IA corporativa: sua infraestrutura está pronta para gerar ROI?
01 — CENÁRIO ATUAL IA corporativa: o investimento cresce, mas o retorno acompanha? Em muitas empresas, a IA corporativa deixou de ser um projeto exploratório e passou a ocupar uma linha fixa do orçamento de tecnologia. Na América Latina, o interesse segue alto. Segundo o Times Brasil | CNBC, 20% das empresas da região esperam aumentar o orçamento de IA em mais de 20% nos próximos 12 meses, quase o dobro da média global. Investimento e resultado, porém, não avançam no mesmo ritmo. Entre adotar a tecnologia e colher retorno financeiro existe uma distância que quase não aparece no dia a dia. Ela fica evidente quando a diretoria pede números de ROI. Por isso, a pergunta que orienta este artigo é direta: a infraestrutura de dados e a governança da sua empresa estão prontas para transformar IA em resultado? 02 — O DIAGNÓSTICO O dilema da confiança: só 8% equilibram IA e governança no Brasil Um estudo do SAS em parceria com a IDC deu nome a essa distância: o dilema da confiança. Em outras palavras, ele acontece quando a confiança que a empresa deposita na IA não corresponde ao que ela investe em governança, transparência e gestão de riscos. No Brasil, o retrato é desconfortável. O Times Brasil | CNBC divulgou o recorte brasileiro do levantamento em julho de 2026. Segundo a reportagem, apenas 8% das empresas do país alinham confiança e estrutura, abaixo da média mundial de 9%. O restante se divide em três grupos. Cerca de 48% combinam baixa confiança e pouca governança e são classificadas como retardatárias. Outras 26% confiam na tecnologia mais do que a própria governança justifica. Por fim, 19% subutilizam sistemas que, na prática, seriam confiáveis. O efeito aparece no retorno. Ainda segundo a reportagem, cada dólar investido em IA no Brasil retorna, em média, 1,52 dólar. O valor fica abaixo da média global (1,61) e da média das Américas e da América Latina (1,63). O índice de confiabilidade da IA no país é de 3,35, em uma escala de 0 a 5. Por outro lado, o índice de impacto, que mede resultados de negócio, fica em 2,84. As empresas brasileiras confiam razoavelmente na IA, mas convertem menos dessa confiança em resultado. 03 — O CONCEITO O que significa IA corporativa no ambiente B2B? No ambiente B2B, IA corporativa vai além de um assistente de chat ou de um piloto isolado em uma área. Ela envolve três camadas que funcionam juntas: A proposta é transformar dados históricos, hoje espalhados entre sistemas e departamentos, em inteligência integrada. Na prática, isso ajuda a empresa a perceber gargalos antes que eles virem problemas operacionais, em vez de apenas registrar o que já aconteceu. Essa definição muda a pergunta de investimento. Em vez de “qual ferramenta de IA comprar”, a discussão passa a ser: que base de dados e que regras de governança vão sustentar as decisões que a IA vai apoiar? 04 — BASE DE DADOS Por que dados fragmentados comprometem decisões estratégicas Decisões precisas dependem de dados confiáveis, e esse é um dos pontos frágeis do cenário brasileiro. Segundo o Times Brasil | CNBC, quase 35% das empresas do país operam com infraestrutura de dados em estágio ad hoc ou fragmentado. Na média global, esse número é de 16%. Quando a informação está espalhada, cada área enxerga apenas uma parte do negócio. A IA aplicada sobre essa base herda as mesmas lacunas: trabalha com visões parciais e tem mais dificuldade para explicar como chegou a uma recomendação. A edição de 2026 do relatório ouviu 2.699 decisores de 28 países e mostra o custo dessa falta de clareza. Segundo o SAS, 79% das empresas editam as recomendações da IA em mais de 10% dos casos. O motivo mais citado, por 34,5% dos entrevistados, é a falta de explicação. O mesmo relatório indica que apenas 17,5% das empresas têm infraestrutura de dados totalmente otimizada, contra 10,2% no ano anterior. Entre essas empresas, 52% esperam ROI robusto ou alto com IA. No estágio ad hoc, a proporção cai para 14%. Cada recomendação revisada por falta de contexto representa uma parte do investimento que não vira eficiência. 