Enquanto empresas ao redor do mundo correm para “adotar IA” e vencer a corrida da Inteligência Artificial, poucas estão discutindo uma questão mais estratégica: quais países estão estruturalmente mais bem posicionados para capturar valor real dessa tecnologia.
A resposta pode surpreender. O Brasil, muitas vezes percebido como tecnologicamente atrasado, pode ter uma vantagem competitiva significativa na era da inteligência artificial, justamente porque não carrega o peso de décadas de sistemas legados, dívidas técnicas e modelos operacionais ultrapassados que hoje desaceleram empresas nos Estados Unidos e na Europa.
Para entender isso, vale olhar para a história recente da Índia nas telecomunicações. O país nunca construiu uma infraestrutura massiva de telefonia fixa baseada em cobre. Em vez disso, avançou diretamente para o mobile. Esse “salto” permitiu que a Índia criasse políticas, modelos de negócio e serviços desenhados nativamente para a era sem fio, impulsionando ecossistemas como UPI, fintechs e serviços mobile-first em escala global.
A IA apresenta ao Brasil uma oportunidade semelhante.
Muitas empresas brasileiras ainda estão presas à mentalidade de que precisam “modernizar tudo” antes de usar IA. Tentam replicar casos de uso americanos, seguir playbooks de fornecedores globais e investir em provas de conceito que nunca chegam ao centro da operação. O resultado é previsível: a IA vira um experimento, não uma transformação.
Enquanto isso, empresas americanas enfrentam o problema oposto. Elas acumularam ERP, CRM, data warehouses e pilhas de analytics ao longo de 20 ou 30 anos. Cada iniciativa de IA exige integração com sistemas ultrapassados, longos ciclos de migração, disputas internas e custos crescentes. A IA acaba sendo adicionada como mais uma camada sobre estruturas que nunca foram pensadas para ela.
O Brasil não precisa seguir esse caminho.
Em vários setores, especialmente no agronegócio, na logística e nas fintechs, existe espaço para aplicações greenfield: soluções desenhadas desde o início com a premissa de que agentes de IA estarão sempre ativos. Além disso, o comportamento do consumidor brasileiro é fortemente mobile-first, o que se alinha perfeitamente com ferramentas cloud-native, APIs e plataformas modernas.
No entanto, há um obstáculo cultural importante.
O país possui excelentes engenheiros, cientistas de dados e pesquisa acadêmica de alta qualidade. O que falta não é talento técnico, mas integração entre negócios, dados e tecnologia. Existe uma carência de “tradutores de IA”, profissionais capazes de conectar problemas reais de negócio às capacidades tecnológicas. Esse vazio de liderança entre os engenheiros precisa ser endereçado. A IA ainda é frequentemente tratada como um projeto de TI ou um laboratório isolado de inovação, em vez de uma iniciativa estratégica de negócios.
As poucas empresas brasileiras que já estão capturando valor real da IA compartilham traços em comum: investiram cedo em dados e plataformas, construíram capacidades internas em vez de depender exclusivamente de fornecedores e colocaram líderes de negócio, e não a TI, à frente dos resultados.
Elas entenderam algo fundamental: IA não é decoração de processos. É transformação de processos.
Outro erro recorrente é a adoção acrítica de modelos estrangeiros. A IA não funciona bem quando importada como um template. Ela precisa ser contextualizada à realidade local: comportamento do consumidor, restrições operacionais e a economia do mercado brasileiro.
A vantagem do Brasil não está em copiar o que o Vale do Silício faz. Está em fazer diferente.
Em vez de passar anos modernizando antigos data warehouses, empresas brasileiras podem adotar soluções SaaS nativas em IA, usar cloud e APIs como padrão e desenhar fluxos de trabalho assumindo a presença constante da inteligência artificial. Este é um momento “mobile-first” para a IA corporativa.
O que separa os vencedores dos demais não é a ambição, mas a maturidade na execução. Muitas organizações querem os resultados da IA sem fazer o trabalho essencial de gestão de dados, governança, accountability e mudança cultural.
Pular etapas, no entanto, não significa abrir mão da disciplina.
Se o Brasil souber aproveitar essa oportunidade, pode fazer com a IA o que a Índia fez com o mobile: ignorar a infraestrutura do passado e construir diretamente para o futuro.
