A maturidade em IA tem se tornado um fator decisivo para o sucesso das empresas no cenário atual, onde a Inteligência Artificial vem dominando conversas e projetos, redefinindo a competitividade no mercado. Empresas que atingem níveis avançados de maturidade em inteligência artificial não apenas otimizam suas operações, mas também criam experiências superiores para seus clientes e impulsionam o crescimento financeiro.
Segundo o MIT Sloan School, organizações com capacidades avançadas de IA superam financeiramente seus concorrentes, demonstrando o impacto direto da maturidade em IA na performance empresarial.
No entanto, alcançar essa maturidade não é uma tarefa simples. Diversos desafios internos limitam a adoção eficaz da IA nas empresas. De acordo com um estudo do IFTL:
- 31% das empresas enfrentam dificuldades devido à falta de conhecimento especializado;
- 18% estão preocupadas com a segurança dos dados.
- 17% das empresas mencionam orçamentos limitados como uma barreira, e
- 12% enfrentam resistência cultural à implementação da IA.
Esse cenário é agravado pela falta de governança adequada, com apenas 15% das organizações possuindo uma estratégia formal de IA.
Essa lacuna de conhecimento e preparo não apenas retarda a implementação de IA, mas também impede que as empresas aproveitem todo o potencial estratégico dessa tecnologia.
Conforme destaca a Accenture, a maturidade em IA só pode ser alcançada com um forte endosso da liderança, investimento em talentos e um compromisso contínuo com a inovação ética. Empresas que tratam a IA como uma prioridade estratégica, com suporte total da alta gestão, são mais propensas a superar esses desafios e consolidar um diferencial competitivo sustentável.
Portanto, compreender os diferentes níveis de maturidade em IA e os desafios associados é essencial para traçar um roadmap eficaz rumo à transformação digital. Este artigo explora detalhadamente os quatro estágios de maturidade em IA, conforme descritos pelo MIT, e apresenta fatores de sucesso que podem auxiliar as empresas a superarem os obstáculos mencionados, alcançando um nível avançado de inteligência artificial em suas operações e estratégias de negócio.
- O que é maturidade em IA?
- Os 4 estágios da maturidade em IA
- Fatores de sucesso na jornada de maturidade em IA
- Case de sucesso: como o Walmart está elevando sua maturidade em IA
O que é maturidade em IA?
A maturidade em IA refere-se ao grau de integração, utilização e eficácia da inteligência artificial dentro de uma organização. Trata-se de um indicador do quanto a IA está enraizada nos processos e na tomada de decisões estratégicas.
Quanto maior a maturidade, maior é a capacidade da empresa de utilizar a IA para gerar valor, otimizar operações e criar experiências diferenciadas para seus clientes.
De acordo com o MIT, a maturidade em IA não é apenas sobre o uso de tecnologias avançadas, mas sim sobre como essas tecnologias estão alinhadas aos objetivos estratégicos da organização.
Empresas que atingem um alto nível de maturidade em IA são capazes de aplicar modelos de IA em escala, com governança robusta, infraestrutura escalável e uma cultura organizacional orientada à inovação contínua. Isso permite que a IA não só suporte, mas também impulsione o crescimento empresarial e a competitividade no mercado.
No entanto, muitas empresas ainda estão em estágios iniciais dessa jornada. Segundo estudo, 41% das empresas estão na fase de implementação inicial, onde experimentam o uso de IA de forma limitada, enquanto 32% ainda estão explorando oportunidades sem uma estratégia clara.
Essas organizações enfrentam desafios como falta de conhecimento especializado e preocupações com segurança de dados, o que limita seu progresso rumo à maturidade em IA.
Entender em qual estágio de maturidade em IA a empresa se encontra é crucial para traçar um roadmap eficaz de crescimento e inovação. O MIT propõe um modelo de maturidade em IA dividido em quatro estágios, que ajudam as empresas a avaliar sua posição atual, identificar lacunas e definir estratégias para avançar. Nos tópicos seguintes, exploraremos detalhadamente esses estágios e as melhores práticas para evoluir em cada um deles.
