Um levantamento da Adobe Acrobat sobre o uso de inteligência artificial por pequenas e médias empresas (PMEs) mostra que o Brasil e a América Latina registram alto nível de interesse e expectativa positiva em relação à tecnologia, mas ainda se encontram em estágio intermediário de maturidade quando comparados aos Estados Unidos.
No Brasil, cerca de 13% das PMEs utilizam inteligência artificial de forma efetiva em suas operações. Em contrapartida, aproximadamente 75% das empresas indicam intenção de adotar a tecnologia nos próximos meses ou já percebem impactos positivos nos negócios. O dado sugere que a principal limitação para a expansão da IA está mais relacionada à execução do que à percepção de valor.
O estudo indica que, apesar do discurso favorável, a aplicação prática da tecnologia ainda é restrita, evidenciando um desalinhamento entre intenção e implementação. Esse comportamento também é observado em outros países da América Latina. Chile, México e Colômbia apresentam níveis de adoção ligeiramente superiores à média regional, mas ainda distantes dos patamares registrados em economias mais avançadas.
Nos Estados Unidos, o cenário é diferente. A pesquisa aponta maior disseminação do uso de inteligência artificial entre as PMEs, além de estratégias internas mais estruturadas e integração da tecnologia aos processos de negócio. A diferença entre intenção e adoção efetiva é menor, o que coloca o país em posição mais avançada em termos de maturidade em IA.
A análise indica que as dificuldades para adoção da tecnologia no Brasil e na América Latina estão associadas a fatores estruturais, como qualificação técnica, governança, nível de investimento e maturidade digital das empresas. Os dados também sugerem que, sem políticas públicas, programas de incentivo e iniciativas de capacitação, a diferença em relação a mercados mais desenvolvidos tende a se manter.
O levantamento foi elaborado com base em fontes públicas e pesquisas internacionais, incluindo dados do Cetic.br, IBGE, BID, Microsoft, Google/Ipsos e U.S. Census Bureau. A metodologia é descritiva e comparativa, e o índice de maturidade em IA deve ser entendido como uma estimativa construída a partir de indicadores equivalentes, não como uma medição exata do uso da tecnologia.