05 — POR ONDE COMEÇAR Como implementar IA corporativa sem queimar recursos O erro mais comum é aplicar IA de forma isolada, departamento por departamento, cada um com sua ferramenta e sua base de dados. O resultado costuma ser um conjunto de iniciativas que não conversam entre si e repetem a fragmentação em uma nova camada. O relatório do SAS aponta um risco parecido. Segundo o SAS, cerca de metade dos orçamentos de IA vai para projetos-piloto em vendas e marketing. Enquanto isso, casos de uso com maior potencial de retorno ficam sem verba suficiente. Ter muitos pilotos não significa avançar. A maturidade começa antes do algoritmo. O estudo avalia a confiabilidade da IA em cinco dimensões que também servem como roteiro de preparação: Na prática, um caminho possível tem quatro etapas: A governança de IA tem relação direta com o ROI em IA. Segundo o SAS, empresas líderes em IA confiável têm 15 vezes mais probabilidade de obter ROI robusto ou alto: 62%, contra 4% entre as retardatárias. A exigência também cresce com a autonomia. A IA generativa é considerada confiável por 76% dos entrevistados. A IA agêntica, que executa ações por conta própria, por 66%. 06 — PRÓXIMOS PASSOS Do caos à governança: centralizar o conhecimento da empresa Para extrair valor real da IA corporativa, o foco não deve ser o algoritmo mais moderno. O que importa é a forma como a empresa gerencia o próprio conhecimento. Foi para resolver essa dor que a Liax Tech desenvolveu o LiaKnowledge, sua plataforma de IA corporativa desenhada para centralizar e governar o ecossistema de dados do negócio. O LiaKnowledge unifica fontes de informação fragmentadas, transforma dados brutos em respostas estratégicas instantâneas e garante a governança técnica que o mercado tanto necessita. Apoiada pelos squads especialistas da Liax Tech, a plataforma converte IA em eficiência operacional e ROI real. Se a sua
IA e liderança estratégica: o que a neurociência revela
01 — Cenário atual IA e liderança estratégica: o que muda quando a máquina também prevê? A cada nova geração de modelos de linguagem, a mesma pergunta volta às reuniões de diretoria. Até onde a inteligência artificial pode ir dentro das empresas? No debate sobre IA e liderança estratégica, um estudo da revista Nature Communications, publicado em novembro de 2025, trouxe um elemento novo. Desta vez, a contribuição veio da neurociência. A pesquisa encontrou correspondências entre o modo como o cérebro humano processa a linguagem e o funcionamento dos grandes modelos de linguagem. Para alguns, é sinal de que as máquinas estão chegando perto de pensar como nós. Para outros, é apenas uma curiosidade de laboratório. Nenhuma das duas leituras ajuda o gestor que precisa decidir onde aplicar IA no próximo ciclo de planejamento. Por isso, a pergunta que guia este artigo é mais prática. Se cérebro e IA têm pontos em comum no processamento da linguagem, o que continua sendo papel da liderança? 02 — A Pesquisa O que o estudo da Nature Communications mostrou de fato O artigo tem Ariel Goldstein como primeiro autor e Uri Hasson, do Instituto de Neurociência da Universidade de Princeton, como autor sênior. Segundo a publicação na Nature Communications, os pesquisadores registraram a atividade cerebral de nove pacientes com epilepsia. Eles já usavam eletrodos implantados por razões clínicas e ouviram um podcast de 30 minutos durante o experimento. Para captar os sinais, a equipe usou eletrocorticografia (ECoG), técnica de alta resolução temporal. Em seguida, os modelos GPT-2 XL e Llama 2 processaram o mesmo áudio. Os pesquisadores então usaram as representações numéricas de cada camada desses modelos para prever a resposta neural ao longo do tempo. O resultado principal foi o seguinte: camadas mais profundas dos modelos corresponderam a atividades cerebrais mais tardias. O efeito apareceu sobretudo na área de Broca e em outras regiões ligadas à linguagem. Em termos simples, o modelo transforma a informação camada por camada. O cérebro percorre uma sequência parecida em frações de segundo. O estudo também dá continuidade