IA nas empresas: quais os sectores que estão a adoptar mais depressa a tecnologia em 2026?
Há dois anos a pergunta era se as empresas iam usar IA. Em 2026 já não é essa a pergunta. Segundo dados da Azumo e da McKinsey, 91% das empresas usam IA em pelo menos uma capacidade, um salto face aos 78% de 2024. O problema deslocou-se: já não é sobre experimentar, é sobre escalar do piloto para a produção, e aí a distância entre sectores é enorme.
A banca continua no topo. Cerca de 47% das organizações de banca e seguros já correm agentes de IA em produção, não em fase de teste, segundo levantamentos recentes do sector financeiro. Faz sentido: um banco tem dados estruturados, processos repetitivos e um caso de negócio óbvio em fraude, crédito e apoio ao cliente. A Alithya, numa investigação publicada em Março, descreve os bancos a gerir a complexidade através de nuvem, automação e IA agêntica ao mesmo tempo que travam com a validação regulatória exigida para lançar qualquer coisa que toque em decisões de crédito.
A saúde é o caso mais interessante porque combina crescimento rápido com barreiras estruturais fortes. 63% dos médicos já usam alguma ferramenta de IA e 80% dos hospitais têm IA implementada nalguma função, segundo dados da Doximity. O crescimento anual da adopção no sector anda à volta dos 36%, o mais alto entre os grandes sectores. Mas a maior parte disso é documentação clínica e apoio administrativo, não decisão médica autónoma. Um exemplo concreto: o assistente clínico Mona, usado em cuidados intensivos, reduziu erros de documentação em 68% e a carga percebida pela equipa em 33%, segundo a NVIDIA. É esse tipo de ganho, mensurável e de risco baixo, que está a puxar a adopção na saúde, não os casos mais ambiciosos de diagnóstico autónomo.
No retalho a lógica é diferente. Aqui a IA entra onde há dinheiro a sair diretamente da decisão: recomendação de produtos, preços dinâmicos, previsão de procura. A adopção ronda os 77% no sector, com retornos relatados de 3,7 vezes o investimento em média, chegando a 10 vezes nas empresas mais avançadas. Até 2026 espera-se que mais de 95% das interacções de apoio ao cliente no retalho envolvam IA nalguma medida. É um sector onde o ciclo entre implementar e medir resultado é curto, e isso acelera tudo.
A indústria tem uma história mais lenta mas sólida. 77% dos fabricantes já usam alguma solução de IA, sobretudo em manutenção preditiva e controlo de qualidade, com ganhos de produtividade entre 15% e 30% relatados por quem implementou a sério. O gasto por trabalhador ainda é o mais baixo de todos os sectores analisados, cerca de 672 dólares por empregado contra os 3470 dólares dos serviços profissionais, o que mostra que a indústria está a investir com mais cautela, provavelmente porque errar numa linha de produção custa muito mais do que errar num chatbot de apoio ao cliente.
Depois há a administração pública, que fica sistematicamente atrás. As razões são conhecidas: complexidade regulatória, sistemas legados, falta de competências internas e processos de decisão mais lentos. Não é um sector avesso à tecnologia por natureza, é um sector onde o custo de errar em público, com dinheiro público, é politicamente mais caro do que numa empresa privada.
Os casos de utilização que se repetem em quase todos os sectores são poucos: apoio ao cliente automatizado, deteção de fraude ou anomalias, geração e revisão de conteúdo, e previsão baseada em dados históricos. A diferença entre sectores não está tanto em o que fazem com IA, mas em quão depressa conseguem passar do piloto para produção sem tropeçar em dados de má qualidade, falta de competências ou resistência interna à mudança.
E é aqui que entra o número que devia preocupar mais gente do que preocupa: 56% dos CEOs reportam zero retorno mensurável apesar de já terem projectos de IA implementados, segundo a PwC de Janeiro deste ano. A gestão da mudança e o redesenho de processos já ultrapassaram a tecnologia como principal travão. Comprar a ferramenta é a parte fácil. Fazer as pessoas mudarem a forma como trabalham à volta dela é onde a maior parte dos projectos morre, e nenhum sector escapa a isso, por mais dinheiro que ponha em cima da mesa.
