DESTAQUES

88%
das organizações pesquisadas internacionalmente pelo AI Index relataram uso de IA em pelo menos uma função em 2025.

17%
das empresas brasileiras pesquisadas pela TIC Empresas 2025 utilizavam tecnologias de Inteligência Artificial.

50%
das grandes empresas brasileiras já utilizavam IA em 2025.

1 em cada 4 trabalhadores
no mundo encontra-se em ocupações com algum grau de exposição à IA generativa.

3,3% do emprego mundial
está na categoria de maior exposição à IA generativa.

1,19% do PIB
foi o investimento brasileiro em Pesquisa e Desenvolvimento em 2023, na comparação internacional consolidada pelo MCTI.

1,0%
foi o crescimento interanual da produtividade brasileira por hora efetivamente trabalhada no segundo trimestre de 2026.

1. A questão central

A Inteligência Artificial está deixando de ser apenas uma tecnologia de automação para se tornar uma infraestrutura transversal de produção de conhecimento, desenvolvimento tecnológico e geração de valor econômico.

Essa transformação modifica a questão econômica fundamental.

Durante boa parte da Revolução Industrial, procurávamos responder:

Como produzir mais utilizando menos recursos?

Com a Inteligência Artificial surge uma segunda pergunta, potencialmente tão importante quanto a primeira:

Como aprender, projetar, experimentar e inovar mais rapidamente?

A IA não apenas automatiza a produção; pode acelerar a própria produção de conhecimento e tecnologia.

A diferença é profunda.

Uma máquina mais eficiente permite produzir mais rapidamente.

Uma tecnologia capaz de auxiliar pesquisa, análise, programação, modelagem e simulação pode permitir também descobrir mais rapidamente.

2. PAINEL EXECUTIVO — BRASIL E MUNDO

Dimensão	Brasil	Mundo / referência internacional	O que o indicador mostra
Adoção empresarial de IA	17% das empresas brasileiras utilizaram IA em 2025; entre grandes empresas, 50%	88% das organizações pesquisadas internacionalmente pelo AI Index declararam uso de IA em pelo menos uma função em 2025	A difusão avança rapidamente, mas varia fortemente segundo porte, país e metodologia
IA generativa nas organizações	Crescimento de ferramentas de linguagem natural e automação; entre empresas brasileiras que usam IA, 30% utilizavam geração de linguagem natural	70% das organizações pesquisadas pelo AI Index utilizavam IA generativa em pelo menos uma função	IA generativa já passou da fase experimental em parcela relevante das organizações
Trabalho	O impacto depende fortemente da estrutura ocupacional brasileira	1 em 4 trabalhadores no mundo está em ocupações com alguma exposição à IA generativa; 3,3% estão na categoria de maior exposição	Transformação de tarefas tende a ser mais ampla que eliminação integral de profissões
Produtividade	Produtividade por hora efetivamente trabalhada: +1,0% no 2º tri/2026, ante o mesmo período de 2025	Evidências internacionais mostram ganhos em tarefas específicas, mas o efeito agregado ainda está em formação	O desafio é transformar ganhos individuais em produtividade sistêmica
P&D	Brasil: 1,19% do PIB em 2023 na comparação internacional consolidada	Coreia do Sul: 4,96%; EUA: 3,45%; Alemanha: 3,11%; China: 2,58%	A capacidade de aproveitar IA depende também da base científica e tecnológica existente
Investimento em IA	Mercado em expansão, mas com capacidade financeira e computacional significativamente menor	Investimento corporativo global em IA alcançou aproximadamente US$ 581,7 bilhões em 2025	IA tornou-se também uma corrida por capital, infraestrutura e capacidade computacional

Nota metodológica: os percentuais de adoção empresarial do Brasil e os indicadores internacionais não são diretamente comparáveis, porque provêm de pesquisas com universos, perguntas e metodologias diferentes. Eles são apresentados como indicadores da velocidade e da desigualdade de difusão da tecnologia.

Fontes: Cetic.br/NIC.br, TIC Empresas 2025; Stanford HAI, AI Index 2026; OIT/NASK; MCTI; Observatório da Produtividade Regis Bonelli — FGV IBRE.

