IA Lidera Ranking de Riscos Empresariais no Brasil Enquanto IBM Revela Que 80% Dos Executivos Esperam Receita Sem Saber de Onde Virá — Por Que Estas 24 Horas Expõem a Lacuna Entre Ambição e Arquitetura Real

Pela primeira vez, a inteligência artificial ultrapassou incidentes cibernéticos e mudanças regulatórias para se tornar a maior preocupação de segurança empresarial no Brasil. Según el ranking da Allianz Commercial, 32% dos executivos brasileiros citaram a IA como principal risco operacional, legal e reputacional — superando ameaças tradicionais como ataques hackers e catástrofes naturais.

Ao mesmo tempo, a IBM Consulting revelou que quase 80% dos executivos globais esperam que a IA contribua significativamente para a receita até 2030, mas apenas 24% sabem de onde essa receita virá. Não é falta de consciência. É uma lacuna de arquitetura.

Enquanto isso, a CartaCapital reportou que gastos globais com sistemas de IA devem alcançar US$ 300 bilhões até 2026, impulsionados pela adoção em áreas jurídicas, atendimento, tecnologia e backoffice. E o Valor Econômico confirmou que 75% dos profissionais de RH no Brasil já utilizam IA, principalmente para triagem de currículos e gestão de carreiras.

Estas 24 horas revelam uma tensão definitiva: estamos adotando IA em escala, mas a velocidade da implementação está superando nossa capacidade de estruturar governança, entender riscos e capturar valor real. A diferença entre vencer e desaparecer até 2030 não será tecnológica. Será arquitetural.

Por Que a IA Virou o Risco Número Um — E o Que Isso Realmente Significa

Quando a Allianz Commercial colocou a IA no topo do ranking de riscos empresariais pela primeira vez, não foi porque a tecnologia é perigosa. Foi porque a adoção está correndo mais rápido que a capacidade de gerenciar consequências.

Thomas Lillelund, CEO da Allianz Commercial, resumiu: “Além de trazer enormes oportunidades, o potencial transformador da IA, aliado à rápida evolução e adoção, está remodelando o cenário de riscos, tornando-se uma preocupação central para empresas.”

Vamos traduzir: empresas brasileiras estão implementando soluções de IA antes de ter:

• Estruturas de governança claras sobre quem decide o quê e como auditar decisões automatizadas
• Capacidade de acompanhar a regulação, que está evoluindo em ritmo acelerado globalmente
• Equipes preparadas para operar, questionar e corrigir sistemas de IA em produção

O ranking completo mostra onde a atenção empresarial está concentrada:

• Inteligência artificial: 32%
• Incidentes cibernéticos: 31%
• Mudanças na legislação e regulamentação: 28%
• Mudanças climáticas: 27%
• Catástrofes naturais: 21%

A IA não está apenas no topo. Ela está redefinindo todos os outros riscos. Incidentes cibernéticos agora envolvem deepfakes e manipulação por agentes autônomos. Mudanças regulatórias precisam responder a sistemas que tomam decisões sem interpretação humana. Até mudanças climáticas exigem modelos de IA para previsão e mitigação.

No meu trabalho com empresas de diferentes setores, vejo um padrão: a ansiedade com IA não vem do que ela faz, mas do que não sabemos controlar. E isso nos leva ao segundo dado mais revelador das últimas 24 horas.

80% Esperam Receita da IA, Mas Só 24% Sabem de Onde — A Lacuna de Arquitetura

A IBM Consulting trouxe um dado que deveria acender um alerta vermelho em qualquer sala de diretoria: quase 80% dos executivos esperam que a IA contribua significativamente para a receita até 2030, mas apenas 24% sabem de onde essa receita pode vir.

Isso não é otimismo. É uma aposta às cegas.

A análise da IBM é clara: empresas que já estão capturando valor da IA não esperam descobri-lo por meio de pilotos e provas de conceito. Elas estão projetando esse valor por meio de escolhas deliberadas sobre como o trabalho é desenhado, como trabalhadores humanos e digitais se unem, e como os ganhos de produtividade são reinvestidos.

