Analisamos as 4 principais pesquisas para encontrar as estatísticas de IA que mais importam para as empresas hoje. Acompanhe.
Um dos maiores debates hoje sobre a adoção da IA é sobre a sua aplicação geral, e não específica, por incrível que pareça.
Quando a IA foi apresentada para o mundo, a maior parte das conversas sobre ela girava em torno do que ela conseguiria fazer. Esse foi seu primeiro momento.
Nessa época, questões como “A IA consegue fazer um texto otimizado para SEO?”, “A IA consegue gerar o criativo de um anúncio?”, “a IA consegue renderizar um vídeo completo?” eram as mais perguntadas.
E pouco tempo depois, ninguém mais precisou perguntar: as capacidades da IA ficaram evidentes.
Hoje, a pergunta é um pouco diferente: como o uso da IA me ajuda realmente, no cenário específico da minha empresa?
E é justamente nesse ponto que várias marcas encontram a fronteira atual da inovação com a IA. Como tudo ainda está muito novo, é difícil saber até que ponto a IA dá retorno.
No texto de hoje, vamos analisar os usos mais comuns da IA no Brasil e no mundo, tentando entender a que pé está esse mercado, e quais são as áreas mais maduras de implementação.
Vamos lá?
O que analisar nas estatísticas de IA?
Quando pesquisamos por “estatísticas de IA no Brasil”, a maior parte das notícias, textos e artigos que surgem estão focados em dois pontos principais:
- Adoção da IA: percentual das empresas brasileiras que adotam e usam a IA nos seus processos;
- Forecast de IA: foco no investimento e na movimentação financeira relacionada à IA, e o que isso indica para o futuro da sua aplicação nas empresas;
Alguns exemplos deixam isso bem claro:
➡️ EY: Com 95% já usando IA, Brasil está entre líderes de ranking de adoção dessa tecnologia
Esses são apenas três exemplos, que também são os três primeiros resultados do Google para a palavra-chave “estatísticas de IA no Brasil 2026”.
De forma alguma estamos desmerecendo essas notícias e o trabalho de forecast. É interessante para executivos conhecer essas figuras. Mas na prática, não importa muito se o investimento em IA vai superar os 4 bilhões se você não vende IA.
Também não importa muito, na prática estratégica do dia a dia, saber que 95% das pessoas no Brasil usam a IA. A não ser em um contexto de GEO, essa informação é uma estatística interessante, mas não muito acionável.
O que estamos buscando são estatísticas voltadas para o como. Não queremos analisar investimentos em IA ou adoção por empresas. Esses dados já sabemos.
As estatísticas válidas agora, para o orquestrador de IA e para o estrategista, estão relacionadas com o uso. Ou seja:
- Como a IA está sendo usada nas empresas?
- Quais são as limitações técnicas e operacionais da IA?
- Quais são os resultados que a IA está trazendo?
- Quais são os problemas que a IA ainda não superou?
- Qual é o retorno de empresas que estão substituindo departamentos por agentes de IA?
Essas são as perguntas que vamos buscar responder aqui nesse texto. Logo abaixo, caso você queira se aprofundar nas estatísticas você mesmo, listamos as fontes que usamos.
Veja:
As fontes mais relevantes sobre estatísticas do uso de IA em 2026
A ideia dessa reunião de estatísticas aqui no texto é tentar entender a evolução do uso prático das IAs em operações de marketing e vendas.
Alguns estudos são um pouco mais antigos — de 2025 e 2024, no máximo — enquanto alguns são bem atuais. Um deles, o Panorama da Leadster, foi lançado um dia antes da produção desse texto.
Também colocamos o foco principalmente nos estudos e pesquisas que mencionam o Brasil. Mas algumas são globais e não podem ser ignoradas, como a da McKinsey, provavelmente a melhor fonte que temos hoje.
Nos links abaixo, você pode baixar todos os Panoramas que usamos para a elaboração desse artigo.
