repensar seus modelos atuais e investir de forma estratégica em uma jornada que não termina no primeiro projeto ou software, mas que é um processo contínuo de transformação. Afinal, a maturidade em IA significa mais do que tecnologia; representa a construção de um negócio inteligente, ágil e preparado para o futuro.
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