O boom de adoção de IA no Brasil em números públicos: o que IBGE, Bain, Gartner e ANPD realmente dizem

Em dois anos, o percentual de empresas industriais brasileiras usando inteligência artificial saltou de 16,9% para 41,9%. O IBGE publicou esse número em setembro de 2025 na PINTEC Semestral. É um pulo de 163% em vinte e quatro meses, do tipo de curva que deixa consultor e fornecedor de software muito feliz.

Nos mesmos dois anos, quase nada mudou na forma como a empresa brasileira típica trata os dados que esses sistemas de IA estão lendo.

Esse texto é uma tentativa de olhar o que as estatísticas públicas realmente dizem sobre adoção de IA no Brasil, onde está o gap entre ambição e capacidade, e o que esse gap vai custar nos próximos dois anos. As fontes estão listadas no fim; tudo o que está citado aqui é público.

Os números de adoção

Seis medições independentes, com metodologias diferentes, convergiram ao longo de 2025 para a mesma conclusão: empresas brasileiras adotaram IA mais rápido do que praticamente qualquer mercado fora do corredor de tecnologia americano.

A PINTEC Semestral 2024 do IBGE, divulgada em setembro de 2025, encontrou que 41,9% das empresas industriais com 100 ou mais funcionários estavam usando IA em 2024, contra 16,9% em 2022. O número absoluto subiu de 1.619 firmas para 4.261. As áreas de aplicação mais frequentes foram Administração (87,9% dessas empresas), Comercialização (75,2%) e Desenvolvimento de Projetos de Produtos, Processos e Serviços (73,1%).

O estudo da Bain para a América do Sul, do final de 2025, colocou o percentual de empresas brasileiras com pelo menos um caso de uso de IA em produção em 25%, mais do que o dobro dos 12% registrados um ano antes. Sessenta e sete por cento dos executivos pesquisados chamaram IA de prioridade estratégica para o ano. O relatório de 2025 da Microsoft sobre PMEs no Brasil disse que 74% das micro, pequenas e médias empresas brasileiras usam IA no dia a dia em alguma forma. A pesquisa de maturidade digital do Sebrae em 2025 mostrou 35% das micro e pequenas empresas usando IA especificamente para analisar dados e melhorar eficiência operacional. A IBM, em parceria com a Morning Consult, em outra pesquisa com mais de mil executivos, encontrou que 78% das empresas brasileiras planejam ampliar os orçamentos de IA até o fim de 2025.

A interpretação direta é simples: tem adoção real de IA acontecendo, em ritmo acima da média global. O Brasil não está atrasado em IA da forma que esteve atrasado em cloud ou em modernização de warehouse uma década atrás. A pergunta interessante, que esses mesmos estudos não respondem, é em cima de que esses modelos estão rodando.

Como é a fundação

O mercado brasileiro de serviços de TI atingiu US$ 17,31 bilhões em 2025 e deve chegar a US$ 29,94 bilhões em 2030, com taxa composta anual de 11,57%, segundo a Mordor Intelligence. O mercado de TI total está em US$ 67,8 bilhões, colocando o Brasil em décimo lugar global e na ponta inequívoca da América Latina com 38,4% de share regional, segundo a ABES e a IDC. Cloud computing sozinho cresceu 25% em 2025, acima da média global de 18%.

Números macro saudáveis, e que escondem a distribuição real de maturidade. O mesmo dataset PINTEC do IBGE que mostrou IA em alta também registrou que a taxa geral de inovação industrial caiu para 64,4% em 2024, terceiro ano consecutivo de queda desde 2021, quando estava em 70,5%. A indústria brasileira como um todo está inovando menos, não mais, mesmo com o subgrupo de IA crescendo.

A pesquisa da Bain é mais direta sobre o gap de maturidade dentro do próprio grupo que adotou IA. O estudo reportou que 72% das empresas brasileiras que adotaram IA estão em níveis iniciantes ou experimentais. A adoção é larga. A maturidade é rasa. São os dois achados que deveriam preocupar quem está comprando e quem está vendendo nesse mercado.

A taxa de fracasso, em números

A pesquisa internacional sobre resultados de projetos de IA não fica mais gentil quanto mais a gente lê.