a pesquisas anteriores sobre princípios compartilhados. Os autores lembram que a previsão da próxima palavra é um dos fundamentos dos modelos de linguagem. Além disso, trabalhos anteriores já haviam identificado no cérebro previsões espontâneas da palavra seguinte, antes de ela ser ouvida. É esse o mecanismo preditivo que costuma aparecer quando se compara cérebro e IA. Há ainda um dado relevante para quem acompanha a área. Os autores compararam os modelos com abordagens linguísticas clássicas, baseadas em representações simbólicas. Nessa comparação, as representações dos modelos de linguagem se ajustaram melhor à dinâmica cerebral observada. 03 — Limites Por que processar parecido não significa pensar igual Antes de tirar conclusões, é preciso delimitar o alcance do estudo. Ele compara o processamento da linguagem durante a escuta de uma história. Não avalia tomada de decisão, julgamento ético nem gestão, e não faz afirmações sobre o futuro do trabalho. Qualquer conclusão sobre liderança é interpretação, não achado da pesquisa. Os próprios autores apontam diferenças importantes. A primeira está na arquitetura. Os modelos baseados em transformers nasceram para processar muitas palavras em paralelo. O cérebro, por outro lado, realiza essa tarefa em grande parte de forma serial, palavra por palavra. A segunda está no aprendizado. Segundo o artigo, pessoas não aprendem a língua lendo textos, e sim pela interação multimodal com o ambiente social. Além disso, o volume de texto usado no treino desses modelos equivale a centenas, ou até milhares, de anos de escuta humana. Por fim, há limites de desempenho. Os autores citam evidências recentes de que os modelos ainda falham com estruturas de frase complexas. Eles também têm dificuldade para reproduzir certos efeitos do processamento humano. É aqui que a discussão encontra o mundo corporativo. Na leitura da Liax, a diferença no aprendizado é a que mais pesa na gestão. Afinal, decisões estratégicas dependem de contexto vivido, de relações e de valores construídos ao longo de uma trajetória. Essa é uma posição editorial, não uma conclusão da neurociência. 04 — Na Prática Onde a IA gera valor nas empresas e onde a liderança decide Se a ciência não decreta o fim da liderança, os dados de mercado mostram onde a IA está entregando valor. Segundo a pesquisa The state of AI in 2026, da McKinsey, 80% dos respondentes afirmam que a IA melhorou sua produtividade individual. O levantamento ouviu 1.719 participantes de 97 países. Além disso, metade dos respondentes diz que a tecnologia ajuda a tomar decisões melhores. O ganho individual, porém, ainda não se converteu em resultado financeiro amplo. A parcela que atribui algum impacto no EBIT ao uso de IA ficou em 37%, praticamente igual à do ano anterior. Já as empresas de alto desempenho em IA continuam representando cerca de 6% dos respondentes. O que separa esse grupo é, em boa parte, uma questão de gestão. Quase três quartos das empresas de alto desempenho redesenharam fluxos de trabalho de forma profunda por causa da IA. Entre as demais, a proporção é de um quarto. Essas empresas também têm o dobro de probabilidade de relatar compromisso da alta liderança com as iniciativas de IA. O mesmo vale para a existência de processos definidos para medir o impacto. A mesma pesquisa relativiza a ideia de substituição em massa. Entre as organizações que usam IA, 14% dos respondentes relatam que a tecnologia contribuiu para reduzir o quadro de funcionários no último ano. Esse número é menos da metade dos 32% que, no levantamento anterior, esperavam cortes. Em resumo, os números sobre IA e liderança estratégica apontam na mesma direção do debate científico.. A tecnologia amplia a capacidade das pessoas, mas o valor para o negócio depende de escolhas que continuam humanas. Onde investir, que processo redesenhar e como medir o retorno são decisões de liderança. 05 — Como Aplicar Automação de processos com IA a serviço da liderança estratégica Na Liax, o ponto de partida é que a tecnologia deve ampliar a capacidade humana, não substituí-la. Na prática, essa
