Primeiro raio-x de maturidade de IA nos setores específicos avalia que a tecnologia já está nas mãos dos profissionais, mas ainda não integrada aos processos, dados e decisões do negócio
A percepção de que as corporações brasileiras avançaram na maturidade de inteligência artificial não resiste a testes objetivos de operação. Um estudo conjunto realizado pela Comp, Barte e Woba – com cerca de 300 executivos lideranças, de empresas enterprise, de Recursos Humanos, Financeiro e Facilities – revela uma brecha estrutural: as empresas colocaram ferramentas de IA nas mãos dos colaboradores, mas ainda não as integraram aos processos corporativos nem medem o retorno do investimento.
O material é o primeiro raio-x a cruzar a maturidade de IA nas três áreas essenciais para o desenvolvimento das empresas, com base na mesma metodologia. Cada parceiro conduziu a pesquisa em seu setor de atuação (Comp em RH, Barte no financeiro e Woba em facilities), aplicando a mesma escala de cinco estágios: do uso individual e não padronizado (nível 1) até uma camada de IA capaz de aprender com o resultado das próprias decisões (nível 5). O achado comum às três áreas é claro: a IA já é amplamente adotada de forma individual, mas a maturidade corporativa emperra na falta de método e governança.
RH: o que a liderança acha que tem e o que a área sustenta
No recorte de recursos humanos, a Comp mediu a maturidade de duas formas diferentes e chegou a resultados divergentes. Na primeira, pediu-se à própria liderança de RH que indicasse em qual dos cinco estágios da escala considerava estar: 64% se colocaram no nível 1 ou abaixo; 24% no nível 2; 10% no nível 3 e 2% nos níveis 4 e 5.
Na segunda etapa, cada nível foi avaliado por meio de perguntas e testes objetivos sobre como a operação funciona na prática. Aqui, a ideia era que duas pessoas que trabalham na mesma área chegassem à mesma resposta, sem depender de opinião pessoal. E, nessa linha, um nível só era considerado confirmado quando todas as verificações previstas para ele davam certo.
Sob esse teste, a concentração na base aumenta: 92% das áreas caem no nível 1 ou abaixo, 8% chegam ao nível 2, e nenhuma confirma os níveis 3, 4 ou 5. Clientes da Comp ficaram deliberadamente fora da base: uma área que já passou por essa transformação não representa o ponto de partida do mercado, que é o que o estudo quis medir. A distância entre os dois retratos cresce a cada nível e, a partir do terceiro, se torna total: nenhuma área que se autodeclarou nesse estágio sustentou as verificações que confirmam a posição. O mesmo vale para os níveis 4 e 5.
Ou seja, quando o nível de uso é testado por critérios objetivos, em vez de apenas declarado pela liderança, o percentual de áreas de RH no estágio mais básico da escala salta de 64% para 92%.
O levantamento também testou o que existe por trás do rótulo “solução compartilhada de IA”, comum entre as áreas que se autodeclaram no nível 2. Entre as que afirmam ter essa camada, 75% destacam que existe de fato uma instância única, cuja melhoria passa a valer para toda a equipe. Mas apenas 25% têm essa solução cobrindo praticamente toda tarefa recorrente da área, e apenas 25% rodam esses fluxos com IA por padrão, sem intervenção manual. A ferramenta compartilhada existe; a cobertura de tarefas, ainda não.
Um padrão semelhante aparece entre quem diz operar no nível 3. Metade confirma que a camada de IA está de fato integrada às fontes de dados do RH, e um terço confirma que ela monta o contexto sozinha, sem alguém reunir as informações antes. Quando o critério passa a ser executar um trabalho de ponta a ponta, atravessando sistemas como o HRIS (sistema onde o RH centraliza os dados de cada funcionário), a folha de pagamento e o recrutamento, a confirmação cai a zero.
Os dados mostram que o teto do RH hoje está na execução. A área já consegue perguntar, comparar dados e obter um diagnóstico com apoio da IA, mas executar um processo inteiro, do início ao fim e sem intervenção manual, ainda está fora do alcance de todas as operações avaliadas.
“O estudo mostra o que vejo ser a maior dificuldade na adoção real de IA. Sair de algo que teoricamente gera valor e tem um efeito ‘wow’ em demos para uma solução robusta que impacta o negócio de fato. Quando a gente compara essas empresas com muitos dos nossos clientes que já operam de forma AI-native, as evidências não são no uso de IA em si, mas nas métricas de negócio como eficiência, experiência do colaborador e decisões embasadas.””, afirma Pedro Bobrow, cofundador e CHRO da Comp.
