A inteligência artificial, a automação e a análise de dados já fazem parte da agenda de empresas de praticamente todos os setores. Entretanto, investir em novas ferramentas não significa, necessariamente, alcançar mais produtividade, reduzir custos ou melhorar os resultados do negócio.
Essa é uma das principais conclusões da Pesquisa sobre Tendências Digitais em Operações 2026, publicada pela PwC. O levantamento mostra que existe uma distância considerável entre adotar tecnologia e conseguir incorporá-la, de maneira efetiva, aos processos da organização.
De acordo com a pesquisa, 89% dos líderes de operações entrevistados afirmam que seus investimentos em tecnologia não entregaram todos os resultados esperados. Além disso, 87% reconhecem que problemas relacionados à qualidade dos dados prejudicaram a geração de valor com iniciativas digitais.
Os números reforçam uma mensagem importante para empresários: a transformação digital não acontece apenas com a contratação de sistemas, softwares ou soluções de inteligência artificial. Para gerar resultados, a tecnologia precisa estar conectada à estratégia, aos dados, às pessoas e aos processos da empresa.
O que a pesquisa da PwC avaliou
A pesquisa ouviu 767 líderes responsáveis por operações e cadeias de suprimentos em empresas sediadas nos Estados Unidos. O levantamento foi realizado entre janeiro e fevereiro de 2026 e contou com executivos de organizações com receita anual superior a US$ 100 milhões.
Participaram empresas dos setores de consumo e varejo, energia, serviços financeiros, saúde, produtos industriais, seguros, indústria farmacêutica, biociências, tecnologia e telecomunicações.
Embora o estudo tenha sido realizado com grandes empresas norte-americanas, suas conclusões apresentam ensinamentos relevantes também para organizações brasileiras de diferentes portes. Os desafios de integração entre sistemas, qualidade das informações, adoção pelos usuários e mensuração de resultados estão presentes tanto em grandes corporações quanto em pequenas e médias empresas.
A inteligência artificial avança, mas ainda não alcançou toda a empresa
A maioria das organizações já iniciou algum tipo de projeto envolvendo inteligência artificial. No entanto, poucas conseguiram incorporar plenamente a tecnologia às diferentes áreas do negócio.
Segundo a PwC, apenas 27% das empresas pesquisadas integraram completamente uma estratégia de IA a todas as unidades de negócio. Somente 37% dos líderes se sentem confortáveis em permitir que agentes de inteligência artificial executem processos operacionais completos, do início ao fim.
Isso significa que, em muitas organizações, a IA ainda está limitada a projetos-piloto ou atividades isoladas, como:
- elaboração de textos e relatórios;
- atendimento inicial ao cliente;
- organização de documentos;
- análise de planilhas;
- previsão de demanda;
- automação de tarefas administrativas;
- identificação de inconsistências em dados.
Essas aplicações podem gerar ganhos importantes. Contudo, quando não estão conectadas aos demais processos, dificilmente produzem uma transformação ampla.
Uma empresa pode, por exemplo, utilizar inteligência artificial para analisar vendas, mas continuar mantendo informações financeiras, fiscais, comerciais e operacionais em sistemas separados. Nesse cenário, a tecnologia produz análises pontuais, mas não oferece uma visão integrada do negócio.
Por que tantos investimentos em tecnologia não entregam o resultado esperado?
A pesquisa aponta três obstáculos recorrentes: dificuldade de integração, problemas com os dados e baixa adesão das pessoas às novas soluções.
Em outras palavras, muitas empresas investem em tecnologia sem preparar adequadamente o ambiente no qual ela será utilizada.
Sistemas que não conversam entre si
Quando os sistemas utilizados pela empresa não estão integrados, os colaboradores precisam transferir informações manualmente entre plataformas, planilhas e documentos.
Além de consumir tempo, esse processo aumenta o risco de:
- duplicidade de informações;
- erros de digitação;
- divergências entre relatórios;
- atrasos na atualização dos dados;
- perda de documentos;
- decisões baseadas em informações incompletas.
A empresa pode até possuir bons sistemas individualmente, mas continuará enfrentando dificuldades se cada departamento operar de maneira isolada.
