Se a inteligência artificial já é tratada como prioridade estratégica, por que tantas empresas ainda têm dificuldade para transformá-la em resultado consistente?
O DXi 2026, estudo da INSI em parceria com a Fundação Dom Cabral, parte justamente desse questionamento. O estudo mostra que a IA ganhou legitimidade no nível executivo e passou a ocupar um espaço relevante nas discussões sobre competitividade, eficiência e futuro dos negócios. Ao mesmo tempo, esse avanço ainda convive com fragilidades estruturais que limitam sua consolidação como capacidade organizacional. Mais de 80% das empresas reconhecem a importância estratégica do tema, mas a maturidade necessária para sustentar esse movimento ainda não evolui no mesmo ritmo.
Por que a inteligência artificial já é prioridade estratégica nas empresas
Durante muito tempo, a inteligência artificial foi tratada como promessa. Agora, o cenário é outro. O estudo mostra que a fase de convencimento foi superada e que a tecnologia deixou de ser vista apenas como suporte para ocupar uma posição mais estratégica dentro das organizações. A IA já aparece como prioridade, já é percebida como vantagem competitiva por grande parte das empresas e já influencia a forma como lideranças pensam crescimento, produtividade e diferenciação.
O que o DXi revela, no entanto, é que reconhecer valor não é o mesmo que construir capacidade. Em muitas empresas, a IA já chegou ao discurso da liderança, mas ainda não alcançou o mesmo grau de integração na operação, na governança e nas decisões estruturantes do negócio. É nesse intervalo entre intenção e execução que surgem os principais gargalos.
Os principais desafios da inteligência artificial nas empresas hoje
Um dos pontos mais relevantes do estudo é o deslocamento do debate. A dificuldade central já não parece estar no acesso à tecnologia em si, mas na capacidade de coordenar seu uso com clareza estratégica, repertório interno e responsabilidade executiva. O principal obstáculo apontado pelos executivos é a falta de conhecimento especializado, o que indica que a discussão sobre IA nas empresas passa menos pela existência de ferramentas e mais pela habilidade de fazer escolhas consistentes sobre onde, como e por que aplicá-las.
Essa leitura ganha força quando o estudo mostra que a base tecnológica já é tratada como prioridade por boa parte das lideranças e que as decisões de tecnologia são, em muitos casos, percebidas como alinhadas aos objetivos de negócio. Ainda assim, a maioria das empresas segue operando com alinhamento insuficiente entre a estratégia de IA e as áreas de negócio. Isso ajuda a explicar por que o tema avança em relevância, mas nem sempre em capacidade transversal.
Como a inteligência artificial está sendo usada nas empresas atualmente
O DXi também mostra que a inteligência artificial já produz efeitos práticos dentro das empresas. Boa parte das organizações associa a IA a ganhos de produtividade e a usa principalmente em frentes ligadas à eficiência operacional, automação e aceleração de tarefas. Esse caminho é compreensível. Em geral, é por meio dessas aplicações que a tecnologia começa a demonstrar retorno mais claro e mais rápido.
Mas o próprio estudo sugere que esse também pode ser um limite. Quando a IA permanece concentrada em aplicações pontuais, voltadas apenas à otimização da operação, ela melhora fluxos existentes sem necessariamente reconfigurar processos, ampliar capacidade analítica ou sustentar decisões mais sofisticadas. O problema não está nesses usos, que são válidos e importantes, mas em parar neles. O próximo ciclo, segundo o estudo, tende a favorecer as empresas que conseguirem integrar a IA ao modelo de negócio com mais consistência.
Governança de IA: por que muitas empresas ainda têm dificuldade para avançar
Se há um eixo que ajuda a explicar a dificuldade de transformar prioridade em resultado, esse eixo é a governança de IA. O estudo mostra que 80% das organizações não acompanham a maturidade de IA de forma recorrente e 74% não possuem práticas estruturadas de gestão de riscos. Esses dados não falam apenas de controle. Eles revelam ausência de mecanismo para sustentar escala, aprendizado e evolução contínua.
Sem esse tipo de acompanhamento, o avanço tende a ser fragmentado. Projetos são testados, pilotos ganham visibilidade e alguns ganhos aparecem, mas a empresa não necessariamente constrói uma arquitetura de decisão capaz de expandir esses usos com segurança. Nesse cenário, a governança deixa de ser detalhe operacional e passa a ser condição para que a IA deixe de ser experimento e se torne estratégia de fato.
Como dados e capacitação impactam a maturidade em IA nas empresas
Outro ponto importante trazido pelo DXi está na relação entre dados, pessoas e capacidade real de evolução. O estudo aponta que metade das empresas já adotou arquiteturas como datalakes, mas apenas uma parcela pequena consegue utilizar essa infraestrutura como base mais avançada para análise e inteligência artificial. Isso sugere que a base existe, mas ainda é subaproveitada quando o objetivo é transformar informação em inteligência aplicada.
Na frente de pessoas, o sinal é igualmente claro. A IA ainda não figura como prioridade nas agendas de capacitação e desenvolvimento de 55,8% das empresas. Esse dado talvez seja um dos mais reveladores do estudo, porque expõe uma contradição recorrente: a tecnologia sobe na agenda estratégica antes que a organização desenvolva, na mesma intensidade, o repertório humano necessário para operá-la bem.
Por que adotar IA não é o mesmo que gerar resultado
O ponto mais interessante do DXi 2026 talvez seja este: o mercado já não será diferenciado apenas por quem adota inteligência artificial, mas por quem consegue institucionalizá-la. Isso significa conectar estratégia, governança, dados, métricas, capacitação e operação em um sistema coerente. O estudo insiste nessa ideia ao mostrar que o desafio atual já não está apenas em priorizar tecnologia, mas em transformar base instalada em decisões melhores, com escala e coordenação.
Como resume Telmo Costa, CEO da INSI, “as empresas que realmente capturam valor tratam a tecnologia de forma diferente: conectam a IA diretamente à estratégia de negócio, estabelecem governança clara, definem métricas de impacto no P&L e desenvolvem competências internas baseadas em dados e no letramento das equipes”.
Por isso, a pergunta que abre este artigo continua sendo a mais importante. Se a IA já é prioridade estratégica, por que ainda é tão difícil gerar resultados consistentes? O DXi sugere uma resposta objetiva: porque a vantagem competitiva não nasce apenas da adoção da tecnologia, e sim da capacidade organizacional de sustentá-la. Em outras palavras, o que separa intenção de resultado não é a ferramenta, é a estrutura.