Como empresas brasileiras já transformam IA em receita: o que vai separar vencedores em 2026
--- Em 2025, 66% das empresas brasileiras que já investem em IA generativa reportam aumentos médios de 86% na receita anual, enquanto 34% ainda não conseguem tirar dinheiro dos dados que produzem todo...
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Em 2025, 66% das empresas brasileiras que já investem em IA generativa reportam aumentos médios de 86% na receita anual, enquanto 34% ainda não conseguem tirar dinheiro dos dados que produzem todos os dias. A diferença não está na tecnologia em si, mas em quem já conecta modelos de IA ao DRE, mede ROI por caso de uso e redesenha processos core – de crédito a supply chain. Em 2026, esse grupo tende a abrir um abismo competitivo difícil de fechar.
O que já diferencia as empresas brasileiras que vendem com IA hoje?
Entre os líderes, a discussão “vale ou não vale investir em IA?” passou. O eixo agora é outro: quanto cada caso de uso coloca – ou economiza – em caixa.
IA gera vantagem competitiva ou já virou custo de permanecer no jogo?
Globalmente, a maioria das empresas que adotam IA generativa relata retorno positivo já no primeiro ano. No Brasil, porém, só uma parcela pequena consegue mapear esse retorno com precisão. A maioria segue operando no escuro, sem métrica clara, sem baseline.
Essa assimetria manda um recado direto para conselhos e CFOs: em 2026, o diferencial competitivo não será “ter IA”, e sim saber, em reais, quanto cada modelo acrescenta em receita, economia ou redução de risco.
Os dois Brasis da IA corporativa
Os números mais recentes ajudam a desenhar o mapa.
De um lado, o bloco A: 66% das empresas brasileiras que já lucram com IA generativa, segundo levantamento divulgado em 2025. Essas companhias reportam aumentos médios de 86% na receita anual e planejam ampliar investimento na tecnologia.
De outro, o bloco B: 34% que permanecem em piloto eterno, concentradas em experimentos de chatbot e POCs de marketing, sem conexão com margem, churn ou custo de servir.
Estudos de consultorias globais e associações setoriais mostram que boa parte das organizações no país já coloca IA entre as prioridades estratégicas. Mas ainda são minoria as que traduzem essa prioridade em indicadores duros de receita, eficiência e risco.
Micro-história: quando o dado finalmente encontra o DRE
O caso da TIM Brasil virou referência para quem quer fugir do “demo de evento”. A operadora implantou um sistema de atendimento baseado em IA que processa mais de 2,3 milhões de interações mensais. Resultado: queda de 67% no tempo médio de resolução e economia estimada de R$ 34 milhões por ano em custos operacionais.
Não é só “bot mais simpático”. É linha de OPEX caindo, NPS preservado e capacidade de reinvestir essa economia em expansão de rede, novos serviços digitais e ofertas personalizadas.
Como resumiu um executivo de operações em um painel fechado com investidores:
“No dia em que o modelo de IA apareceu no DRE, ele deixou de ser projeto de inovação e virou ativo de negócio. A partir daí, ninguém mais tratou como ‘teste’.”
Como exatamente as empresas brasileiras estão monetizando dados em 2025?
A pergunta relevante em 2025 não é “qual modelo usar?”, mas “onde está o dinheiro em cada caso de uso?”. O recorte por setor mostra respostas bem concretas.
Q1 — Onde IA já virou dinheiro de verdade em serviços financeiros no Brasil?
Bancos, seguradoras e fintechs largaram na frente. São negócios naturalmente obcecados por dado, regulação e risco. Quando a IA entra ali, entra para mexer em linha de resultado.
Crédito e risco: mais aprovação boa, menos calote ruim
Instituições financeiras vêm usando modelos de IA para ir além do score tradicional. Dados transacionais, comportamento digital, histórico de PIX e informações contextuais entram em modelos que recalculam risco em tempo quase real.
O ganho aparece em duas frentes:
- aumento da taxa de aprovação mantendo o mesmo nível de risco
- redução da inadimplência em carteiras específicas
Em bancos médios e fintechs de crédito, começam a surgir números na faixa de dois dígitos: algo como 15% a 20% de incremento em propostas aprovadas em segmentos selecionados, sem piorar o NPL, a partir de modelos mais finos e reprecificação dinâmica de linhas.
