A Inteligência Artificial (IA) está rapidamente se tornando um diferencial competitivo em empresas de diferentes portes e setores. Uma recente pesquisa da Microsoft revelou que 75% das micro, pequenas e médias empresas (MPMEs) no Brasil estão otimistas sobre o impacto da IA em seus negócios.
Esse otimismo se deve principalmente por eficiência, aumento de produtividade e agilidade nos processos que a inteligência artificial agrega aos negócios, além de trazer outras vantagens como:
- Melhora na qualidade do trabalho;
- Melhora na satisfação do cliente;
- Aumento na motivação e engajamento dos colaboradores;
- Redução de custos;
- Suporte em tarefas de alta complexidade;
- Auxílio na criação de produtos e serviços;
- Processamento de dados para tomadas de decisão;
Além disso, o alto índice de interesse de empresas de diferentes portes pela IA mostra a flexibilidade e capacidade da tecnologia em se adequar e impulsionar negócios de diferentes segmentos e realidades.
Entretanto, apesar do crescimento do interesse, muitas empresas ainda enfrentam barreiras significativas para implementar IA de forma eficiente e estratégica em suas operações.
Somado a isso, têm-se a infraestrutura tecnológica defasada do Brasil, a falta de mão de obra qualificada e o baixo investimento estratégico em inovação, que dificultam a adoção plena da ferramenta.
Para contornar esse cenário e acompanhar a evolução da IA de forma de forma ética, segura e inclusiva, é preciso que o país: modernize a infraestrutura de dados e sistemas, qualifique profissionais para operar, desenvolver e implementar IA e realize investimentos inteligentes e alinhados com a realidade de cada empresa.
Mas calma, não é porque o Brasil não possui a infraestrutura ideal, que as empresas brasileiras não podem aproveitar do melhor que a inteligência artificial tem a oferecer.
Neste artigo, contamos as principais dificuldades que as empresas encontram ao tentar incorporar a IA nos negócios e os caminhos para superá-las. Leia mais a seguir!
7 dificuldades enfrentadas pelas empresas na adoção da Inteligência Artificial (IA)
1. Falta de estratégia e visão a longo prazo
Muitas empresas ainda abordam a IA como uma iniciativa isolada ou experimental, sem um planejamento estratégico integrado aos objetivos do negócio. Isso leva a projetos desconectados, que geram pouco impacto e dificultam a obtenção de ROI (Retorno sobre Investimento).
Uma forma de contornar o uso sem propósito da IA é adotando uma visão de trabalho AI-First Business Transformation. O AI-First é um modelo estratégico que coloca a Inteligência Artificial como motor do negócio, em que a IA deixa de ser usada apenas como suporte e passa a ser a base da arquitetura de negócios.
Isso significa reconstruir produtos, serviços, processos e estruturas com IA como pilar principal — não apenas integrando tecnologias inteligentes, mas reimaginando o negócio com a IA desde a sua origem.
2. Escassez de talentos qualificados
A falta de profissionais especializados em IA, como cientistas de dados, engenheiros de machine learning e especialistas em dados, é uma das barreiras mais presentes. Além disso, há carência de gestores que compreendam o potencial da IA para liderar projetos com foco no negócio.
O estudo da Microsoft, citado acima, também revela que 28% das MPMEs têm dificuldades para contratar talentos especializados.
Para contornar esse problema é recomendado:
- Investir na capacitação do time interno;
- Realizar parcerias com universidades e consultorias – o acesso a grandes talentos e a profissionais com a expertise certa se torna muito mais fácil;
- E fomentar equipes multidisciplinares que unam especialistas técnicos e profissionais de negócio.
3. Qualidade e Governança de Dados
A IA depende de dados estruturados, limpos e bem-organizados. Muitas empresas enfrentam problemas com bases de dados fragmentadas, informações desatualizadas ou ausência de governança, o que inviabiliza o uso eficaz de algoritmos.
Para que a IA opere com dados de qualidade, é preciso que a empresa invista em uma estratégia de dados corporativa, o que inclui: governança, catalogação, políticas de privacidade e integração entre sistemas (Data Lakes, Data Warehouses, MDM).
A empresa também pode contar com dados prontos para IA, que são conjuntos de dados preparados, estruturados e qualificados para o treinamento ou execução de modelos de IA. Simplificando, são dados que já passaram por processos que garantem qualidade, consistência e relevância, permitindo que a ferramenta aprenda ou opere com mais eficiência e segurança.
Esse método impede que a inteligência artificial se torne ineficiente, enviesada ou até mesmo perigosa.
4. Resistência cultural e medo da Automação
Muitos profissionais temem que a IA “tome o seu lugar”, o que gera resistência na adoção de novas ferramentas. A cultura organizacional muitas vezes não está pronta para lidar com modelos baseados em dados ou decisões automatizadas.
Investir em programas de mudança cultural e comunicação é fundamental para mostrar que a IA é uma ferramenta de suporte e não de substituição. Dessa maneira, os colaboradores conseguem entender que a tecnologia aumenta o seu desempenho, melhorando a produtividade e o liberando para tarefas mais estratégicas.
Essa tática não só faz os colaboradores perderem a desconfiança com a tecnologia, como também permite implementar uma cultura de transformação digital na empresa, com os funcionários cientes que estão inseridos em um ambiente que preza e valoriza a inovação tecnológica, o que torna a adoção de tecnologias disruptivas um processo menos espinhoso.
