Previsões sobre a IA generativa no futuro das empresas

O gasto mundial com TI deve crescer 13,5% em 2026, batendo US$ 6,31 trilhões, segundo a Gartner. Ao mesmo tempo, 95% dos pilotos corporativos de IA generativa não geram retorno financeiro mensurável, segundo o relatório "Estado da IA nos Negócios em 2025" do coletivo MIT NANDA, divulgado pelo MIT Technology Review Brasil.

O dinheiro está entrando rápido. O resultado, não. Isso resume o momento: muita empresa presa entre dois medos, adotar IA sem direção ou esperar demais e perder tempo.

Um relatório da Gartner sobre o impacto de tecnologias emergentes na IA generativa ajuda a sair desse impasse com mais clareza, não porque traga resposta pronta, mas porque mostra pra onde o mercado está indo e o que uma PME já deveria começar a ajustar agora.

As três previsões da Gartner pra IA generativa

O relatório 3 Bold and Actionable Predictions for the Future of GenAI, da Gartner, resume o cenário em três pontos:

• Até 2028, um terço de todas as interações com softwares corporativos de IA generativa vai acionar agentes autônomos para realizar tarefas.
• Até 2030, 80% dos softwares e aplicativos corporativos serão multimodais, contra menos de 5% em 2024.
• O avanço da IA nas empresas vai depender menos de entusiasmo e mais da qualidade dos dados reais, da governança e do cuidado com dados sensíveis.

Juntas, essas três previsões mexem com operação, risco e gente ao mesmo tempo. Isso vai muito além de comprar licença de software: significa rever como o trabalho administrativo acontece, com a IA deixando de ser um assistente que só responde perguntas para se tornar uma camada operacional que executa tarefas, interpreta vários formatos de informação e exige mais cuidado com dados.

O salto para o software multimodal

Software multimodal é aquele que lida com texto, imagem, áudio, vídeo e dados estruturados no mesmo fluxo de trabalho. O salto de menos de 5% para 80% até 2030 é grande, mas faz sentido: o trabalho administrativo já é multimodal, o software é que está correndo atrás da realidade.

Alguns exemplos tornam isso concreto. O financeiro recebe PDF, planilha, e-mail, áudio de WhatsApp e foto de nota fiscal. O RH lida com currículo, vídeo de entrevista, descrição de vaga e política interna. O jurídico revisa contrato, anexo digitalizado e troca de e-mails. Numa operação de varejo, decisões hoje vêm de planilha, mensagem e sistema separados; num cenário multimodal, dá pra cruzar dado de venda por loja, imagem de gôndola, vídeo de ponto de venda e áudio de atendimento na mesma leitura.

Uma cena comum ilustra o ganho: um resumo de reunião pedido junto com pontos de contrato e números de uma planilha enviada depois. Hoje, alguém junta isso na mão. Com multimodalidade, essa combinação passa a ser parte natural de um só sistema.

Pra uma PME, isso se traduz em três movimentos práticos:

1. Mapear onde o time já lida com texto, imagem, áudio e vídeo no mesmo processo.
2. Identificar gargalos em tarefas administrativas com documentos não padronizados.
3. Escolher casos de uso que reduzam retrabalho, em vez de começar pela solução mais comentada no momento.

IA agêntica: menos conversa, mais execução

IA agêntica é a IA que não só responde, mas toma pequenas ações em sequência para cumprir um objetivo definido. Um chatbot comum responde. Um agente verifica um pedido, busca dados em sistemas, gera um rascunho de resposta, aciona uma etapa e devolve o status, ainda com supervisão humana em muitos casos, mas já com autonomia parcial.

Na rotina de uma PME, algumas aplicações já são objetivas:

• No financeiro, um agente pode conferir documentos, cruzar dados e preparar pré-análises.
• No RH, pode organizar triagens, resumir perfis e montar comunicações internas.
• Na logística, pode acompanhar ocorrências e compor respostas com base em histórico.
• No jurídico, pode separar cláusulas, comparar versões e sinalizar pontos fora do padrão.

Esse avanço aumenta a necessidade de governança, não reduz. Se um agente vai agir em nome da empresa, alguém precisa definir limite, permissão, rastreio e revisão antes. Sem isso, um agente mal configurado multiplica erro em vez de reduzir trabalho.

O gargalo que pesa mais na prática: qualidade dos dados

A terceira previsão não tem o apelo chamativo das outras duas, mas pesa mais no dia a dia. Empresas querem treinar ou adaptar IA e esbarram em dados pobres, bagunçados ou sensíveis demais para circular sem controle.