Quando o cliente tem risco melhor do que o modelo antigo dizia, a IA libera crédito e captura receita adicional. Quando o risco é pior, ajusta limite e preço e contém o calote.
Seguros: precificação fina, fraude na lupa e produto sob medida
No setor de seguros, IA atua em três vértices que batem direto na margem:
- detecção de fraude em tempo real, evitando pagamento de sinistros indevidos
- precificação dinâmica de apólices com base em comportamento
- desenho de produtos sob medida para nichos específicos, com alta taxa de conversão digital
Quando um motor de IA bloqueia, em segundos, um sinistro fraudulento que antes passaria pelo funil manual, o impacto é contado em milhões de reais preservados por ano. Em paralelo, times de pricing passam a testar microsegmentações quase contínuas, elevando conversão em canais diretos e reduzindo o custo de aquisição por apólice emitida.
Q2 — Como IA está abrindo novas linhas de receita fora de finanças?
Serviços financeiros são vitrine, mas não monopólio. Indústria, logística, jurídico e B2B começam a transformar dados em produto – e a cobrar por isso.
Supply chain e indústria: da rota otimizada ao “slot de capacidade” como serviço
Relatórios recentes de consultorias indicam IA espalhada por toda a cadeia de consumo: gestão de estoques, precificação, due diligence em contratos de fornecimento, planejamento de produção.
Na prática brasileira, a monetização costuma seguir duas camadas:
1. redução de ruptura, estoque parado e custo logístico 2. venda dessa inteligência como serviço para parceiros da cadeia
Um fabricante que passa a prever demanda com semanas de antecedência reduz falta de produto em gôndola em patamares relevantes e economiza milhões em capital de giro. Quando esse insight passa a ser empacotado como “portal de demanda” para distribuidores e varejistas, nasce uma nova linha de receita contratual.
Operadores logísticos seguem caminho parecido. Ao oferecer “frete com SLA garantido por IA”, com rotas, janelas e riscos calculados por modelos, cobram prêmio sobre o frete tradicional e justificam preço com previsibilidade de entrega e menos penalidades contratuais.
Jurídico, compliance e B2B: faturando por inteligência, não por hora
Em escritórios de advocacia e áreas jurídicas corporativas, IA generativa entrou primeiro como apoio à revisão de contratos e pesquisa de jurisprudência. Em 2024 e 2025, começa a virar modelo de negócio.
Dois movimentos ganham tração:
- escritórios que lançam planos de assinatura para monitoramento regulatório com IA, vendendo alertas, resumos de normas e pareceres rápidos
- empresas que estruturam suas decisões internas em bases de conhecimento e comercializam isso como “legal knowledge” para parceiros, sobretudo em setores regulados
A consequência é direta: mais pareceres e contratos produzidos por mês sem crescimento proporcional de headcount. Em alguns casos, a capacidade praticamente dobra, com impacto visível na margem operacional.
Como resumiu um sócio de boutique jurídica que adotou IA em due diligence:
“A gente deixou de vender só hora de advogado e passou a vender previsibilidade de risco. A IA faz o grosso da varredura, o julgamento continua nosso.”
Q3 — E as oportunidades inéditas com dados pessoais e públicos no Brasil?
Aqui o Brasil começa a testar modelos que poucos países estão encarando na mesma escala.
O cidadão como “fornecedor de dado”: um mercado em gestação
Dataprev e DrumWave anunciaram um projeto piloto para permitir que aposentados e pensionistas do INSS monetizem dados de seus contratos de crédito consignado. A lógica é criar uma “carteira de dados” na qual o titular autoriza, recebe pagamento e pode revogar o compartilhamento a qualquer momento.
É uma inversão silenciosa, mas poderosa: o dado do cidadão, hoje circulando em bases fechadas sob camadas de intermediação, passa a ser ativo transacionável com consentimento explícito.
