O que a pesquisa mediu
A 16ª edição da pesquisa TIC Empresas, conduzida pelo Cetic.br do NIC.br e divulgada em junho de 2026, entrevistou 4.174 organizações brasileiras com mais de dez funcionários. O levantamento apontou que a proporção de empresas que usaram algum tipo de inteligência artificial passou de 13% em 2024 para 17% em 2025.
O número parece modesto, e é. A média da União Europeia no mesmo período foi de 20%. Mas o movimento importa mais do que o patamar: desde que o indicador começou a ser medido, em 2021, ele estava praticamente estagnado. Em termos absolutos, a estimativa é de que 93.475 empresas brasileiras usaram alguma forma de IA em 2025.
| Porte | 2024 | 2025 |
|---|---|---|
| Pequenas (10 a 49 funcionários) | 10% | 15% |
| Médias | n/d | 32% |
| Grandes (250+ funcionários) | 38% | 50% |
| Total | 13% | 17% |
O setor de Informação e Comunicação lidera com 49% de adoção, o que era esperado. Mais surpreendentes são os saltos em setores tradicionalmente distantes da tecnologia: entre empresas de alojamento e alimentação, o uso de ferramentas de mineração de texto pulou de 13% para 51%. Em serviços de artes, cultura, esporte e recreação, foi de 14% para 40%.
As pequenas empresas quebraram a tendência
Durante boa parte da última década, a narrativa sobre IA corporativa no Brasil era a de uma tecnologia restrita a quem tinha caixa e equipe de dados. Os números de 2025 desmentem parcialmente isso: entre pequenas empresas (que representam 87% do universo pesquisado) a adoção subiu de 10% para 15%, um crescimento proporcionalmente relevante.
A explicação está no tipo de IA que cresceu. As ferramentas de linguagem natural puxaram a expansão: mineração de texto e análise de linguagem escrita passaram de 33% para 38% entre as empresas que usam IA, e a geração de linguagem natural (produção de textos, respostas automatizadas, comunicações) registrou o maior salto, de 20% para 30%.
São justamente as aplicações que não exigem infraestrutura própria, cientista de dados ou projeto de seis meses. Uma empresa de dez pessoas consegue colocar um assistente de atendimento no ar em uma tarde. Foi essa remoção da barreira de entrada que produziu o crescimento.
O dado incômodo: 80% usam só solução pronta
Aqui está o achado que merece mais atenção do que o título da pesquisa. Entre as empresas que utilizam IA, 80% recorrem a softwares e sistemas prontos para uso, índice superior aos 76% de 2024. A distribuição por porte é praticamente uniforme: 79% nas pequenas, 83% nas médias, 81% nas grandes.
Ou seja, o aumento da adoção não veio acompanhado de aumento de capacidade interna. Apenas cerca de 26% usaram sistemas desenvolvidos pelos próprios funcionários, 30% adotaram soluções modificadas internamente e 26% recorreram a ferramentas adaptadas pela empresa.
Por que isso importa. Ferramenta pronta entrega o mesmo resultado para você e para o seu concorrente, porque é literalmente o mesmo produto. Ela resolve tarefas genéricas, redigir e-mail, resumir texto, responder pergunta frequente. O que ela não faz é entender que o seu processo de aprovação tem três etapas, que o seu cliente do interior compra diferente do da capital ou que aquele campo do ERP significa outra coisa desde 2019.
Onde o gargalo passou a estar
Até 2023, a pergunta das empresas era "como eu tenho acesso a isso?". A resposta hoje é trivial: assina-se uma licença. O gargalo se deslocou para uma pergunta bem mais difícil: como isso vira resultado no meu processo específico?
Alguns padrões aparecem com frequência em quem trava nessa transição:
- Piloto que funciona, escala que falha. A prova de conceito roda bem com dez casos selecionados e desmorona quando encontra a bagunça real dos dados de produção.
- Adoção informal e invisível. Funcionários usando ferramentas de IA por conta própria, colando dados sensíveis em serviços não homologados, sem que ninguém tenha mapeado o risco.
- Ausência de métrica. Sem uma linha de base do tempo ou custo do processo antes da IA, é impossível provar ganho, e o projeto morre no primeiro corte de orçamento.
- Dado ruim. Modelo bom sobre cadastro duplicado, campo livre preenchido de dez jeitos diferentes e histórico incompleto produz saída ruim com aparência confiável.
Há ainda a dimensão de conformidade. A ANPD colocou inteligência artificial entre as frentes prioritárias de fiscalização para o biênio 2026-2027, ao lado de dados biométricos e proteção de crianças. Empresa que joga dados pessoais de clientes em ferramenta de terceiro sem base legal definida está construindo um passivo. Vale ler sobre como a fiscalização mudou em 2026.
Um caminho prático para sair do genérico
Não é preciso montar um time de dados para dar o passo seguinte. O que costuma funcionar é uma sequência bem menos glamourosa do que o discurso de mercado sugere.
- Escolha um processo caro e repetitivo. Não o mais estratégico, o mais tedioso. Triagem de e-mails, classificação de chamados, extração de dados de notas fiscais, primeira resposta de atendimento.
- Meça antes. Quantas horas por semana, quantos erros por mês, qual o custo. Sem esse número, não existe "deu certo".
- Comece com ferramenta pronta mesmo. Ela serve para validar se o problema é real e se as pessoas vão adotar. É o teste mais barato disponível.
- Integre ao sistema onde o trabalho acontece. Aqui é onde a solução pronta acaba e a customização começa. Se o time precisa sair do ERP, copiar, colar em outra ferramenta e voltar, o ganho evapora na fricção.
- Estabeleça política de uso. Quais ferramentas são homologadas, que tipo de dado pode ser enviado, quem revisa saídas antes de irem para o cliente.
- Reavalie o dado. Frequentemente o maior ganho do projeto de IA é descobrir e corrigir o problema de qualidade de dados que estava mascarado.
O padrão que emerge da pesquisa é claro: a próxima etapa da transformação digital brasileira será menos sobre implementar IA e mais sobre convertê-la em ganho concreto de produtividade. Quem já passou da fase de assinar licença e está integrando a tecnologia ao próprio processo é quem vai abrir distância.