Os 4 Estágios da Maturidade em IA
O MIT desenvolveu um modelo de maturidade em IA que identifica quatro estágios distintos, orientando as empresas na jornada de evolução tecnológica. Esse modelo permite que as organizações avaliem suas capacidades atuais, identifiquem lacunas e tracem um roadmap estratégico para alcançar a maturidade em IA.
Estágio 1: experimentar e preparar
No primeiro estágio, as empresas estão começando a explorar as possibilidades da IA. Elas se concentram em:
- educar suas equipes,
- formular políticas de IA e
- experimentar novas tecnologias para se familiarizar com a tomada de decisões automatizada.
O objetivo é aumentar o letramento em IA entre os líderes e colaboradores, preparando a organização para mudanças culturais e tecnológicas.
De acordo com o instituto, 28% das empresas estão neste estágio, onde também começam a discutir questões éticas e a definir papéis humanos no ciclo de decisão da IA.
A alfabetização em IA não é limitada apenas à equipe técnica; a alta gestão e o conselho executivo também precisam compreender as implicações estratégicas dessa tecnologia.
No entanto, empresas nesse estágio enfrentam desafios como resistência na cultura organizacional e falta de uma estratégia formal de IA, conforme identificado pelo IFTL.
32% das organizações estão explorando oportunidades com IA, mas sem um direcionamento claro, o que limita o progresso. Portanto, para avançar ao próximo estágio, é essencial consolidar uma cultura de inovação e identificar oportunidades de criação de valor com a IA.
Estágio 2: construir pilotos e capacidades
No segundo estágio, as empresas evoluem de experimentos isolados para pilotos estruturados, com foco na criação de valor para a organização e seus colaboradores.
Aqui, o objetivo é testar o impacto da IA em processos específicos, mensurando resultados e refinando as soluções antes de implementá-las em larga escala.
Segundo o MIT, 34% das organizações estão neste estágio, concentrando-se em simplificar e automatizar processos de negócios enquanto desenvolvem capacidades empresariais identificadas no Estágio 1.
Um aspecto crucial é a necessidade de consolidar silos de dados e garantir a segurança na preparação dos dados para IA, o que exige investimentos em infraestrutura de TI e integração de sistemas.
Apesar do progresso, desafios como orçamento limitado e governança de IA ainda impedem muitas empresas de evoluir para o próximo estágio. 15% das empresas já utilizam IA em processos críticos, mas a falta de estratégias robustas para gerenciamento de dados e segurança pode limitar o impacto desses pilotos.
Para avançar, é essencial definir métricas, automatizar processos e comunicar as lições aprendidas em toda a organização, promovendo uma cultura de inovação.
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Estágio 3: industrializar a IA em toda a empresa
No terceiro estágio, as empresas ampliam o uso da IA de forma escalável, integrando-a em processos empresariais críticos e utilizando-a para impulsionar o crescimento e a lucratividade.
Nesse ponto, a IA deixa de ser uma iniciativa isolada e passa a fazer parte do core business, influenciando decisões estratégicas e operacionais.
De acordo com o instituto, 31% das empresas estão nesse estágio, o que envolve:
- construir uma arquitetura empresarial escalável,
- tornar os dados e resultados transparentes por meio de dashboards de negócios e
- expandir os esforços de automação de processos.
As empresas nesse estágio também utilizam modelos fundacionais e modelos de linguagem de pequena escala, aplicando-os aos seus próprios dados para criar valor em plataformas seguras.
No entanto, desafios como alinhamento estratégico e investimentos contínuos ainda são comuns. 12% das empresas utilizam IA como diferencial competitivo, demonstrando que a maturidade nesse estágio depende da capacidade de integrar pessoas, plataformas e processos.
A criação de uma cultura de teste e aprendizado e o desenvolvimento de uma arquitetura escalável são essenciais para alcançar o próximo nível de maturidade.
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Estágio 4: tornar-se pronto para o futuro com IA
No estágio final, as empresas atingem o nível máximo de maturidade, onde a IA está totalmente integrada na tomada de decisões e é utilizada para criar novos serviços de negócios ou oferecer IA como um serviço.