E em cada item que trazemos aqui, vamos mencionar qual é o estudo analisado também. Veja a lista:
➡️ PwC CEO Survey 28 (2025): Destaques da IA generativa no Brasil e no mundo;
➡️ Zappts (2025): Panorama da Inteligência Artificial no Brasil;
➡️ Leadster (2026): Panorama da Geração de Leads 2026;
➡️ McKinsey (2025): The State of AI
Nesse artigo, não vamos dissecar cada um desses estudos. O que vamos fazer é trazer entendimentos globais sobre a adoção e uso de IA nas empresas, referenciando os estudos.
Ou seja: vamos tratar de grandes categorias, grandes tendências, que foram identificadas a partir das estatísticas dos estudos. Por isso, é possível encontrar mais de um estudo em cada subtítulo do texto.
Com isso resolvido, vamos direto para as estatísticas de IA de 2026:
Expectativa alta, baixa substituição
A maioria das empresas reconhece o poder transformativo das IAs nos seus negócios, e espera ter retornos com a tecnologia.
E com isso vem o questionamento: e as pessoas nas empresas? Os CEOs reconhecem a validade da IA sozinha ou dentro de um contexto substitutivo?
Ou melhor: os CEOs estão preparados para demitir pessoas e deixar a IA tomar conta de departamentos inteiros?
Os dados não mostram isso. Veja essa informação do report da PwC:
Os CEOs brasileiros que acreditam que a IA vai trazer mais lucratividade para as empresas estão na faixa dos 60%, 10% a mais do que a média global. Estamos mais otimistas que o resto do mundo.
Ao mesmo tempo, apenas 13% dos CEOs brasileiros apontam uma redução do quadro de funcionários pós introdução da IA, sendo que 21% deles relataram ter que contratar mais pessoas para lidar com a infraestrutura e manutenção que os modelos exigem.
Também é importante conversar sobre as prioridades. Esses CEOs que acreditam na IA a implementam aonde?
Como podemos ver, a imensa maioria dos CEOs está planejando investimentos principalmente na área técnica e operacional.
Esse é um assunto muito importante de tratar — o desenvolvimento da IA centrado no aspecto técnico não é o suficiente para alcançar a alta de lucratividade que as marcas precisam.
O ideal seria que as estratégias de core business, design de novos produtos e ampliação da força de trabalho (envolvendo agentes, a tendência atual) estivessem no topo da lista.
Isso mostra a situação do investimento em IA hoje, que especialistas descrevem como pilot purgatory: a dificuldade de sair do básico na transformação com IA, e de apresentar crescimento real.
Vamos conversar melhor sobre isso agora:
Pilot purgatory e scaling gap: os maiores freios do crescimento da IA
Todos os estudos analisados contam uma história bastante parecida sobre a adoção de IA nas empresas: estamos em um momento incipiente, onde a novidade ainda ganha sobre o retorno e a praticidade da IA.
Em poucas palavras, a adoção de IA na maioria das empresas ainda não está madura a ponto de apresentar resultados palpáveis nos seus objetivos iniciais.
E mais do que isso: muitas empresas ainda não sabem bem qual caminho tomar após a fase de testes e aplicação inicial.
Vamos para alguns dados:
Esse é o gráfico da McKinsey, fazendo uma distinção fundamental entre o uso de IA no geral e a IA generativa.
É por isso que um gráfico começa em 2017. IA, nesse caso, vem de outros produtos e automações. Os chatbots de GenAI começam a chegar em 2023.
Segundo a McKinsey, 62% das empresas consultadas estavam na fase de experimentação e pilotagem.
Enquanto isso, 31% estavam iniciando estratégias de escala e apenas 7% se disse totalmente integrada com IA por toda a organização.
Podemos nos aprofundar um pouco mais nesses dados, com um raio-X mais direcionado de em que áreas há planejamento para escalar agentes de IA:
A maior parte dos setores analisados não tem planos ou estratégias de uso para agentes de IA, no momento.
Mencionamos isso porque esses agentes de IA são, na verdade, a expressão da escala da GenAI nas empresas. É o primeiro passo lógico de orquestração avançada com IA.
Mas isso não significa que estamos estagnados. O dado só mostra que, na verdade, ainda estamos nessa fase inicial de testagem e pilotagem. Mas os dados de usos da IA contam outra história:
Ao redor do mundo, a maioria das empresas usa a IA para apenas uma função. Mas todos os gráficos mostram trajetórias ascendentes, com o maior crescimento sendo de 3 ou mais funções.
