Maturidade em IA: por que é importante mensurar?

Falar de maturidade em inteligência artificial tem se tornado cada vez mais urgente com a crescente adoção dessa tecnologia. O grande entusiasmo pela IA muitas vezes mascara uma falta de clareza estratégica e de conhecimento aprofundado sobre seu real potencial e aplicação, uma vez que a vontade de implementar nem sempre vem acompanhada pelo conhecimento técnico para executar esse processo.

A preocupação é, inclusive, nacional: a Associação Brasileira de Entidades Estaduais de Tecnologia da Informação e Comunicação (ABEP-TIC), apoiada pelo Banco Mundial, propôs um indicador para medir o grau de maturidade dos estados no uso de IA em 2026, o Índice de Maturidade e Inteligência Artificial (IMIA), uma manifestação clara da relevância que a mensuração do uso dessa tecnologia tem ganhado.

Neste contexto, o conceito de maturidade em IA surge como um diferencial competitivo essencial, permitindo que as empresas avaliem a si mesmas e suas estratégias de preparação para implementar e escalar a tecnologia de forma sustentável.

Em última instância, uma boa estratégia de IA, pautada por um diagnóstico preciso e por uma integração ampla de processos e setores, é indispensável para evitar o desperdício de recursos e garantir resultados concretos. Mais do que isso, ela é a chave para transformar o potencial da tecnologia em valor duradouro – uma premissa quase inegociável em um mundo tão orientado por ROI e números objetivos.

Com base nessa reflexão preliminar, abordaremos mais a fundo neste artigo o conceito de maturidade em IA, como mensurá-lo e as razões pelas quais esse processo é tão importante.

O mercado hoje: muitos começam, poucos avançam

Antes de falar sobre o conceito de maturidade em IA propriamente dito e em como diagnosticá-lo adequadamente, é importante compreender a fundo a razão pela qual ele é tão importante atualmente. A resposta reside, em primeiro lugar, no contexto atual de mercado vivenciado pelas empresas brasileiras interessadas por tecnologia.

De modo geral, todos já ouviram falar sobre inteligência artificial. Empresas que não se interessaram ou não começaram a arriscar incursões no universo da IA agora são exceção, uma vez que o acesso a ferramentas básicas de IA, como ChatGPT e Gemini, já é praticamente universal e amplamente difundido.

Quando não há iniciativa corporativa de adotar IA, não são incomuns casos em que os próprios funcionários assumem a dianteira e começam a incorporar a tecnologia no cotidiano pro conta própria, muitas vezes sem autorização da empresa, um fenômeno conhecido como Shadow AI.

Todavia, mesmo com o agito inicial, a adoção de IA costuma não sair da superfície. Um estudo recentemente encomendado pela empresa brasileira de tecnologia TOTVS revelou que 50% das empresas brasileiras não estão usando IA de maneira estruturada atualmente. Dentre as que estão utilizando, 58% permanecem em estágios iniciais de implementação, 34% afirmaram estar em um nível intermediário e apenas 8% consideraram a adoção da tecnologia como avançada.

O contraste entre investimento e retorno

Em adição à perspectiva de superficialidade, outra problemática surge no horizonte: a falta de resultados proporcionados pelas estratégias atuais de IA. Embora algumas pesquisas indiquem que empresas brasileiras que adotaram a tecnologia estão percebendo retorno, o recente relatório do MIT, “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, trouxe o dado alarmante de que 95% dos projetos corporativos com IA, muitos deles com altíssimos investimentos, não geraram ganhos relevantes de eficiência ou receita para suas empresas.

Sendo assim, o contexto brasileiro atual é marcado por um dilema. A importância da IA parece ter sido compreendida pelas empresas, mas o deslumbre por seu potencial ainda leva a implementações desorganizadas e resultados fracos. A falta de conhecimento aprofundado sobre a tecnologia e de estratégias adequadas para implementá-la transformam os investimentos em inteligência artificial em um verdadeiro tiro no escuro, comprometendo a eficácia e longevidade das soluções adotadas no longo prazo.

Falta de integração e outros erros estratégicos ao adotar IA

Avançando na temática dos erros estratégicos que predominam nas abordagens de muitas empresas quando o assunto é IA, é possível determinar alguns aspectos centrais que são negligenciados. Grande parte deles, se não todos, estão relacionados a uma problemática central: a falta de integração e sinergia entre a empresa e a tecnologia.

Como dito anteriormente, o acesso a softwares de IA Generativa populares nunca foi tão amplo. Outros mais sofisticados, como N8N e Lovable, também estão entrando aos poucos no arsenal de ferramentas corporativas contemporâneas.

No entanto, quando a “adoção de IA” se resume à simples implementação dessas ferramentas ou outras semelhantes no dia a dia operacional, sem personalização ou olhar contextualizado, a tendência é que o retorno seja pouco significativo.