5. Infraestrutura tecnológica limitada
Implementar IA exige capacidade de processamento, armazenamento em nuvem, conectividade entre sistemas e integração com APIs. Empresas com infraestrutura defasada ou sem adoção de cloud computing enfrentam maiores dificuldades.
Para contar com uma infraestrutura apta a abrigar sistemas de IA, o primeiro passo é modernizá-la, priorizando soluções escaláveis como plataformas em nuvem, frameworks open source e ambientes seguros para desenvolvimento e testes de IA.
Uma alternativa é contar com uma consultoria especializada em IA, prestadoras de serviços desse escopo possuem infraestrutura de alto nível, com tecnologias modernas, as melhores metodologias para desenvolvimento de projetos, especialistas qualificados e equipes multidisciplinares, para atender projetos de diferentes propostas e tamanhos. A empresa conta com os recursos e profissionais certos sem precisar investir grandes montantes de dinheiro e tempo.
6. Dificuldade de aplicação da IA
Embora o interesse pela IA esteja crescendo, muitas empresas ainda enfrentam dificuldades para identificar onde e como aplicá-la de maneira prática e estratégica.
Não é incomum que a jornada comece de forma desestruturada: algumas organizações não sabem exatamente quais problemas do negócio podem ser resolvidos com IA, enquanto outras optam por casos de uso excessivamente complexos ou de difícil mensuração, o que gera frustração, desperdício de recursos e baixa adesão.
Esse cenário é agravado pela falta de frameworks claros de priorização, ausência de benchmarks e desconhecimento dos benefícios tangíveis e mensuráveis que a IA pode trazer em diferentes áreas da empresa.
Para superar essa barreira, é essencial adotar uma abordagem estruturada e orientada ao valor de negócio. Isso significa:
- Mapear processos críticos e recorrentes, onde há grande volume de dados e decisões repetitivas — são os melhores candidatos para automação inteligente.
- Escolher casos de uso com ROI tangível e de rápida implementação, como:
- Previsão de demanda para otimizar estoques e produção;
- Análise de churn para reduzir a perda de clientes e aumentar a retenção;
- Automação de atendimento via chatbots e assistentes virtuais para melhorar a experiência do cliente e reduzir custos;
- Detecção de fraudes em transações financeiras e comportamentos atípicos em tempo real;
- Classificação automática de documentos fiscais ou contratos para acelerar processos internos.
Além disso, é recomendável iniciar com projetos piloto (POCs) com escopo limitado, que permitam medir resultados e validar a tecnologia antes de escalar.
Por fim, o envolvimento de áreas de negócio desde o início e a construção de uma cultura baseada em dados e experimentação são fatores críticos para o sucesso da aplicação de IA de forma progressiva, sustentável e com impacto real nos resultados da empresa.
7. Aspectos éticos, regulatórios e de segurança
A adoção de IA nas empresas traz não apenas desafios técnicos, mas também a grande responsabilidade de lidar com questões éticas, legais e de segurança da informação relacionados à tecnologia.
Isso significa que empresas precisam se preocupar com a forma como os dados são utilizados, armazenados, processados e quais impactos as decisões algorítmicas podem gerar nas pessoas.
Caso uma empresa lide com dados pessoais, por exemplo, a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) exige que as informações sejam tratadas com finalidade legítima, transparência, segurança e respeito à privacidade – se o negócio quiser usar a IA de forma responsável e legal, ele precisa seguir essas diretrizes.
As empresas também enfrentam questões éticas delicadas, como:
- Decisões automatizadas sem supervisão humana: que podem impactar diretamente pessoas (ex: negativas de crédito, demissões ou aprovações de benefícios);
- Viés algorítmico: que pode perpetuar ou até amplificar desigualdades sociais, raciais ou de gênero;
- Falta de explicabilidade: os próprios criadores da IA não conseguem justificar o resultado de certos modelos (o chamado “efeito caixa-preta”).
Esses fatores não apenas colocam a empresa em risco jurídico e reputacional, mas também afetam a confiança dos stakeholders (clientes, parceiros, reguladores e colaboradores).
Para mitigar esses riscos e garantir um uso ético e seguro da IA, é fundamental implementar práticas robustas de governança e conformidade, como:
Criação de comitês internos de ética em IA: compostos por profissionais multidisciplinares (jurídico, TI, RH, compliance, entre outros), responsáveis por definir diretrizes, supervisionar projetos e avaliar riscos;
Adoção de IA explicável (Explainable AI): que permite compreender e auditar como os algoritmos tomam decisões — essencial em setores regulados;
Anonimização e pseudonimização de dados sensíveis: conforme previsto na LGPD, para proteger a identidade dos indivíduos mesmo em análises avançadas;
Testes contínuos de viés e fairness: aplicação de métricas de equidade para garantir a diversidade nos conjuntos de dados usados para treinar os modelos;
Auditorias técnicas e jurídicas regulares: documentação completa dos ciclos de vida dos modelos de IA (dados usados, finalidade, impacto previsto, validação);
Implementação de políticas de “human-in-the-loop”: garantindo que decisões críticas sempre tenham supervisão humana, especialmente nos casos de alto impacto.
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Incorporar a IA ao negócio não é uma tarefa simples, é um processo contínuo, que exige mudança de mindset, evolução tecnológica e alinhamento estratégico. Os desafios são grandes, mas superáveis com visão de futuro, parcerias certas e um plano sólido de transformação digital com foco em resultados.
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