Temos também o resultado da evolução em um gráfico mais completo:
Isso indica que, apesar de estarmos nessa fase piloto, não estamos estagnados. A maior parte das empresas no mundo está buscando mais funções para a IA.
No Brasil, a situação é bem parecida:
A maior parte das empresas está nas fases de exploração de possibilidades e projetos pilotos. Mais da metade delas está nesse estágio.
Porém, o estudo da Zapps trouxe um crescimento de 4,3% no uso generalizado e integrado das IAs em empresas brasileiras.
Mas só um adendo antes de continuarmos na conversa sobre os tipos de IA e os tipos de implementação: quais são as empresas aplicando transformações de IA hoje?
As grandes empresas são o spearhead das transformações de IA
Esse dado é importante e necessário, e vai de encontro ao “senso comum” da aplicação de IA nas empresas.
Mas o estudo da McKinsey trouxe não só essa diferenciação básica, ele incluiu também o que exatamente as empresas estão fazendo com a IA.
Além de entender que as grandes gastam mais tempo, recursos e pessoal integrando a IA na rotina de trabalho, também podemos ver quais são essas ações na prática.
Isso vai ser importante para todo o texto. Essas são as “transformações de IA” que mencionamos em praticamente todos os tópicos. São esses usos específicos.
Veja os gráficos e, logo abaixo, uma transcrição:
Está bem complicado de ler, então organizamos as informações no quadro abaixo:
IA Generativa é a campeã em adoção pelas empresas
Especialistas vêm apontando que grande parte dessa dificuldade de escalar as ferramentas vem, na verdade, do próprio uso das IAs generativas.
Essas são as ferramentas mais populares e maduras de IA hoje. As que precisam de menos manutenção e as mais fáceis de inserir em contextos de produção, especialmente criativa.
Porém, as IAs Generativas não foram criadas para fazer planos, acompanhar entregas, resolver tickets, criar novos produtos que fazem sentido para a empresa.
Isso é reflexo da imaturidade do setor de IA no Brasil, mas não é “culpa” de ninguém. As IAs mais populares hoje, as mais conhecidas, realmente são Generativas.
Veja o potencial percebido por setor:
A imensa maioria dos setores percebe valor principalmente na IA Generativa. Veja como a IA Generativa vence a IA Preditiva até no setor onde a predição é mais necessária: finanças.
A indústria se mostra mais madura, já que ela opera com Machine Learning e sistemas lógicos já há algum tempo.
Quando analisamos os grupos de cargos nas empresas, a IA Generativa é a vencedora absoluta, sendo a preferida tanto dos C-levels quanto dos gerentes.
Mas isso traz a pergunta: qual é o potencial percebido pelas empresas brasileiras com a GenAI?
Essa se transformou na grande pergunta do texto, na verdade, não é? Percebemos que a maior parte do investimento e do conhecimento está concentrado em GenAI. Mas como ela está sendo usada?
Qual é o maior argumento pró GenAI dentro das empresas? O que esperam dela? Qual é a sua justificativa?
Vamos conversar melhor sobre isso agora. Veja:
“Melhoria de eficiência operacional” é o maior valor da IA, dizem empresas brasileiras
A maior justificativa hoje para a implementação de IA nas empresas está na melhoria da eficiência operacional, o que também explica um pouco o cenário de pilot purgatory e dificuldade de escala.
O problema começa na promessa. “Melhoria da eficiência operacional” ainda é um pouco vago. Veja como o próximo ponto, a melhoria da experiência do cliente, é bem mais direto e explicatiovo.
A eficiência operacional em que área? Criativa, finanças, organização do RH?
Há outros dados que descrevem melhor esses usos. Veja:
Cruzando os dados, percebemos que os chatbots e assistentes virtuais são os maiores casos de uso da IA, 15% a mais do que o segundo lugar, análise preditiva.
A parte de automação de processos robóticos figura na lista por conta da inclusão da indústria no estudo, que já usa essas ferramentas há algum tempo.
A personalização de marketing também está inserido aqui de uma forma um pouco complicada, porque a maior parte dessa personalização é feita através de LLMs, que são chatbots, no fim das contas.
