Estudo Insi/FDC: gasto global em IA deve bater US$ 1,43 tri no ano, mas só 8% das empresas no Brasil gera valor estratégico

Os investimentos globais em infraestrutura de inteligência artificial devem chegar a US$ 1,43 trilhão em 2026, mas transformar essa corrida por tecnologia em resultado concreto ainda é exceção dentro das empresas.
Um estudo da consultoria Insi em parceria com a Fundação Dom Cabral (FDC) mostra que, embora mais de 80% das organizações já tratem a IA como um pilar indispensável dos negócios, apenas 8% conseguem convertê-la em valor estratégico e vantagem competitiva sustentável.
O descompasso aparece também no retorno financeiro.
De acordo com o levantamento, somente 5% das empresas percebem retorno claro sobre os investimentos feitos em IA, uma diferença que ajuda a dimensionar o tamanho do desafio depois da primeira onda de adoção da tecnologia.
Batizado de Estudo sobre Inteligência Artificial Aplicada à Estratégia, o trabalho ouviu mais de 100 CEOs e executivos C-Level de multinacionais e grandes empresas brasileiras, distribuídas por 20 setores da economia.
A principal conclusão é que a distância entre as organizações mais maduras e o restante do mercado não está necessariamente na qualidade dos modelos utilizados nem no volume de recursos aplicados em tecnologia.
O diferencial aparece na maneira como a IA é incorporada à estratégia corporativa, à gestão e ao desenho dos processos.
“O mercado já superou a fase da curiosidade.
Agora, a expectativa é por geração de valor real.
A próxima fronteira da IA não será definida por modelos mais inteligentes, mas por organizações que possuem clareza sobre a intencionalidade do que querem construir”, afirma Telmo Costa, fundador e CEO da Insi.
O que separa os 8% do restante do mercado
A pesquisa identificou cinco características recorrentes nas companhias classificadas como AI Leaders.
A primeira é começar pela estratégia, e não pela tecnologia.
Nessas empresas, a IA não entra como uma solução em busca de um problema.
Ela é utilizada para redesenhar processos, alterar a forma de operar e, em alguns casos, construir novos modelos de negócio.
O segundo padrão é o investimento em capacitação.
Pelo menos 45% das empresas líderes tratam o desenvolvimento das equipes como prioridade crítica para a adoção de IA, reduzindo erros e ampliando a capacidade de incorporar a tecnologia ao trabalho cotidiano.
Também há uma diferença relevante no envolvimento da alta liderança.
Nas organizações mais avançadas, o CEO assume pessoalmente a agenda de IA, desenvolve fluência no tema e mobiliza os demais executivos.
Segundo o estudo, o engajamento da C-suite nessas empresas é cinco vezes maior do que a média observada no restante da amostra.
Outro traço é a combinação de governança clara com medição sistemática de resultados.
Mais de 60% das líderes acompanham de maneira rigorosa o valor econômico produzido por suas iniciativas.
A lógica, segundo o levantamento, é tratar cada implementação como uma hipótese de negócio que precisa ser medida, corrigida ou abandonada.
“As empresas que de fato geram valor sabiam exatamente o que estavam construindo e o porquê antes mesmo de escolherem qualquer tecnologia”, diz Costa.
O problema não é mais experimentar IA, mas escalar o que funciona
O quinto diferencial identificado pela pesquisa está na forma como as empresas distribuem suas apostas ao longo do tempo.
Em vez de concentrar os esforços apenas em ganhos imediatos de produtividade, as organizações mais maduras trabalham simultaneamente em três horizontes.
O primeiro reúne projetos de retorno mais rápido.
O segundo envolve mudanças estruturais em processos e operações.
O terceiro mira novas fontes de crescimento, produtos e modelos de negócio que ainda podem levar anos para amadurecer.
Essa abordagem ajuda a explicar por que a simples proliferação de pilotos, copilotos e ferramentas generativas não necessariamente se traduz em vantagem competitiva.
O estudo sugere que empresas capazes de capturar valor com IA tratam a tecnologia menos como uma camada adicional de software e mais como uma agenda de transformação empresarial.
O contraste entre o volume global de capital mobilizado e a pequena parcela de organizações que conseguem extrair retorno estratégico mostra que a corrida entrou em uma segunda fase.
Depois da adoção acelerada, o desafio passa a ser definir onde a IA realmente muda a economia de um processo, reduz custos, melhora decisões ou cria novas receitas.
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