IA em 2026: A complexa jornada da estratégia à execução na Europa
À medida que nos aproximamos de 2026, a inteligência artificial (IA) consolidou sua posição de ferramenta essencial para negócios, transcendendo o status de novidade tecnológica. Contudo, um paradoxo marca o cenário corporativo europeu: enquanto a ambição em torno da IA é alta, a capacidade de executá-la em larga escala ainda se apresenta como um obstáculo significativo. Uma pesquisa recente, intitulada “State of AI 2026”, conduzida pela Keepler, lança luz sobre essa realidade contrastante, indicando que as empresas europeias estão em um processo de transição, saindo da fase de fascinação inicial para encarar a complexidade da industrialização da IA.
A fragmentação estratégica: o primeiro grande desafio da IA
Um dos achados mais preocupantes da pesquisa é a distinção entre possuir iniciativas de IA e ter uma estratégia consolidada. O relatório aponta que, embora a maioria das organizações esteja ativamente engajada em “fazer coisas” com IA, a maturidade estratégica ainda se encontra em estágios iniciais. De acordo com os dados, **32% das empresas operam com iniciativas isoladas e sem coordenação centralizada**, enquanto **30% ainda se encontram em fases de desenvolvimento ou projeto piloto**. De forma alarmante, apenas **3,8% das organizações afirmam possuir uma estratégia de IA verdadeiramente integrada em toda a companhia**. Essa fragmentação pode levar à criação de “silos de inteligência”, onde diferentes departamentos desenvolvem soluções de IA independentes, incapazes de se comunicar e colaborar. Sem uma visão unificada, o impacto transformador da inteligência artificial fica limitado, e a tecnologia corre o risco de se tornar um conjunto de projetos departamentais, em vez de um pilar transversal essencial para a empresa.
O gargalo dos dados: a base invisível para a escalabilidade da IA
Enquanto líderes empresariais se encantam com os diversos casos de uso da IA, com **23,1% das empresas já adotando a tecnologia amplamente em diversas áreas**, a infraestrutura subjacente necessária para sustentar essa adoção é frequentemente subestimada. A experiência no setor de consultoria revela que o principal entrave para a escalabilidade da IA não reside nos modelos em si, mas sim nos dados. **38,5% dos entrevistados apontam a qualidade, consistência e disponibilidade dos dados como o desafio técnico mais importante**. Adicionalmente, a existência de silos de dados e a baixa interoperabilidade continuam a ser um obstáculo para **34,6% das organizações**. É fundamental entender que não é possível construir soluções de IA robustas e eficazes sobre bases de dados precárias. Investimentos em infraestrutura moderna, como data lakes, e uma governança de dados sólida podem não ser os aspectos mais chamativos da implementação de IA, mas são absolutamente indispensáveis para ir além de projetos piloto bem-sucedidos e alcançar a industrialização da tecnologia.
O paradoxo do talento em IA: comprar ou construir a expertise?
A pesquisa também evidencia uma contradição crucial no que diz respeito ao capital humano. Por um lado, **81,8% das empresas acreditam que carecem de profissionais qualificados em IA**, reconhecendo o fator humano como um grande obstáculo para o avanço. Por outro lado, as respostas institucionais a essa carência não refletem a urgência do problema. **26% das organizações não oferecem nenhum programa de treinamento em IA**, e **36% ainda se encontram na fase de planejamento para tais iniciativas**. A competição por talentos externos na área de IA é acirrada e, consequentemente, dispendiosa. A verdadeira vantagem competitiva, no entanto, pertencerá às empresas que forem capazes de implementar programas internos de capacitação e requalificação em larga escala, democratizando o conhecimento sobre IA para além das equipes técnicas especializadas. Isso significa investir no desenvolvimento de seus próprios profissionais, garantindo que a força de trabalho esteja preparada para os desafios e oportunidades que a IA oferece.
O Retorno sobre Investimento (ROI) da IA: uma aposta no futuro
O achado mais contundente da pesquisa reside no impacto financeiro atual da IA. Para a vasta maioria das empresas, **66% delas, a IA contribui com menos de 5% para o seu EBITDA (Lucros antes de juros, impostos, depreciação e amortização)**. Além disso, **mais da metade (53,3%) relata benefícios limitados ou resultados pouco claros** advindos da sua adoção. Apesar desses retornos modestos no curto prazo, a confiança na tecnologia é alta. A grande maioria das empresas planeja aumentar seus investimentos em IA nos próximos um a dois anos. Isso indica que as organizações europeias estão em uma fase de investimento estrutural, onde o verdadeiro valor da IA não é medido apenas por resultados imediatos. O foco está na redefinição da eficiência operacional e na criação de novos modelos de receita a longo prazo, posicionando a IA como um motor de transformação estratégica para o futuro.
Em suma, o relatório “State of AI 2026” da Keepler deixa uma mensagem clara: a tecnologia de IA está madura e pronta para ser amplamente utilizada. Agora, o desafio reside na capacidade das organizações de se adaptarem e superarem as barreiras de execução. O sucesso futuro não será determinado por quem possui o algoritmo mais avançado, mas sim por quem conseguir efetivamente cerrar a lacuna entre a estratégia e a execução, enfrentando os desafios inerentes aos dados, à cultura organizacional e à governança. A transição da experimentação para a industrialização da IA exige uma abordagem holística e um compromisso firme com a superação desses obstáculos.
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