Por muitos anos, a Inteligência Artificial foi tratada como uma promessa, cercada por expectativa, mas ainda distante da rotina das empresas. Esse cenário começou a mudar de forma mais acelerada a partir de 2020, com a popularização de tecnologias como a IA generativa e os Modelos de Linguagem de Grande Escala, que colocaram a ferramenta em outro patamar e consolidaram sua entrada na agenda corporativa.
Com isso, a conversa também mudou de natureza. O que antes era discutido em termos de potencial passou a ser cobrado em termos de aplicação, resultado e escala. Diante desse processo, o debate sobre transformação digital também amadureceu.
Mais do que adotar novas tecnologias, o desafio do mercado hoje está em fazê-las funcionar em estruturas já marcadas por sistemas antigos, fluxos fragmentados e limitações de execução.
O Brasil enfrenta uma equação própria
Diferentemente de outros mercados da América Latina, onde a transformação digital aparece mais associada à inovação e à automação de fluxos, o avanço brasileiro revela uma lógica mais pragmática. Segundo a pesquisa de 2026 da OutSystems, enquanto países como México e Colômbia tendem a olhar mais para automação e inovação, o Brasil está mais focado em usar IA para enfrentar gargalos concretos do negócio.
Segundo Rodrigo Soares, Gerente de Soluções para Arquitetura LATAM da OutSystems, a mentalidade brasileira “deriva de uma necessidade histórica de superar o passivo tecnológico por meio da execução imediata”. Em outras palavras, ele explica que há uma forte tendência no mercado nacional de pensar IA a partir da produção real, como uma forma de responder aos problemas já presentes na operação e acelerar ganhos.
Essa mentalidade também aparece nos dados do mesmo levantamento, 44% das empresas no Brasil apontam a eficiência e a redução de custos como o principal motivador de negócio. Ao mesmo tempo, a modernização de sistemas legados ocupa espaço relevante entre os projetos prioritários. Em conjunto, esses fatores mostram que a pressão por ganhos operacionais convive com uma base tecnológica que ainda precisa ser atualizada para que a transformação avance de forma consistente.
Por isso, no Brasil, a IA tende a ser avaliada menos pelo discurso de inovação e mais pela capacidade de reduzir fricções, integrar sistemas e gerar impacto direto na operação. Como aponta Rodrigo, o diferencial do mercado brasileiro está justamente na “habilidade de transformar a complexidade de um ecossistema fragmentado em oportunidade de automação”, priorizando execução e resultado para o negócio.
O legado ainda pesa sobre a capacidade de transformação
Os sistemas legados aparecem hoje menos como um problema técnico isolado e mais como um fator estratégico que condiciona a capacidade de transformação das empresas. Não por acaso, entre os países analisados na pesquisa da OutSystems, o Brasil é o que mais prioriza a modernização desses sistemas, o que indica que parte relevante das organizações ainda precisa fortalecer a base para avançar.
Isso acontece porque o peso não recai apenas sobre a infraestrutura, mas sobre a qualidade da execução. Sistemas antigos tendem a dificultar a circulação de dados, limitar a conexão entre fluxos e reduzir a capacidade de resposta em um momento em que a transformação digital exige velocidade e coordenação. Nessa equação, a adoção de novas tecnologias deixa de depender apenas de investimento ou intenção inovadora e passa a esbarrar na viabilidade de integrá-las a ambientes ainda marcados por estruturas desatualizadas.
Inteligência Artificial gera mais valor quando entra na operação real
É justamente diante dessas limitações estruturais que a Inteligência Artificial passa a assumir um papel mais concreto nas empresas. Quando essa tecnologia fica restrita ao campo da experimentação, seu impacto tende a ser mais limitado. Mas, ao entrar nos processos, sistemas e rotinas que concentram gargalos reais do negócio, a IA passa a atuar de forma mais direta sobre eficiência, integração e capacidade de resposta.
