IA nas empresas: como implementar sem desperdiçar o primeiro projeto

Como implementar IA nas empresas sem desperdiçar o primeiro projeto?

A IA nas empresas dá retorno quando o primeiro projeto resolve um processo medido, com dono, regra escrita e dados acessíveis. Segundo o Cetic.br, 17% das empresas brasileiras com 10 ou mais pessoas usaram IA em 2025, contra 13% em 2024. Pela medição do Cetic, a maioria ainda não começou. Quem entra agora erra menos se escolher bem o primeiro processo.

A ordem que eu recomendo cabe em cinco passos:

1. Escolha um processo antes de escolher uma tecnologia.
2. Meça o processo hoje, em horas e reais por mês.
3. Defina quais dados podem entrar e quem responde pelo resultado.
4. Rode um projeto pequeno, com data marcada para decidir se continua.
5. Compare o resultado com a medição inicial e escreva o que aprendeu.

Os demais textos do tema ficam em IA nas empresas.

Onde está a inteligência artificial nas empresas brasileiras hoje?

A inteligência artificial nas empresas brasileiras cresceu em 2025, mas continua concentrada nas maiores. Estes são os percentuais de empresas que usaram IA, pela pesquisa TIC Empresas do Cetic.br, que mede empresas a partir de 10 pessoas ocupadas:

Fonte: Cetic.br, TIC Empresas 2024 e TIC Empresas 2025, tabela H9.

Uma ressalva de leitura. Nas tabelas de 2024 e de 2025, o Cetic informa que o indicador foi coletado apenas entre as empresas que têm especialistas, área ou departamento de TI. O resultado é divulgado pelo total de empresas. Use os números como ordem de grandeza.

A maioria compra pronto. Entre as empresas que usam IA, 80% adquiriram software ou sistemas prontos. Também entre elas, 54% contrataram fornecedores externos para desenvolver ou modificar sistemas e 26% dizem que os próprios funcionários desenvolveram. As respostas se sobrepõem, então uma empresa pode aparecer nas três.

O uso é comercial e administrativo. O Cetic também pergunta onde as empresas aplicam IA (tabela H10). Estes são os percentuais entre as que usam, e uma empresa pode marcar mais de uma área:

Alguns exemplos de tarefas que o dono de uma empresa reconhece nessas áreas:

• Vendas: rascunho de proposta e qualificação de lead.
• Administrativo: conferência de notas e conciliação.
• Recursos humanos: triagem de currículo, com revisão humana por causa do artigo 20 da LGPD (mais abaixo).

Outras pesquisas medem outro universo. A pesquisa do Sebrae com o Meta Instituto de Pesquisa, com 7.182 entrevistados entre MEIs, microempresas e empresas de pequeno porte, encontrou 52% de empreendedores que usaram IA nas duas semanas anteriores à entrevista. O Sebrae compara esse número com 21% na pesquisa equivalente do U.S. Census Bureau, nos Estados Unidos. O número do Sebrae e o do Cetic medem universos diferentes. De um lado estão MEIs e pequenos negócios. Do outro, empresas com 10 ou mais pessoas e área de TI. Os dois não se comparam entre si.

Por que o primeiro projeto de IA costuma desperdiçar dinheiro?

O primeiro projeto de IA desperdiça dinheiro quando começa pela ferramenta e termina sem resultado medido.

Em julho de 2024, a Gartner previu que ao menos 30% dos projetos de IA generativa seriam abandonados depois da prova de conceito até o fim de 2025. Os motivos citados foram baixa qualidade dos dados, controles de risco inadequados, custos crescentes e valor de negócio pouco claro. Isso é uma previsão. Ela não conta projetos reais.

A McKinsey mede o que as empresas dizem ter recebido. Na pesquisa de 2026, com 1.719 participantes em 97 países, 37% atribuem algum impacto no EBIT à IA, praticamente o mesmo do ano anterior. Só cerca de 6% entram no grupo de alto desempenho, que atribui 5% ou mais do EBIT à IA e descreve o valor obtido como significativo. Já 80% dizem que a IA melhorou a própria produtividade. Para a maioria, o ganho individual ainda não chegou à conta da empresa.

"A convicção das organizações em relação à IA cresce mais rápido do que o retorno financeiro imediato que elas conseguem atribuir a ela."