Até 2030, a divisão não será entre empresas que usam IA e empresas que não usam. Será entre:

• Empresas que acoplam IA a fluxos de trabalho legados e obtêm ganhos marginais de produtividade
• Empresas AI-first que redesenham como o valor é criado e constroem trajetórias de crescimento que os concorrentes não conseguem replicar

A diferença se resume a três escolhas de arquitetura que separam as empresas AI-first de todas as outras.

1. Redesenhe o Próprio Trabalho, Não o Complemente Apenas

A maioria das iniciativas de adoção de IA fracassa porque as organizações estão automatizando processos fundamentalmente quebrados. Elas estão tornando um trabalho ineficiente mais eficiente — e se perguntando por que a transformação não acontece.

Empresas AI-first começam com uma pergunta diferente: se estivéssemos desenhando esse trabalho hoje, sem restrições legadas, qual resultado iríamos querer? E que combinação de julgamento humano e capacidade de IA alcança melhor esse resultado?

A Nestlé oferece um exemplo de uma empresa global com mais de um século redesenhando operações com princípios AI-first. A Riyadh Air representa o extremo oposto — uma startup construindo uma operação nativa em IA desde o primeiro dia, com uma arquitetura unificada que conecta operações, funcionários e clientes como um único sistema inteligente.

O insight que ambas compartilham: a espinha dorsal digital não é apenas infraestrutura. É a arquitetura intencional que permite que humanos e IA trabalhem como capacidades integradas, criando uma adaptabilidade que se multiplica ao longo do tempo.

2. Construa Inteligência Proprietária, Não Apenas Acesso a Modelos

Até 2030, todos terão acesso a modelos de IA poderosos. Os vencedores serão aqueles que tiverem IA personalizada, que conheça seu negócio melhor do que qualquer IA de terceiros jamais poderia.

A L’Oréal está construindo um modelo fundamental de IA personalizado, treinado com seus dados proprietários de formulação, pesquisa científica e requisitos de sustentabilidade. Na pesquisa recente da IBM, mais da metade dos executivos espera que sua vantagem competitiva venha especificamente da sofisticação dos modelos de IA.

As organizações precisam de portfólios multimodelo — alguns proprietários, outros licenciados — todos integrados a arquiteturas que evoluem tão rapidamente quanto seus mercados. As empresas mais valiosas não serão aquelas com mais dados. Serão aquelas que transformarem dados em decisões orientadas por IA em escala, com uma inteligência que os concorrentes não conseguem imitar simplesmente licenciando modelos melhores.

3. Projete Ciclos de Crescimento, Não Apenas Ganhos de Eficiência

A maioria das estratégias de IA fracassa porque trata a produtividade como o destino final. Os executivos esperam que a IA aumente a produtividade em 42% até 2030. Empresas AI-first tratam a produtividade como combustível, reinvestindo os ganhos de eficiência em novos produtos, serviços e mercados.

O ciclo funciona assim:

• A eficiência impulsionada por IA libera capital e talentos
• Essa capacidade liberada financia a inovação em novos mercados
• Novos mercados geram novos dados
• Novos dados treinam uma IA melhor
• Uma IA melhor cria mais eficiência
• O ciclo acelera

Isso cria uma divergência exponencial. Até 2030, a diferença não será mensurável em percentuais de produtividade. Será mensurável em modelos de negócio completamente diferentes.

Onde a IA Já Está Transformando Operações Reais — E o Que Podemos Aprender

Enquanto executivos discutem estratégia, a IA já está redefinindo cinco áreas críticas nas empresas brasileiras e globais. Segundo a CartaCapital, a IDC projeta que gastos globais com sistemas de IA devem alcançar US$ 300 bilhões até 2026, impulsionados pela adoção em setores específicos.

Departamentos Jurídicos

Nos departamentos jurídicos de grandes empresas, a IA assumiu tarefas operacionais relacionadas à análise, gestão e controle de contratos. Sistemas de Contract Lifecycle Management ampliam visibilidade, reduzem retrabalho e permitem que equipes concentrem esforços em decisões de negócio.

