Segundo o estudo Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil 2026, realizado pela Strand Partners para a Amazon Web Services (AWS) e divulgado em setembro, 48% das empresas brasileiras apontam a escassez de competências digitais e em IA como uma das principais barreiras à adoção ou expansão da tecnologia.
O levantamento também revela um contraste importante: embora 50% das empresas brasileiras já usem IA, apenas 15% das organizações que adotaram a tecnologia alcançaram um estágio avançado de aplicação. Outras 58% permanecem no nível básico, concentrando esforços em aplicações pontuais e ganhos incrementais de produtividade.
Para escalar a IA, as empresas precisam preparar profissionais, integrar áreas e desenvolver capacidades técnicas e organizacionais que sustentem a tecnologia em produção.
A adoção de IA cresce, mas a qualificação ainda é um desafio
Um levantamento da Fundação Getulio Vargas (FGV), divulgado no Jornal Nacional em outubro de 2026, reforça essa percepção de falta de profissionais especializados como um dos desafios para avançar na utilização da IA.
Para Rodolpho Tobler, economista da FGV IBRE, a qualificação da mão de obra continua sendo uma barreira importante. Na entrevista ao Jornal Nacional, o especialista destacou que uma das principais medidas adotadas pelas empresas que já utilizam IA é investir na formação dos próprios colaboradores, preparando-os para ampliar a utilização da tecnologia.
Por que investir em mais ferramentas não resolve o problema?
O avanço da IA ampliou o acesso a plataformas capazes de automatizar tarefas, analisar informações e apoiar decisões. Entretanto, a implementação corporativa envolve uma complexidade maior do que a utilização individual dessas soluções.
Um projeto pode começar com a escolha de um modelo, mas sua evolução depende da qualidade dos dados, da integração com sistemas existentes, da definição de processos e do acompanhamento contínuo de desempenho, custos e segurança.
Sem equipes preparadas, essas etapas podem gerar retrabalho, dificuldades operacionais e investimentos que não alcançam os resultados esperados.
A pesquisa AWS/Strand Partners reforça essa diferença. Embora 72% das organizações considerem que as ferramentas de IA estão disponíveis, apenas 21% se sentem preparadas para adotar tecnologias de próxima geração, como a IA agêntica.
Para Cleber Morais, diretor-geral da AWS no Brasil, o desafio agora está na preparação para novas tecnologias, na disponibilidade de profissionais qualificados e na capacidade de medir o valor gerado para o negócio.
Essa percepção também aparece na análise de Adrián Fognini, head de Mercados Internacionais da Thomson Reuters. Em entrevista à Exame, o executivo diferencia a adoção de ferramentas da capacidade de redesenhar o trabalho e transformar processos corporativos.
A avaliação reforça uma mudança importante na agenda empresarial. A pergunta estratégica deixa de ser apenas qual ferramenta adquirir e passa a incluir quais competências a organização precisa desenvolver para utilizá-la com segurança, eficiência e retorno mensurável.
Os perfis mais disputados
Nesse cenário, entre os perfis mais disputados estão especialistas em Inteligência Artificial, engenheiros de software, cientistas de dados e profissionais de cibersegurança. A demanda também alcança gestores e consultores capazes de conectar conhecimento técnico às necessidades estratégicas dos negócios, segundo reportagem da Exame, publicada em julho de 2026.
Capacitação interna: quatro caminhos para reduzir a lacuna de competências
Diante da dificuldade de contratação, desenvolver talentos internos torna-se uma alternativa estratégica. A capacitação permite aproveitar o conhecimento acumulado pelos profissionais e combiná-lo às novas competências exigidas pela transformação digital.
– Identificar as lacunas antes de investir: avaliar conhecimentos existentes, necessidades de negócio, qualidade dos dados e capacidade operacional. Esse mapeamento ajuda a priorizar investimentos e evita programas de capacitação desconectados dos desafios reais.
– Desenvolver trilhas de aprendizagem por função: A formação deve considerar diferentes níveis de conhecimento e responsabilidades.
– Aprender a partir de projetos reais: Projetos-piloto bem estruturados ajudam a identificar dificuldades de implementação antes da expansão para operações mais complexas.
– Criar uma cultura de compartilhamento de conhecimento: Centros de Excelência (CoEs), comunidades de prática, mentorias e iniciativas de colaboração entre equipes contribuem para disseminar boas práticas e reduzir a dependência de especialistas isolados.
Esses mecanismos também favorecem a padronização de processos, o reaproveitamento de soluções e a construção de conhecimento organizacional.
Capacitação, engenharia e governança: uma estratégia integrada
Capacitar equipes para utilizar ferramentas de IA não é suficiente quando a organização ainda enfrenta problemas de qualidade dos dados, ausência de governança ou dificuldades para colocar aplicações em produção. Da mesma forma, investir em infraestrutura sofisticada sem preparar as pessoas responsáveis pela operação pode limitar os benefícios da tecnologia.
Na Jump, a combinação entre engenharia de dados, Inteligência Artificial e governança ajuda empresas a estruturar os ambientes e os processos necessários para avançar na adoção da tecnologia.
O desenvolvimento de uma cultura de conhecimento também faz parte dessa evolução. Iniciativas de capacitação, acompanhamento técnico e compartilhamento de experiências ajudam a aproximar equipes, disseminar boas práticas e desenvolver competências que permanecem na organização.
A combinação entre especialistas, processos estruturados e tecnologias adequadas permite que a evolução da IA seja acompanhada pelo desenvolvimento das capacidades necessárias para sustentá-la.
O próximo salto da Inteligência Artificial depende das pessoas
A expansão da IA no Brasil demonstra que o interesse pela tecnologia já está consolidado. O desafio agora é transformar adoção em maturidade e investimentos em resultados consistentes. Contratar novos talentos continuará sendo importante, mas não pode representar a única resposta.
Desenvolver equipes internas, integrar tecnologia e negócios e criar uma cultura de aprendizado contínuo são passos importantes para transformar a adoção da IA em resultados consistentes.
