Estudo projeta avanço bilionário até 2030, mas acesso a capital, dados e qualificação pode concentrar os benefícios.
Quando uma empresa usa inteligência artificial para prever a demanda, reduzir falhas ou liberar profissionais de tarefas repetitivas, o ganho aparece em tempo, custos e vendas.
Levados à escala nacional, esses avanços podem alterar o ritmo da economia brasileira. A questão é que os benefícios dificilmente chegarão a todos os negócios na mesma intensidade.
Para Ricardo Jacobs, empreendedor, investidor e empresário, a diferença será determinada pela capacidade de incorporar a tecnologia à operação.
Empresas que relacionarem o uso da IA a problemas concretos terão mais condições de transformar eficiência em resultado.
Quem permanecer restrito a ferramentas isoladas pode economizar algumas horas sem produzir uma mudança relevante no negócio.
Um levantamento do Reglab divulgado pela Exame estima que a IA poderá acrescentar R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto brasileiro entre 2027 e 2030.
Encomendado pela OpenAI, o estudo adapta ao Brasil uma metodologia econômica e calcula os possíveis efeitos da tecnologia em 12 setores.
O valor representa um potencial condicionado à adoção, à infraestrutura, ao crédito e à qualificação, e não uma previsão automática de crescimento.
Segundo a pesquisa, 65% do impacto projetado viria do aumento da produtividade dos trabalhadores. Os outros 35% estariam ligados ao uso de IA em máquinas, equipamentos e estruturas produtivas.
A indústria de transformação concentraria R$ 264,2 bilhões, seguida por serviços, com R$ 165,4 bilhões, e comércio, com R$ 131,2 bilhões.
Mesmo dentro desses setores, a distribuição dependerá de quem conseguir aplicar a tecnologia primeiro e com maior profundidade.
A distância entre empresas de portes diferentes já aparece no uso cotidiano. Pesquisa realizada pelo Sebrae e pela FGV IBRE, com colaboração do Google, ouviu cerca de 5 mil empresas e identificou uso frequente de IA generativa em 35% das médias e grandes companhias.
Entre micro e pequenas empresas, a proporção cai para 15%. As maiores também utilizam a tecnologia principalmente para análise de dados, enquanto os negócios menores a concentram em marketing e divulgação.
“A implantação em pequenas e médias empresas é um desafio e não acontece do dia para a noite. Muitos empreendedores e colaboradores que estão há bastante tempo no negócio conhecem apenas os recursos básicos.
Isso dificulta levar a inteligência artificial para controles, sistemas e processos que realmente influenciam a gestão”, afirma Jacobs.
O conhecimento sobre ferramentas de geração de textos pode transmitir a impressão de que a IA já está amplamente integrada às empresas.
Na prática, existe uma diferença entre pedir a um sistema que resuma um documento e conectá-lo ao controle de estoque, ao fluxo de caixa, à previsão de vendas ou à análise de riscos.
O segundo estágio exige dados organizados, revisão da rotina e profissionais capazes de avaliar as respostas produzidas.
Equipes mais antigas podem dominar profundamente a operação e, ainda assim, ter pouca familiaridade com novas tecnologias. A implantação precisa aproveitar esse conhecimento acumulado, combinando-o com treinamento e adaptação gradual.
Quando a mudança é conduzida apenas pelo setor de tecnologia, sem a participação das pessoas que executam as tarefas, cresce a chance de resistência ou abandono da ferramenta.
“Parece que a adoção está muito avançada, mas dentro de muitas pequenas e médias empresas ela ainda se limita a textos, interpretações e tarefas pontuais. O uso sistêmico, voltado a controles e decisões, permanece reduzido pela falta de conhecimento tanto dos empreendedores quanto dos colaboradores”, acrescenta Jacobs.
Essa capacidade exige dados organizados, profissionais preparados e clareza sobre o problema que será resolvido.
Uma empresa pode investir em sistemas sofisticados e obter pouco retorno se seus registros estiverem incompletos ou se a equipe continuar trabalhando da mesma maneira.
A adoção também envolve revisão de processos, definição de responsabilidades e acompanhamento dos resultados antes e depois da implementação.
Os pequenos negócios não estão excluídos desse movimento. Soluções acessíveis podem apoiar o fluxo de caixa, a reposição de produtos, o relacionamento com clientes e a formação de preços.
O desafio está em escolher aplicações compatíveis com a realidade da operação.
Projetos menores, com objetivo definido e resultado verificável, reduzem o risco de gastar por impulso apenas para acompanhar uma tendência.
A estimativa de quase R$ 1 trilhão revela o tamanho da oportunidade, mas também expõe a possibilidade de concentração. Até 2030, a divisão desse valor deverá acompanhar uma fronteira já conhecida no mercado: de um lado, negócios capazes de combinar tecnologia, capital e qualificação; de outro, empresas que conhecem as ferramentas, mas ainda não conseguem convertê-las em resultado.
Monalise Bürger
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