A IA já é usada nas empresas, mas a integração e os resultados continuam desiguais

A inteligência artificial ocupa um espaço cada vez maior nas agendas de investimento das empresas, mas isso, por si só, não demonstra que a forma de trabalhar tenha mudado. Acesso, utilização frequente e integração nos processos são etapas distintas: disponibilizar ferramentas aos trabalhadores não equivale a incorporá-las nas operações e na tomada de decisões.

O estudo global da Deloitte State of AI in the Enterprise 2026, baseado em mais de 3.200 responsáveis empresariais e tecnológicos de 24 países, reflete essa diferença: cerca de 60% dos trabalhadores têm acesso a soluções de IA aprovadas pela sua organização, mas menos de seis em cada dez trabalhadores com acesso utilizam-nas diariamente. Além disso, apenas uma em cada quatro organizações colocou em produção pelo menos 40% das suas iniciativas de IA. A disponibilidade de ferramentas não significa utilização contínua nem implementação em produção.

Cada percentagem deve ser interpretada de acordo com a respetiva definição e população. «Utilizar IA» pode referir-se a práticas diferentes, enquanto uma previsão de despesa expressa uma intenção futura, não um investimento concretizado. Por isso, as taxas de adoção e os resultados de inquéritos empresariais não devem ser tratados como medidas diretas da produtividade de toda a economia. Acesso, investimento e impacto são indicadores distintos.

Na apresentação espanhola do estudo, a Deloitte indica que 85% das empresas inquiridas preveem aumentar o investimento em IA no próximo exercício fiscal; cerca de um terço antecipa aumentos superiores a 20%. O relatório também regista que 68% identificam a eficiência e a produtividade como o principal benefício obtido. O primeiro valor exprime uma expectativa de despesa; o segundo, um benefício declarado, não uma medição da produtividade global das empresas espanholas.

O resultado da Deloitte provém do seu inquérito empresarial, não de um recenseamento de todas as empresas do país. Outras medições podem utilizar definições e amostras diferentes, pelo que as respetivas taxas de adoção não são necessariamente comparáveis de forma direta. A CaixaBank Research descreve a adoção da IA nas empresas espanholas como rápida, mas ainda limitada e heterogénea. Em conjunto, os dados apontam para progressos com diferenças entre empresas, e não para uma transformação uniforme.

Para uma direção empresarial, o valor nacional não substitui um diagnóstico interno. É mais útil determinar se a organização disponibiliza acesso, se os trabalhadores usam regularmente as ferramentas e se estas foram incorporadas em processos concretos. A maturidade revela-se no trabalho efetivamente realizado com IA, não apenas nas licenças ou nos orçamentos anunciados.

A Deloitte informa que apenas uma em cada quatro organizações colocou em produção pelo menos 40% das suas iniciativas de IA. O valor descreve o progresso dos projetos na amostra global: não significa que as restantes organizações não tenham qualquer sistema em produção. Mostra, no entanto, que passar da experimentação de uma solução para a sua implementação operacional continua a ser um desafio para muitas das organizações estudadas. Um projeto-piloto e um sistema em produção correspondem a etapas diferentes.

O relatório também indica que 84% das organizações não redesenharam postos de trabalho nem fluxos operacionais para integrar a IA. Este dado ajuda a enquadrar a diferença entre dispor de ferramentas e alterar a atividade empresarial: quando a adoção se limita a acrescentar tecnologia aos processos existentes, a integração organizacional continua por concretizar. A reformulação do trabalho continua a ser uma tarefa relevante, a par da adoção tecnológica.

O Banco Interamericano de Desenvolvimento oferece uma comparação regional, não uma estimativa aplicável a Espanha ou à Europa: na América Latina e nas Caraíbas, a sua análise distingue a utilização de ferramentas dos retornos económicos declarados e da integração nas operações centrais. A comparação permite separar conceitos, mas não equiparar os resultados entre regiões. A difusão de uma tecnologia e a criação de valor devem ser avaliadas separadamente.

A integração empresarial também levanta questões de competências e gestão. A Deloitte indica que, em Espanha, 59% das organizações estão a formar a generalidade dos trabalhadores para melhorar os seus conhecimentos práticos de IA e 54% iniciaram ações de requalificação. Estes valores descrevem medidas declaradas pelas organizações inquiridas; por si só, não indicam o alcance ou os resultados de cada programa. A formação é uma das respostas empresariais à implementação da IA.

O mesmo relatório indica que 70% das organizações espanholas inquiridas manifestam preocupação elevada ou muito elevada com a utilização dos seus dados proprietários e que 49% identificam a regulamentação e a governação como um dos principais obstáculos à adoção da IA generativa. São perceções recolhidas no inquérito, não uma medida de incidentes nem uma classificação de riscos. A gestão dos dados e a governação fazem parte do debate sobre a adoção.

Numa decisão concreta, estas questões traduzem-se em perguntas sobre a utilização e a supervisão das ferramentas: que informações estão envolvidas, quem é responsável pelo processo e como é controlada a sua utilização. As respostas necessárias dependem da utilização empresarial e dos dados em causa. Uma avaliação caso a caso evita tratar todas as aplicações como se tivessem os mesmos requisitos.

Antes de implementar uma solução, a empresa pode definir um valor de referência para o processo que pretende alterar. Dependendo do objetivo, pode acompanhar o tempo por tarefa, o volume tratado, os erros ou o prazo de resposta. Depois, deve comparar o mesmo indicador e considerar os custos relevantes de integração, licenças, formação e operação. Sem uma medição inicial, é difícil atribuir a mudança à iniciativa.

Também é útil distinguir uma melhoria operacional de um resultado financeiro. Uma tarefa mais rápida pode ser um resultado importante, mas o seu valor económico depende do efeito no trabalho e nos custos da empresa. O retorno não se deduz de uma previsão de investimento nem da perceção geral de que a IA melhora a produtividade. A métrica deve corresponder ao objetivo específico do projeto.

Para decidir se deve continuar ou ampliar um projeto-piloto, a direção pode identificar quem é responsável pelo processo, qual o resultado esperado e que critérios serão usados para avaliar o progresso. Os números da Deloitte sobre iniciativas em produção mostram por que vale a pena distinguir experimentação de implementação. A decisão de expandir exige informação sobre o caso específico, em vez de se basear apenas no interesse geral pela tecnologia.

As diferenças entre organizações não se explicam apenas pelo orçamento: a integração da IA também implica alterações nos processos, na formação e na governação, aspetos presentes na análise da Deloitte. No entanto, os dados citados não permitem atribuir os resultados a um único fator nem concluir que a dimensão de uma empresa determina a sua capacidade para obter benefícios. Convém evitar explicações universais com base num inquérito.

Antes de ampliar uma iniciativa, a direção pode verificar quatro pontos:

• Processo: que atividade se pretende alterar.
• Indicador: que resultado será acompanhado e qual é o ponto de partida.
• Responsabilidade: quem acompanhará a implementação e os resultados.
• Custos: que recursos são necessários além da ferramenta.

Estas perguntas não garantem um retorno: ajudam a clarificar o que está a ser avaliado e a distinguir um teste de uma aplicação operacional.

Em 2026, os dados da Deloitte e da CaixaBank Research descrevem investimento ativo e adoção desigual, não uma medida definitiva do efeito da IA na produtividade de toda a economia espanhola. Para cada empresa, a decisão útil é observar se uma aplicação concreta é integrada no processo previsto e que resultados apresenta. A evidência de utilização e integração é mais informativa do que uma expectativa orçamental, embora o impacto económico tenha de ser medido separadamente.