Em 2022, quando o ChatGPT finalmente foi democratizado, muitos de nós tivemos aquela sensação de que algo grande estava começando, mesmo sem entender completamente o impacto da ferramenta no nosso trabalho. Já em 2023, vimos uma mudança de comportamento acontecer: profissionais de diversas áreas descobriram o potencial da ferramenta e começaram a experimentar pela primeira vez como seria trabalhar com IA no dia a dia.
No ano seguinte, a brincadeira virou rotina. Em 2024, o uso deixou de ser esporádico e passou a fazer parte da engrenagem diária de trabalho, dando suporte à diversas atividades como criação de e-mails, planilhas, relatórios e até as dúvidas mais comuns que antes eram pesquisadas no Google.
Agora, em 2025 e caminhando para 2026, entramos em uma nova fase. A IA deixou de ser somente uma ferramenta para virar infraestrutura no trabalho. O mercado abraçou agentes autônomos, workflows inteligentes e uma leva de soluções que já nascem integradas à lógica da IA. Este é o momento em que o profissional descobre que não basta usar IA; é preciso arquitetar processos que conversem com ela. E quando a empresa entende isso, tudo muda de patamar.
Por isso, olhar para estatísticas atualizadas sobre IA já não é apenas acompanhar tendência. É entender onde estamos nesse ciclo, para onde o mercado está indo e o que precisa ser ajustado agora para não ficar atrás.
A seguir, reuni as estatísticas mais relevantes, explicadas de forma prática e direta para quem está tomando decisões estratégicas.
Estado atual da adoção de IA nas empresas
Quando olhamos para o cenário empresarial de hoje, percebemos que a adoção da IA deixou de ser uma aposta futura e passou a ser uma demanda urgente. Empresas que compreendem isso estão se movendo com velocidade impressionante, enquanto outras ainda tentam entender como encaixar IA sem gerar caos operacional. E embora cada organização tenha o seu ritmo, a verdade é que a grande maioria da liderança já reconhece que não dá mais para trabalhar sem IA integrada.
Os dados mostram que mais da metade dos executivos já se consideram entusiastas da adoção. Além disso, quase ninguém enxerga IA como exagero. E quando observamos quem mais pressiona por avanços, vemos TI guiando a conversa. Isso revela um comportamento interessante: quem entende de infraestrutura já percebeu que IA não é sobre escrever textos, mas sobre criar sistemas que trabalham sozinhos.
Outro ponto relevante é que os times estão adotando IA mais rápido do que os líderes imaginam. Portanto, não se trata de convencer o colaborador a usar IA, mas sim de construir estrutura, governança e processos para que esse uso seja inteligente e seguro.
Resistência à IA nas empresas
Mesmo com ampla aceitação, ainda existe um abismo entre querer IA e conseguir aplicá-la. A maior barreira continua sendo a integração com sistemas legados, que normalmente foram construídos para um contexto completamente diferente. Além disso, muitas empresas enfrentam escassez de pessoas preparadas para trabalhar com IA em profundidade, e isso atrasa evoluções internas que poderiam gerar retornos rápidos.
Outro entrave importante envolve segurança e governança. Não basta usar IA; é preciso usá-la de forma responsável, protegendo dados sensíveis e evitando que agentes tomem decisões sem supervisão adequada. A liderança também sente o peso dessa responsabilidade, já que qualquer falha pode impactar reputação, jurídico e compliance.
A consequência dessa resistência é clara: grandes empresas avançam devagar, mesmo investindo há mais de um ano em IA. E quando a implementação não amadurece, a percepção interna se distorce. Líderes começam a achar que a IA ainda não entrega o que promete, quando o verdadeiro problema é a falta de alinhamento entre expectativa, tecnologia e integração.
Benefícios da IA nas empresas
Quem conseguiu integrar IA ao negócio de forma consistente já colhe frutos importantes. As organizações que realmente abraçaram a tecnologia sentiram queda significativa de custos, redução de atividades manuais, aumento de velocidade e ganhos de eficiência em praticamente todos os setores.
Curiosamente, a economia de tempo é citada como o maior benefício, muito superior a qualquer diminuição direta de custos. Isso acontece porque o tempo, dentro de uma operação, se traduz em produtividade, escala e capacidade de inovar sem paralisar a equipe.
Outro ponto que chama atenção é o impacto sobre talentos. Profissionais com habilidades em IA já têm salários bem mais altos, o que deixa claro que o mercado valoriza quem consegue construir, operar e interpretar sistemas cognitivos. Assim, empresas que treinam pessoas internamente acabam ganhando vantagem competitiva natural.
Principais casos de uso de IA nas empresas
Embora muita gente ainda associe IA a produção de conteúdo, os dados mostram que sua aplicação mais poderosa está na orquestração de processos complexos. Times usam IA para gerenciar leads, prever comportamento, automatizar atendimento, integrar sistemas e executar análises que antes dependeriam de horas de trabalho humano.
Áreas como marketing, TI e gestão de projetos estão entre as que mais adotam IA, mas o setor financeiro é o grande pioneiro quando falamos em implementação prática. Isso faz sentido: decisões financeiras dependem de precisão, agilidade e previsibilidade, exatamente aquilo que IA entrega melhor.
