Um estudo do SAS em parceria com a IDC, com recorte brasileiro divulgado em julho de 2026, mostrou que apenas 8% das empresas do país equilibram a confiança na IA com estruturas de governança, transparência e gestão de riscos. Para quem lidera TI e operações, o dado levanta uma pergunta prática: a infraestrutura de dados da empresa está pronta para transformar IA em retorno? Neste artigo, você vai entender o que é o dilema da confiança e por que dados fragmentados limitam o ROI. Também vai ver por onde começar a estruturar a IA corporativa com governança.
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:
- uma base de dados centralizada;
- modelos capazes de identificar padrões e antecipar cenários;
- a automação que leva essas respostas para dentro dos processos, o que o mercado costuma chamar de hiperautomação.
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:
- qualidade e governança de dados;
- governança e supervisão de modelos;
- explicabilidade e equidade;
- política de IA responsável;
- auditoria e responsabilização.
Na prática, um caminho possível tem quatro etapas:
- Mapear onde estão os dados que alimentam as decisões críticas e quem responde por eles.
- Consolidar essas fontes com regras claras de acesso e qualidade.
- Definir quem supervisiona cada uso de IA.
- Só então ampliar a automação para novos processos.
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 empresa quer sair dos pilotos isolados e estruturar a base para a IA gerar resultado, conheça o LiaKnowledge, a plataforma de IA corporativa da Liax Tech.
