- 4 minutos
- out 20, 2026
O Google publicou em 20 de outubro de 2026 o relatório global Beyond AI Optimism: Closing the Ambition Gap. Conduzida com a consultoria Hypothesis Group, a pesquisa ouviu 2.638 participantes entre executivos e trabalhadores do conhecimento nos Estados Unidos, Reino Unido, França, Brasil, Índia e Japão.
Embora 91% das empresas tenham metas focadas em inteligência artificial, apenas 42% dos respondentes afirmam que a diretriz foi traduzida na rotina diária de trabalho. O levantamento avaliou se as organizações possuem sistemas, processos e confiança para operar a tecnologia em escala, superando o foco restrito à adoção experimental de ferramentas.
O levantamento dá continuidade à pesquisa iniciada em 2025, quando o Google documentou pela primeira vez a distância entre o otimismo das lideranças e a experiência prática dos funcionários. Doze meses depois, a apuração mostra que a barreira corporativa deixou de ser a aquisição de tecnologia: o foco recai sobre a prontidão para IA nas empresas, caracterizada pela capacidade de reorganizar rotinas e preparar equipes antes de cobrar metas financeiras.
A estagnação ocorre porque o mercado cobra resultados antes de reestruturar as dinâmicas internas de produção. O estudo, estruturado a partir das respostas de 2.638 profissionais de seis países (incluindo o Brasil), aponta que a inteligência artificial como prioridade estratégica subiu 10% no comparativo anual. A confiança na adoção efetiva cresceu 7% no mesmo intervalo. Contudo, essa expectativa avançou descolada da capacidade de planejamento das operações, um obstáculo que 78% dos entrevistados confirmam enfrentar na prática.
Existe uma percepção desigual sobre o impacto concreto dessas iniciativas. Os executivos têm 13% mais probabilidade do que os trabalhadores do conhecimento de afirmar que a tecnologia melhorou muito o desempenho corporativo, registrando uma variação anual de 3% nesse descolamento. Essa distância resulta da pressão por eficiência imediata: 87% das lideranças relatam cobrança por ganhos de produtividade antes mesmo de os fluxos de trabalho passarem por um redesenho arquitetural.
A ausência de métodos claros trava as companhias na fase de transição. O mercado diminuiu a fatia de organizações em estágio inicial de 72% para 63% entre a medição de 2025 e a de 2026. Como reflexo dessa movimentação de base, as empresas classificadas na fase de escala subiram de 18% para 27%. Apesar do volume maior de implementações de inteligência artificial, o índice de negócios que transformaram os processos estacionou em 10%, mantendo exatamente a mesma proporção do ano anterior.
A apuração detectou um ponto de estagnação na implementação corporativa, mas mapeou quatro comportamentos práticos adotados pelos 10% de organizações que conseguiram avançar na operação.
Segundo o balanço do Beyond AI Optimism, essa parcela de companhias maduras apresenta mais que o dobro de probabilidade de registrar aumento em inovação, estímulo à criatividade e rapidez na execução de negócios.
O grupo se afasta do formato convencional de adoção ao alterar as bases de trabalho em quatro pilares fundamentais.
| Critério avaliado na pesquisa | Índice nas empresas maduras | Índice nas demais empresas (em escala ou iniciais) |
|---|---|---|
| Mudança de processos: a IA mudou fundamentalmente os processos de negócio | 44% | 34% |
| Modernização: as empresas precisam abandonar tecnologias legadas para se transformar | 85% | 73% |
| Integração: a IA deve ser incorporada aos aplicativos existentes (e não apenas justaposta) | 36% | 22% |
| Previsibilidade: compreensão de custos para planejamento no longo prazo | 47% | 34% |
Fonte: Beyond AI Optimism (2026)
O diferencial do primeiro grupo é a mudança estrutural. As empresas mais maduras têm 10% mais probabilidade de atestar que a adoção da IA mudou fundamentalmente os seus processos internos.
Para essas organizações, a implementação não se resume a sobrepor uma camada de automação a um método antigo, mas sim reconstruir o fluxo de trabalho. Terri Horton, futurista do trabalho citada no relatório, pontua que a verdadeira vitória “não é apenas sobre adotar mais inteligência artificial, mas redesenhar como o trabalho é feito“.
O segundo movimento da transição exige abandonar a estrutura técnica do passado. O estudo mostra que 85% das corporações maduras veem a eliminação de tecnologias legadas como pré-requisito para a transformação — um indicador 12 pontos acima do grupo em fase de escala.
Enquanto 57% da amostra geral concorda sobre a importância de integrar as soluções, as empresas na liderança cobram resultados práticos: para 36% delas, a inteligência artificial precisa atuar dentro dos aplicativos que a equipe já usa, superando os 22% das empresas no nível intermediário.
A dificuldade de precificar o investimento afeta a maioria do mercado: 72% das companhias relatam que suas metas superam o orçamento e 68% temem perder o controle sobre essas despesas.
As organizações maduras administram essa variação com um grau maior de segurança: elas apresentam 14 pontos percentuais a mais de probabilidade de compreender esses custos e organizar o caixa no longo prazo (47% contra 34%).
O domínio orçamentário evita que as operações tentem modernizar processos baseadas em uma ferramenta restrita ou racionada.
