Onde a IA já está dando retorno nas empresas brasileiras

O mapa inicial: quatro casos, quatro perguntas econômicas

Os exemplos foram selecionados porque identificam organização, aplicação e resultado operacional. Eles não formam uma amostra representativa da economia brasileira e não permitem estimar o ganho médio de quem adota IA.

Há uma primeira conclusão: o resultado tende a ficar mais compreensível quando a empresa define um processo e um indicador. A apresentação da tecnologia, sozinha, não oferece a mesma informação.

Na TIC Empresas 2025, divulgada pelo Cetic.br, a adoção de IA passou de 13% em 2024 para 17% em 2025, no universo pesquisado. Foram entrevistadas 4.174 empresas entre fevereiro de 2025 e janeiro de 2026. O indicador descreve uso; não mede retorno financeiro. Também não autoriza extrapolar o percentual a toda empresa brasileira fora do universo da pesquisa.

Localiza: tempo disponível precisa encontrar destino

Em publicação de 12 de maio de 2025, a Microsoft informou que a Localiza&Co registrou redução média de 8,3 horas mensais por colaborador em tarefas repetitivas com Copilot. Entre usuários mais frequentes, o relato menciona até 19 horas. As aplicações incluem documentos, apresentações, pesquisas e apoio a reuniões.

São números sobre produtividade relatada. A publicação não apresenta, nesse recorte, todos os elementos necessários para a NEODY calcular o retorno financeiro, como custo integral, amostra de medição, esforço de revisão e aproveitamento econômico da capacidade liberada.

A pergunta empresarial é onde esse tempo passa a produzir. Uma equipe que prepara relatórios mais rapidamente pode antecipar decisões. Uma equipe comercial pode usar a capacidade para analisar clientes. São hipóteses de captura de valor que exigem medição adicional.

Para uma empresa que avalia ferramenta semelhante, multiplicar horas poupadas pelo custo de trabalho fornece uma estimativa de capacidade, não uma entrada automática de dinheiro. A economia efetiva exige verificar despesas evitadas. O crescimento exige verificar produção adicional, demanda e margem.

Também é preciso conhecer a distribuição de uso. Uma licença contratada para todos pode produzir resultados concentrados em alguns grupos. Medir usuários ativos, frequência e entregas ajuda a decidir onde expandir e onde ajustar a implantação.

Pergunta para a próxima etapa da apuração: que resultado adicional foi produzido com a capacidade recuperada e como ele foi medido?

Itaú: remover a fila pode valer mais que acelerar uma tarefa

O estudo de caso da AWS sobre o Itaú descreve a mudança da infraestrutura usada por equipes de aprendizado de máquina. A espera para disponibilizar modelos, antes de até seis meses, caiu para três a cinco dias em alguns casos. O relato menciona mais de 3.200 usuários da solução em abril de 2023.

Este é um caso de infraestrutura, padronização e aprendizado de máquina. A melhoria não deve ser atribuída exclusivamente a um modelo generativo nem apresentada como prova de que agentes substituíram equipes. O escopo técnico importa para interpretar o resultado.

A leitura NEODY é que uma fila pode custar oportunidades. Se um modelo demora meses para entrar em operação, decisões que dependem dele também podem ser adiadas. Reduzir esse intervalo pode tornar projetos economicamente viáveis antes, mesmo sem cortar o tempo de cada profissional na mesma proporção.

O valor precisa ser investigado no processo que recebeu a melhoria. Quantos modelos passaram a ser utilizados? O que mudou nas decisões apoiadas por eles? Houve redução de infraestrutura, incremento de margem ou melhoria de qualidade mensurável?

Um gestor de empresa menor pode aproveitar o critério sem reproduzir a arquitetura do banco: identificar qual dependência impede o uso regular da solução. Às vezes, a restrição está no acesso aos dados, na aprovação ou no cadastro, e não na capacidade do modelo.

Pergunta para a próxima etapa: quais resultados de negócio apareceram porque os modelos ficaram disponíveis mais cedo?

Bradesco: o denominador define o significado do resultado

A história publicada pela Microsoft em 18 de dezembro de 2025 descreve a plataforma Bridge, baseada em serviços Azure e conectada aos assistentes BIA. O resumo informa 83% de resolução no atendimento digital, 80% nas consultas internas e redução de 30% nos custos de tecnologia no contexto apresentado.

As porcentagens se referem a indicadores diferentes. Resolução digital não é o mesmo que satisfação, ausência de erro ou redução de despesa. A redução informada nos custos de tecnologia não deve ser aplicada ao orçamento inteiro do banco.

O cuidado com o denominador tem efeito prático. Um indicador de resolução pode contar conversas encerradas, solicitações respondidas ou problemas efetivamente resolvidos. O leitor precisa conhecer o critério, o período e a presença de recontato para entender o ganho.

Uma operação que encerra mais conversas, mas gera mais retornos ao atendimento, pode aparentar eficiência sem melhorar a experiência. Por isso, a taxa de resolução deve ser acompanhada por tempo de atendimento, reabertura, reclamações e qualidade da resposta.

Para comparar custos, é necessário conhecer quais componentes foram incluídos antes e depois. Mudanças de arquitetura, infraestrutura e processos podem agir ao mesmo tempo. Atribuir todo efeito à IA sem essa decomposição seria uma conclusão maior que a evidência disponível.