3. IA: DE AUTOMAÇÃO A CAPACIDADE COGNITIVA ASSISTIDA

As grandes revoluções tecnológicas ampliaram diferentes capacidades humanas.

A máquina a vapor ampliou nossa capacidade mecânica.

A eletricidade disponibilizou energia de forma flexível.

A computação multiplicou nossa capacidade de cálculo.

A internet revolucionou conectividade e acesso à informação.

A Inteligência Artificial acrescenta uma nova dimensão:

capacidade cognitiva assistida.

Sua singularidade econômica está em atuar justamente sobre atividades relacionadas à produção, síntese, interpretação e aplicação de conhecimento.

Isso ajuda a explicar a velocidade de sua adoção.

Segundo o AI Index 2026, da Universidade Stanford, 88% das organizações pesquisadas relataram utilizar IA em pelo menos uma função em 2025. Em 2023 eram 55%.

O uso de IA generativa em pelo menos uma função empresarial alcançou 70% das organizações pesquisadas.

Não estamos, portanto, diante apenas de uma inovação adicional no conjunto de ferramentas digitais.

Estamos diante de uma tecnologia que começa a penetrar horizontalmente inúmeras atividades econômicas.

4. A ESCALA ECONÔMICA DA CORRIDA PELA IA

Outra indicação da dimensão da transformação encontra-se nos investimentos.

Segundo o AI Index 2026, o investimento corporativo mundial relacionado à IA atingiu aproximadamente:

US$ 581,7 bilhões em 2025.

O investimento privado respondeu por cerca de US$ 344,7 bilhões.

Os Estados Unidos concentraram aproximadamente US$ 285,9 bilhões em investimento privado em IA em 2025, enquanto a Europa registrou cerca de US$ 20,9 bilhões e a China US$ 12,4 bilhões nessa métrica específica. O próprio relatório observa que o investimento privado não captura integralmente os mecanismos públicos chineses de financiamento.

Isso significa que a nova competição tecnológica envolve muito mais que software.

Ela depende de:

chips;
data centers;
energia;
redes;
nuvem;
dados;
modelos;
pesquisadores;
engenheiros;
capital;
e infraestrutura científica.

Consequentemente, o acesso a um aplicativo de IA não equivale a possuir capacidade tecnológica em IA.

5. BRASIL: ADOÇÃO CRESCE, MAS É DESIGUAL

Os dados mais recentes da TIC Empresas 2025, divulgada pelo Cetic.br/NIC.br em junho de 2026, mostram avanço claro no Brasil.

A parcela de empresas que utilizavam alguma tecnologia de IA passou de:

13% em 2024 para 17% em 2025.

Entre pequenas empresas, passou de:

10% para 15%.

Entre grandes empresas:

38% para 50%.

O levantamento detalhado mostra ainda diferenças setoriais expressivas.

No setor de informação e comunicação, aproximadamente 49% das empresas utilizavam IA em 2025.

Entre as empresas brasileiras que utilizavam IA, a automação de processos e fluxos de trabalho aparecia em 68%, a mineração e análise de texto em 38%, o processamento de imagens em 31%, a geração de linguagem natural em 30% e machine learning para predição e análise de dados em 25%.

Isso mostra que a adoção brasileira deixou de ser residual.

Mas também revela um problema:

a capacidade de utilização de IA ainda é fortemente desigual.

Grandes empresas possuem melhores condições de combinar tecnologia com dados, especialistas, recursos financeiros e infraestrutura.

Se essa diferença persistir, a IA poderá aumentar a distância de produtividade entre grandes organizações e empresas menores.

6. O TRABALHO: SUBSTITUIR, COMPLEMENTAR OU VIABILIZAR?

O debate público frequentemente pergunta:

“Quantos empregos a Inteligência Artificial eliminará?”

É uma pergunta legítima, mas incompleta.

A OIT, em estudo publicado em 2025 com o instituto polonês NASK, estimou que aproximadamente:

1 em cada 4 trabalhadores do mundo

está em uma ocupação com algum grau de exposição à Inteligência Artificial generativa.

Entretanto, apenas cerca de:

3,3% do emprego mundial

encontra-se na categoria de maior exposição.