Na prática, isso abre espaço para:
- marketing mais segmentado com base em faixas de renda e comportamento de crédito
- novos modelos de scoring, combinando dados públicos, privados e autorizados
- bancos, varejistas e healthtechs atuando como operadores de marketplaces de dados sob guarda-chuva da LGPD
Se o piloto ganhar escala, surgem produtos de crédito e seguros calibrados com granularidade que o mercado brasileiro raramente teve – com remuneração direta ao titular do dado.
Dados como produto em mercados regulados
No mercado global, estudos de consultorias de tecnologia estimam que o segmento de monetização de dados deve mais do que triplicar até o fim da década. No Brasil, o mercado de capitais ilustra bem esse movimento.
Gestoras e bancos estruturam “data feeds” de fluxo de mercado, comportamento de investidores e liquidez, contratados por fintechs, plataformas de investimento e casas de análise.
Em paralelo, utilities e telcos começam a olhar para dados de consumo – devidamente anonimizados – como insumo para varejistas, empresas de mobilidade e seguros residenciais. A combinação de IA com esses data lakes regulados tende a gerar produtos de risco, pricing e segmentação que não existiam há poucos anos.
Como separar hype de projeto que bate no P&L?
O executivo brasileiro médio já viu slides demais sobre IA. A dúvida agora é: o que fica em produção e paga a conta em 12 meses?
Q4 — Quais métricas de ROI as empresas vencedoras realmente acompanham?
As empresas mais maduras pararam de falar em “ROI de IA” como bloco único. Medem ROI por caso de uso, com dono, baseline e meta.
Métrica 1 — Receita que entra
Pesquisas recentes indicam que companhias que usam IA generativa reportam, em média, aumento de resultados financeiros e ganho de produtividade. Isso só faz sentido quando a conta é quebrada por canal, produto ou jornada em que o modelo atua: cross-sell em app, conversão no e-commerce, upsell em atendimento humano apoiado por IA.
Métrica 2 — Eficiência que libera caixa
O caso da TIM Brasil é didático: 2,3 milhões de interações mensais automatizadas, 67% de redução no tempo médio de resolução e R$ 34 milhões por ano a menos em custo operacional. Em outras empresas, aparecem indicadores como custo unitário de atendimento, tempo de ciclo de crédito, custo por documento revisado no jurídico.
Métrica 3 — Risco que deixa de virar prejuízo
Redução de fraude, inadimplência, incidentes operacionais ou falhas de compliance medida em reais ou pontos base costuma ser o dado que convence o comitê de auditoria.
Em dashboards mais maduros, executivos cruzam:
- bancos: spread ajustado por risco, NPL por carteira, aprovação incremental de crédito
- varejo: aumento de ticket médio em cestas com recomendação por IA, redução de ruptura e de markdown
- indústria: giro de estoque, custo logístico por tonelada, lead time de pedido
- serviços B2B: horas faturáveis por colaborador, prazo médio de entrega de relatório ou parecer
Quando essas linhas aparecem lado a lado, o “hype” perde espaço rápido.
Q5 — O que muda na governança de dados quando IA começa a mexer com milhões de reais?
IA só escala onde a casa de dados está minimamente arrumada.
Da LGPD à governança de IA: quem manda no dado manda no resultado
No mercado de capitais, estudos recentes destacam gestão de dados, eficiência operacional e gestão de riscos como prioridades de investimento em tecnologia entre 2025 e 2026. Pesquisas globais mostram que quase metade dos executivos já vê IA integrada à maioria das iniciativas estratégicas. Esse grau de penetração exige governança.
Entre os elementos recorrentes nas empresas mais avançadas estão:
- dono claro de dado por domínio (crédito, risco, vendas, supply)
- comitê de IA com gente de negócio, risco, jurídico e tecnologia na mesma mesa
- trilhas de auditoria, métricas de viés e revisões periódicas de modelos
Estudos acadêmicos brasileiros sobre uso de IA em seleção de emprego acendem um alerta: sistemas automatizados, sem supervisão e auditoria, reproduzem viés e podem reforçar desigualdades de gênero, raça e origem. O risco não é só ético; é reputacional e jurídico.
Quando o modelo vira ativo, e não “projeto da TI”
Outro traço comum em empresas líderes é tratar modelos de IA como ativos com orçamento recorrente, e não como POC com verba de inovação.
