O Brasil ficou na 54ª posição entre 70 economias na Classificação Mundial Digital e IA 2026, elaborada pelo Instituto Internacional para Desenvolvimento de Gestão (IMD), com a Fundação Dom Cabral (FDC). O resultado representa uma queda de duas posições em relação à edição anterior e reflete dificuldades em transformar o uso de inteligência artificial (IA) em ganhos para empresas e para a economia. Para Hugo Tadeu, professor e diretor do Núcleo de Inovação e Tecnologias Digitais da FDC, porém, o desempenho “não é terra arrasada”.
Uso da IA não garante produtividade
O país teve resultados distintos entre os critérios avaliados. Ficou em 26º lugar em infraestrutura de pesquisa e em 28º em liderança pública, mas ocupou a 65ª posição em adoção de IA e a 66ª em capital e investimento na tecnologia. A diferença, segundo Tadeu, ajuda a mostrar que a popularização de ferramentas de inteligência artificial não significa, por si só, que empresas e governos consigam converter a tecnologia em produtividade.
“A gente não deveria resumir inteligência artificial à adoção de ferramentas tradicionais que a gente conhece, dos GPTs da vida”, afirmou Tadeu. Para o professor, a gestão das empresas precisa acompanhar a adoção tecnológica. Sem esse avanço, disse, o Brasil tende a permanecer atrás na corrida da IA.
Na avaliação geral, o Brasil ficou em 42º lugar em tecnologia e infraestrutura, 52º em governança, 57º em eficiência, 57º em desenvolvimento da força de trabalho e 54º em valores. O levantamento também colocou o país em 61º lugar em governança digital e de IA, 58º em agilidade empresarial e 65º em confiança.
Empresas têm dificuldade para calcular o retorno
Nas companhias, a adoção de IA exige regras claras, definição de responsabilidades e proteção de dados, segundo Tadeu. A governança também deve orientar as decisões sobre onde investir e como avaliar os resultados. “Não adianta eu liberar o uso de GPTs ou de IA na companhia se eu não souber fazer a conta do retorno que isso traz para o negócio”, afirmou.
Executivos ainda enfrentam dificuldades para demonstrar quanto tempo ou dinheiro uma ferramenta economiza e que benefícios ela gera para as operações. Para Tadeu, o obstáculo nem sempre está no desempenho do modelo de IA, mas na integração com os dados da companhia e na capacidade de justificar o investimento. “O grande dificultador que a gente tem visto não é se o modelo funciona bem; é se esse modelo tem uma boa integração com bases de dados e se ele responde ao montante do investimento.”
Uma pesquisa da SAP com a Oxford Economics também aponta dúvidas sobre os resultados. Empresas brasileiras investem, em média, US$ 20,8 milhões por ano em IA, mas 65% dos entrevistados no país não estão convencidos de que as aplicações usadas pelas companhias entreguem todo o potencial da tecnologia.
Tadeu defende que as áreas de tecnologia e de risco trabalhem mais próximas e que as empresas definam quem responde pelo uso das ferramentas. O objetivo é associar a escolha das soluções a critérios de segurança, integração e retorno para o negócio.
Formação profissional limita avanço
A falta de profissionais qualificados é outro desafio apontado pelo professor. A expansão de centros de dados e de bases de informação depende de especialistas como engenheiros de computação e de energia. “Não adianta um país como o Brasil querer avançar na adoção de tecnologias se a gente não formar de uma forma muito bem adequada engenheiros”, disse.
Segundo Tadeu, doutores em engenharia representam menos de 8% do total de doutores formados no país. Ele não detalhou o período nem a base específica do dado. O professor vê oportunidades para o Brasil em áreas como energia, agronegócio e minerais, mas defende planejamento que conecte empresas, universidades e governo. Para ele, iniciativas isoladas não substituem uma estratégia que articule pesquisa, formação, investimento e setores produtivos.
O professor também defendeu maior circulação internacional de conhecimento e cooperação no desenvolvimento de IA. “A gente precisa gerar uma IA que tenha um pezinho nos Estados Unidos, um pezinho na China, um pezinho em qualquer canto do mundo”, afirmou.
Vietnã e Polônia avançam
Enquanto o Brasil recuou, Vietnã e Polônia registraram alguns dos maiores avanços do ranking. O Vietnã subiu 16 posições e chegou ao 37º lugar; a Polônia avançou 14, para a 34ª posição. A China ganhou sete colocações e ficou em sétimo lugar, enquanto a Coreia do Sul subiu oito posições, para a décima colocação.
Tadeu associou o avanço do Vietnã e da Polônia à eficiência empresarial e à atração de investimentos externos, favorecidos por custos menores e condições propícias à produção. Ele ponderou, contudo, que saltos rápidos podem decorrer de circunstâncias específicas e não garantem continuidade. A Coreia do Sul, segundo o professor, tem uma base mais consolidada, com investimentos em educação, ciência, tecnologia e universidades.
Os Estados Unidos lideram a classificação, seguidos por Singapura e Holanda. O levantamento relaciona a primeira posição americana à disponibilidade de capital, à força do setor de tecnologia e à capacidade de pesquisa e comercialização. A classificação avalia 70 economias com 88 critérios, organizados em cinco fatores: tecnologia e infraestrutura, governança, eficiência, desenvolvimento da força de trabalho e valores.
Dos critérios, 51 são indicadores estatísticos e 37 vêm de uma pesquisa anual de opinião com executivos. Os dados estatísticos têm peso de dois terços no resultado, e as respostas dos executivos, de um terço; os cinco fatores têm pesos iguais na classificação final. O estudo também traz um ranking corporativo separado de maturidade em IA: a Nvidia lidera pelo segundo ano consecutivo, seguida por Alphabet, Microsoft, SoftBank e Samsung. Onze das 20 empresas mais bem colocadas têm sede nos Estados Unidos.