Pergunta para a próxima etapa: qual era a base de custo comparada, em qual período, e que parcela da melhoria veio de cada mudança?

Grupo Marista: acelerar uma glosa não revela quanto foi recuperado

Na compilação de aplicações do Google Cloud, o Grupo Marista aparece usando Agentspace em operações internas, começando pelo Hospital São Marcelino Champagnat. O fornecedor relata que o tempo para tratar glosas caiu de semanas para horas e menciona planos de expansão para outras áreas.

Glosas são divergências ou recusas de cobrança que exigem análise e tratamento. Neste caso, o relato se refere a um processo administrativo. Ele não demonstra resultado clínico e não deve ser usado para afirmar melhora de atendimento médico.

O tempo reduzido é relevante para investigar a economia do ciclo de cobrança. Se a equipe identifica uma divergência antes, pode apresentar documentação mais rapidamente. Ainda assim, é necessário medir valores contestados, valores efetivamente recuperados, prazos e esforço de revisão.

A interpretação empresarial é procurar processos em que demora e retrabalho tenham consequências identificáveis. Documentos, contratos, cobrança e cadastro podem oferecer unidades de medição mais claras do que uma promessa ampla de “transformar a empresa”.

A clareza do indicador não elimina exigências de qualidade. Um fluxo administrativo precisa garantir que a informação corresponde ao documento consultado e que exceções chegam ao responsável. Acelerar o tratamento de uma cobrança incorreta pode apenas antecipar um problema.

Pergunta para a próxima etapa: quanto do ganho de prazo se converteu em recuperação financeira, após implantação, revisão e operação?

Produtividade, economia e ROI precisam de evidências distintas

Uma publicação empresarial precisa preservar essas diferenças para que o leitor saiba o que pode levar à reunião de investimento.

A FinOps Foundation diferencia métricas de recursos e de resultados empresariais. Na série, esse raciocínio se traduz em perguntas sobre custo por atendimento resolvido, documento aceito ou tarefa entregue dentro do padrão.

Receita adicional também não equivale a lucro adicional. Descontos, frete, impostos e custos de servir entram na margem. Uma aplicação que gera mais propostas pode ampliar volume sem melhorar o resultado financeiro, se o trabalho comercial não encontrar demanda rentável.

Quando custos e resultados não são divulgados, a conclusão correta permanece limitada. A NEODY pode registrar que existe uma aplicação com ganho relatado e informar quais dados faltam. Isso permite construir um levantamento útil sem transformar ausência de informação em prova de sucesso ou fracasso.

Os casos não garantem que o mesmo resultado se repita

Esses relatos públicos têm uma característica importante: foram selecionados para divulgação pelos participantes. Projetos que falharam ou produziram pouco resultado podem receber menos visibilidade. A coleção não oferece uma taxa de sucesso de adoção.

Além disso, porte, infraestrutura, experiência da equipe e qualidade dos dados variam. Um resultado obtido em instituição com sistemas estruturados não representa automaticamente uma operação que depende de planilhas e registros inconsistentes.

Há evidência experimental de que o efeito muda conforme a tarefa. O estudo divulgado pelo NBER encontrou ganhos em atendimento assistido. O experimento da METR de 2025 encontrou desenvolvedores experientes concluindo tarefas mais lentamente com as ferramentas avaliadas. A atualização da METR em 2026 informa dificuldades para medir os resultados mais recentes. Os estudos tratam de universos diferentes e não formam uma comparação direta entre produtos.

A implicação é organizar um piloto com linha de base e critérios de qualidade. Escolha um fluxo suficientemente delimitado para medir custo e resultado, mas representativo da rotina. Inclua exceções, entradas incompletas e casos em que a equipe precisa intervir.

Antes de expandir, confira se a melhoria permaneceu quando o uso deixou de ser ocasional. Um projeto útil no piloto pode exigir mais suporte, integração ou supervisão em escala. Esses componentes devem aparecer na decisão de continuidade.

O que a NEODY passa a investigar

Cada novo caso da série será examinado a partir do processo anterior, da solução implantada, dos sistemas envolvidos, do investimento, do período de medição e do resultado divulgado. A análise também registrará dificuldades, trabalho humano remanescente e limitações.

O levantamento inicial sugere três frentes para aprofundamento: tarefas administrativas frequentes, fluxos documentais com retrabalho e infraestrutura que impede o uso regular de dados. Essa seleção é uma interpretação editorial dos casos consultados, não um ranking de retorno dos setores brasileiros.

Fornecedores podem contribuir com documentação e acesso aos clientes. Empresas usuárias podem explicar o que funcionou, o que custou mais e o que precisou ser corrigido. A participação na apuração não implica patrocínio nem garante publicação. Eventual apoio comercial será identificado conforme a política editorial.

Se a sua empresa tem um caso documentado, envie informações à NEODY. O relato mais útil combina processo, investimento, prazo e indicador, com autorização para verificar as informações. Dados sensíveis podem exigir um recorte publicável sem identificação de clientes.

O primeiro capítulo, Quanto custa a IA?, oferece um método para organizar a conta. Este segundo começa a identificar onde procurar evidências. Os próximos capítulos investigarão indústria, varejo, software e trabalho, reunidos na página da Super Série.

O resultado empresarial aparece quando a melhoria chega a um processo que pode ser medido. É nesse ponto que a série começa sua investigação.