A conclusão da OIT merece destaque:

a transformação das ocupações é mais provável e disseminada do que a substituição integral dos empregos.

As ocupações administrativas continuam entre as mais expostas, mas o avanço da IA também elevou a exposição de atividades profissionais e técnicas, como programação, desenvolvimento web, análise financeira e outras funções intensivas em informação.

Podemos, portanto, separar três efeitos:

SUBSTITUIR

Tarefas rotineiras ou altamente codificáveis deixam de exigir determinadas horas humanas.

COMPLEMENTAR

Profissional + IA passam a produzir mais ou melhor.

VIABILIZAR

Atividades antes demasiadamente lentas, caras ou complexas tornam-se possíveis.

Esta distinção é central porque o impacto mais importante pode ocorrer no segundo e no terceiro casos.

7. UMA NOVA UNIDADE DE PRODUTIVIDADE

Normalmente medimos produtividade pela quantidade de valor produzida por trabalhador ou por hora trabalhada.

A IA exige que acrescentemos outra dimensão:

quantos ciclos de conhecimento conseguimos realizar por unidade de tempo?

Quantas hipóteses podem ser examinadas?

Quantas alternativas podem ser simuladas?

Quantos projetos podem ser comparados?

Quantas soluções podem ser descartadas antes de chegar ao protótipo físico?

Isso conduz a uma das principais ideias desta Nota:

**A IA não reduz apenas o custo de fazer.

Ela reduz o custo de tentar.**

Quando o custo da tentativa diminui, a fronteira de experimentação aumenta.

E isso pode afetar diretamente a inovação.

8. PRODUTIVIDADE: O PROBLEMA BRASILEIRO

Esse ponto é particularmente relevante para o Brasil.

O Observatório da Produtividade Regis Bonelli, da FGV IBRE, mostrou que no quarto trimestre de 2025 a produtividade brasileira por hora efetivamente trabalhada cresceu apenas 0,6% em relação ao mesmo trimestre do ano anterior.

No segundo trimestre de 2026 ocorreu melhora:

+1,0%

na produtividade por hora efetivamente trabalhada frente ao segundo trimestre de 2025.

Pelas horas habitualmente trabalhadas, o crescimento foi de 1,3%, e pela população ocupada, 1,2%.

Os números trimestrais oscilam.

O ponto estrutural permanece:

o Brasil precisa aumentar sistematicamente a quantidade de valor produzida por trabalhador.

Isso se torna ainda mais importante à medida que envelhecimento populacional e mudanças demográficas reduzem a possibilidade de sustentar crescimento econômico apenas pela expansão da força de trabalho.

Nesse contexto, IA, digitalização, educação, gestão, infraestrutura e inovação tornam-se componentes de uma mesma discussão sobre produtividade.

9. O POSSÍVEL EFEITO MAIS PROFUNDO: P&D

Talvez a contribuição economicamente mais transformadora da IA apareça não na produção corrente, mas na Pesquisa e Desenvolvimento.

O desenvolvimento tecnológico tradicional percorre diferentes etapas:

problema → pesquisa → concepção → modelagem → simulação → protótipo → testes → engenharia → mercado.

A IA pode atuar transversalmente em praticamente todas elas.

Pode auxiliar:

revisão da literatura;
síntese de conhecimento;
geração de hipóteses;
programação;
cálculos;
desenho de alternativas;
modelagem;
simulação;
otimização;
documentação;
busca e análise de patentes;
avaliação econômica.

Isso produz aquilo que podemos denominar:

compressão do ciclo tecnológico.

O desenvolvimento convencional tende a envolver ciclos relativamente longos entre concepção, análise, engenharia, investimento e mercado.

Com IA, torna-se possível realizar mais ciclos intermediários de:

conceber → comparar → corrigir → testar novamente.

Os próprios slides sintetizam corretamente a limitação dessa ideia:

a IA acelera ciclos intelectuais; não revoga as restrições do mundo físico.

Experimentos continuam necessários.

Protótipos continuam necessários.

Laboratórios continuam necessários.

Engenharia continua necessária.

Mas parte do caminho intelectual até eles pode tornar-se substancialmente mais rápida.