Podemos determinar que, entre todas esses casos de uso, apenas cinco envolvem um produto ou serviço específico que precisa da IA fora do contexto generativo:
- RPA;
- Reconhecimento de imagem e vídeo;
- Detecção de fraudes (o estudo não especifica que tipo de detecção);
- Recrutamento e gestão;
- Manutenção preditiva.
Ou seja: além de ser o uso campeão específico, os chatbots também são parte fundamental de mais 5 outras categorias de uso da Inteligência Artificial.
Isso é um reflexo natural, já que vimos que os modelos mais comuns de IA em empresas hoje são LLMs — a tecnologia generativa.
Continuando no assunto da GenAI:
No mundo, 27% das empresas revisam todo o conteúdo gerado por IA
Esse também é um assunto importante de tratar por dois motivos: primeiro pela prevalência da Gen AI, e depois pelos objetivos de transformação que as pessoas determinam.
A Gen AI, como vimos, é a mais utilizada nas empresas no Brasil e no mundo. E os usos mais comuns da IA em empresas estão relacionados com a IA generativa e chatbots.
Ao mesmo tempo, quase 30% das pessoas entrevistadas no estudo da McKinsey declararam revisar todo o conteúdo que as LLMs geram.
Porém, ao mesmo tempo, mais empresas não revisam nem 20% do conteúdo gerado por IA.
Isso mostra o conflito direto com o principal objetivo de quem começa a realizar transições para um modelo AI-centric: eficiência operacional.
Por um lado, as empresas entendem que a revisão de todo o conteúdo diminui a eficiência operacional. E por outro, elas também percebem que não é a melhor ideia deixar o conteúdo ser gerado e publicado sem revisão.
Veja os dados:
Nesse caso, quanto mais claro o azul, menos revisões. Ou seja:
- 27% das empresas revisam 100% do conteúdo gerado por IA;
- 10% revisam de 81% a 99% do conteúdo;
- 9% revisam de 61% a 80%;
- 12% revisam de 61% a 80%;
- 13% revisam de 41% a 60%;
- 30% revisam no máximo 20% de todo o conteúdo.
Integração com sistemas legados, qualidade e disponibilidade de dados são os maiores obstáculos da IA
A pesquisa da Zappts mostrou também quais foram os maiores desafios que a implementação da IA nas empresas trouxe. Veja o resultado:
A maior parte do desafio está na integração com sistemas legados, mostrando ainda uma problemática para o mundo que se encaminha para o vibe coding.
Esse, inclusive, é um argumento contra o vibe coding: a dificuldade de integrar com sistemas já estabelecidos, e a dificuldade futura de integração com sistemas construídos do zero.
A qualidade dos dados e sua disponibilidade também é um problema sério. Ao mesmo tempo que as IAs são ótimas para processar dados e gerar materiais e decisões a partir deles, encontrá-los vem ficando difícil.
O segundo bracket da análise foca em complexidade técnica e dificuldade de mensurar o ROI da aplicação, algo natural para o estágio que estamos, como podemos ver ao longo do texto.
A resistência cultural também não é um dado isolado, estando no grupo final: falta de estrutura, governança e casos de uso claros geram preocupações e ansiedade nos colaboradores.
Esse próximo ponto é importante de entender melhor:
Colaboradores estão passando por reskilling para usar IA
Esses são dados da McKinsey:
Ele está medindo a quantidade o percentual de empresas que fizeram reskilling de funcionários por extensão do reskilling.
Ou seja: 44% das empresas consultadas aplicou reskilling com foco em IA em 5% dos seus colaboradores.
18% das empresas aplicou reskiling em até 10% dos funcionários. 14% em até 40% dos funcionários e apenas 9% reportou reskilling em 100% da sua força de trabalho.
O gráfico abaixo mostra uma informação diferente: a intenção de aplicar reskilling:
A legenda dos gráficos vai nos ajudar a entender melhor o que exatamente é esse reskilling que estão dizendo:
¹ Pergunta feita apenas a respondentes cujas organizações utilizam IA em pelo menos uma função. Os resultados foram calculados após a remoção dos respondentes que responderam “não sei”. A pergunta foi: “Qual proporção dos colaboradores da força de trabalho da sua organização foi requalificada (reskilled) no último ano (gráfico de cima) e nos próximos três anos (gráfico de baixo) como resultado da adoção de IA?”