A qualidade dos dados define se a IA vai gerar apoio confiável ou só respostas com aparência de acerto. Dados corporativos costumam ter lacuna, duplicidade, linguagem inconsistente e campo vazio. Em muitas PMEs, parte da operação está em planilha, parte no e-mail, parte no sistema e parte só na cabeça de quem toca o processo há anos.

Existe também o risco de vazamento e conflito com a LGPD. O medo mudou de forma: da antiga preocupação de "ser substituído pela IA" para uma pergunta mais concreta sobre o time usar IA sem critério.

Governança antes de escalar uso passa por pontos simples:

• Definir quais dados podem ou não entrar em soluções de IA.
• Separar contas corporativas de contas pessoais.
• Estabelecer permissões por área e por tipo de informação.
• Padronizar prompts, modelos internos e fluxos aprovados.
• Treinar o time com exemplos reais da própria rotina.

Empresa que começa por curiosidade e só depois corre atrás de regra paga mais caro do que quem coloca a regra antes de escalar o uso.

Por que tantos pilotos de IA não dão retorno

Os 95% de pilotos de IA generativa sem retorno mensurável, do relatório do MIT NANDA, têm uma explicação recorrente ligada a descompasso de ritmo: o software muda em meses, enquanto o processo interno segue no mesmo passo de sempre. Três erros aparecem com frequência:

• A empresa começa pela solução, não pelo problema.
• Os dados estão espalhados, incompletos ou sem padrão.
• O time recebe acesso, mas não recebe rotina, regra e acompanhamento.

Quando isso acontece, a IA vira curiosidade por alguns dias e depois perde força, até se tornar mais uma aba aberta no navegador do que uma mudança real de processo.

Como preparar a empresa a partir de agora

O melhor momento pra preparar a empresa é quando os primeiros casos de uso já podem ser testados com método, não quando a tecnologia amadurecer por completo. Na prática, um caminho sólido segue nessa ordem:

1. Fazer um diagnóstico por área para levantar oportunidades reais de IA.
2. Escolher de 6 a 7 casos prioritários, com impacto claro e baixo risco inicial.
3. Criar uma política interna de uso de IA, simples e aplicável.
4. Mapear bases de dados, acessos e materiais sensíveis.
5. Treinar o time com fluxos da própria empresa, não com exemplo genérico.
6. Medir adoção, qualidade de saída e horas liberadas para trabalho de maior valor.

Essa ordem evita dois erros comuns: começar pela moda do momento e começar por improviso. Na maioria dos casos, falta direção, não recurso.

Vale ainda observar como a organização de dados e conhecimento se conecta com esse processo. [REF: como a IA transforma a gestão do conhecimento em times híbridos] mostra por que procedimentos, documentos e padrões de resposta bem organizados melhoram a continuidade do trabalho, sobretudo em times híbridos.

Perguntas frequentes

O que é IA generativa nas empresas? É uma camada de capacidade computacional que ajuda pessoas e sistemas a entender, criar e agir com base em informação: sistemas capazes de gerar conteúdo, interpretar dados e apoiar ou executar tarefas dentro de softwares corporativos.

Como a IA vai mudar as empresas até 2030? Três mudanças se destacam: o avanço da multimodalidade, com softwares entendendo texto, imagem, áudio e vídeo juntos; o crescimento da IA agêntica, com sistemas cumprindo tarefas em sequência; e a pressão por governança e dados confiáveis. Isso afeta atendimento interno, financeiro, RH, logística, jurídico e gestão em geral.

Vale a pena investir em IA agora, com tantos pilotos sem retorno? Sim, desde que o investimento comece por casos de uso bem escolhidos e por uma estrutura mínima de governança. Os 95% de pilotos sem retorno do MIT NANDA apontam contra o uso sem método, não contra o uso de IA em si: entrar por impulso, sem plano nem prioridade, é o que costuma levar ao resultado fraco.

Como preparar minha empresa para IA? Começando por um diagnóstico simples, por área, para levantar oportunidades. Depois, definindo prioridades, política de uso, regras para dados sensíveis e trilha de treinamento, revisando contas corporativas, permissões e processos com mais retrabalho.

A diferença entre um uso seguro e um uso problemático de IA generativa está na qualidade dos dados e na governança, não no tamanho do investimento em solução. Até 2030, a mudança mais concreta vai estar na forma como as áreas administrativas trabalham todos os dias, não no discurso sobre inovação.

O Método da Inbix de IA para empresas foi desenhado pra esse ponto de partida: diagnóstico, priorização de casos, política de uso e treinamento dentro da rotina real da empresa, antes de qualquer solução entrar em produção. Saiba mais aqui.