O impacto econômico da IA (inteligência artificial) nas empresas depende de reformulações estruturais, qualificação de mão de obra e governança. Em entrevista ao Poder360, o especialista em tecnologia e estratégia digital afirmou que a ausência de um ganho geral de produtividade na economia é uma questão de tempo para o amadurecimento e a mudança de comportamentos e processos internos.
Para Reis, os principais erros das companhias no uso de sistemas com maior autonomia são 3:
- permitir que a adoção seja feita de baixo para cima, sem que a liderança desenvolva o hábito de utilizar a tecnologia antes da implementação de fato;
- inserir ferramentas de IA nos fluxos de trabalho atuais sem modificar os processos anteriores, o que mantém ineficiências antigas;
- falta de uma governança clara para reduzir riscos de propriedade intelectual, segurança da informação e falhas em decisões automatizadas.
A escassez de profissionais qualificados para planejar e operar a tecnologia é outro obstáculo relevante. Segundo a consultoria IDC (International Data Corporation), mais de 90% das empresas devem enfrentar falta crítica de talentos em IA até o fim de 2026. Nos Estados Unidos, o total de trabalhadores em funções que exigem fluência na tecnologia saltou de cerca de 1 milhão em 2023 para 7 milhões em 2025, de acordo com a consultora de gestão estratégica McKinsey.
Apesar do ceticismo do mercado financeiro em relação ao retorno imediato, as big techs investem altos valores em infraestrutura de IA. Segundo Reis, o setor de desenvolvimento de software já apresenta um aumento expressivo de produtividade. A razão disso é porque a área ajustou o fluxo de trabalho para que grupos de agentes de IA escrevam milhares de linhas de código por hora sob a supervisão de um programador.
A incerteza jurídica sobre propriedade intelectual e responsabilidade civil também desacelera uma implementação mais agressiva por parte das empresas.
O avanço do Marco da IA no Congresso Nacional pode fornecer um respaldo normativo ao mercado brasileiro. Atualmente, a principal proposta (Projeto de Lei 2.338 de 2023) já foi aprovada pelo Senado e está sob análise na Câmara. Contudo, com o adiamento da votação final no Congresso para o período pós-eleitoral de 2026, o país vive um limbo normativo temporário no qual a ANPD (Agência Nacional de Proteção de Dados) atua como reguladora de fato por meio da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
Segundo Reis, a governança de dados –conjunto de diretrizes e práticas para garantir a segurança, a privacidade e a qualidade das informações corporativas– funciona como um fator de aceleração da produtividade, porque evita problemas que comprometem a confiança na tecnologia e interrompem a transformação digital.
Para ele, a tecnologia chega antes que empresas e pessoas estejam preparadas para extrair todo o seu potencial e o mesmo se aplica à regulação.