A adoção de inteligência artificial por empresas brasileiras vem crescendo de forma consistente. De acordo com a pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br (NIC.br), o uso de IA nas empresas passou de 13%, em 2024, para 17%, em 2025. Entre as pequenas empresas, especificamente, a proporção avançou de 10% para 15% no mesmo período.
O movimento aparece de forma ainda mais acentuada em levantamento do Sebrae em parceria com o Meta Instituto de Pesquisa, feito com 7.182 microempreendedores, microempresas e empresas de pequeno porte entre março e maio de 2026: 52% dos entrevistados afirmaram ter usado IA em suas atividades nas duas semanas anteriores à pesquisa, um porcentual que, segundo o Sebrae, supera o de pequenos negócios nos Estados Unidos.
Pesquisa nacional da InfinitePay reforça essa tendência: para mais da metade dos micro e pequenos empreendedores ouvidos, o uso de inteligência artificial já é considerado essencial para se manter competitivo em 2026, com destaque para aplicações em marketing, vendas e gestão financeira.
Apesar dos números crescentes, especialistas do setor apontam que a maior mudança não está nas tarefas repetitivas, que a automação tradicional já resolvia há anos, mas na capacidade da IA de interpretar dados e sugerir decisões, função que antes dependia de um analista dedicado.
Veja sete tarefas que já podem ser automatizadas com IA por pequenas e médias empresas, sem grandes investimentos em tecnologia:
- Consolidação de dados de marketing
Reunir informações espalhadas em Meta Ads, Google Ads, redes sociais, e-commerce e CRM em um único painel, sem depender de planilhas manuais. - Previsão de resultados de campanhas
Modelos preditivos conseguem estimar, com base em histórico, o desempenho de campanhas nos próximos 7 ou 30 dias — permitindo ajustes antes que o orçamento seja gasto, e não depois. - Distribuição de investimento entre canais
Metodologias como o Marketing Mix Modeling (MMM) ajudam a identificar quanto cada canal (Google, redes sociais, e-mail, mídia offline) contribui para o resultado final, orientando onde investir mais ou menos. - Atendimento e triagem de leads
Agentes de IA já conseguem responder perguntas simples de clientes, qualificar leads e direcionar apenas os mais promissores para o time comercial. - Geração de relatórios em linguagem natural
Em vez de exportar dashboards, o gestor pode perguntar diretamente “qual canal trouxe mais retorno este mês?” e receber uma resposta em texto, sem precisar interpretar gráficos. - Identificação de oportunidades de redução de custo
Cruzando dados de investimento e retorno, ferramentas de IA apontam campanhas ou canais com baixo desempenho, sugerindo cortes ou realocações. - Integração entre dados online e offline
Empresas com operação física e digital podem cruzar vendas de loja física, e-commerce e mídia paga para ter uma visão única do negócio — algo que até pouco tempo exigia um time de dados dedicado.
Um estudo global da KPMG em parceria com a Universidade de Melbourne também mostra o tamanho do fenômeno: 86% dos respondentes brasileiros afirmam que suas empresas já utilizam IA de alguma forma, ainda que, segundo o estudo, o avanço venha acompanhado de incertezas e dilemas éticos que exigem atenção dos líderes das empresas.
Segundo Bruno Brambilla, CEO da Biglink, startup brasileira que desenvolve tecnologia de previsão de marketing para PMEs, a principal barreira para a adoção de IA por pequenas empresas não é o custo, mas o desconhecimento sobre o que já é possível automatizar.
“Muitas empresas ainda acham que IA é algo caro e complexo, quando na prática já dá para automatizar boa parte da análise e da tomada de decisão com ferramentas acessíveis”, afirma.