McKinsey, The state of AI in 2026: On the road to ROI, 25 de agosto de 2026. Tradução minha do original em inglês: "Organizations' conviction in AI is growing faster than the immediate financial returns they can attribute to it."

O que separa os 6%? Quase três quartos desse grupo dizem ter redesenhado fluxos de trabalho de forma fundamental por causa da IA. Entre os demais respondentes, é um quarto. São respostas autodeclaradas, de uma amostra global, sem recorte para o Brasil. Ainda assim, a lição prática é direta: IA em cima de um processo confuso só automatiza a confusão. Primeiro se arruma o fluxo.

Que processo escolher para o primeiro projeto de IA?

O primeiro processo precisa passar em cinco testes. Dê 0, 1 ou 2 pontos a cada um. O método é meu e serve para comparar candidatos entre si.

• Volume. O processo se repete toda semana, com volume para medir.
• Regra. Alguém consegue escrever como a decisão é tomada hoje.
• Dado. A informação está em um sistema ou planilha que você alcança. Conhecimento que só uma pessoa guarda na cabeça não conta.
• Erro barato. Um erro custa retrabalho, sem risco de perder um cliente ou levar uma multa.
• Dono. Uma pessoa responde pelo resultado e usa o processo todos os dias.

Como ler a soma, que vai de 0 a 10:

Veja como isso aparece no papel. O plano de exemplo da página de estratégia de IA da isonew ordena montagem de orçamentos (retorno em 3 meses), cobrança de faturas (5 meses) e pipeline de relatórios (9 meses). Na lista do que não construir, aparece um CRM sob medida, porque o que a empresa já paga está bom. É um documento de exemplo, não o resultado de um cliente.

Se o processo já é repetitivo e tem regra escrita, o caminho costuma ser a automação de processos, com ou sem IA no meio. Um agente que escolhe sozinho entre várias ações exige mais cuidado com limites e revisão. Leia agente de IA para empresas antes de começar por ele.

O que eu pularia no primeiro projeto

• O projeto de vitrine. Se o objetivo é ser visto fazendo IA, nenhum número muda.
• O sistema próprio quando já existe produto que resolve. Antes de construir, confira o custo de manter.
• O agente autônomo sem regra escrita. Ele vai decidir com as regras que você ainda não definiu.
• Vários pilotos ao mesmo tempo. Ninguém mede nenhum deles direito.

Inteligência artificial para empresas: ferramenta pronta, automação ou sistema próprio?

A IA nas empresas chega por três caminhos. Cada um serve a uma situação, e o erro mais comum é escolher pelo que está na moda.

Com 80% das empresas que usam IA comprando software pronto, a ferramenta de prateleira é o ponto de partida natural. Para escolher entre planos de assistente de IA por usuário, veja ChatGPT para empresas.

A tentação de construir existe. Na pesquisa da McKinsey, 32% dos respondentes dizem que a organização decidiu não comprar ao menos um produto ou funcionalidade de software. O motivo: dava para construir internamente com agentes de programação. É uma resposta autodeclarada, de uma amostra global. As menções mais comuns vêm de tecnologia e saúde. Na minha leitura, para o primeiro projeto de uma empresa média, o custo de manter o que você construir pesa mais do que o custo de começar.

A própria página do Diagnóstico de Oportunidades de IA da isonew diz que, se o problema se resolve melhor com um produto que você pode comprar, a gente avisa e indica outro caminho. Para um projeto que ninguém vai usar, a resposta honesta é não construir.

IA para pequenas empresas: o que muda com menos de 50 pessoas?

IA para pequenas empresas segue os mesmos cinco passos, com duas diferenças.

A primeira é o caminho. Em empresa pequena, quase sempre começa por produto pronto, porque a equipe de tecnologia é você ou ninguém. Os números combinam com isso: em 2025, 15% das empresas de 10 a 49 pessoas usavam IA, contra 50% das de 250 ou mais.

A segunda é a decisão. O dono está perto do trabalho e aprova uma mudança em uma reunião. Isso encurta o ciclo e tira a desculpa: se ninguém definiu a meta, a conta cai em quem decide.

Para quem tem menos de 10 pessoas, o Sebrae mostra que o uso individual já é comum (52% em duas semanas, entre MEIs e pequenos negócios em geral). O desafio é transformar uso pessoal em processo com dono.

