A inteligência artificial deixou de ser apenas uma promessa para as pequenas e médias empresas brasileiras. Ferramentas de geração de textos, análise de dados, automação comercial e atendimento já fazem parte da rotina de muitos negócios. O problema é que a velocidade de contratação dessas soluções não foi acompanhada, na mesma proporção, pela organização dos processos que deveriam sustentá-las.

Os dados divulgados ao longo de 2026 revelam um cenário marcado por entusiasmo, diferentes níveis de adoção e dificuldade para transformar experimentos em ganhos mensuráveis.

A pesquisa TIC Empresas 2025, apresentada pelo Cetic.br em 15 de junho, mostrou que 17% das companhias brasileiras com dez ou mais integrantes utilizaram alguma tecnologia de inteligência artificial em 2025, ante 13% no ano anterior. O avanço rompeu um patamar que se mantinha estável desde 2021. Entre as empresas de pequeno porte, com 10 a 49 pessoas ocupadas, a proporção subiu de 10% para 15%. Nas organizações com mais de 250 funcionários, chegou a 50%.

Um detalhe ajuda a compreender como essa adoção vem acontecendo. Entre as organizações que já utilizavam IA, 80% adquiriram sistemas ou programas prontos, enquanto 60% recorreram a fornecedores externos para desenvolver ou adaptar soluções. Os percentuais indicam que a entrada da tecnologia ocorreu principalmente pela compra de ferramentas, e não pelo desenvolvimento de capacidade interna.

Há ainda uma distância relevante entre usar e integrar. Uma ferramenta acionada ocasionalmente para produzir uma legenda, revisar um texto ou criar uma imagem já configura adoção em um levantamento, mas não significa que a tecnologia esteja incorporada à operação da empresa.

Esse distanciamento aparece com clareza no Raio X do Empreendedor Brasileiro 2026, produzido pelo G4 com 816 empresas. Embora 59% dos empresários tenham classificado a inteligência artificial como tendência crucial para o ano, somente 22% afirmaram utilizar a tecnologia de maneira estruturada. Outros 53% reconheceram sua importância, mas disseram não saber como implementá-la. Além disso, 38% admitiram manter rotinas manuais excessivamente dependentes de planilhas e de pessoas específicas.

São 37 pontos percentuais entre considerar a IA estratégica e conseguir incorporá-la de forma organizada.

Na avaliação de Yan Yuri, consultor especializado em desenvolvimento de negócios e fundador e presidente do Grupo Next4u, o descompasso entre o entusiasmo pela inteligência artificial e sua aplicação prática nasce de uma inversão de prioridades. Muitas PMEs contratam plataformas antes de mapear gargalos, definir responsabilidades e estabelecer indicadores. Inserida em uma operação ainda desorganizada, a tecnologia tende a reproduzir falhas com maior velocidade, em vez de gerar eficiência e resultados mensuráveis.

“A empresa não tem necessariamente um problema de ferramenta. Na maioria das vezes, tem um problema de processo, responsabilidade e acompanhamento. Quando a inteligência artificial é conectada a um comercial desorganizado, ela não corrige a desorganização. Apenas faz com que os mesmos erros aconteçam mais rápido”, afirma.

Yan desenvolveu uma metodologia de aceleração comercial voltada à estruturação de vendas, arquitetura de processos e expansão empresarial, aplicada, segundo dados do Grupo Next4u, em mais de 300 empresas brasileiras de diferentes setores.

Na avaliação do consultor, a compra antecipada de soluções tecnológicas costuma produzir uma sequência previsível: a empresa assina uma plataforma, apresenta seus recursos à equipe e somente depois tenta descobrir qual problema deveria ser resolvido. Sem meta definida, integração com os canais existentes ou responsável pelo acompanhamento, a novidade perde prioridade e se transforma em mais uma despesa recorrente.

“Existe uma diferença grande entre usar inteligência artificial e construir um processo apoiado por inteligência artificial. Pedir a uma ferramenta que escreva um e-mail é uso. Integrá-la ao CRM, definir quando um contato deve ser priorizado, estabelecer uma sequência de acompanhamento e medir o impacto sobre a conversão é gestão”, explica.