A netLex, plataforma que atua com empresas em mais de 60 países, aplica IA na automação do ciclo contratual. Segundo Flávio Ribeiro: “Quando sistemas assumem o volume operacional, as equipes passam a atuar com mais previsibilidade e controle.”

Seguros e Consórcios

A evolução dos modelos de linguagem permitiu o avanço de agentes de IA capazes de executar fluxos completos em setores regulados. Diferentemente de chatbots tradicionais, esses sistemas interpretam contratos, analisam dados de apólices e operam sob regras rígidas de governança.

Esse modelo deve ganhar escala em seguradoras e administradoras de consórcios em 2026, com impacto em atendimento, análise de risco, prevenção a fraudes e operações de backoffice. Fernando Wolff, da Tech for Humans, destaca: “A automação gera resultados quando nasce de problemas concretos e responde a demandas reais dos negócios.”

Recursos Humanos

A adoção de IA em RH no Brasil já é maioria. Segundo o Valor económico, 75% dos profissionais de recursos humanos no Brasil já utilizam IA, principalmente em:

• Triagem de currículos: 61,5%
• Gestão de cargos e carreiras: 44,7%
• Apoio a desligamentos: 39%
• Processos de onboarding: 34%

Glória Castro afirmou: “Atualmente, cerca de 20% das tarefas do setor de RH são realizadas com o apoio da inteligência artificial.” Mas a adoção traz desafios de gestão e capacitação que ainda estão sendo enfrentados.

Mercado Imobiliário

No mercado imobiliário, a IA passou a atuar diretamente na etapa de decisão do consumidor. Tecnologias de ambientação digital permitem que compradores visualizem imóveis ainda na fase de anúncio, com imagens geradas a partir de dados reais.

A Arquiteto de Bolso lançou o serviço “Meu Decorado”, que utiliza IA generativa para criar imagens de ambientes treinadas com estética brasileira. A tecnologia já foi aplicada em mais de 300 mil projetos. Daniel Alves destaca que a visualização influencia diretamente o processo de escolha.

Gestão de Riscos e Sustentabilidade

A IA também passou a integrar estratégias de gestão de riscos, compliance e sustentabilidade. Modelos analíticos permitem cruzar grandes volumes de dados, antecipar cenários e apoiar decisões em ambientes regulatórios complexos.

A C-MORE desenvolve plataformas que utilizam IA para mapear riscos de clientes, fornecedores e operações. André Veneziani destaca: “A tecnologia amplia a capacidade de antecipação e fortalece decisões estratégicas em governança corporativa.”

O Desafio da Mão de Obra — Por Que o Brasil Tem Vantagem Competitiva Mas Estrutura Insuficiente

O Brasil tem um dos sistemas financeiros mais digitalizados e regulados do mundo, com forte infraestrutura de pagamentos instantâneos, avanço do Open Finance e atuação de um Banco Central tecnicamente robusto. Segundo a CNN Brasil, essa solidez coloca o País em uma situação relativamente privilegiada.

André Filipe Batista, especialista em ciência de dados e coordenador do Centro de Ciência de Dados do Insper, afirma: “O Brasil tem uma arquitetura muito sólida para lidar com riscos de liquidação e crises de informação. Isso nos dá vantagem, mas não nos torna imunes.”

O problema é estrutural: escassez de mão de obra qualificada em tecnologia, incluindo docentes na área. Enquanto países como Índia e China formam centenas de milhões de profissionais na área, o Brasil ainda avança em ritmo mais lento.

Ivo Mósca, diretor de Inovação da Febraban, reforça: “A inteligência artificial pode ajudar a acelerar esse processo, mas ela não substitui investimento em educação, formação docente e infraestrutura.”

Dados da Febraban em parceria com a Deloitte mostram que os bancos brasileiros investiriam R$ 47,8 bilhões em tecnologia até o fim de 2025, com uma parcela significativa destinada a soluções de IA, big data e Analytics. Globalmente, a IMARC Group estima que o mercado mundial de IA aplicada a fintechs pode chegar a US$ 97,7 bilhões até 2033.