O estudo da TOTVS, Panorama IA nas empresas brasileiras, corrobora para essa percepção: apenas 20% das empresas que utilizam IA veem seu uso como altamente estratégico, enquanto 42% relatam que a tecnologia é pouco alinhada aos objetivos estratégicos do negócio. Além disso, apenas 7% das companhias brasileiras calculam o ROI para mensurar os resultados provenientes da implementação de IA nas empresas; as outras 93% não possuem nenhuma métrica para medir tais retornos.

Essa última estatística demonstra que a dificuldade para medir o retorno sobre o investimento da IA corporativa também é uma constante entre as empresas. Quando a adoção ocorre de forma isolada, com soluções prontas e descontextualizadas, estabelecer indicadores que atestem a eficácia dos projetos torna-se ainda mais complexo, abrindo brechas para a estagnação e o desperdício de recursos.

Ademais, fatores como preocupação com segurança, lacunas de capacitação para os profissionais e desconexão entre iniciativas da liderança e os demais colaboradores despontam como mais alguns erros que permeiam a adoção de IA das empresas brasileiras atualmente.

O conceito de maturidade em IA

Com o panorama da adoção de IA devidamente estabelecido, o conceito de maturidade em IA pode finalmente ser introduzido.

De modo objetivo, “maturidade em IA” refere-se ao nível de preparo de uma organização para implementar, integrar e otimizar soluções de inteligência artificial. Essa maturidade vai além da simples adoção de ferramentas; ela engloba a capacidade de compreender, interpretar e aplicar a tecnologia de maneira estratégica, transformando dados e tecnologias em resultados sustentáveis.

Mensurar a maturidade em IA significa medir com base em critérios específicos a posição da empresa em relação à adoção da tecnologia. Os critérios podem variar, bem como as categorizações possíveis, mas a noção básica de inicial, intermediário e avançado é um bom ponto de partida, considerando sempre aspectos como estratégia, cultura, governança e dados.

Segundo Danillo Sciumbàta, na obra “A oitava onda: a transformação dos negócios na era da IA”, medir maturidade, assim como em um diagnóstico clínico, permite identificar quais dimensões estão mais avançadas e quais ainda precisam de atenção no processo de adoção de IA. Abdicar essa clareza pode levar a investimentos massivos em soluções sofisticadas que nem sempre encontram base organizacional para alcançar os resultados desejados, reforçando ainda mais o papel do diagnóstico de maturidade para a estratégia das lideranças.

Por que a maturidade em IA é decisiva para o sucesso?

Atingir um alto nível de maturidade em IA oferece vantagens competitivas significativas. Empresas maduras em IA são capazes de escalar soluções e resultados, mesmo em ambientes voláteis. Além disso, elas se protegem contra riscos regulatórios, operacionais e reputacionais por meio de governança ativa e compliance ágil.

Chegar na alta maturidade, evidentemente, não é simples. Um levantamento realizado pelo Gartner no quarto trimestre de 2024 destacou que 45% dos líderes de empresas com alta maturidade em IA afirmaram que suas iniciativas de IA permanecem em produção por três anos ou mais para garantir valor, impacto e alinhamento estratégico. Em empresas de baixa maturidade, esse índice cai para 20%.

Outro dado relevado pela pesquisa indica que, em 57% das companhias maduras em IA, as unidades de negócio confiam e estão prontas para usar novas soluções de inteligência artificial, enquanto tal indicador é de 14% para aquelas que ainda precisam aprimorar sua maturidade. Além disso, lideranças dedicadas à IA e implementação de métricas são fatores comuns para as empresas de maior sucesso nessa jornada.

Em síntese, mensurar maturidade em IA não só é fundamental para entender a posição da empresa no processo de adoção de IA, mas também é indispensável para compreender o que pode ser melhorado. Com um bom diagnóstico, é possível estabelecer objetivos, metas, estratégias e táticas concretas dentro de um plano robusto e bem embasado.

Diagnosticando maturidade em IA: a metodologia ATI

Agora que o conceito de maturidade em IA está claro, uma nova pergunta surge: como mensurá-la de forma eficaz?

Em um primeiro momento, as possibilidades são diversas. Neste artigo, nos concentraremos em uma metodologia única: a AI Transformation Index (ATI). Desenvolvida pelo engenheiro de computação, executivo e especialista em tecnologia Danillo Sciumbàta, a ATI foi introduzida na obra “A oitava onda: a transformação dos negócios na era da IA” e é a primeira metodologia brasileira para medir a maturidade em Inteligência Artificial.

Este modelo de diagnóstico foi criado para mensurar a maturidade organizacional na adoção e integração da IA, oferecendo clareza estratégica e um plano de ação tático para as empresas. A estrutura do ATI foi construída com base em uma arquitetura conceitual que combina robustez teórica com aplicabilidade prática e se ancora em três eixos fundamentais:

• Valor Gerado com AI
• Capacidade de Reinvenção
• Segurança & Governança

Esses eixos são agrupados em 10 dimensões, transformando percepções subjetivas extraídas a partir de questionamentos assertivos em dados concretos. Consequentemente, o ATI atua como um mapa de calor estratégico, mostrando as áreas mais maduras e identificando os gaps prioritários para construir os próximos passos e um plano de ação sólido.