O Gartner, em pesquisa com 782 líderes de infraestrutura e operações rodada entre novembro e dezembro de 2025, reportou que apenas 28% dos casos de uso de IA têm sucesso pleno e atingem as expectativas de ROI. Outros 20% falham diretamente. Os 52% do meio entregam valor parcial, que na prática significa que consomem orçamento e produzem resultados inconclusivos. Outro achado do Gartner, repetido na pesquisa de gerenciamento de dados de 2025, coloca em 85% o percentual de modelos e projetos de IA que falham por má qualidade de dados ou ausência de dado relevante. Pesquisa de 2024 do Gartner com 248 líderes de gerenciamento de dados encontrou que 63% das organizações ou não têm as práticas certas de gerenciamento de dados para IA, ou não têm certeza se têm.

Até o fim de 2025, o Gartner previu que 30% dos projetos de IA generativa seriam abandonados depois da prova de conceito, por má qualidade de dados, controles de risco inadequados, custos crescentes ou falta de clareza no valor de negócio. Fontes secundárias de analistas em 2026 reportaram a taxa real de abandono pós-PoC acima dos 50%.

Pegue esses números e aplique na curva brasileira de adoção. Se 4.261 empresas industriais brasileiras estavam rodando IA em 2024, e a taxa internacional de falha está em algum lugar entre 50% e 85%, dependendo de como você conta, o volume implícito de iniciativas de IA emperradas ou abandonadas só dentro da indústria brasileira está na casa dos milhares. Não é projeção. É inventário.

O gigante adormecido da LGPD

O outro pedaço de contexto que o dado público deixa claro é a exposição regulatória que a maioria das empresas não está precificando.

A Lei Geral de Proteção de Dados está em vigor desde 2020. A fiscalização da ANPD foi notavelmente leve: até agosto de 2024, apenas 18 sanções administrativas foram aplicadas, das quais só duas foram multas, ambas contra a mesma microempresa (Telekall Infoservice), somando R$ 14.400. Nenhuma empresa privada foi multada por violação da LGPD em todo o ano de 2024. Cinco processos sancionadores foram encerrados em 2024, todos contra órgãos públicos (Ministério da Saúde, INSS, Secretaria de Educação do Distrito Federal e Secretaria de Assistência Social de Pernambuco).

Para comparação, União Europeia, Reino Unido, Estados Unidos, Argentina e Austrália juntas aplicaram US$ 1,7 bilhão em multas de proteção de dados em 2024. O Brasil aplicou zero.

Esse gap está fechando. A Deliberação CD-10/2025 da ANPD introduziu multas diárias por descumprimento de medidas cautelares. Setores como telecomunicações e fintechs estão sob escrutínio crescente. O comentário jurídico ao longo de 2025 converge na expectativa de que os próximos dois anos vão ver as primeiras sanções financeiras sérias contra empresas privadas brasileiras. As empresas rodando IA em cima de warehouses que elas não conseguem auditar plenamente são as mais expostas quando esse ciclo de fiscalização começar.

O recorte do agronegócio

Vale uma seção separada porque os números são incomuns.

O agronegócio brasileiro contribuiu com R$ 3,20 trilhões para o PIB em 2025, equivalentes a 25,13% da economia nacional, contra 22,9% em 2024, segundo o CEPEA-Esalq/USP e a CNA. A pecuária sozinha cresceu 32,55% no ano. O setor é grande, cresce rápido, e tem mais capital disponível do que a maioria das indústrias brasileiras.

No lado da adoção digital, 84% dos produtores brasileiros entrevistados relatam usar pelo menos uma tecnologia digital no sistema de produção, segundo pesquisa com 504 produtores publicada na Agriculture (MDPI). Maquinário agrícola equipado com IA está operacional em cerca de 10 a 15% das fazendas comerciais no Brasil, segundo levantamento da Farmonaut em 2025. O subsetor de agricultura inteligente deve crescer de US$ 404 milhões em 2024 para US$ 795 milhões em 2033, segundo o IMARC Group. O BNDES estimou que a integração mais completa de IoT na agricultura brasileira poderia gerar entre US$ 50 e US$ 200 bilhões em impacto econômico anual.

