Falta de talentos, dados fragmentados e baixa governança travam avanço da IA nas empresas

Falta de talentos, dados fragmentados e baixa governança travam avanço da IA nas empresas CIOs apontam falta de profissionais preparados como principal obstáculo para estratégias de IA, enquanto empresas enfrentam dificuldade para transformar tecnologia em decisões confiáveis A inteligência artificial segue no centro das estratégias corporativas, mas a dificuldade das empresas em transformar investimentos em resultados concretos começa a revelar um novo gargalo: a falta de profissionais preparados para operar, governar e integrar IA aos processos de decisão. Segundo o relatório 2026 State of the CIO, do CIO.com, 40% dos líderes de tecnologia apontam a escassez de talentos internos como o principal desafio para implementação de estratégias de inteligência artificial nos últimos 12 meses. Na avaliação da o9 Solutions, plataforma global de planejamento empresarial baseada em inteligência artificial, o problema vai além da contratação de especialistas técnicos. O desafio está na dificuldade das empresas em conectar IA aos fluxos reais de decisão do negócio, especialmente em organizações que ainda operam com áreas fragmentadas, dados descentralizados e processos pouco integrados. "O mercado ainda trata a IA como uma camada isolada de tecnologia, quando na prática ela exige uma transformação na forma como decisões são tomadas dentro das organizações", afirma Gabriel Vasconcellos, CEO Latam da o9 Solutions. "O desafio não é apenas encontrar profissionais que entendam de IA, mas pessoas capazes de conectar dados, operações, riscos e decisões de negócio." Empresas avançam em tecnologia, mas esbarram em execução Segundo a o9, muitas organizações já possuem acesso a grandes volumes de dados, plataformas analíticas e ferramentas de automação, mas ainda enfrentam dificuldade para transformar essas informações em decisões rápidas, coordenadas e confiáveis. Esse cenário ajuda a explicar por que tantas iniciativas de IA encontram dificuldade para sair do piloto. Estudos internacionais citados pela empresa indicam que cerca de 95% dos projetos-piloto de inteligência artificial não geram impacto mensurável nos resultados, enquanto mais de 40% são abandonados antes mesmo de chegar à operação. Para a o9, o principal problema não está necessariamente nos modelos de IA, mas na ausência de contexto empresarial estruturado. Em muitas empresas, o raciocínio por trás das decisões continua disperso em reuniões, planilhas, trocas de e-mails e experiências individuais, sem alimentar sistemas corporativos ou decisões futuras. "Grande parte do conhecimento empresarial ainda não está estruturado. As empresas registram transações, metas e resultados, mas raramente preservam o contexto das decisões: por que determinada escolha foi feita, quais restrições existiam ou quais trade-offs foram considerados", afirma Vasconcellos. IA corporativa exige contexto, governança e confiança Na prática, isso significa que empresas passam a exigir sistemas capazes não apenas de gerar respostas, mas de operar dentro da lógica real do negócio, com rastreabilidade, explicabilidade e alinhamento às regras corporativas. "LLMs isolados conseguem gerar respostas impressionantes, mas ambientes corporativos exigem algo diferente: consistência, governança e capacidade de explicar decisões em linguagem de negócio", diz o executivo. Segundo a o9, esse movimento ganha força principalmente com o avanço da chamada IA Neuro Simbólica, abordagem que combina modelos generativos com regras de negócio, modelos prescritivos e restrições operacionais. A proposta é permitir que sistemas de IA consigam reconhecer padrões, entender contexto empresarial e operar com maior segurança em ambientes críticos. A discussão também passa pela confiança nas decisões automatizadas. Em operações empresariais, falhas de interpretação podem gerar impactos concretos, como excesso de estoque, rupturas, perda de margem, atrasos operacionais ou decisões desalinhadas entre áreas. "Uma decisão ruim tomada por IA não fica restrita a uma interface ou a um relatório. Ela aparece na operação, nos custos e nos resultados financeiros da empresa", afirma Vasconcellos. Perfil profissional muda com avanço da IA empresarial Com a rápida evolução da tecnologia, a tendência é que o mercado passe a demandar menos especialistas isolados e mais profissionais capazes de conectar tecnologia, operação e estratégia de negócio. "O valor estará cada vez mais na capacidade de transformar inteligência em ação. As empresas precisarão de profissionais que entendam não apenas de IA, mas também de planejamento, risco, supply chain, finanças e tomada de decisão", afirma o executivo. Diante desse cenário, empresas começam a rever estratégias de capacitação e desenvolvimento interno. Em vez de depender exclusivamente de contratação externa, cresce o foco em treinamento prático, requalificação de equipes e criação de modelos mais colaborativos entre áreas técnicas e de negócio. Para a o9 Solutions, a escassez de talentos em IA não é apenas um problema de mercado de trabalho, mas um reflexo da própria transição das empresas para um modelo operacional mais integrado, adaptativo e orientado por decisões em tempo real. "A IA está mudando a lógica de funcionamento das empresas. Quem continuar operando com estruturas rígidas, áreas desconectadas e decisões lentas terá dificuldade para capturar o valor real dessa transformação", conclui Vasconcellos. Conheça o Valor One Acompanhe os mercados com nossas ferramentas