Isso se traduz em:
- linha estável de OPEX e CAPEX para treinar, reavaliar, versionar e monitorar modelos
- metas de negócio explícitas acopladas a esses modelos, entrando em OKRs, bônus e avaliação de executivos
Enquanto IA estiver trancada em “laboratório”, o impacto fica restrito. Quando passa a ser item de ativo produtivo, entra no discurso do CFO, do conselho e, sim, do investidor.
Quais setores brasileiros tendem a capturar mais vantagem competitiva até 2026?
A corrida não é igual para todo mundo. Alguns setores já viraram laboratório em escala; outros ainda são oceano azul.
Q6 — Serviços financeiros, varejo e telecom já viraram “laboratórios de escala”?
Bancos e fintechs: IA como infraestrutura de decisão
Nos bancos, IA começa a se parecer menos com “projeto” e mais com encanamento invisível. Impacta crédito, prevenção a fraude, investimentos, atendimento e operações internas.
Bancos como o Itaú vêm ampliando o uso de agentes virtuais de investimento para atender clientes de varejo e alta renda, aliviando a fila de atendimento humano. Ao combinar histórico de investimento, perfil de risco e contexto de mercado, agentes baseados em IA sugerem alocações e rebalanceamentos em minutos, preservando o humano para casos complexos.
A vantagem competitiva aparece em três frentes:
- menor custo de servir por cliente
- personalização em escala, com ofertas mais aderentes ao perfil
- churn menor, já que o cliente é abordado com timing e conteúdo mais relevantes
Tudo isso sob vigilância de Bacen, LGPD e, em breve, do marco regulatório de IA – o que aumenta a barreira de entrada para players menos preparados.
Telecom e varejo: dados de massa viram produto
Telecom e varejo vivem de dados de massa. Quando IA entra, o jogo muda em OPEX e em nova receita.
Na TIM, o atendimento automatizado já mostrou economia de R$ 34 milhões anuais com IA generativa em 2025. O próximo passo é usar a mesma infraestrutura para personalizar ofertas, ajustar planos em tempo quase real e reduzir churn.
No varejo, consultorias como a PwC têm projetado uso intensivo de IA em marketing, cadeia de suprimentos, operações financeiras e atendimento. Em 2025, começam a ganhar tração:
- precificação dinâmica em função de demanda, concorrência e estoques
- recomendações personalizadas em apps e e-commerce
- due diligence mais rápida em aquisições e novos fornecedores
O combustível disso são dados de comportamento em apps, histórico de compra e interação multicanal. Quem domina essa engrenagem aumenta LTV e reduz custo de aquisição. Quem não domina, vira prateleira para o algoritmo do concorrente.
Q7 — Onde ainda há “oceano azul” de monetização de dados no Brasil?
Saúde, setor público e educação: os próximos bolsões de ROI
Na saúde, o projeto do primeiro hospital inteligente do SUS, no Hospital das Clínicas da USP, sinaliza o que vem pela frente. Com investimento previsto de cerca de R$ 1,7 bilhão, o plano é criar uma rede nacional de serviços de alta precisão, com UTIs em cinco regiões do país.
IA entra no coração dessa equação:
- triagem e urgência com apoio de modelos que reduzem tempo de atendimento
- medicina de precisão, ajustando terapia ao perfil do paciente
- geração de dados estruturados para P&D farmacêutico, seguros de saúde e gestão de leitos
O ROI aqui não é só financeiro: é leito liberado mais rápido, menos internação desnecessária e menor custo médio por paciente – com potencial posterior de monetização via parcerias de pesquisa e inovação.
No setor público, o Plano Brasileiro de IA prevê dezenas de bilhões de reais em investimentos em pesquisa, soberania digital e inclusão. Iniciativas como o Projeto Inspire, com R$ 390 milhões, miram o uso de IA para personalizar serviços, otimizar políticas públicas e garantir interoperabilidade de dados governamentais.
Eventos como fóruns dedicados de IA em empresas estatais e semanas temáticas em órgãos de tecnologia reúnem Dataprev, Banco do Brasil, Caixa e outros para compartilhar casos concretos – do diagnóstico de força de trabalho à automação de serviços fiscais. Tudo isso gera infraestrutura, padrões e dados que depois podem ser base para parcerias com empresas.