A peculiaridade é que a maior parte desse dado digital, apesar do percentual alto de adoção, não está consolidada. Um produtor rodando telemetria John Deere, NDVI por satélite vindo de assinatura paga de clima, dado de ERP no TOTVS e posição em futuros na B3 tem quatro streams de dados paralelos que ninguém no time está qualificado para fundir numa única camada de decisão. A adoção é larga. A integração está faltando. Escrevi sobre esse caso específico em detalhe em por que o agronegócio brasileiro precisa de um data concierge.

O que isso aponta para 2026 e 2027

A síntese do dado público é consistente. Empresas brasileiras estão comprando IA e ferramentas digitais mais rápido do que estão construindo a fundação que precisariam para usar essas ferramentas bem. Esse descompasso vai se resolver de uma de duas formas nos próximos dois anos.

No primeiro cenário, as fundações são construídas. Alguma fração das empresas brasileiras investe no warehouse, no catálogo, nas definições de métrica e no trabalho de governança que transforma iniciativa de IA em retorno mensurável. A taxa de sucesso estilo Gartner de 28% pode subir para 35 ou 40% dentro desse grupo. Eles compõem vantagem sobre o resto do mercado.

No segundo cenário, as fundações continuam quebradas e as iniciativas de IA emperram. A taxa de abandono do Gartner se materializa em boards brasileiros ao longo de 2026 e 2027 conforme o ciclo orçamentário pós-PoC termina e CFOs procuram resultados que não estão lá. O segmento de mid-market é o mais exposto porque não tem senioridade interna para diagnosticar o problema antes do orçamento acabar.

Os dois cenários estão acontecendo em paralelo agora em empresas diferentes. A pergunta para qualquer executivo é qual cenário está acontecendo na empresa dele, e ele provavelmente ainda não sabe, porque o modo de falha de iniciativa de IA é silêncio, não crise.

Fechamento

O dado público é inequívoco sobre o boom de adoção e inequívoco sobre a taxa de falha. O dado que ninguém está publicando é como é a fundação dentro de cada empresa específica, porque esse dado é trabalhoso de produzir. Exige alguém caminhando pelo warehouse, mapeando as métricas, conferindo o lineage e escrevendo o que de fato é verdade.

Esse é o trabalho que determina qual cenário se materializa. Os números acima são o inventário. O trabalho é todo o resto.

Leituras relacionadas

Para o framing estratégico do gap de fundação, veja arrumar os dados antes de adotar IA generativa. Para o contexto do mercado brasileiro, veja consultoria de dados no Brasil. Para o caso prático de empresas que se comprometeram com rollout de IA mas ainda não começaram o trabalho de fundação, veja empresas em transição para IA precisam de um data concierge.

Fontes

IBGE PINTEC Semestral 2024 (publicação de setembro de 2025): IBGE Agência de Notícias; queda na taxa de inovação industrial: IBGE relatório de inovação 2024.

Estudo Bain para a América do Sul 2025: press release da Bain.

Relatório Microsoft 2025 sobre PMEs brasileiras: Microsoft News Center Brasil.

Pesquisa de maturidade digital do Sebrae 2025: Agência Sebrae.

Pesquisa IBM e Morning Consult sobre investimento em IA: cobertura da Exame.

Pesquisa Gartner sobre infraestrutura, operações e ROI de IA, divulgação de abril de 2026: press release do Gartner; readiness de dados para IA do Gartner: pesquisa de data readiness do Gartner; previsão Gartner de abandono de GenAI: press release do Gartner sobre GenAI.

Estudo ABES e IDC sobre o mercado brasileiro de TI 2025: relatório ABES; Mordor Intelligence sobre serviços de TI 2025-2030: Mordor Intelligence.

Dados de fiscalização da ANPD: TI Inside (cinco anos de LGPD); retrospectiva 2024 da Mayer Brown.

PIB do agronegócio brasileiro e adoção digital: relatório de PIB 2025 da CNA Brasil; estudo MDPI Agriculture sobre adoção digital; mercado brasileiro de agricultura inteligente IMARC; estatísticas de IA na agricultura Farmonaut.