Dados sem qualidade ou padronização
A inteligência artificial depende dos dados disponibilizados para realizar análises e apoiar decisões. Quando essas informações estão incompletas, desatualizadas ou registradas sem critérios padronizados, os resultados também ficam comprometidos.
Apenas 30% dos participantes da pesquisa relataram uma melhoria significativa na qualidade e na confiabilidade dos dados nos últimos dois ou três anos.
Para uma empresa, problemas de qualidade podem surgir de situações aparentemente simples, como:
- produtos cadastrados com descrições diferentes;
- clientes duplicados no sistema;
- despesas registradas em categorias incorretas;
- ausência de conciliação bancária;
- documentos fiscais não vinculados às operações;
- informações comerciais divergentes dos registros financeiros;
- controles paralelos mantidos em planilhas.
Sem uma base minimamente organizada, até uma ferramenta avançada poderá produzir conclusões equivocadas.
A empresa não precisa esperar por dados perfeitos
Apesar da importância da qualidade das informações, a pesquisa também mostra que a empresa não precisa esperar até possuir uma base completamente perfeita para começar a transformação digital.
Entre os entrevistados, 89% consideram mais importante ter dados capazes de orientar decisões do que informações absolutamente completas. Além disso, 84% afirmam que conseguem tomar decisões mesmo diante de algum grau de imperfeição nos dados.
A melhor estratégia tende a ser combinar duas frentes:
- utilizar os dados que já estão disponíveis para resolver problemas prioritários;
- aprimorar continuamente a qualidade, a organização e a governança das informações.
Na prática, a empresa pode começar automatizando processos bem definidos e, paralelamente, corrigir cadastros, eliminar controles duplicados e estabelecer responsabilidades sobre a geração e a conferência das informações.
O importante é não utilizar a falta de perfeição como justificativa para permanecer parado, mas também não ignorar problemas que possam comprometer decisões relevantes.
Processos horizontais geram melhores resultados
Outro destaque da pesquisa é a necessidade de reduzir os chamados “silos organizacionais”, situação em que cada departamento trabalha de maneira isolada, preocupado apenas com suas próprias metas e informações.
Para 83% dos entrevistados, os agentes de IA e a automação contribuirão para diminuir as barreiras entre as funções tradicionais. Entretanto, apenas 41% afirmam que suas organizações já possuem estruturas colaborativas e horizontais.
Em uma estrutura integrada, as áreas compartilham informações e trabalham com objetivos comuns.
Um processo de venda, por exemplo, não termina quando o departamento comercial fecha o negócio. A operação também pode envolver:
- análise do cadastro do cliente;
- elaboração do contrato;
- emissão do documento fiscal;
- registro da receita;
- acompanhamento do recebimento;
- cálculo dos tributos;
- controle de custos;
- avaliação da rentabilidade.
Quando essas etapas estão desconectadas, a empresa perde eficiência e visibilidade. Quando estão integradas, torna-se possível acompanhar o processo completo e identificar com maior precisão onde estão os atrasos, desperdícios e oportunidades de melhoria.
O que as empresas com melhor desempenho fazem diferente?
A PwC identificou um pequeno grupo de organizações que alcançou resultados superiores em quatro aspectos: integração da IA, capacidade de escalar agentes autônomos, estrutura colaborativa e retorno dos investimentos em tecnologia.
Apenas 4% das empresas pesquisadas reuniam simultaneamente essas características. Entre elas:
- 87% integraram capacidades digitais de ponta a ponta;
- 73% alcançaram impacto amplo na organização;
- 83% medem os efeitos operacionais e financeiros dos investimentos digitais;
- 63% registraram melhora significativa na qualidade dos dados.
O diferencial dessas empresas não está apenas na quantidade de tecnologia utilizada. Elas tratam IA, dados, processos e modelo operacional como partes de uma mesma estratégia.
Em vez de criar diversos projetos desconectados, concentram recursos em processos relevantes, definem responsabilidades e acompanham resultados concretos.