10. P&D: ONDE O BRASIL ESTÁ

O aproveitamento dessa oportunidade depende da base científica e tecnológica existente.

A comparação internacional consolidada pelo MCTI para 2023 registrou investimento brasileiro em Pesquisa e Desenvolvimento equivalente a:

1,19% do PIB.

Na mesma comparação:

Israel — 6,35%
Coreia do Sul — 4,96%
Estados Unidos — 3,45%
Japão — 3,44%
Alemanha — 3,11%
China — 2,58%
França — 2,19%
Portugal — 1,69%
Brasil — 1,19%.

O MCTI atualizou em junho de 2026 suas séries estatísticas nacionais e internacionais para incorporar informações até 2024, embora os anos disponíveis possam variar entre países e componentes das séries.

A mensagem estrutural é clara:

o Brasil possui universidades, pós-graduação, instituições de pesquisa, empresas inovadoras e sistemas de financiamento científico relevantes.

Mas a intensidade de investimento em P&D permanece significativamente inferior à observada em várias economias de elevada densidade tecnológica.

11. O INDICADOR QUE PRECISAMOS ACRESCENTAR

Durante décadas a pergunta predominante foi:

Quanto investimos em P&D?

Ela continua essencial.

Mas a Inteligência Artificial permite acrescentar outra:

Com que velocidade transformamos os recursos de P&D em conhecimento, tecnologia e inovação?

Isso sugere acompanhar não somente:

recursos investidos;
bolsas;
pesquisadores;
artigos científicos;
patentes;

mas também:

tempo entre ideia e protótipo;
tempo entre pesquisa e transferência tecnológica;
número de alternativas testadas;
custo de desenvolvimento;
tecnologias licenciadas;
novos produtos;
novas empresas;
ganho de produtividade;
valor econômico criado.

Em outras palavras:

precisamos medir não apenas os insumos da inovação, mas também a velocidade de conversão do conhecimento em valor.

12. A CADEIA DO DESENVOLVIMENTO

A IA pode ser compreendida dentro de uma cadeia:

IA → P&D → inovação → mercado → produtividade → desenvolvimento

O aumento da capacidade analítica pode reduzir tempo e custo de exploração tecnológica.

Isso permite testar mais alternativas.

Mais alternativas aumentam a probabilidade de encontrar soluções viáveis.

Algumas soluções transformam-se em produtos, processos, serviços e empresas.

Esses resultados podem aumentar produtividade e valor agregado.

Entretanto:

Tecnologia não é desenvolvimento econômico automático.

Entre tecnologia e desenvolvimento existem condições intermediárias indispensáveis:

financiamento;
infraestrutura;
instituições;
capital humano;
empresas;
mercado;
segurança jurídica;
capacidade de implementação.

Essa distinção já aparece explicitamente nos slides originais.

13. CINCO CANAIS DE IMPACTO ECONÔMICO

Podemos sintetizar a contribuição potencial da Inteligência Artificial em cinco canais.

1 — AUTOMAÇÃO

Redução de custos e automatização de determinadas tarefas.

2 — AMPLIAÇÃO HUMANA

Profissionais capazes de produzir mais e melhor.

3 — P&D

Aceleração da descoberta, experimentação e inovação.

4 — OTIMIZAÇÃO

Melhor utilização de energia, matérias-primas, equipamentos, logística e capital.

5 — NOVOS PRODUTOS E MERCADOS

Atividades que anteriormente não eram técnica ou economicamente possíveis tornam-se viáveis.

No curto prazo, automação e produtividade individual são os efeitos mais visíveis.

No longo prazo, porém, o terceiro canal pode ser o mais transformador:

não apenas produzir melhor — descobrir melhor.

14. O RISCO DE UM NOVO GAP TECNOLÓGICO

A IA contém simultaneamente forças de convergência e divergência.

FORÇAS DE CONVERGÊNCIA

Acesso ao conhecimento
Ferramentas avançadas tornam-se disponíveis para milhões de pessoas.

Pequenas equipes mais produtivas
Grupos reduzidos podem realizar atividades antes reservadas a organizações muito maiores.