Uma pesquisa da Serasa Experian, divulgada em 25 de junho, reforça essa percepção. Entre as pequenas e médias empresas que já utilizavam IA ou demonstravam interesse em adotá-la, 58,7% apontaram o ganho de produtividade como o principal benefício esperado. Automação de tarefas foi mencionada por 35,9%, redução de custos por 34,2%, melhoria do atendimento por 27,1%, apoio à análise de dados por 23,7% e aumento das vendas por apenas 20,1%.

O estudo ouviu 1.565 PMEs de todo o país entre maio e junho de 2026. A falta de conhecimento sobre as soluções disponíveis foi citada como principal barreira por 41,3% dos participantes, e outros 36,4% apontaram a ausência de profissionais ou equipes capacitadas para implementar e operar essas ferramentas. O levantamento mostrou ainda que 38,8% dos empreendedores não têm interesse em utilizar IA e 22% dizem não conhecer aplicações que façam sentido para sua realidade.

“Economizar tempo só gera valor quando a empresa sabe o que fará com o tempo liberado. Em uma operação comercial, é possível medir velocidade de resposta, número de oportunidades acompanhadas, taxa de conversão, duração do ciclo de vendas e receita recuperada. Sem uma comparação anterior e posterior, qualquer sensação de eficiência pode ser confundida com resultado”, observa.

Na qualificação de leads, a tecnologia pode organizar informações, identificar padrões nas conversas e priorizar contatos com maior potencial de compra. Antes disso, porém, a empresa precisa definir o que considera um cliente qualificado, quais dados serão coletados e quais critérios determinam a passagem de uma oportunidade para o vendedor.

“Caso o negócio não conheça o próprio perfil de cliente, a IA poderá classificar milhares de contatos com base em um critério ruim. O volume aumenta, mas a equipe continua falando com as pessoas erradas”, alerta.

O acompanhamento comercial é outra área com possibilidade de retorno. Sistemas podem resumir reuniões, sugerir mensagens, lembrar compromissos e sinalizar oportunidades sem resposta. O ganho, entretanto, depende da existência de uma cadência clara, com prazos, canais e responsáveis definidos.

“Follow-up não é mandar mensagens repetidas até o cliente responder. É acompanhar cada oportunidade com contexto, saber o que foi discutido e conduzir o próximo passo. A inteligência artificial consegue apoiar esse trabalho, mas não substitui uma estratégia comercial que nunca foi desenhada”, acrescenta.

O atendimento pelo WhatsApp representa uma oportunidade especialmente relevante para as empresas menores. Segundo o Cetic.br, 79% dos pequenos negócios com dez ou mais integrantes utilizaram WhatsApp ou Telegram em 2025. No mesmo grupo, apenas 29% adotavam sistemas de gestão de relacionamento com clientes, os chamados CRMs.

“Colocar um robô no WhatsApp não resolve a ausência de histórico, de critérios de atendimento ou de encaminhamento para uma pessoa. Se a empresa não sabe quando a automação deve parar e o atendente deve assumir, o cliente pode receber respostas rápidas e, ainda assim, ter uma experiência ruim”, pondera.

Em marketing, o risco aparece quando a capacidade de gerar conteúdo supera a capacidade de manter posicionamento, coerência e acompanhamento de resultados. A produção de dezenas de textos, vídeos ou anúncios não garante aquisição de clientes quando a oferta permanece confusa ou a empresa desconhece quais campanhas efetivamente geram vendas.

“Tecnologia não elimina a responsabilidade de gestão. A ordem mais segura é mapear, padronizar, medir e só então automatizar. Quando essa sequência é invertida, a empresa pode até parecer mais moderna, mas continua sem previsibilidade”, resume.

O avanço da inteligência artificial entre os pequenos e médios negócios é irreversível, mas a vantagem competitiva não ficará necessariamente com quem acumular o maior número de assinaturas. Ela tende a permanecer com as empresas capazes de conectar a tecnologia a uma necessidade real, uma rotina conhecida e um resultado verificável.