*Por Marcelo Pereira, diretor para Pequenas e Médias Empresas da Dell Technologies no Brasil
Durante muito tempo, a inteligência artificial pareceu um tema restrito às grandes empresas. A combinação de investimentos elevados, equipes especializadas e infraestrutura complexa fazia com que muitas pequenas e médias empresas (PMEs) enxergassem a tecnologia como algo distante da sua realidade. Esse cenário, porém, está mudando rapidamente.
A popularização dos modelos de IA generativa ampliou o interesse pelo tema, mas também evidenciou um novo desafio: sair da experimentação e transformar a tecnologia em ganhos concretos de produtividade.
Segundo um levantamento global da IDC, a inteligência artificial saltou da terceira para a primeira posição nas prioridades de investimento tecnológico das PMEs entre 2024 e 2025/2026, enquanto o percentual de organizações que ainda não utilizam nenhuma solução de IA caiu de 11,2% para 6,3% no mesmo período. No Brasil, esse movimento acompanha uma necessidade crescente de aumentar eficiência operacional, automatizar processos e fazer mais com equipes enxutas.
Apesar do entusiasmo, a implementação ainda esbarra em questões bastante práticas. O custo continua sendo uma das principais preocupações das empresas de menor porte – não à toa, a mesma pesquisa da IDC mostra que cerca de 70% das PMEs já exigem casos de uso claros e provas de retorno sobre o investimento (ROI) antes de fechar contratos com fornecedores de IA.
Em muitos casos, o desafio não está na adoção da tecnologia em si, mas na previsibilidade do investimento. Modelos baseados exclusivamente em serviços de nuvem pública podem fazer sentido para testes iniciais, mas, à medida que o uso aumenta, os custos variáveis podem comprometer o planejamento financeiro, especialmente para negócios com orçamento limitado.
Ao mesmo tempo, cresce o interesse por modelos de implantação mais próximos da operação das empresas. Executar parte do processamento localmente, mantendo dados sensíveis sob controle da própria organização e reduzindo a dependência de chamadas contínuas a serviços externos, tem se tornado uma alternativa cada vez mais considerada por empresas que precisam equilibrar segurança, desempenho e previsibilidade de custos.
Essa preocupação não é secundária. Estudos recentes indicam que a governança e a segurança de dados já superam o próprio custo como principal barreira para adoção de IA entre PMEs, especialmente diante do temor de que informações confidenciais de clientes sejam usadas para treinar modelos de terceiros. Em setores como saúde, indústria, varejo e serviços financeiros, essa abordagem também responde a demandas relacionadas à privacidade de dados e à conformidade regulatória.
Outro aspecto relevante é que a infraestrutura deixou de ser um obstáculo tão complexo quanto era há poucos anos. A evolução das plataformas de armazenamento, servidores e gerenciamento permitiu reduzir significativamente o esforço operacional necessário para iniciar projetos de IA. Em vez de grandes implantações, muitas empresas começam com casos de uso específicos: atendimento ao cliente, automação de processos internos, análise de documentos ou apoio à tomada de decisão. E expandem gradualmente conforme os resultados aparecem.
Essa mudança é particularmente importante para o mercado brasileiro, onde pequenas e médias empresas frequentemente operam com equipes reduzidas de tecnologia – um cenário que, aliás, não é exclusividade local. Globalmente, cerca de um terço das PMEs não possui uma equipe interna de TI em tempo integral, segundo a IDC. A escassez de profissionais especializados continua sendo uma realidade, mas a própria evolução das soluções de infraestrutura tem incorporado recursos de automação capazes de simplificar atividades como provisionamento, monitoramento, proteção de dados e administração dos ambientes.
O resultado é uma redução da complexidade operacional e uma maior capacidade de direcionar os times para iniciativas ligadas ao negócio, e não apenas à manutenção da tecnologia.
Esse novo momento também muda a forma como as empresas devem encarar a inteligência artificial. O debate deixa de ser “como implementar IA” e passa a ser “qual problema do negócio precisa ser resolvido primeiro”. A tecnologia tende a gerar mais valor quando aplicada a desafios concretos do que quando adotada apenas pelo potencial da inovação.
Para muitas pequenas e médias empresas, a principal dificuldade já não é o acesso à tecnologia, mas a definição de uma estratégia adequada para sua realidade. Isso inclui identificar prioridades, avaliar a infraestrutura existente, entender quais dados estão disponíveis e definir uma trajetória de adoção compatível com o porte e o orçamento do negócio.
A democratização da inteligência artificial não significa que todas as empresas utilizarão as mesmas ferramentas ou seguirão o mesmo caminho. Significa, sobretudo, que soluções antes restritas às grandes organizações passaram a ser economicamente e tecnicamente acessíveis para empresas de diferentes portes. No Brasil, onde as pequenas e médias empresas respondem por uma parcela significativa da atividade econômica, ampliar esse acesso pode representar um importante vetor de competitividade, inovação e crescimento nos próximos anos.
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