Mas o dinheiro não resolve tudo. A combinação entre digitalização avançada e capacidade regulatória cria uma janela de oportunidade para o Brasil se tornar referência em arquitetura de confiança digital — conceito que envolve transparência algorítmica, diversidade de modelos, supervisão humana e combate a fraudes.

Ticiana Amorim destaca que o caminho passa por uma combinação de regulação clara, governança corporativa e ética. “A regulação sempre vai andar um passo atrás da tecnologia. Mas o desafio é garantir segurança e estabilidade; não é sufocar a inovação.”

As Três Perguntas Que Determinam Quem Vence Até 2030

A próxima era de crescimento não será prevista. Ela será projetada. Os líderes precisam responder agora a três perguntas desconfortáveis que a IBM Consulting destacou:

1. Se Redesenhássemos Nossas Operações Com Princípios AI-First, o Que Deixaríamos de Fazer Completamente?

A maioria das organizações descobre que 30% a 40% de seus fluxos de trabalho existem apenas para compensar restrições que a IA elimina. Mas eliminar exige coragem.

No meu trabalho de consultoria com empresas, vejo que essa pergunta costuma revelar processos inteiros que só existem porque “sempre foi assim”. A IA não é apenas uma ferramenta para fazer o mesmo mais rápido. É uma oportunidade para questionar se aquele trabalho deveria existir.

2. Que Inteligência Proprietária Poderíamos Construir Que os Concorrentes Não Conseguissem Replicar?

Algo construído sobre a expertise humana exclusiva da sua organização. Não sobre modelos genéricos que qualquer um pode licenciar.

Nos meus cursos imersivos sobre IA estratégica, trabalho com executivos para mapear onde está o conhecimento tácito da organização — aquele que não está em manuais, mas na cabeça das pessoas que resolvem problemas complexos todos os dias. Esse é o ponto de partida para construir IA proprietária.

3. Estamos Guardando os Ganhos de Produtividade ou Reinvestindo-os em Ciclos de Crescimento?

Economias de custo são finitas, mas ciclos de crescimento são exponenciais. Qual deles a sua estratégia está construindo?

Até 2030, as empresas que conseguirem responder a essas perguntas estarão operando em mercados que os concorrentes nem sabiam que existiam, com capacidades que os concorrentes não conseguem construir e modelos de negócio que os concorrentes não conseguem bancar.

O verdadeiro risco não é avançar rápido demais com a IA. É projetar devagar demais enquanto os concorrentes redesenham completamente o jogo.

O Que Fazer Agora — Arquitetura Antes de Tecnologia

As últimas 24 horas deixaram claro: a IA é simultaneamente a maior oportunidade e o maior risco empresarial no Brasil. A diferença entre capturar valor e criar exposição está na arquitetura — não na tecnologia.

Empresas que tratam IA como mais uma ferramenta vão obter ganhos marginais. Empresas que redesenham trabalho, constroem inteligência proprietária e projetam ciclos de crescimento vão criar vantagens que os concorrentes não conseguem replicar.

Mas isso exige três compromissos urgentes:

• Investir em governança antes de escalar — estruturas de decisão, auditoria e responsabilidade precisam estar prontas antes da produção, não depois do incidente
• Desenvolver capacidade interna em vez de depender apenas de fornecedores — a vantagem competitiva vem de entender profundamente como IA funciona no seu contexto específico
• Tratar produtividade como combustível, não como destino — reinvestir ganhos de eficiência em ciclos de crescimento que criam mercados novos

No meu trabalho de mentoring com executivos e empresas, ajudo times a construir arquiteturas de IA que capturam valor real — não apenas implementam tecnologia. Se sua organização está enfrentando a tensão entre ambição de IA e capacidade de execução, eu posso ajudar a traduzir estratégia em arquitetura concreta.

Porque até 2030, a diferença entre vencer e desaparecer não será quanto você investiu em IA. Será o quão bem você projetou como humanos e algoritmos criam valor juntos. E essa resposta precisa começar hoje.