O “Choque de Realidade” da IA no Tabuleiro Corporativo Brasileiro

A Inteligência Artificial (IA) no Brasil está passando por uma transição significativa, marcando o início de uma “segunda onda” de adoção corporativa. Após uma fase inicial de experimentação e projetos isolados, as empresas brasileiras agora buscam um retorno sobre investimento (ROI) tangível e a integração da IA em seus processos centrais. 

Essa nova fase é caracterizada pela busca por eficiência, privacidade e performance, impulsionando a migração para modelos de IA menores e mais especializados, conhecidos como Small Language Models (SLMs).

A “Segunda Onda” da IA no Brasil: Do Teste à Implementação Real

Em 2025, a IA consolidou-se como uma força transformadora, com 67% das empresas brasileiras considerando-a uma prioridade estratégica para 2025. A pesquisa da Bain & Company revelou que um quarto das empresas brasileiras já possui ao menos um caso de uso baseado em IA, um aumento significativo em relação aos 12% registrados em 2024.

No entanto, a primeira fase de adoção foi marcada por ferramentas de IA muitas vezes desconectadas do núcleo operacional das empresas. A “segunda onda”, que se intensifica em 2026, foca na integração da IA com sistemas existentes, como ERP e CRM, e no redesenho de processos completos. Rodny A. Coronel, gerente regional da ELO Digital Office Espanha, destaca que “2025 foi o ano dos testes. 2026 é o da implementação real”.

O peso da fatura e a busca pelo ROI

O principal motor dessa mudança é financeiro. Manter sistemas corporativos rodando em LLMs (Large Language Models) de última geração exige um volume de processamento de dados (tokens) cuja conta, muitas vezes, inviabiliza a operação no longo prazo. Para muitas companhias brasileiras, o ganho de produtividade prometido acabou sendo engolido pelo custo de infraestrutura tecnológica.

Diante disso, os diretores de tecnologia (CTOs) perceberam que, para a maioria das tarefas do dia a dia — como atendimento ao cliente, análise de contratos jurídicos, conciliação financeira ou automação de marketing —, não é necessário um algoritmo que saiba compor poesias ou traduzir dezenas de idiomas simultaneamente. É preciso uma ferramenta que execute uma única tarefa com precisão cirúrgica.

Os SLMs ganham força justamente aí. Por terem uma base de parâmetros menor e focada em nichos específicos, eles exigem muito menos capacidade computacional. Na prática, isso significa que uma empresa pode rodar sua própria inteligência artificial gastando uma fração do que gastaria utilizando APIs de modelos massivos, com a vantagem adicional de poder hospedar essa estrutura localmente ou em ambientes de nuvem privada, mitigando riscos de vazamento de dados estratégicos.

A Cobrança por ROI e o Impacto nos Resultados

Apesar do entusiasmo inicial, apenas cerca de 6% das empresas que utilizam IA alcançam um impacto relevante em termos de ROI. Contudo, as empresas que implementam a IA generativa têm alcançado um aumento de 14% na produtividade e um crescimento de 9% nos resultados financeiros.

O foco no ROI é crucial. A automação de IA está gerando retornos positivos em produtividade e receita, mas as empresas esperam um ROI significativo. A capacidade de integrar a tecnologia aos processos e revisar a estrutura operacional são fatores-chave para o sucesso.

A Ascensão dos Small Language Models (SLMs)

A queda dos custos dos Large Language Models (LLMs) em aproximadamente 95% desde 2022 impulsionou a disseminação da tecnologia. No entanto, a “segunda onda” também é marcada pela ascensão dos Small Language Models (SLMs). SLMs são modelos mais leves, com menos parâmetros (geralmente na faixa de bilhões, em vez de trilhões), que oferecem maior eficiência para tarefas específicas.

Vantagens dos SLMs:

• Custo-benefício: SLMs são mais econômicos, acessíveis e eficientes em termos de consumo energético e latência

• Privacidade e Segurança: Permitem a execução de tarefas localmente, preservando dados sensíveis e atendendo a requisitos de compliance

• Especialização: Performam melhor em tarefas de menor complexidade, mas em grande escala, como edição de imagens, edição de vídeo e automação de fluxos de trabalho específicos

• Velocidade e Performance: Entregam resultados com muito mais velocidade e performance em atividades pontuais

Modelos Híbridos

Uma estratégia promissora é o uso combinado de SLMs e LLMs em modelos híbridos. Isso permite que tarefas simples sejam resolvidas localmente pelos SLMs, enquanto demandas mais complexas recorrem a LLMs apenas quando necessário.

O tabuleiro brasileiro em transformação

No cenário nacional, essa virada para a eficiência coloca o Brasil em uma posição de maturidade digital acelerada. Startups de deep tech locais e consultorias tradicionais têm se reposicionado para atender a essa demanda por customização, criando um mercado secundário robusto focado em infraestrutura e governança de dados.

A era do encantamento com as capacidades quase humanas da Inteligência Artificial deu espaço à maturidade corporativa. No tabuleiro dos grandes negócios em 2026, vence quem consegue extrair o máximo de produtividade com o menor custo computacional possível. A IA, finalmente, deixou de ser um projeto de marketing para se tornar uma linha essencial — e cobrada — na planilha de custos do C-Level.