O aumento da automação amplificou o valor da avaliação crítica. 80% dos respondentes do estudo apontam que a IA tornou o julgamento humano mais necessário, não o contrário. Quando bem direcionada, a integração de máquinas e funcionários qualificados gera maior clareza sobre o papel de cada parte no processo.
Nas companhias mais maduras, existe uma probabilidade 18% maior de as equipes afirmarem que a tecnologia ajuda a tornar o trabalho mais significativo.
A expansão dos agentes autônomos transfere o foco da assistência operacional para a delegação de etapas inteiras de trabalho, tornando mandatórios parâmetros claros de supervisão corporativa. Segundo o relatório, 97% das organizações já usam ou planejam adotar agentes de IA nas rotinas corporativas. Contudo, a capacidade de gerar retorno prático com a tecnologia varia conforme o nível de maturidade de cada empresa.
Nas organizações altamente transformadas, esses sistemas executam uma média de 7,19 tarefas por implantação, contra 3,37 tarefas por agente naquelas em estágio inicial. O abismo entre os dois grupos reflete a integração com os repositórios corporativos: as companhias maduras registram uma vantagem de 42 pontos percentuais (71% contra 29%) no aproveitamento de bases proprietárias de dados e conhecimento.
Apesar do ganho nas entregas, a falta de limites estruturados freia a expansão do recurso. O levantamento aponta que 65% das organizações mantêm cautela antes de aplicar agentes em novas frentes de trabalho. Essa barreira decorre da ausência de governança na base, já que apenas 35% dos trabalhadores do conhecimento relatam diretrizes claras sobre quais atividades os agentes podem executar sozinhos.
Dan Turchin, CEO da PeopleReign e apresentador do podcast AI and the Future of Work, resume o entrave no estudo: “a inovação nunca pode avançar mais rápido do que a velocidade da confiança”.
Para superar a estagnação corporativa, os líderes precisam substituir a medição de tarefas curtas por um planejamento de infraestrutura tecnológica. O relatório sugere abandonar a métrica de “horas economizadas”, descrita como uma avaliação de vaidade, e direcionar o investimento a partir de quatro perguntas:
O Google Workspace com o assistente de IA Gemini operacionaliza essas respostas ao embutir os recursos generativos nos ambientes de trabalho diários. A plataforma consolida ferramentas como Gmail, Drive, Documentos, Planilhas, Apresentações e Meet sob a mesma camada de automação.
Essa integração permite que as corporações transformem processos ancorados em dados proprietários, com planos escalonáveis (Starter, Standard, Plus e Enterprise) que facilitam a previsão orçamentária. O ambiente corporativo garante a segurança e o controle das informações, fundamentais para a implantação confiável de agentes autônomos.
O modelo atende a operações globais em diferentes escalas. Na Natura, com presença em 14 países, a adoção automatizou tarefas operacionais monótonas para priorizar a análise de dados, segundo a CIO Renata Marques. Já na Equifax, o vice-presidente JK Krug relata que 90% dos usuários observaram ganho em qualidade e volume de entrega.
Na Gordon Food Service e na Globe Telecom, a incorporação estruturada inspirou o redesenho de processos: na Globe, 92% da equipe afirma sentir inspiração para reinventar a rotina produtiva.
A adoção segura de ferramentas generativas depende de uma base de dados organizada e de acessos restritos. A SantoDigital atua como um braço técnico do cliente para adequar a infraestrutura antes e depois da ativação do Google Workspace. A parceria garante que a tecnologia opere dentro das regras de segurança corporativa, sem gerar despesas imprevistas na fatura.
O trabalho começa pela arquitetura da nuvem. Aplicamos o modelo de Cloud Foundations para corrigir permissões de rede e agrupar usuários corretamente, eliminando falhas de configuração que costumam originar custos invisíveis no longo prazo. Com a estrutura limpa, o foco passa para a gestão de mudança.
Em vez de apenas liberar licenças, conduzimos treinamentos práticos que ensinam o funcionário a usar o assistente inteligente na rotina, acompanhados por um suporte proativo que monitora o engajamento real da operação.
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É a distância entre a ambição estratégica da liderança e a clareza operacional no dia a dia. Segundo a pesquisa Beyond AI Optimism: Closing the Ambition Gap (2026), 91% das organizações possuem uma meta focada em IA (AI-first), mas apenas 42% dos profissionais afirmam que essa diretriz foi claramente definida e traduzida em como o trabalho deve ser executado na prática.
Porque tentam cobrar produtividade apenas sobrepondo ferramentas de IA a processos antigos. O estudo de 2026 mostra que 87% dos executivos são pressionados a demonstrar ganhos antes mesmo de redesenharem os fluxos de trabalho, o que faz com que apenas 10% das organizações consigam de fato transformar sua operação.
Empresas altamente transformadas conseguem realizar em média 7,19 tarefas por implantação de agente de IA, enquanto organizações iniciantes realizam 3,37 tarefas. A principal vantagem das empresas maduras está no melhor aproveitamento dos dados internos do negócio (71% contra 29% nas iniciantes).
Ele resolve os principais pontos de travamento apontados pela pesquisa ao integrar a IA nativamente nas ferramentas que as equipes já utilizam todos os dias (como Gmail, Documentos, Planilhas, Drive e Meet), conectando-se aos dados da empresa com controle de custos previsível por plano e políticas de segurança corporativa.
Crédito da imagem: gerada por inteligência artificial
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