O ATI foi desenvolvido a partir de quase três anos de pesquisa, combinando experiência prática em grandes organizações com estudos acadêmicos e benchmarks de empresas brasileiras que já avançavam em IA. Por conseguinte, essa fusão de teoria e prática garante a robustez e aplicabilidade do índice, que vem sendo testado e recalibrado desde 2024 em diferentes setores.

Dando o próximo passo com o Diagnóstico de Maturidade em IA do Distrito

Com base na metodologia AI Transformation Index, o Diagnóstico de Maturidade em IA foi desenvolvido para ajudar empresas a identificarem o estágio atual em que se encontram na adoção de IA e desenvolverem estratégias claras e eficazes que sejam capazes de acelerar a transformação das operações por meio da tecnologia.

Partindo dos aspectos teóricos e práticos estabelecidos por Danillo Sciumbàta, incorporando inclusive os três eixos da ATI, o Diagnóstico de Maturidade em IA do Distrito também foi desenvolvido a partir da premissa de que muitos negócios desconhecem seu nível de maturidade em inteligência artificial e sofrem impactos negativos reais por conta disso.

Essa percepção encontra fundamento em alguns dados: 34% dos líderes de empresas com baixa maturidade apontam a disponibilidade e qualidade dos dados como principais desafios na implementação de IA, enquanto 54% das empresas reconhecem que não possuem equipes com as habilidades ideais para implementar ou manter IA.

Unificando uma abordagem prática e a expertise de tecnologia do Distrito, a solução de diagnóstico se destaca como uma aliada para empresas de todos os portes que desejam embarcar na jornada da inteligência artificial e carecem de conhecimento técnico ou estratégia consolidada para isso.

Depois do diagnóstico, a estratégia em IA

Por fim, quando a maturidade foi identificada e o diagnóstico foi concluído, é hora de estruturar ações e executar. Incluir a IA no planejamento orçamentário e estratégico, nesse contexto, é indispensável para as empresas que buscam uma transformação digital efetiva.

Mais do que apenas adquirir software, trata-se de investir em uma capacidade estratégica que abrirá caminho para novos modelos de negócios, melhorará a experiência do cliente e acelerará a tomada de decisões.

O planejamento orçamentário para IA deve considerar diferentes fases da jornada de adoção:

• Exploração e Discovery: Nesta fase inicial, o foco é em análise de processos, identificação de oportunidades de uso e testes de viabilidade. É também um momento oportuno para investimentos em capacitações preliminares e imersões para a liderança.
• Pilotos e MVPs: Após identificar as oportunidades, orçamentos devem ser reservados para validar hipóteses em ambientes controlados e de baixo risco, desenvolvendo projetos piloto e Produtos Mínimos Viáveis (MVPs).
• Escala: Com o sucesso dos testes, a IA pode ser aplicada de forma mais intensiva nos processos e sistemas. Adicionalmente, o acompanhamento de resultados e a definição de métricas se tornam cruciais.
• Capacitação: Concomitantemente à escala das soluções, investir em treinamento e formação de equipes é uma abordagem de longo prazo que define o impacto real dos projetos de IA na empresa.

Além disso, a implementação de IA não pode ser dissociada do contexto geopolítico e regulatório, como as discussões sobre uma legislação brasileira inspirada no AI Act europeu. A governança corporativa da IA também deve considerar o vetor ESG (Ambiental, Social e Governança), garantindo que a tecnologia seja aplicada de forma ética, transparente e inclusiva.

Conclusão

Em resumo, o Brasil está em um momento de mercado agitado fortemente ligado ao frenesi da inteligência artificial. A tecnologia dominou o imaginário coletivo e todos querem interagir com ela de alguma forma, mas a proliferação de abordagens imediatistas e desprovidas de estratégia tem feito os ânimos retraírem aos poucos, sobretudo quando os resultados numéricos não correspondem aos investimentos iniciais.

Nesse cenário, o conceito de maturidade em IA desponta como um caminho que pode guiar empresas de todos os portes e em todos os estágios da jornada de adoção de IA rumo a uma compreensão mais profunda sobre a tecnologia. Ao mensurar adequadamente a dinâmica interna do negócio, é possível identificar dimensões internas de força e fraqueza e obter insumos para tomar decisões estratégicas, levando a uma melhor implementação de inteligência artificial em todos os processos e sistemas da empresa.

Não obstante, a metodologia AI Transformation Index adiciona uma nova camada de importância e aplicabilidade para a noção de maturidade em IA, fornecendo embasamento teórico e prático robusto para que profissionais e companhias inspirados pela tecnologia sejam capazes de dominar a jornada de adoção de inteligência artificial, elaborando planos táticos de ação com estratégia e eficiência. Ela serve de base para o Diagnóstico de Maturidade em IA, nova solução do Distrito que chega para materializar os benefícios dessa abordagem.

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