Brasil usa mais IA no trabalho do que o mundo, mas pesquisa da PwC aponta gargalo na conversão em resultado

Sumário executivo

O Brasil usa mais inteligência artificial no trabalho do que a média global, segundo pesquisa da PwC divulgada em 30 de outubro de 2026. O dado é real e expressivo. O que ele não mostra é se esse uso virou produtividade, e é aí que mora o trabalho do líder de tecnologia: transformar entusiasmo em processo.

• 75% das equipes brasileiras usaram IA nos últimos 12 meses, contra 64% da média global.
• Uso diário de IA generativa: 36% no Brasil, ante 22% no mundo.
• 77% dos brasileiros esperam ampliar o uso em 2027, contra 59% globalmente.
• 51% dos usuários brasileiros dizem que a IA melhora ou elimina tarefas complexas, contra 38% no mundo.

A pergunta e o que cruzamos

A pergunta de quem decide é direta: minha empresa está atrás ou na frente da curva de adoção de IA, e isso já virou resultado? A PwC entrou para medir percepção e comportamento declarado de uso, não produtividade medida em indicadores de negócio.

O levantamento ouviu 49.364 profissionais em 48 países entre maio e junho de 2026, sendo 1.000 no Brasil. As respostas foram ponderadas por gênero e idade conforme a população economicamente ativa de cada país, para aproximar a amostra da realidade de cada mercado. Do total, 48% dos entrevistados ocupam cargos de liderança (gerência para cima).

A fonte é a própria pesquisa, comentada por Camila Cinquetti, sócia e líder para gestão de pessoas da PwC Brasil, ao Valor Econômico. O estudo mede intenção, frequência e percepção de impacto relatadas pelos próprios profissionais, não logs de uso de ferramenta nem métricas de output.

O que os números mostram

Para enxergar a escala, vale rodar a conta numa empresa-exemplo de 200 funcionários, aplicando os percentuais da PwC sobre essa base (número arredondado, só para ilustração; a pesquisa não segmenta por porte de empresa).

O primeiro salto, de 75% para 36%, é o que separa "já experimentou" de "usa todo dia": metade dos 150 que tiveram contato com IA no Brasil não a incorporou à rotina. É nesse meio do caminho, entre a primeira tentativa e o hábito, que o investimento em capacitação e redesenho de fluxo normalmente se perde ou se paga.

A segunda leitura importa mais para quem lidera tecnologia: entre quem já usa, mais da metade no Brasil (51%) diz que a IA ajuda em tarefas de análise, interpretação, resolução de problemas e tomada de decisão, não só em trabalho repetitivo. Cinquetti descreve essas tarefas como as que "exigem mais conhecimento, julgamento e capacidade intelectual", o que sugere que o uso brasileiro já passou da fase de automatizar e-mail.

Em resumo: o Brasil não está só usando mais IA, está relatando usá-la em trabalho mais cognitivo. A pesquisa não diz, porém, quanto tempo isso economizou, quanto custou treinar as equipes, nem se a qualidade da decisão melhorou.

Limites desta análise

A pesquisa mede percepção declarada, não produtividade auditada: ninguém cronometrou tarefas antes e depois da IA, nem comparou saída de trabalho. É autorrelato de profissionais que podem superestimar ganho de desempenho, especialmente numa onda de entusiasmo com a tecnologia.

A amostra brasileira tem 1.000 respondentes, recorte pequeno para generalizar por setor, porte de empresa ou cargo técnico específico. O estudo não informa separadamente quantos dos respondentes brasileiros ocupam cargos de liderança (o 48% é do total global), nem segmenta por empresa de 50 a 500 funcionários, faixa que este texto usou apenas como exercício ilustrativo, não como corte real da PwC.

O período de coleta foi maio e junho de 2026, uma foto de curto prazo num mercado que muda a cada trimestre. A pesquisa também não distingue tipo de ferramenta (chatbot de uso geral, copiloto integrado ao sistema, agente autônomo), o que impede saber se o ganho relatado vem de uso superficial ou de IA embarcada em processo.

O que decidir

• Se a adoção diária de IA na sua equipe está abaixo de 36%, então você está atrás da média brasileira relatada pela PwC: vale medir internamente onde está o atrito, antes de comprar mais licença de ferramenta.
• Se o uso já é alto mas não existe fluxo de trabalho redesenhado ao redor dele, então o risco é de "shadow AI" sem retorno medível; o próximo investimento é em governança e processo, não em mais tecnologia.
• Se os times relatam que a IA ajuda em tarefas complexas mas os indicadores de produtividade da área seguem iguais, então o gap pode estar na métrica, não na ferramenta: confirme se existe instrumento de medição antes de concluir que a IA não funciona.
• Se a empresa nunca levantou um dado equivalente ao da PwC internamente, então o primeiro passo é medir o próprio uso antes de comparar com a média nacional ou global, porque benchmark sem linha de base interna não orienta decisão de investimento.

Fonte: Valor Econômico — Carreira