P&D preliminar mais barato
Busca, programação, modelagem e comparação podem ter custos menores.

Mais alternativas exploradas
A experimentação intelectual torna-se mais acessível.

FORÇAS DE DIVERGÊNCIA

Computação concentrada
A fronteira depende de enorme infraestrutura computacional.

Capital concentrado
Treinar e operar sistemas avançados exige investimentos significativos.

Dados desiguais
Organizações com grandes bases estruturadas possuem vantagem.

Escassez de especialistas
A tecnologia aumenta a demanda por pessoas capazes de utilizá-la criticamente.

Dependência tecnológica
Países podem tornar-se consumidores permanentes de plataformas estrangeiras.

Escala empresarial
Grandes empresas podem capturar benefícios mais rapidamente que pequenas organizações.

O resultado final não está predeterminado.

A mesma tecnologia pode reduzir ou ampliar o gap tecnológico.

15. CAPITAL HUMANO CONTINUA SENDO O ELEMENTO DECISIVO

Existe uma aparente contradição na revolução da IA:

quanto mais simples se torna produzir uma resposta, mais importante se torna saber avaliá-la.

Uma sociedade não se prepara para a Inteligência Artificial apenas ensinando pessoas a utilizar ferramentas generativas.

Precisamos formar pessoas capazes de:

formular boas perguntas;
dominar matemática e ciências;
interpretar dados;
entender causalidade;
programar;
pensar criticamente;
trabalhar interdisciplinarmente;
validar resultados;
e assumir responsabilidade.

A IA reduz enormemente o custo de produzir respostas.

Mas:

não reduz automaticamente o custo de distinguir respostas corretas de respostas erradas.

Esse talvez seja um dos princípios educacionais mais importantes da era da Inteligência Artificial.

16. RESPONSABILIDADE CONTINUA HUMANA

Quatro elementos permanecem indispensáveis.

DADOS

Qualidade, acesso, segurança e confidencialidade.

CONHECIMENTO

Contexto, causalidade e experiência.

VALIDAÇÃO

Teste, evidência e reprodutibilidade.

RESPONSABILIDADE

Decisão, risco e accountability.

A apresentação original resume corretamente essa questão: a IA é dependente dos dados que recebe, e a responsabilidade final pela avaliação de sua qualidade e pela crítica aos resultados continua humana.

Não devemos confundir velocidade de geração com qualidade científica.

Nem fluência linguística com verdade.

Nem correlação com causalidade.

17. UMA AGENDA ESTRUTURAL PARA O BRASIL

Os dados apresentados sugerem áreas que precisam ser acompanhadas de maneira integrada.

EDUCAÇÃO

Formação científica, matemática, digital e humanística desde a educação básica.

A IA deve complementar o aprendizado, não substituir o domínio conceitual.

CAPITAL HUMANO AVANÇADO

Formação e retenção de pesquisadores, engenheiros, cientistas de dados, professores e técnicos.

UNIVERSIDADES E INSTITUTOS DE PESQUISA

Incorporação de IA ao processo científico e tecnológico.

INFRAESTRUTURA COMPUTACIONAL

Capacidade nacional e compartilhada de processamento, armazenamento e acesso a modelos.

P&D EMPRESARIAL

Maior interação entre pesquisa acadêmica e problemas tecnológicos concretos das empresas.

PEQUENAS E MÉDIAS EMPRESAS

Mecanismos que permitam acesso não somente às ferramentas, mas também a conhecimento especializado.

DADOS

Bases confiáveis, interoperáveis, protegidas e utilizáveis para pesquisa e inovação.

PROPRIEDADE INTELECTUAL

Capacidade de transformar conhecimento produzido com auxílio de IA em ativos tecnológicos.

AVALIAÇÃO

Indicadores que permitam saber se o uso de IA está efetivamente gerando produtividade, inovação e valor.

