Dados próprios processos e velocidade de execução passam a separar empresas que apenas adotam ferramentas das que conseguem transformar tecnologia em resultado
A inteligência artificial está deixando de ser um recurso restrito às grandes companhias, mas o acesso mais amplo também reduz seu poder de diferenciação. No Brasil, 17% das empresas utilizaram algum tipo de IA em 2025, ante 13% no ano anterior, segundo a TIC Empresas 2025, do Cetic.br e NIC.br.
Entre os pequenos negócios pesquisados, a adesão passou de 10% para 15%, enquanto nas grandes companhias chegou a 50%. À medida que ferramentas semelhantes chegam a empresas de diferentes portes, a vantagem competitiva começa a migrar do acesso à tecnologia para a capacidade de combiná-la com dados próprios, processos eficientes e velocidade de execução.
Henrique Reis, empresário, fundador da Sourei, ecossistema de empresas de tecnologia com atuação em infraestrutura digital, computação em nuvem, inteligência artificial e soluções para negócios, avalia que essa mudança cria uma nova etapa na transformação tecnológica das empresas. “Durante algum tempo, simplesmente ter acesso à inteligência artificial já colocava uma empresa à frente. Essa fase está acabando. Se duas companhias conseguem contratar ferramentas parecidas, a diferença passa a estar na qualidade dos dados, na infraestrutura, no conhecimento do negócio e principalmente na capacidade de transformar tudo isso em execução”, afirma.
O movimento acontece enquanto os investimentos em tecnologia ganham escala no país. A Brasscom projeta até R$2 trilhões em aportes entre 2026 e 2029, dos quais R$765,6 bilhões devem ser destinados à computação em nuvem e R$736,6 bilhões à inteligência artificial. Em 2025, o macrossetor de tecnologia da informação e comunicação respondeu por 7,2% do PIB brasileiro e gerou mais de 31 mil empregos formais, segundo a entidade.
Acesso ficou mais fácil mas resultado continua difícil
Modelos de inteligência artificial disponíveis por assinatura, APIs, plataformas em nuvem e ferramentas prontas reduziram parte do investimento necessário para automatizar atendimento, analisar documentos, desenvolver software, produzir conteúdo ou organizar grandes volumes de informação. Isso permite que empresas menores experimentem soluções que, anos atrás, exigiriam equipes próprias de tecnologia e investimentos mais altos.
A redução dessa barreira, porém, não elimina as vantagens construídas por empresas maiores. Capital, bases de dados, capacidade de contratação, distribuição e infraestrutura continuam relevantes. O que muda é que tamanho deixou de garantir sozinho superioridade tecnológica.
Pesquisa global da McKinsey mostra que 88% das organizações consultadas já utilizam IA regularmente em pelo menos uma função, mas aproximadamente um terço havia começado a colocá-la em escala. Entre as empresas classificadas como líderes em resultados com inteligência artificial, uma característica aparece com frequência: elas não apenas adicionam ferramentas à operação, mas redesenham fluxos de trabalho.
Um levantamento anterior da consultoria reforça essa diferença. Entre organizações que utilizavam IA generativa, 21% haviam redesenhado fundamentalmente ao menos alguns processos. Segundo a McKinsey, entre 25 práticas analisadas, a reformulação dos fluxos de trabalho foi a que apresentou maior relação com impacto sobre o EBIT, indicador de resultado operacional das empresas.
“É possível contratar a melhor ferramenta e continuar fazendo o mesmo processo ruim de antes. Nesse caso, a empresa apenas automatizou a ineficiência. A vantagem aparece quando o empreendedor entende o problema, reorganiza a operação e usa a inteligência artificial para fazer algo melhor, mais rápido ou com uma estrutura diferente”, ressalta Reis.
Dados próprios viram ativo estratégico
Com modelos semelhantes disponíveis para diferentes concorrentes, informações exclusivas ganham importância. Histórico de clientes, comportamento de compra, dados operacionais, conhecimento acumulado sobre determinado setor e informações produzidas pela própria companhia podem ser utilizados para tornar sistemas mais aderentes à realidade de cada negócio.
Isso ajuda a explicar por que a discussão sobre inteligência artificial começa a sair da escolha da ferramenta para chegar à estrutura da empresa. Quanto mais genérica for a tecnologia utilizada, mais fácil tende a ser sua reprodução por concorrentes. Processos próprios, bases organizadas, distribuição, marca, relacionamento com clientes e capacidade de execução são mais difíceis de copiar.
Para empresas menores, há uma vantagem potencial nesse processo: velocidade. Com menos níveis hierárquicos e sistemas legados, algumas conseguem testar ferramentas, mudar procedimentos e abandonar projetos com maior rapidez. Essa agilidade não garante resultado, mas pode reduzir o tempo entre a identificação de uma oportunidade e sua execução.
“Uma empresa pequena dificilmente vai competir com uma gigante pelo volume de capital. Ela pode competir pelo tempo que leva para tomar uma decisão e colocá-la na rua. A inteligência artificial amplifica essa possibilidade porque diminui o custo de testar. O empreendedor consegue validar uma solução antes de construir uma estrutura enorme ao redor dela”, aponta o fundador da Sourei.
O desafio das pequenas empresas permanece relevante. Relatório da OCDE publicado em 2025 aponta que a adoção de inteligência artificial por pequenas e médias companhias continua abaixo daquela observada em grandes organizações. Entre os obstáculos estão qualificação, acesso a dados, conectividade, financiamento e dificuldade para identificar aplicações capazes de gerar retorno. Em levantamento citado pela organização, metade das PMEs afirmou que seus trabalhadores não possuíam as competências necessárias para utilizar IA generativa.
A próxima disputa será pela capacidade de execução
Esse cenário também altera o perfil do empreendedor que entra no mercado. Se infraestrutura em nuvem, modelos de inteligência artificial e ferramentas de desenvolvimento podem ser contratados sob demanda, uma empresa nascente consegue começar com uma estrutura tecnológica que antes estaria disponível principalmente para organizações com maior capacidade financeira.
A oportunidade pode ser ainda mais relevante fora dos grandes centros, onde o custo de construção de equipes e operações pode ser diferente, desde que existam conectividade, profissionais qualificados e infraestrutura digital. Para Reis, construir empresas de tecnologia no interior do país mostrou que localização e alcance deixaram de ser necessariamente sinônimos.
“Hoje é possível construir uma operação a partir do interior e atender clientes em outras regiões ou até em outros países. O endereço da empresa não precisa determinar o tamanho do mercado que ela consegue alcançar. Mas isso exige infraestrutura, gente qualificada e capacidade de construir produtos que resolvam problemas reais”, afirma.
A própria disseminação da inteligência artificial tende, portanto, a produzir um efeito aparentemente contraditório. Quanto mais acessível a tecnologia se torna, menor é sua capacidade de funcionar isoladamente como diferencial.
A vantagem competitiva volta para elementos mais difíceis de comprar prontos: dados que o concorrente não possui, processos que foram construídos ao longo do tempo, relacionamento com clientes, infraestrutura adequada, conhecimento específico e capacidade de executar rapidamente.
Para Reis, é justamente nessa combinação que deve ocorrer a próxima disputa entre empresas. “A IA nivela parte do acesso à tecnologia, mas não nivela a capacidade de construir. O próximo diferencial não será dizer que a empresa usa inteligência artificial. Será mostrar o que ela consegue fazer com isso que os concorrentes ainda não conseguem”, conclui.