No Brasil, a hiperautomação aparece como o recurso com maior potencial de impacto nos próximos dois anos, com 38,8%. Além disso, cerca de 80% das empresas veem na IA uma solução para modernizar sistemas legados. Na prática, isso significa aplicar a ferramenta em pontos da operação onde o atrito já existe, como ERPs, sistemas de gestão financeira, sistemas de atendimento e sistemas de gestão de dados e documentos.
Para que esse avanço se concretize, no entanto, é preciso mudar a forma como a IA é incorporada ao dia a dia das organizações. Como observa Rodrigo Soares, a tecnologia deve deixar de ser vista apenas como “um assistente de chat” e passar a funcionar como “um motor capaz de automatizar fluxos complexos baseados em regras e dados corporativos reais”. Isso significa deslocá-la de interações pontuais para uma atuação mais integrada às estruturas, aos processos e às decisões que sustentam o negócio.
Os principais entraves também são organizacionais
Fora da dimensão tecnológica, os desafios para alcançar a transformação digital também se apresentam na forma como a mudança é absorvida dentro das empresas. No Brasil, o principal obstáculo apontado pela pesquisa da OutSystems não é orçamento ou infraestrutura, mas a resistência cultural à mudança, citada por quase metade dos respondentes. Em termos práticos, isso acontece porque, há um “distanciamento entre a rápida adoção tecnológica e a falta de estruturas de confiança e governança que ofereçam segurança às equipes”, como observa Rodrigo.
Segundo a versão preliminar de um estudo do MIT Industrial Performance Center, “Automation
from the Worker’s Perspective” (2024), baseado em uma pesquisa com mais de 9 mil profissionais de nove países, alguns dos fatores que levam à resistência à adoção de novas tecnologias estão ligados à baixa confiança na organização, à sensação de não serem valorizados, à falta de investimento em aprendizado e crescimento e às preocupações com segurança no emprego. Esse quadro tende a melhorar quando há percepção de investimento em conforto e oportunidades, e não apenas em produtividade.
Para superar essa resistência, a transformação deve deixar de ser vista como um processo puramente autônomo e passar a ser compreendida como um modelo de colaboração, em que humanos e agentes se complementam. “A resistência diminui quando a organização estabelece uma arquitetura estável que permite a experimentação rápida, mas garante resultados controlados e explicáveis”, revela o executivo.
Nesse contexto, a IA passa a ser percebida como uma ferramenta de produtividade, sustentada por governança integrada e visibilidade do portfólio. Com isso, reduz-se o risco de que as pessoas sintam perda de controle ou deixem de se reconhecer como responsáveis pelas decisões tomadas pelos agentes.
Transformar também significa reorganizar
Mais do que incorporar novas ferramentas, o que está em jogo é a capacidade de reconfigurar processos, integrar sistemas, aproximar tecnologia e negócio e criar condições para que essa mudança seja assimilada de forma contínua pela operação.
Nesse cenário, a colaboração ganha peso porque não se trata apenas de trabalho conjunto, mas de uma aproximação mais efetiva entre TI e negócio, capaz de romper silos, reduzir barreiras culturais e tornar a adoção da IA mais viável no dia a dia da empresa. Tanto que quase metade dos respondentes brasileiros no estudo da OutSystems aponta a colaboração como prioridade, vista como um caminho para quebrar barreiras culturais e democratizar a criação de software com IA.
Mas, para que essa colaboração produza efeitos concretos, a transformação não pode avançar por iniciativas isoladas. Como observa o Gerente de Soluções para Arquitetura, é necessário promover a “transição de um modelo de desenvolvimento fragmentado para uma estrutura de governança centralizada e arquitetura unificada”. Isso significa substituir táticas pontuais e regras definidas projeto a projeto, que podem ampliar riscos quando a empresa tenta escalar uma nova tecnologia, por uma estrutura capaz de dar mais visibilidade às soluções em uso, aos dados em circulação, ao grau de autonomia dos agentes e à responsabilidade por cada decisão. Esse avanço depende de regras claras, controle sobre os agentes, integração entre sistemas e uma camada tecnológica capaz de conectar diferentes modelos e ferramentas sem ampliar a complexidade operacional.