18. UM POSSÍVEL PAINEL NACIONAL PARA A ERA DA IA

O IVEPESP considera que uma análise estratégica da Inteligência Artificial poderia acompanhar regularmente pelo menos oito indicadores:

Indicador	Pergunta central
Adoção de IA pelas empresas	Quantas empresas efetivamente utilizam IA?
Adoção por porte	Pequenas empresas estão acompanhando as grandes?
Produtividade do trabalho	A tecnologia está aumentando valor produzido por hora?
P&D/PIB	O país amplia sua capacidade de produzir conhecimento?
P&D empresarial	Empresas estão internalizando capacidade tecnológica?
Capital humano	Existem profissionais em quantidade e qualidade suficientes?
Infraestrutura computacional	Pesquisadores e empresas conseguem acessar computação adequada?
Conversão tecnológica	Conhecimento está chegando a patentes, produtos, processos e mercado?

Esse painel permitiria separar uso de IA de capacidade de inovação com IA.

Essa distinção é essencial.

19. A QUESTÃO DECISIVA PARA O BRASIL

Não basta perguntar:

Quantos brasileiros utilizam Inteligência Artificial?

Precisamos também perguntar:

Quantas empresas brasileiras desenvolvem novos produtos com IA?

Quantos laboratórios conseguem acelerar pesquisa utilizando IA?

Quanto tempo conseguimos reduzir entre pesquisa e inovação?

Quantas pequenas empresas conseguem aumentar produtividade?

Quantas tecnologias brasileiras chegam ao mercado?

Quanto valor agregado conseguimos produzir?

E, sobretudo:

Estamos transformando acesso à Inteligência Artificial em capacidade nacional de gerar tecnologia?

CONCLUSÃO

Os dados de 2025 e 2026 indicam que a Inteligência Artificial já alcançou escala econômica mundial.

O investimento corporativo relacionado à IA chegou a centenas de bilhões de dólares.

Sua adoção empresarial internacional avançou rapidamente.

No Brasil, o percentual de empresas utilizando IA aumentou, particularmente entre as grandes organizações.

Ao mesmo tempo, a OIT mostra que os efeitos sobre o trabalho provavelmente ocorrerão muito mais pela transformação das tarefas do que por uma eliminação instantânea e generalizada de profissões.

Para o Brasil, entretanto, a discussão mais importante talvez esteja além da automação.

Nosso desafio histórico é elevar produtividade, aumentar nossa capacidade tecnológica e aproximar ciência, inovação e desenvolvimento econômico.

A IA oferece uma oportunidade inédita para acelerar esse processo.

Mas acesso à ferramenta não basta.

Precisamos combinar:

Inteligência Artificial + educação + ciência + P&D + infraestrutura + empresas + capital humano + instituições + responsabilidade.

O maior impacto econômico da Inteligência Artificial talvez não seja simplesmente:

produzir mais com menos trabalho.

Pode ser:

aprender, projetar, experimentar e inovar mais rapidamente.

E isso conduz à pergunta que deveria orientar nossa reflexão estratégica:

Quão rapidamente o Brasil consegue transformar conhecimento em tecnologia — e tecnologia em desenvolvimento econômico e social?

Essa poderá ser uma das questões fundamentais para definir a posição do país na economia mundial das próximas décadas.

Prof. Dr. Helio Dias
Presidente do IVEPESP
Instituto para a Valorização da Educação e da Pesquisa do Estado de São Paulo
Av. Paulista, nº 1636, Conjunto 4, 15º Pavimento
Cerqueira César – São Paulo/SP
CEP 01310-200
E-mail: [email protected]

Helio Henrique Villela Dias
Engenheiro de Computação • Cientista de Dados
IVEPESP / Lello Lab / UNIFESP
https://ivepesp.org.br/membro/helio-henrique-villela-dias/

Fontes principais verificadas

Os números de adoção empresarial no Brasil vêm da TIC Empresas 2025, divulgada pelo Cetic.br/NIC.br em junho/agosto de 2026. Cetic.br Os dados mundiais de adoção e investimento vêm do Stanford AI Index 2026. Stanford HAI Os dados sobre exposição ocupacional são da OIT/NASK, 2025. International Labour Organization Os dados brasileiros de produtividade foram atualizados pela FGV IBRE em 23 de setembro de 2026. Blog do IBRE E a comparação de P&D é baseada nos indicadores oficiais do MCTI, cuja série foi atualizada em junho de 2026. Serviços e Informações do Brasil