Se 2023 foi o ano do espanto com a inteligência artificial e 2024 marcou a democratização do acesso a essa tecnologia, 2025 foi aquele em que ela deixou de ser uma “atração de circo”, capaz de criar poemas ou imagens divertidas, para se tornar uma ferramenta de trabalho séria, cobrada por eficiência, escala e resultados financeiros. A “mágica” foi substituída pelo início do retorno sobre os investimentos.
O mercado termina o ano com essa ideia consolidada, conforme me disseram, há alguns dias, executivos de algumas das principais empresas de tecnologia que operam no Brasil, todas diretamente envolvidas na construção da infraestrutura digital que sustenta empresas, governos e serviços críticos no país.
As corporações perceberam que ferramentas genéricas, como o ChatGPT, eram interessantes, mas insuficientes para resolver dores complexas de negócios. Foi necessário organizar dados e adotar sistemas que não apenas “falassem”, mas que “fizessem”. A busca por eficiência operacional em um cenário econômico desafiador empurrou a IA para dentro das engrenagens vitais das companhias, saindo dos laboratórios de inovação para o chão de fábrica e os departamentos financeiros.
No início de 2025, a aposta era de que a IA começaria a entregar resultados, o que, de fato, vem se confirmando. Agentes especializados ganharam espaço, a integração ao dia a dia avançou e o discurso ficou mais sóbrio. O que não aconteceu com a mesma velocidade foi a maturidade dos dados e a simplificação da adoção, ainda travadas por legados e decisões mal resolvidas do passado.
Contudo, ao integrar a inteligência artificial nos processos de decisão, as companhias descobriram que a tecnologia é a parte fácil do processo. O mais difícil acaba recaindo na cultura empresarial e na responsabilidade de delegar escolhas a uma máquina. Isso exige de nós ética, para não perdemos o controle dos rumos de nossas vidas.
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A necessidade de mudança de postura nas pessoas está clara para quem comanda essas transformações. Para Rui Botelho, presidente da SAP Brasil, a IA saiu do “piloto” para a escala, com foco em produtividade, qualidade de decisão e retorno mensurável. “As empresas passaram a priorizar casos de uso integrados ao dia a dia, em finanças, compras, RH, supply chain, e não apenas projetos experimentais isolados”, destaca.
Marco Stefanini, CEO Global e fundador da Stefanini, corrobora a ideia. Para ele, o mercado deixou a fase de encantamento com os modelos generativos e entrou em outra, mais madura e pragmática. “Quando se parte de um problema concreto, com dados estruturados e metas claras, o valor aparece”, afirma. Por outro lado, “quando se parte da tecnologia pela tecnologia, os projetos emperram”.
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Um dos principais motores dessa maturação da IA foram os agentes, sistemas capazes de planejar e executar tarefas específicas de maneira autônoma, monitorando o ambiente e tomando decisões para atingir objetivos com pouca ou nenhuma intervenção humana. No começo do ano, eles eram a grande aposta do mercado, que acabou se concretizando ao longo desses 12 meses.
Fabricio Lira, diretor de IA e Dados da IBM Brasil, explica que esses sistemas permitem que as empresas automatizem processos complexos sem intervenção humana constante. Não se trata de um chatbot que responde dúvidas, mas de um robô que planeja e executa ações em cadeias inteiras. “Isso impulsiona a produtividade em escala global, reduzindo custos operacionais em diversos setores, enquanto aborda desafios éticos por meio de frameworks de IA responsável”, explica.
Mas nada disso se sustenta sem uma base sólida. Sandra Vaz, presidente da Red Hat Brasil, lembra que o hype da IA foi importante para que empresas reforçassem o uso de tecnologias estruturais, como nuvem híbrida, automação e modelos de negócios abertos. “As lideranças precisam abandonar modelos rígidos e adotar uma cultura baseada em colaboração, experimentação e decisões orientadas por dados”, sugere.
A IA deixou de ser uma “solução procurando um problema” para se tornar a resposta estratégica para dores reais. Mas ela, por si só, não salva uma cultura organizacional tóxica ou obsoleta.
A importância dos dados
Ao longo do ano, falou-se muitíssimo da importância de dados de qualidade alimentando a IA. De fato, ela só funcionou bem onde houve informações organizadas e confiáveis. Sem elas, o discurso continuou maior do que o impacto. A IA começou a entregar, mas apenas para quem fez a lição de casa de organização e processos.
Terminamos 2025 com uma IA menos “mágica” e mais “operária”. Isso é bem-vindo, pois tira a discussão do campo da ficção científica e a coloca na mesa de reunião da diretoria, onde orçamentos e responsabilidades são definidos. A tecnologia começa a se tornar invisível e onipresente, como a eletricidade, um sinal de amadurecimento.
No entanto, precisamos ficar atentos a armadilhas ligadas a essa eficiência. Se os agentes autônomos estão tomando decisões, eles precisam ser auditados. O avanço técnico parece estar chegando, agora nossa ética precisa alcançá-lo.
Ao chegar ao fim do ano dessa forma, a IA deixa a lição incômoda e necessária de que não há tecnologia salvadora, nem atalho para maturidade digital. O que existe é trabalho duro, escolhas às vezes difíceis e responsabilidade compartilhada.
Para empresas, gestores e a sociedade como um todo, o ensinamento é que deve haver menos deslumbramento e mais critério. A IA não resolve tudo, mas diferencia quem fez os movimentos necessários de quem apenas acreditou no discurso.
Talvez a lição mais importante de 2025 seja que a IA só é transformadora quando conecta tecnologia, governança e humanidade, e precisa ser boa para todos. Enquanto executivos comemoram ganhos de produtividade e novos modelos de negócio, trabalhadores encaram uma requalificação acelerada e muitas vezes difícil.
A sociedade observa, ainda sem clareza, quem se responsabilizará quando decisões automatizadas falharem. De agora em diante, dependeremos menos da tecnologia em si e mais de como escolheremos usá-la. E isso, felizmente, ainda está em nossas mãos.