Na educação corporativa, a corrida é por talento e letramento. Reportagens recentes mostram que 78% das empresas brasileiras planejam aumentar investimentos em IA até o fim de 2025, e a demanda por profissionais especializados só cresce. Edtechs já monetizam IA vendendo plataformas que personalizam trilhas de aprendizagem, feedback e simuladores para C-level e times técnicos em formato SaaS.
O que as empresas brasileiras precisam mudar até 2026 para não ficar no grupo dos 34%?
A janela para sair do bloco dos 34% “sem ROI” não é eterna. Ela coincide, de forma pouco gentil, com o ciclo eleitoral de 2026 e com a maturação da regulação de IA.
Q8 — Como sair do piloto eterno e entrar na fase de escala com ROI claro?
Decisão 1 — Reduzir o cardápio: 3–5 casos core, não 30 experimentos marginais
Empresas que avançam escolhem poucos casos de uso diretamente ligados a linhas relevantes do DRE: crédito, pricing, logística, churn, atendimento em escala. E têm a disciplina de matar o resto.
Se o caso de uso não aparece em alguma linha do DRE ou balanço – receita, custo, provisão, risco –, ele não é prioritário para 2025/2026.
Decisão 2 — Começar pela meta de negócio, não pela sigla tecnológica
A pergunta que abre a discussão madura não é “qual LLM vamos usar?”, e sim “quanto queremos reduzir o custo de atendimento humano em 12 meses?” ou “quanto de inadimplência pretendemos cortar nessa carteira?”.
Enquanto a TI discute stack, o custo de uso de grandes modelos de linguagem caiu de forma acentuada desde 2022. O gargalo hoje é estratégico: ausência de tese clara de negócio, dono e métrica.
Decisão 3 — Construir confiança via governança e antecipação regulatória
O debate do PL 2.338/2023, que trata da regulação de IA no Brasil, traz um recado repetido por representantes do Ministério da Fazenda: regulação equilibrada dá previsibilidade e atrai investimento.
Empresas que saem na frente:
- já fizeram o dever de casa em LGPD
- implementam auditoria independente ou interna de modelos críticos
- documentam decisões automatizadas e mantêm trilhas de explicabilidade
Quando o marco regulatório apertar, essas empresas não só estarão conformes; terão vantagem para escalar projetos que hoje geram receio jurídico em concorrentes.
Q9 — Que perguntas o conselho e o CEO deveriam fazer sobre IA em cada reunião de 2025/2026?
Um conselho minimamente alinhado com a realidade de 2025 tende a pressionar a diretoria com questões como:
- Quais iniciativas de IA já entregaram impacto financeiro mensurável em 2024/2025? Em quanto, exatamente?
- Qual percentual do nosso orçamento de IA está em pilotos e qual está em casos que rodam em produção e afetam receita ou custo?
- Quem é o executivo dono de dados e IA? Essa pessoa responde tanto pelo risco quanto pelo ROI?
- Como estamos formando talento interno em IA – não só em TI, mas em crédito, jurídico, supply, marketing?
- Se o custo de usar IA cair mais 50% até 2026, em quais frentes poderíamos dobrar a aposta hoje para capturar essa vantagem?
- Nossos modelos críticos passam por revisão de viés e impacto, ou estamos correndo o risco de repetir os problemas já vistos em seleção de pessoas?
O pano de fundo dessa cobrança está nos mercados globais. Em 2025, a Nvidia acumula valorização superior a 180%, impulsionada pela corrida por chips de IA generativa usados por big techs como a Alphabet. O preço dos ativos já embute a expectativa de quem vai ganhar dinheiro com dados.
No Brasil, a lógica é a mesma, com menos glamour e mais boletos. A janela para sair dos 34% que ainda não capturam valor da IA fecha rápido – e 2026 tem tudo para ser o ponto de não retorno entre quem mede ROI por modelo e quem segue apostando em chatbot de demonstração.
Fontes
ROI de IA: Números que Convencem Executivos + Prompts ...
ROI IA Generativa Brasil 2025: 66% das Empresas Já Lucram Milhões
78% das empresas devem ampliar investimento em IA até o final de ...
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