Nesse nível, a IA não apenas suporta a estratégia empresarial, mas a define, moldando novos modelos de negócio e gerando receitas adicionais.
Segundo o MIT, apenas 7% das empresas atingiram esse estágio, onde a IA é utilizada de forma proprietária, combinando quatro tipos principais de IA:
- analítica,
- generativa,
- agêntica e
- robótica.
Essas empresas utilizam IA não só para otimizar operações, mas também para criar novos fluxos de receita ao fornecer soluções de IA para outras organizações.
O desafio, no entanto, é manter o ritmo de inovação contínua e preparar a organização para mudanças rápidas no cenário tecnológico.
A combinação de pessoas, plataformas e processos é fundamental para sustentar a competitividade. Organizações nesse estágio compreendem que a maturidade em IA não tem linha de chegada e continuam a expandir seus investimentos em IA explorando novas oportunidades e polinizando soluções de IA em diferentes áreas do negócio.
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Fatores de sucesso na jornada de maturidade em IA
Para que uma empresa evolua de forma eficaz pelos estágios da maturidade em IA, é essencial adotar estratégias que acelerem a adoção da tecnologia, minimizem desafios e garantam um retorno sólido sobre os investimentos.
Segundo um estudo da Accenture, as organizações que alcançam um alto nível de maturidade em IA compartilham quatro fatores críticos de sucesso: prioridade estratégica da liderança, investimento contínuo em talentos, abordagem responsável e ética e visão de longo prazo para os investimentos em IA.
Esses fatores são determinantes para que a IA não seja apenas uma iniciativa isolada, mas uma vantagem competitiva sustentável.
1. Prioridade estratégica e apoio da liderança
A maturidade em IA não pode ser vista como uma simples iniciativa tecnológica; ela precisa ser tratada como um pilar estratégico dentro da organização. Segundo a consultoria, o comprometimento da alta liderança, especialmente dos c-level e do conselho executivo, é essencial para garantir que a IA seja adotada de forma estruturada e integrada ao negócio.
Empresas que têm sucesso na adoção de IA são aquelas em que a liderança não apenas apoia a tecnologia, mas cria uma cultura de inovação e aprendizado contínuo.
Essa cultura permite que novas ideias sejam testadas, reduzindo a resistência cultural. Além disso, líderes comprometidos ajudam a evitar que projetos de IA fiquem em segundo plano em meio a outras prioridades organizacionais.
Os profissionais que usam Inteligência Artificial (IA) em seu trabalho estão economizando uma média de quatro horas ou mais de trabalho na semana. Acha pouco? Até 2029, a Inteligência Artificial (IA) deverá economizar 12 horas por semana, o que equivale a colocar mais uma pessoa para cada 10 membros da equipe, segundo um levantamento da Thomson Reuters.
Mas aí vem a pergunta: o que fazer com esse “tempo extra”? Uma pesquisa conduzida pela Universidade de Lausanne em 2024, com 302 usuários de IA e 57 gestores de diferentes países, revelou um dado preocupante: embora 82% dos gestores relatem que a IA os ajuda a realizar tarefas mais rapidamente, 36% admitem desperdiçar mais da metade do tempo poupado. Entre os demais usuários de IA, 83% afirmam desperdiçar pelo menos um quarto desse tempo.
A razão por trás desse desperdício é simples: a maioria das pessoas não percebe, mede ou planeja como realocar o tempo salvo. Sem esse planejamento, o tempo se esvai em tarefas repetitivas, distrações ou simplesmente “se perde”.
2. Investimento contínuo no desenvolvimento de talentos
A implementação eficaz da IA depende diretamente das pessoas que a desenvolvem e utilizam. Empresas com maior maturidade em IA entendem que, além de adotar tecnologias avançadas, é fundamental investir no desenvolvimento das equipes, garantindo que todos os profissionais tenham fluência em IA.
De acordo com o relatório, 78% das empresas líderes em IA exigem treinamentos obrigatórios sobre a tecnologia para a maioria dos colaboradores, desde engenheiros até executivos da alta gestão.
Em contrapartida, esse número cai para 56% entre empresas que ainda estão em estágio intermediário e apenas 51% entre aquelas que ainda estão experimentando IA.