Financeiro: fechamento mais rápido não resolveu o gargalo
No financeiro, o retrato traçado pela Barte mostra uma maturidade um degrau à frente das outras duas áreas, mas ainda distante do ideal: 89% das áreas financeiras seguem nos dois primeiros estágios da escala. Os 11% restantes chegaram ao nível 3, chamado no estudo de “sistema operacional” de IA. Entretanto, nenhuma empresa avançou para os dois estágios finais.
O dado mais chamativo do recorte financeiro é que velocidade de execução não é sinônimo de maturidade. Embora 48% das empresas fechem o mês em até 5 dias e 93% em até 15 dias, 65% continuam apontando o fechamento contábil como o maior gargalo do time — índice que se mantém quase idêntico (64%) mesmo entre as empresas que já fecham em até 5 dias.
O porte da empresa também não explica a diferença. Grandes companhias (64%) e pequenas (50%) fecham o mês em até 5 dias em proporções próximas, confirmando que o gargalo é metodológico, e não de tamanho da empresa. O fechamento aparece como maior gargalo em índice quase idêntico entre pequenas (60%), médias (68%) e grandes (69%) empresas.
Por setor, Tecnologia e SaaS aparecem mais adiantadas na escala (74% já no nível 2), mas também são as que mais reclamam do fechamento (94%). Em Indústria, Varejo e Logística, 90% das empresas ainda estão no nível 1, e a conciliação bancária pesa tanto quanto o fechamento entre as maiores dores do setor.
“Esse cruzamento entre financeiro, RH e Facilities mostra que o problema não é de um departamento isolado, é de método. As empresas colocaram a IA na mão das pessoas antes de colocar a IA dentro do processo, e é aí que a maturidade emperra em qualquer área que se olhe”, afirma o presidente da Barte.
Facilities: uso individual crescente, sem processo e sem medição
O recorte de facilities, conduzido pela Woba, destaca que a IA já está nas operações do setor, mas ainda não chegou à gestão. Os dados demonstram que o desafio deixou de ser adoção e passou a ser maturidade, já 83% usam a tecnologia individualmente, mas 90% não seguem um método compartilhado. Com isso em mente, o conhecimento não fica ativo na operação, mas sim atrelado ao executivo específico que realiza a tarefa.
Ainda nessa linha, 93% não medem ganhos do uso da IA e nenhuma operação está em N3+, o estágio em que a tecnologia passa a explicar o funcionamento do negócio e não apenas relatar dados. 80% das operações estão em N1 (Reativo), mostrando que a IA entrou pela iniciativa de pessoas e não da companhia.
Além disso, os números reforçam que a base de dados é o principal gargalo, já que 87% têm prontidão de dados baixa. “Sem organização das informações, não há IA conectada — e é exatamente aí que mora o maior salto de valor”, afirma Pedro Vasconcellos, co-fundador da Woba. Junto a isso, o estudo reforça que a maior dor se concentra em contratos, chamados e dados, uma vez que, juntas, essas três frentes são o problema dominante de 77% das operações.
O resultado confirma um padrão que a própria Woba já havia identificado em levantamentos anteriores do setor: a automação em facilities pode reduzir custos operacionais em até 30%, mas a maior parte do mercado brasileiro ainda depende de planilhas, e-mails e relatórios manuais para tomar decisões sobre espaços, contratos e fornecedores.
“O profissional de facilities já mudou a forma como trabalha, mas a gestão ainda não acompanhou essa mudança. Enquanto o uso de IA continuar individual, sem processo e sem medição, a empresa não colhe o ganho real dessa adoção”, finaliza Pedro.
Com uma visão positiva de futuro, o estudo reforça que a demanda já está quente, com 43% tratando a IA como prioridade ou já rodando piloto, e 40% querendo agir no agora. Com isso, o tema saiu da curiosidade e virou pauta de operação, o pontapé inicial para tirar as ideias do papel e, realmente, mudar a maturidade de IA das organizações.
Sobre a pesquisa
O estudo reúne três levantamentos independentes conduzidos por Comp, Barte e Woba, cada um com executivos e líderes de seu setor de atuação (recursos humanos, financeiro e facilities, respectivamente), ouvidos ao longo de 2026. No recorte de recursos humanos, a Comp excluiu deliberadamente os próprios clientes da base. Ao todo, o material reúne respostas de 300+ profissionais. Os três parceiros aplicaram a mesma escala de cinco estágios de maturidade em IA para permitir a comparação entre áreas; os métodos de coleta e os tamanhos de amostra de cada recorte estão detalhados nas respectivas seções.