Inteligência Artificial (IA) no Brasil: Por Que o Hype Sem Dados Gera Prejuízos?

A Inteligência Artificial no Brasil enfrenta desafios como falta de dados e governança. Saiba por que o hype sem infraestrutura gera prejuízos e como aplicar IA com eficácia.

Transformação Digital e os Desafios da IA no Mercado Brasileiro

O debate sobre a revolução da Inteligência Artificial (IA) no Brasil revela uma realidade preocupante: 95% dos casos de uso implementados na prática ainda são meros “danças da chuva” sem resultados concretos. Durante o Congresso Indústria Digital, especialistas alertaram para o risco de confundir hype com infraestrutura real, destacando que a aplicação da IA exige bases sólidas de dados e governança ética.

A Pesquisa Panorama 2026: Paradoxo da IA nas Empresas

Uma pesquisa realizada pela Amcham Brasil em parceria com a Humanizadas com 629 executivos mostra que 84% das empresas brasileiras já utilizam IA, mas 61% obtêm resultados irrelevantes. Além disso, 77% investem até 2% de seu orçamento na área, o que limita escalabilidade e impacto. Thiago Furbino, fundador da TL.MF, reforçou: “Não adianta implementar IA sem maturidade de dados”.



4P da Alegria: Pilares para o Sucesso da IA

Andres Stella, COO da Yalo, propôs um modelo inspirado nos 4 Ps do marketing: vender mais, vender melhor, reduzir custos e garantir satisfação do cliente. Para ele, o segredo está em integrar a IA ao backend dos negócios, como sistemas de faturamento e cobrança. “Se não estiver conectado ao dado, a IA é apenas um algoritmo ineficaz”.

Segurança, Ética e Regulamentação

Com a expansão da IA, preocupações com segurança e governança tornaram-se centrais. Anaísa Catucci, do Canaltech, destacou a necessidade de parceiros confiáveis e regras equilibradas. Furbino criticou modelos como o da União Europeia, “muito blocante” para inovação. Ele defende que a diretoria das empresas deve liderar a ética na IA, evitando terceirizações arriscadas.

Aplicações de Valor: Exemplos Práticos

Para diferenciar o que é fantasia do que é real, casos de sucesso incluem:



  • Previsibilidade no varejo de moda: IA antecipa tendências sazonais, otimizando estoques.
  • Sistemas de recomendação: Personalizam experiências do consumidor.
  • Automação de conteúdos: Reduz tempo de produção de vídeos e peças publicitárias.

Thiago Furbino ressaltou que a IA sem dados é o maior obstáculo para empresas que buscam resultados duradouros.

Mercado e Relacionamento Humano

Kael Lourenço, do Magazine Luiza, explicou que a automação é essencial para escala, mas o “calor humano” permanece insubstituível. Sua plataforma usa IA para sugerir estratégias de precificação e qualidade de anúncios, mas também mantém canais de comunicação direta com sellers. Um exemplo: um contato pessoal resultou na exposição de um produto em um programa de TV patrocinado.