Para mitigar esse problema, organizações que buscam escalar a IA precisam fortalecer suas estratégias de capacitação, seja por meio de treinamentos internos, parcerias com universidades ou contratações estratégicas de talentos especializados.
3. IA responsável e ética desde o Início
Com o crescimento acelerado da IA garantir que os sistemas sejam desenvolvidos e operem de forma responsável se tornou uma prioridade.
Segundo a Accenture, as empresas que projetam IA com transparência, conformidade regulatória e princípios éticos desde o início possuem uma vantagem competitiva sustentável, conquistando a confiança de clientes e investidores.
A implementação de IA traz desafios como viés algorítmico, segurança de dados e conformidade com regulamentações em constante evolução.
Esses riscos podem aumentar também quando as organizações não avaliam a segurança das ferramentas habilitadas por IA antes de usá-las na empresa. Um relatório do Global Cybersecurity Outlook 2025 do Fórum Econômico Mundial revelou que 41% das grandes empresas pesquisadas não possuem um processo para avaliar a segurança de uma ferramenta de IA antes de sua implementação.
Para mitigar esses riscos, as organizações devem desenvolver e implementar políticas de uso da IA que definam quais ferramentas os funcionários podem utilizar e quais dados podem ser inseridos nelas.
Além disso, é necessário adotar práticas robustas de governança, incluindo auditorias regulares nos modelos de IA e mecanismos de supervisão humana para decisões críticas.
Empresas que priorizam IA responsável criam um diferencial competitivo ao oferecer soluções confiáveis e alinhadas a padrões globais de regulamentação. Além disso, a conformidade com leis emergentes sobre IA evita riscos jurídicos e protege a reputação da organização.
4. Visão de longo prazo para os investimentos em IA
A maturidade em IA não é alcançada por meio de investimentos pontuais, mas sim por uma estratégia de investimentos contínuos e progressivos. Empresas líderes em IA entendem que não há um “auge” para a inteligência artificial, pois a tecnologia está sempre evoluindo e criando novas oportunidades de negócio.
Segundo a consultoria, empresas que se destacam na adoção da IA investem agressivamente tanto no curto prazo (para solucionar problemas imediatos e aumentar a eficiência operacional) quanto no longo prazo (para expandir o escopo da IA e criar novas fontes de valor).
Além disso, essas empresas adotam um modelo de “polinização” da IA, ou seja, replicam soluções bem-sucedidas em diferentes áreas do negócio para maximizar o impacto.
>>Leitura recomendada: Como adotar a IA generativa nas empresas
Case de sucesso: como o Walmart está elevando sua maturidade em IA
O Walmart, uma das maiores redes de varejo do mundo, tem investido fortemente em inteligência artificial para otimizar suas operações e aprimorar a experiência do cliente.
Recentemente, a empresa revelou que está utilizando IA generativa e agentes de IA para acelerar o desenvolvimento de software e aumentar a produtividade de seus times de tecnologia. Esse movimento demonstra como empresas que avançam para os estágios mais altos de maturidade em IA conseguem transformar processos internos e impulsionar a inovação.
Com essa iniciativa, o Walmart conseguiu economizar cerca de 4 milhões de horas de trabalho de desenvolvedores, tornando os processos de implantação mais eficientes e entregando código mais rápido, com menos falhas.
Esse nível de aplicação da IA reflete o quarto estágio do modelo do MIT – citado acima – onde a IA não apenas automatiza processos, mas também impulsiona novos modelos de negócio e geração de valor.
Esse exemplo evidencia como empresas que atingem altos níveis de maturidade em IA podem transformar seus processos internos, aumentar a eficiência e criar experiências inovadoras para seus clientes. Organizações que desejam seguir o mesmo caminho devem estruturar suas estratégias de IA com foco na escalabilidade, governança de dados e integração inteligente da tecnologia ao core business.
Nesse artigo vimos que para cada etapa da jornada de maturidade em IA há riscos e desafios. Para ter uma boa governança de IA, use o Boost, uma ferramenta Opus com todos os modelos de GenAI em um só lugar. Para saber mais, clique aqui.