Sobre emprego: entre os pequenos negócios que usam IA, 90% não alteraram o número de funcionários nos últimos seis meses por conta da tecnologia, segundo o Sebrae. Outros 5% reduziram vagas por causa da IA e 3% contrataram mais por causa dela. Em escala global, a McKinsey registra que 14% dos respondentes de organizações que usam IA dizem que ela contribuiu para reduzir o quadro de pessoal no último ano. Na pesquisa anterior, 32% esperavam essa redução. O resultado ficou abaixo da metade do esperado.

Antes de contratar qualquer coisa, estime o que o trabalho manual custa por ano. A calculadora de economia com automação da isonew faz essa conta com as premissas escritas. Se o resultado for pequeno, a melhor decisão é não construir nada.

O que a governança mínima de IA precisa cobrir?

A governança de IA no primeiro projeto cabe em uma página. Ela precisa responder cinco perguntas.

1. Quem é o dono de cada uso? Todo uso de IA com impacto no negócio tem uma pessoa responsável pelo resultado.
2. Que dados podem entrar? Dado pessoal de cliente, candidato ou funcionário exige finalidade e base legal. O detalhe fica em LGPD e IA.
3. Quem revisa decisões automáticas? O artigo 20 da LGPD dá ao titular o direito de pedir a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses. Isso inclui as que definem perfil pessoal, profissional, de consumo e de crédito. O texto atual não diz que a revisão precisa ser feita por uma pessoa. A expressão "por pessoa natural" saiu com a Medida Provisória 869/2018, e a redação atual é a da Lei 13.853/2019. Se a IA decide sobre crédito, seleção ou perfil de alguém, prever uma pessoa na revisão é a forma mais simples de responder a um pedido desses.
4. O que fica registrado? Guarde o que foi enviado e o que voltou, para investigar erros.
5. Quanto pode custar por mês? Segundo a McKinsey, cerca de 20% dos respondentes dizem que a organização limita o uso de IA por causa do custo de operação, incluindo tokens. Defina um teto antes de escalar.

Sobre lei específica: o PL 2338/2023, que cria o marco legal da IA, ainda não virou lei. Em 15 de outubro de 2026, a ficha de tramitação na Câmara dos Deputados mostra a situação "Aguardando Parecer do(a) Relator(a)" na Comissão Especial. A comissão foi constituída em 29 de abril de 2025 e o relator foi designado em 20 de maio de 2025. Governança não precisa esperar a lei. A LGPD já vale hoje. Isto é um checklist operacional, não aconselhamento jurídico.

Como ficam os primeiros 90 dias de um projeto de IA?

Um primeiro projeto sensato cabe em um trimestre. Este calendário é uma sugestão minha:

O tempo da sua equipe é parte do custo. Na isonew, pedimos cerca de duas a quatro horas por semana das pessoas cujo trabalho está mudando, mais uma revisão semanal curta com o dono. Com menos do que isso, o sistema acaba errado. Reserve algo parecido.

Como medir se o primeiro projeto se pagou?

Meça antes de começar. Sem a linha de base, qualquer resultado vira opinião. A conta mínima tem duas partes.

Custo mensal do processo hoje: horas por mês × custo da hora + custo dos erros.

Custo mensal depois: horas que sobraram × custo da hora + custo dos erros que sobraram + custo mensal da solução.

A diferença entre as duas é o ganho. Faça a medição inicial com quem executa o processo. Depois de 60 a 90 dias, repita a conta. Defina antes o que significa continuar e o que significa parar. Parar é uma decisão razoável, e custa menos do que manter um projeto sem retorno por inércia.

É o raciocínio por trás do Diagnóstico de Oportunidades de IA da isonew. A isonew projeta e constrói sistemas de IA e software para empresas comandadas pelo dono, nos Estados Unidos e no Brasil, e fica em Raleigh, na Carolina do Norte. O Diagnóstico é pago, tem escopo fechado e entrega um plano com oportunidades ordenadas por custo, retorno, esforço e risco, mais uma lista do que não construir. O plano é seu, mesmo que você não contrate a construção.

A primeira fase de construção tem preço fechado e faixa de 4 a 10 semanas, detalhada em preços.

Para empresas com mais processos, a estratégia de IA vai mais fundo, com mais entrevistas e uma sequência de doze meses. A isonew também diz quando não é o encaixe: com uma equipe de plataforma interna, você provavelmente não precisa de nós. Para saber por onde começar, o próximo passo é o Diagnóstico de Oportunidades de IA.