Além disso, IA generativa se consolidou como padrão. As empresas não estão apenas testando; elas estão incorporando em escala. Isso inclui geração de relatórios, análise de dados, criação de código e até execução de tarefas via agentes.
Soluções e fornecedores de IA empresarial
Aqui mora uma das discussões mais delicadas: escolher fornecedores. Muitas empresas já perceberam que o maior risco não é adotar IA, mas se tornar dependente demais de uma única empresa. Isso acontece porque cada provedor tem limitações específicas, modelos distintos e políticas que podem mudar de uma hora para outra.
Por isso, diversos líderes estão optando por ferramentas híbridas, internas ou orquestradas por plataformas independentes. Essa abordagem reduz riscos, dá liberdade de escolha e evita custos inflados.
Outro comportamento que cresce rápido é a busca por ferramentas sem código que permitam que times não técnicos criem automações e fluxos de IA sem travar o departamento de TI. Esta descentralização acelera a velocidade de inovação e tira gargalos da operação.
25 estatísticas de IA para empresas em 2026
Adoção e maturidade da IA
- 56% dos líderes afirmam que suas organizações são entusiastas da adoção de IA (Zapier).
- Apenas 4% das empresas não tratam a adoção de IA como prioridade (Zapier).
- 87% das empresas já conquistaram apoio da liderança para usar IA internamente (Zapier).
- Só 21% das empresas possuem IA implementada em escala organizacional (Zapier).
- Apenas 1% dos executivos descrevem suas iniciativas de IA como maduras (McKinsey).
- Funcionários usam IA 3 vezes mais do que os líderes acreditam (McKinsey).
Barreiras e desafios
- 35% das empresas citam falta de capacitação interna como principal barreira (Zapier).
- 29% têm dificuldade em integrar IA aos sistemas existentes (Zapier).
- 43% dos executivos temem violações de dados relacionadas ao uso de IA (Zapier).
- 78% dos líderes relatam dificuldade em integrar IA a sistemas legados (Zapier).
- 41% dizem que estão ficando atrás da concorrência por adotarem IA lentamente (Zapier).
- 29% dos colaboradores afirmam que a empresa não apoia o desenvolvimento de habilidades em IA (McKinsey).
Benefícios percebidos
- 63% dos líderes afirmam que os benefícios da IA se espalham por toda a organização (Zapier).
- Empresas que usam IA de forma plena têm 76% mais chance de ver ganhos generalizados (Zapier).
- 25% citam economia de tempo como principal benefício da IA, três vezes mais do que economia direta de custos (Zapier).
- 51% das empresas relataram redução de custos após incorporar IA (McKinsey).
- Profissionais com habilidades em IA ganham salários 56% maiores (PwC).
Casos de uso mais comuns
- 63% das empresas usam IA para geração de texto (McKinsey).
- 36% já utilizam IA para geração de imagens (McKinsey).
- 27% usam IA para gerar código e acelerar tarefas de desenvolvimento (McKinsey).
- Os três usos mais populares no Zapier são: sucesso do cliente, gestão de leads e marketing (Zapier).
- O setor financeiro lidera a adoção ativa de IA corporativa (IBM).
Ferramentas e fornecedores
- A principal ferramenta de IA utilizada em automações é o ChatGPT, seguida por AI by Zapier, Claude e Gemini (Zapier).
- 38% dos líderes não confiam completamente na segurança dos fornecedores de IA (Zapier).
- 78% das empresas planejam adotar ferramentas internas de IA para evitar dependência externa (Autor).
O futuro da IA nas empresas
Agora que chegamos a um cenário em que praticamente todas as organizações têm estratégias formais de IA, o próximo passo será amadurecer essas operações. Não basta mais testar. O mercado exige integração completa, governança e visão de longo prazo.
A pressão setorial também aumentou. Quase todos os líderes afirmam sentir uma cobrança real para acelerar a adoção, e essa pressão deve aumentar ainda mais até 2026. Ou seja, não é mais uma questão de se adaptar; é uma questão de sobrevivência competitiva.
Ao mesmo tempo, a IA deve reconfigurar parte significativa do trabalho humano. A estimativa é que mais de 30% das atividades sofram transformação direta nos próximos dois anos. Esse dado não aponta extinção de carreiras, mas sim evolução do perfil profissional.
E existe uma preocupação crescente: violações de dados envolvendo IA devem aumentar, especialmente por mau uso. Isso reforça a necessidade de governança séria, integração segura e processos claros.
E agora, como devemos agir?
Esses dados deixam claro que estamos entrando em um momento decisivo. A pergunta já não é mais se a IA deve ser adotada, mas como integrá-la de um jeito seguro, rápido e orientado a resultado. Quem conseguir transformar IA em infraestrutura ganhará escala, reduzirá custos e criará vantagem sustentável. Quem demorar, ficará preso a sistemas lentos, operações caras e um time que tenta competir manualmente em um mercado automatizado.
O passo mais inteligente agora é estruturar fluxos, automatizar processos repetitivos e começar a usar IA de forma integrada aos canais e sistemas da empresa. É essa maturidade que diferencia quem experimenta de quem lidera.
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