E já que estamos nesse assunto sobre o uso prático da IA, reskilling e treinamento, vamos entender melhor quais são as principais barreiras operacionais percebidas nas empresas para a implementação?
Barreiras operacionais da aplicação da IA — falta de habilidade técnica domina
A pesquisa da Zappts também mostrou que o maior obstáculo operacional para a implementação da IA é a falta de habilidades internas.
Ou seja: o trabalho com a IA, para sair do básico, é extremamente específico.
A maior parte do uso é da IA Generativa justamente por isso. Ela é o ponto de entrada na maioria das empresas justamente por ter uma barreira técnica menor.
O estudo da McKinsey, inclusive, mostra quais são as contratações que as empresas estão buscando fazer e estão fazendo para implementar a IA:
Veja como as contrações são complexas e como elas vão ficando cada vez mais complexas ao longo dos anos.
A dificuldade de contrações para especialistas em design, engenheiros de software, engenheiros de prompt e especialistas em visualização de dados caiu ao longo dos três anos analisados.
Ao mesmo tempo, arquitetos de dados, especialistas de compliance de IA e cientistas de dados estão ficando cada vez mais difíceis de encontrar.
Isso nos mostra que a barreira técnica da IA está subindo, e a maioria das empresas brasileiras ainda não se sente segura justamente nessa área.
A IA é o canal com maior taxa de conversão no Brasil
O estudo da Leadster, focado na geração de leads no Brasil, trouxe um grande resultado para a IA no marketing: A IA teve quase o dobro de conversões do que todos os outros canais analisados.
Gustavo Luby, o CMO da Leadster, comenta:
O tráfego de IA converte a 7,80%, mais que qualquer canal que já medimos. A IA não só “rouba o tráfego orgânico”, também devolve gente decidida. Só que o canal está aberto e de graça agora. Quando ele se consolidar, provavelmente vai virar canal pago e caro. Quem está construindo presença nas recomendações de IA hoje, pode chegar antes da conta ficar cara demais.
Resultados sobre a qualificação dos leads também surpreendem: os leads qualificados de IA representam 4,02% do total gerado, a colocando como parte do Top 3 clássico do marketing:
Fabrício Toledo, CEO da Leadster, comenta:
42,9% de qualificados parece ótimo, mas o número depende da régua que cada empresa define. ICP largo demais aprova quase todo lead e infla a taxa sem melhorar a qualidade de verdade. O trabalho é calibrar: apertado para o vendedor não perder tempo, aberto para não secar o pipeline. O melhor número não é o que fica bonito no dashboard, é o que vira venda.
O uso mais comum da IA está no marketing
Essas são informações da McKinsey, e são globais, não localizados.
O maior uso de IA hoje em todos setores analisados está no marketing digital. É provavelmente onde a sua empresa está usando IA hoje, e provavelmente foi a primeira ação de IA que você tomou.
Isso, claro, pela facilidade de aplicação e pelos resultados que podem ser retirados com mais velocidade, e com menos abalos para a equipe.
E quando vemos que o ganho de produtividade ainda é o principal objetivo sendo perseguido pela maioria das empresas aplicando IA, a aplicação no marketing faz ainda mais sentido.
Vamos continuar essa conversa sobre IA?
Todas essas estatísticas comprovam o que nós viemos conversando recentemente sobre o uso de IA nas empresas.
O maior desafio está na escala e na aplicação da IA para bons resultados. E ao mesmo tempo, há outro desafio enorme: entender como o cliente lida com a IA.
Essas últimas estatísticas da Leadster são uma das poucas referências que temos sobre esse segundo ponto, que é o mais importante hoje dentro da realidade do marketing digital.
Para a gente continuar nessa conversa e nesse clima, sugiro a leitura do nosso próximo texto, que fala sobre o Google I/O 2026 e as mudanças que o Gemini traz para o cenário.
Acesse logo abaixo e obrigado pela leitura desse material!
➡️ Google I/O 2026: as 7 principais mudanças da busca em 2026
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