Como aplicar essas tendências em pequenas e médias empresas
Pequenas e médias empresas não precisam reproduzir a estrutura tecnológica de uma grande corporação. Entretanto, podem aplicar os mesmos princípios em uma escala compatível com sua realidade.
Comece pelo problema, não pela ferramenta
Antes de contratar uma solução, o empresário deve identificar qual problema pretende resolver.
Pode ser a demora na emissão de documentos, a falta de controle sobre recebimentos, a dificuldade para acompanhar a rentabilidade, o excesso de retrabalho ou a ausência de indicadores confiáveis.
A tecnologia deve ser escolhida a partir dessa necessidade, e não apenas porque está em evidência.
Escolha processos prioritários
Não é necessário automatizar toda a empresa de uma só vez. O ideal é selecionar processos que tenham impacto relevante e possam produzir resultados mensuráveis.
Alguns exemplos são:
- contas a pagar e a receber;
- conciliação bancária;
- emissão e organização de documentos fiscais;
- acompanhamento do fluxo de caixa;
- gestão de contratos;
- cobrança de clientes;
- controle de estoque;
- elaboração de propostas;
- atendimento e acompanhamento de solicitações.
Defina indicadores de resultado
Todo investimento digital deve estar associado a algum indicador.
A empresa pode acompanhar, por exemplo:
- tempo necessário para concluir uma atividade;
- quantidade de erros e retrabalhos;
- custo do processo;
- prazo médio de recebimento;
- inadimplência;
- produtividade por equipe;
- margem por produto ou serviço;
- satisfação do cliente.
Sem indicadores, a empresa corre o risco de avaliar o sucesso apenas pela implantação da ferramenta, e não pelos resultados efetivamente alcançados.
Envolva as pessoas na mudança
Uma solução tecnicamente adequada pode fracassar quando os usuários não compreendem seus objetivos ou continuam utilizando controles paralelos.
Por isso, é importante explicar os benefícios esperados, oferecer treinamento e ouvir as dificuldades das pessoas que executarão os processos diariamente.
A transformação digital não elimina a importância do trabalho humano. Ao contrário, tende a transferir os profissionais de tarefas repetitivas para atividades de análise, supervisão, relacionamento e tomada de decisão.
Organize a base financeira e contábil
Os dados financeiros, fiscais e contábeis são fundamentais para avaliar os efeitos das decisões empresariais.
Informações organizadas permitem acompanhar:
- receitas e despesas;
- obrigações tributárias;
- fluxo de caixa;
- custos;
- endividamento;
- rentabilidade;
- evolução patrimonial;
- desempenho por período.
Quando esses dados são confiáveis e analisados de forma integrada, tornam-se uma base importante para projetos de automação e inteligência artificial.
Transformação digital precisa gerar valor para o negócio
A principal conclusão da pesquisa é que a corrida tecnológica não será vencida pelas empresas que simplesmente adquirirem mais ferramentas.
Os melhores resultados tendem a aparecer nas organizações que conseguem:
- conectar sistemas e informações;
- integrar diferentes áreas;
- melhorar continuamente a qualidade dos dados;
- redesenhar processos;
- preparar as pessoas;
- medir impactos financeiros e operacionais;
- ampliar soluções que já demonstraram valor.
A inteligência artificial pode aumentar a velocidade, a precisão e a capacidade de análise das empresas. Mas seus benefícios dependem da existência de objetivos claros, processos bem estruturados e informações confiáveis.
Para os empresários, o momento exige equilíbrio. Não é recomendável ignorar as novas tecnologias, mas também não basta adotá-las de maneira apressada e desconectada da realidade do negócio.
Mais importante do que perguntar qual ferramenta está em alta é entender qual problema precisa ser resolvido, quais dados estão disponíveis e como o investimento contribuirá para os resultados da empresa.
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Fonte: Artigo elaborado a partir da Pesquisa sobre Tendências Digitais em Operações 2026, publicada pela PwC Brasil, em 23 de julho de 2026. Os dados, percentuais e conclusões atribuídos à pesquisa são de responsabilidade da PwC. A contextualização e as recomendações para empresas brasileiras foram desenvolvidas pela Carmelitas Contabilidade.
