Estudo revela baixa maturidade em IA nas empresas brasileiras

Inteligência Artificial

Pesquisa aponta uso isolado da IA nas corporações nacionais, com pouca integração e ausência de métricas claras de desempenho.

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Um estudo com cerca de 300 lideranças de Recursos Humanos, Finanças e Facilities mostra que, embora a inteligência artificial já faça parte do dia a dia dos trabalhadores, a maioria das empresas brasileiras ainda está no nível mais básico de maturidade: o uso é individual, pouco padronizado, com baixa integração aos sistemas corporativos e quase nenhuma métrica para medir retorno sobre investimento.

Por que lideranças de RH superestimam a maturidade em IA de suas equipes?

No RH, 64% dos líderes se colocam no nível 1 ou abaixo em uma escala de cinco estágios de maturidade em IA, mas os testes objetivos revelam um cenário ainda pior: 92% das áreas ficam de fato nesse patamar inicial ou inferior, e nenhuma chega aos níveis mais avançados. A distância entre a autopercepção e a avaliação prática indica que muitas lideranças confundem o uso pontual de ferramentas de IA com a existência de uma estratégia estruturada.

A pesquisa, conduzida pela HRtech Comp, pela fintech Barte e pela plataforma Woba, cruzou a opinião dos gestores com perguntas técnicas padronizadas sobre como a IA é usada nos fluxos de trabalho. Para ser considerada em um nível mais alto, a operação precisava demonstrar padronização, integração com dados da empresa e capacidade de rodar processos com mínima intervenção humana.

Na prática, o que aparece como maturidade na visão dos líderes costuma ser apenas acesso a ferramentas genéricas ou alguns pilotos isolados, sem governança clara, sem processo redesenhado em torno da IA e sem metas de negócio associadas. Esse descompasso ajuda a explicar por que muitas organizações acreditam estar avançando em IA, mas ainda não enxergam impacto consistente em eficiência, decisão ou experiência do colaborador.

Quais são os desafios enfrentados pelas equipes de RH na adoção da IA?

Os dados do estudo apontam que o principal gargalo não é mais o contato inicial com a tecnologia, e sim a capacidade de transformar esse uso disperso em soluções robustas, integradas e mensuráveis. Entre as áreas que dizem ter uma solução compartilhada de IA, 75% contam com uma instância única para toda a equipe, mas em apenas 25% dos casos essa ferramenta cobre praticamente todas as atividades recorrentes, e também só em 25% dos casos os fluxos funcionam sem intervenção manual constante.

No nível intermediário da escala, metade dos entrevistados afirma que a IA já está integrada às fontes de dados do RH e um terço diz que a tecnologia consegue montar o contexto sozinha. Ainda assim, nenhuma área relata que a IA seja capaz de executar, do início ao fim, trabalhos inteiros que dependem dos sistemas de gestão de pessoas sem a ajuda direta de um humano.

Isso se traduz em processos que continuam fragmentados: recrutamento, folha, treinamento e comunicação interna seguem rodando em sistemas separados, com a IA entrando como apoio pontual — por exemplo, na redação de textos ou em consultas rápidas —, mas sem redesenho completo do fluxo para capturar ganhos maiores de produtividade.

Entenda o contexto

O levantamento utilizou uma escala de cinco níveis de maturidade em inteligência artificial, que vai do uso individual e sem padronização (nível 1) até operações em que a IA aprende com o resultado de suas próprias decisões (nível 5), atuando com alta autonomia. Além da autodeclaração, as empresas passaram por testes objetivos para confirmar em que ponto realmente estavam.

As organizadoras analisaram também se havia uma camada compartilhada de IA para a equipe, em vez de cada profissional usar ferramentas desconectadas, e até que ponto essas soluções estavam acopladas aos sistemas corporativos, como plataformas de RH, finanças e gestão de escritórios.

Segundo Pedro Bobrow, cofundador e CHRO da Comp, o estudo escancara o principal obstáculo para a transformação real: “O estudo mostra o que vejo ser a maior dificuldade na adoção real de IA — sair de algo que teoricamente gera valor para uma solução robusta que impacta o negócio de fato. Quando a gente compara essas empresas com muitos dos nossos clientes que já operam de forma AI-native, as evidências não são no uso de IA em si, mas nas métricas de negócio como eficiência, experiência do colaborador e decisões embasadas”.

Os resultados funcionam como um alerta para as lideranças de RH, Finanças e Facilities: sem governança clara, integração com dados e sistemas, e métricas para medir retorno, a IA segue subutilizada. O movimento esperado agora é que as empresas estruturem estratégias específicas para sair do uso experimental e avancem rumo a modelos mais autônomos e padronizados, sob risco de ficarem em desvantagem competitiva frente às organizações que já nasceram ou se tornaram AI-native.

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