A IA virou rotina nas startups brasileiras. Mas, no caixa da maioria, o resultado ainda não chegou

Nos últimos três anos, o rápido avanço da inteligência artificial e dos modelos generativos transformou sua adoção em uma das principais ferramentas para ganho de produtividade, eficiência e escala no mundo corporativo. Para as empresas de rápido crescimento, o entusiasmo é grande, mas a implementação ainda precisa avançar para se converter em resultado financeiro, apontou pesquisa da Endeavor.

O levantamento “Inteligência Artificial nas Scale-Ups Brasileiras”, que o NeoFeed, realizado com 125 startups e scale-ups, apontou que 16% já nasceram com IA no core business, enquanto 50% ainda não adotaram plenamente as ferramentas. No meio do caminho, 34% já implementaram a inteligência artificial em grande parte de seus processos, mas não de forma plena.

A CEO da Endeavor no Brasil, Maria Teresa Fornea, avalia que muitas dessas empresas esbarraram em um “teto” ao adotar soluções de forma tática, como substituir o trabalho humano por agentes de IA. São ações que geram eficiência e corte de custos, mas não são transformacionais para o negócio – nem grandes geradoras de receita.

“Adotar soluções de IA sem mudança de produto limita o potencial de entrega. Para sair do tático, é preciso partir do potencial da IA para repensar a forma de gerar valor”, afirma Fornea ao NeoFeed.

O desafio não é restrito às empresas brasileiras. Levantamento global da McKinsey, publicado no final de 2025, mostrou que 88% das empresas usam ferramentas de IA em ao menos uma função do negócio, mas apenas 39% reportaram impacto no lucro operacional atrelado a essa aplicação. Entre as empresas que observaram mudanças, a avaliação é que menos de 5% do lucro operacional está atrelado aos ganhos advindos do uso de IA.

O estudo da Endeavor aponta, no entanto, que a percepção de impacto nos números aumenta quanto maior o investimento em inteligência artificial. O retorno em receita atribuído à IA é de 9% para as empresas que investem menos de 1% na área, mas sobe para 63% entre aquelas que investem 20% ou mais.

“Você não consegue ter ganhos efetivos ou muito significativos com IA se a implementação está desfocada; serão ganhos tímidos. O retorno transformacional vem se há realmente uma estratégia, com dados e talentos certos”, diz a CEO.

Esse foi o caso da Olist, segundo o CEO e fundador Tiago Dalvi. O negócio nasceu inicialmente como loja dentro de marketplaces, mas mudou a estratégia há três anos para oferecer sistemas de gestão com IA para pequenas e médias empresas.

Segundo Dalvi, o investimento intensivo em inteligência artificial permitiu que a Olist avançasse 65% na receita na comparação anual no acumulado do primeiro semestre – o ritmo anterior de crescimento era na casa dos 40%.

“Não seria possível entregar esse crescimento de receita sem que a inteligência artificial fosse colocada no centro da operação do negócio, tanto na entrega de valor para o cliente quanto na produtividade interna”, afirma ele.

Dados, cultura e governança

A percepção dos empreendedores ouvidos pela Endeavor é que os últimos 12 meses marcaram uma aceleração das transformações via inteligência artificial. Nesse período, 70% das empresas pesquisadas reorganizaram áreas ou times em resposta à IA.

Para o próximo ano, 84% das scale-ups pretendem aumentar seus investimentos e 37% delas querem mais do que dobrar o aporte.

Ainda assim, pouco mais da metade das empresas ouvidas no estudo não tem nenhuma métrica de negócio atrelada à IA, o que dificulta medir o ganho efetivo que a implementação pode trazer.

O dado aumenta o risco de “AI-washing”, que ocorre quando a empresa divulga o uso interno de IA, mas sem evidência de impacto real no negócio. É possível que parte do uso reportado seja, na prática, uma experimentação individual de funcionários ou times que usam as ferramentas de forma pontual, mas sem adoção estruturada nos processos.

“As empresas estão dando licença de OpenAI ou Anthropic para os funcionários como se fosse um quadro em branco. No fim do período, a empresa não consegue entender onde a IA foi usada, qual foi o ganho de fato e como é que se coloca na ponta do lápis para entender o benefício e o risco do uso”, disse Alessio Alionço, CEO do Pipefy.

O empreendedor foi um dos executivos ouvidos pela Endeavor para o levantamento. Alionço destaca que a implementação das mudanças deve ocorrer de forma “top down” para que realmente aconteça de maneira estrutural. Segundo pesquisa da Endeavor, 63% das empresas entrevistadas disseram usar IA de forma intensiva, da liderança à base.

O CEO avalia, porém, que existe um desafio de aceitação da IA dentro das companhias, especialmente dentro da liderança. “Os líderes que continuarem delegando a responsabilidade de pensar a transformação e de como usar tecnologia no dia a dia, correm um grave risco de perder radicalmente a empregabilidade nos próximos 4 ou 5 anos”, diz ele.

Fornea, da Endeavor, também aponta a cultura entre os maiores desafios do setor, junto ao uso de dados: tanto na melhor disponibilização dessas informações quanto na governança.

“É muito mais difícil para a IA conversar com dados não organizados. E para além da infraestrutura, tem uma parte de governança muito importante: entender quem tem acesso a quê, como acessar, quais os níveis de confidencialidade”, afirma ela.

A falta de dados bem integrados foi apontada como a principal dificuldade dos empreendedores em avançar na adoção de IA, seguida por falta de talento qualificado (29%), qualidade dos outputs (25%) e privacidade e segurança dos dados (23%).

Embora o estudo não seja padronizado globalmente, Fornea afirma que a Endeavor tem realizado pesquisas em outros mercados, também com o objetivo de gerar benchmark e utilizar os resultados em seus processos internos. Entre os empreendedores ouvidos na pesquisa, 40% estão na base da Endeavor.