Em boa parte das empresas brasileiras, a IA já resume reunião, escreve rascunho de e-mail e responde o primeiro contato do cliente. Quando o financeiro fecha o trimestre, porém, ninguém consegue apontar em que linha do resultado essa tecnologia apareceu. 

O descompasso agora tem número. A 3ª edição do Panorama Mindset Digital, do BriviaGroup, avaliou 350 empresas de 15 setores, e a dimensão que mede o uso de IA nas decisões estratégicas e na gestão ficou em último lugar. O uso está espalhado. O efeito em custo e margem ainda não chegou. 

O que o Panorama Mindset Digital 2026 encontrou 

O estudo foi conduzido pelo Brivia_Group em parceria com o Instituto Caldeira e a UFRGS e apresentado em 21 de setembro, na Semana Caldeira, em Porto Alegre. A coleta aconteceu entre setembro de 2025 e março de 2026 e cobriu 100 indicadores, organizados em sete pilares de maturidade digital. 

Na média, as empresas somaram 72 pontos numa escala de 0 a 100. É quando se separa pilar por pilar que a distância aparece. 

Propósito e Comunidade foi o pilar mais bem avaliado, com 80 pontos. Aprendizado Orientado por Dados somou 69 e Digitalização, 67. 

IA & Gestão Eficiente, com 56 pontos, estreou nesta edição e já ficou na lanterna. Segundo a reportagem do TI Inside, assistentes virtuais e ferramentas generativas são comuns nas rotinas operacionais, mas a IA segue distante das decisões do C-Level e pouco mexe em custos e lucros. O detalhamento publicado pelo Brasil Inovador mostra onde esse uso se concentra: tarefas de apoio, como resumo de reuniões e primeiras versões de texto. 

O recorte por setor ajuda a ler o número. A indústria farmacêutica liderou o índice geral com 83 pontos, seguida por transporte e logística, com 79. O varejo marcou 67, cinco pontos abaixo da média, justamente num setor em que preço e estoque decidem a margem quase toda semana. 

Por que a IA não gera resultado financeiro? 

O próprio estudo dá a pista quando coloca lado a lado as notas de dados (69) e de digitalização (67). A ferramenta generativa funciona bem sozinha, em cima de um texto ou de uma pauta. Uma decisão de preço ou de reposição depende de muita coisa que está fora da janela do chat. 

O dado de que a decisão precisa mora em lugares diferentes 

Pense numa recomendação de desconto para um cliente de atacado. Ela exige o histórico de compras no ERP, as interações no CRM, a margem por produto que o financeiro mantém numa planilha própria e o estoque atualizado do centro de distribuição. Quando cada fonte usa um código de cliente diferente, alguém concilia tudo à mão antes da reunião. O modelo que deveria apoiar essa decisão herda a mesma bagunça, só que sem a pessoa que sabia corrigir. 

A pesquisa associa as notas mais baixas justamente à dependência de processos manuais e à falta de centralização do conhecimento. 

A recomendação não chega ao sistema que executa 

Mesmo com um bom modelo, a sugestão precisa virar ação em algum lugar. Em muitas empresas, alterar um preço no ERP ainda passa por chamado, aprovação por e-mail e carga noturna. Quando a mudança entra, a janela já fechou. O levantamento cita a dificuldade de integrar automação a arquiteturas antigas como uma das barreiras, e quem convive com sistema legado em produção conhece o motivo: ninguém quer mexer no que sustenta o faturamento sem saber do que ele depende. 

Ninguém na diretoria responde pelo resultado da IA 

Quando a IA é um projeto da TI ou da área de inovação, o sucesso costuma ser medido por adoção. Quantas licenças estão ativas, quantas pessoas usam por semana. São números honestos, mas nenhum deles aparece no DRE. O estudo aponta a ausência do tema nas reuniões de diretoria e o orçamento diluído entre departamentos como razões para o investimento não ganhar escala. Sem um executivo que responda pela margem de uma categoria ou pela taxa de cancelamento de uma carteira, a IA fica sem uma pergunta de negócio para responder. 

