IA em PMEs: um luxo inatingível?
Nove em cada dez empresas afirmam que aumentarão seu orçamento para preparação para IA (dados, modernização de plataformas e formação) em pelo menos 10%, enquanto um terço prevê aumentos de até 49% em itens relacionados à estratégia e à mudança cultural. No entanto, 76% das organizações concentram a inteligência artificial (IA) em apenas um a três casos de uso, ainda na fase piloto.
Incluídas no estudo “Playbook for Crafting AI Strategy” (MIT Technology Review), essas estatísticas — que, certamente, se baseiam em uma amostra dominada por grandes corporações com faturamento superior a US$ 500 milhões — apresentam, de forma subjacente, uma mensagem relevante para as PMEs do nosso território: a barreira já não é mais a tecnologia, mas sim a capacidade de converter uma ideia em um projeto realista, avaliar o retorno e escalar com segurança jurídica e de dados.
No estudo, as pequenas e médias empresas — mais expostas a limitações orçamentárias — indicam o financiamento como o principal obstáculo ao seu avanço, muito acima dos desafios técnicos.
Outro relatório recente (“AI in the Enterprise”, da OpenAI) demonstra que a IA gera valor quando aplicada a processos críticos (por exemplo: atendimento automatizado ao cliente, pesquisa e etiquetagem de produtos e personalização de comunicações, entre outros).
Neste contexto, e a partir da realidade específica das PMEs, a chave está em começar com avaliações rápidas baseadas em amostras limitadas de dados, focando em métricas claras e tangíveis de sucesso. Em vez de criar soluções independentes e complexas, as PMEs devem integrar diretamente funcionalidades de IA às suas plataformas existentes, como o CRM ou a própria plataforma de e-commerce, aproveitando ao máximo as opções flexíveis e econômicas oferecidas por modelos de consumo sob demanda.
Da mesma forma, treinar rapidamente funcionários-chave para atuarem como impulsionadores internos especializados na adoção e uso dessas tecnologias acelera os resultados e minimiza as dependências.
No que diz respeito à estratégia, a evidência empírica é contundente: a qualidade dos dados e sua liquidez (capacidade de serem combinados e analisados sem atritos) são os fatores que mais limitam a velocidade de implantação da IA. Por isso, é imperativo mapear os atritos, calcular o retorno (para períodos de 3 a 6 meses), avaliar a maturidade dos dados e projetar um MVP (Minimum Viable Product). E ter em mente que, além da tecnologia em si, como em qualquer transformação digital, a chave do sucesso reside na mudança de mentalidade e de cultura.
Voltemos por um momento ao relatório da MIT Technology Review, que alerta para o “paradoxo do custo”: as empresas de médio porte sofrem maior pressão financeira do que as grandes, mas precisam da IA para competir. Para essas empresas, o ideal é colaborar com um parceiro que compreenda tanto as necessidades do negócio quanto os aspectos práticos da tecnologia — e que facilite a gestão da conformidade regulatória e a proteção de dados, simplificando trâmites e garantindo segurança e confiança no avanço do projeto.
De fato, 98% dos executivos preferem sacrificar a vantagem de serem pioneiros em troca de uma IA “segura e confiável”. Do ponto de vista das PMEs, isso implica avançar com cautela, evitando riscos desnecessários e mantendo o controle sobre as informações utilizadas.
Por isso, é essencial trabalhar com fornecedores que garantam a proteção dos dados fornecidos e assegurem que eles não serão reutilizados sem consentimento. Além disso, incorporar controles práticos e simples, como revisões periódicas por funcionários-chave ou sistemas automáticos básicos que previnam erros ou mau uso, ajudará a mitigar os riscos.
Outro aspecto importante é antecipar as obrigações regulatórias, preparando desde o início documentação simples sobre como a tecnologia é utilizada e quais são seus impactos na empresa, o que, por sua vez, facilitará a adaptação a futuras regulamentações. Finalmente, manter atenção à segurança digital em geral é crucial para evitar situações incômodas ou perigosas — garantindo que a adoção da IA se torne uma vantagem, e não uma fonte adicional de preocupação (ou risco reputacional e regulatório).
Em suma, se 2023 e 2024 foram os anos da curiosidade e das demonstrações, 2025-2026 deve ser o biênio da ação disciplinada. Porque a questão já não é se a PME pode investir em IA, mas se pode deixar de fazê-lo enquanto a concorrência transforma projetos-piloto em produtividade real.
Autor: Paul Berenguer
Gerente de Inovação Empresarial da Bové Montero y Asociados