Onde a IA mexe de verdade no P&L 

A saída que o estudo aponta passa por modelos preditivos e prescritivos ligados aos sistemas de gestão. A diferença entre os dois é prática. O preditivo estima o que tende a acontecer, como a demanda da próxima quinzena ou a chance de um cliente cancelar. O prescritivo vai um passo adiante e recomenda o que fazer com essa estimativa, às vezes executando a ação dentro de limites definidos pela empresa. 

Quatro decisões concentram boa parte desse potencial, e todas têm dono e indicador conhecidos. 

Preço: Num varejo com milhares de itens, ninguém revisa preço produto a produto. Um modelo que cruza elasticidade, concorrência e estoque sugere onde vale subir o preço e onde compensa conceder desconto. O efeito aparece na margem por categoria, uma linha que o diretor comercial já acompanha. 

Demanda e estoque: Prever a demanda por loja ou por região muda a reposição. Comprar menos do que vende vira ruptura; comprar demais vira capital parado e remarcação. Os dois erros saem do resultado. 

Logística: Transporte e logística ficou em segundo lugar no ranking do estudo, e não por acaso. Roteirização e alocação de frota se repetem todos os dias e têm custo mensurável por entrega. 

Churn: Em serviços recorrentes, o modelo indica quais clientes mostram sinais de saída antes do pedido de cancelamento. A área de relacionamento passa a agir sobre uma lista priorizada, em vez de reagir quando o contrato já foi encerrado. 

O que as quatro têm em comum é pouco glamoroso: dado confiável chegando a tempo e um caminho direto até o sistema que executa a decisão. 

Como levar a IA para as decisões estratégicas do C-Level 

O ponto de partida mais seguro é uma decisão recorrente que já tem dono e impacto financeiro conhecido. A política de desconto de uma linha de produtos serve. A reposição de uma categoria com ruptura frequente também. Escolher a decisão antes da tecnologia evita o projeto que nasce para provar que a IA funciona e morre sem conseguir dizer quanto rendeu. 

Com a decisão definida, o trabalho de dados ganha um recorte. O estudo recomenda estruturas centralizadas, como data lakes, para acabar com os silos, e a direção está certa. Na prática, porém, unificar todas as bases antes de entregar qualquer resultado costuma consumir o orçamento e a paciência da diretoria. Funciona melhor começar pelas fontes que aquela decisão consome, com regras claras de qualidade e de significado para cada campo, e ampliar a partir daí. 

Depois vem a integração. A recomendação do modelo precisa entrar no ERP ou no CRM pelo mesmo caminho que qualquer outra alteração autorizada, com limites definidos, aprovação humana onde o risco for alto e registro do que foi decidido. Em ambiente com sistema legado, isso exige mapear antes as dependências, para que o novo fluxo não derrube o processo que já fatura. 

Por fim, a métrica entra antes do modelo ir para produção. Margem da categoria ou taxa de cancelamento, medidas antes e depois, com uma linha de base acordada com o financeiro. É esse número que leva a IA para a pauta da diretoria. Relatório de adoção raramente chega lá. 

Para que você possa se aprofundar ainda mais, recomendamos também a leitura dos artigos abaixo: 

Mais de 700 mil empresas brasileiras querem agentes de IA. Quantas estão prontas? 

56% dos CEOs ainda não veem retorno financeiro da IA: o que esse dado realmente revela? 

Governança de IA agêntica: como medir o que a maioria das empresas ainda não sabe medir 

O que a nota 56 diz para quem decide 

A nota 56 fala menos sobre a IA do que sobre a base em que ela roda. As empresas que vão mudar esse número nas próximas edições devem ser as que escolheram uma decisão com dinheiro em jogo e refizeram, com paciência, o caminho inteiro entre o dado de origem e o sistema que executa. 

Esse caminho atravessa áreas que raramente conversam: dados, sistemas core, integração e o negócio que responde pela margem. A CSP Tech atua nesse trecho. Organiza e integra as fontes, estrutura a governança, desenvolve modelos preditivos e conecta as recomendações aos sistemas que já sustentam a operação, inclusive os legados que não podem parar. 

Se a IA da sua empresa já faz parte da rotina, mas ainda não aparece no resultado, vale começar por um diagnóstico. Quais decisões pesam mais na sua margem, e o que falta em dados e integração para que um modelo participe delas? Converse com nossos especialistas e veja como podemos avaliar esse cenário no seu contexto. 

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