O avanço da inteligência artificial (IA) nas empresas de tecnologia, mídia e telecomunicações (TMT) desafia uma crença confortável do mercado: a de que ganhos de eficiência automaticamente se traduzem em aumento de receita. Segundo levantamento da Deloitte, divulgado pelo Tele.Síntese, embora 72% das companhias pesquisadas relatem ganhos de eficiência e produtividade com IA, apenas 22% afirmam ter obtido aumento de receita associado à tecnologia. A maioria, 76%, ainda espera alcançar esse resultado no futuro.

Ganhos de produtividade não garantem retorno financeiro imediato

O estudo “State of AI in the Technology, Media, and Telecommunications Industry: The untapped edge”, realizado com 530 executivos de negócios e tecnologia diretamente envolvidos em iniciativas de IA, evidencia uma dissociação entre eficiência operacional e geração de receita. O levantamento, que abrange empresas de 24 países, incluindo o Brasil, mostra que a maior parte das organizações TMT já percebe ganhos concretos em produtividade, mas a transformação desses ganhos em resultados financeiros permanece um desafio.

Entre as empresas de TMT, 38% haviam colocado em produção pelo menos 40% dos experimentos com IA, percentual superior ao de outros setores avaliados, que variou entre 23% e 28%. Ainda assim, o impacto financeiro direto é limitado. Para 34% dos entrevistados, a IA já exerce impacto transformador sobre o negócio, mas a expectativa de receita adicional ainda predomina sobre resultados efetivos.

Sistemas legados e integração: o principal obstáculo

O relatório da Deloitte identifica a integração da IA a redes e sistemas legados como um dos maiores entraves à expansão da tecnologia. Aplicações como otimização de redes, manutenção preditiva e atendimento automatizado precisam operar em ambientes de alta complexidade, com grandes volumes de dados e requisitos rigorosos de latência, confiabilidade, privacidade e conformidade regulatória. Falhas nessas aplicações podem resultar em interrupções de serviço, piora na experiência do cliente, exposição regulatória e perda de receita.

Carlos Eduardo Fogarolli, sócio-líder para a indústria de Technology, Media & Telecommunications da Deloitte Brasil, sintetiza o desafio: “Colocar uma solução para rodar em redes, plataformas de conteúdo e canais de atendimento que operam 24 horas por dia requer integração com sistemas legados, segurança, conformidade e acompanhamento constante”. Segundo ele, o retorno do investimento só aparece quando a organização planeja a escala desde o piloto.

O estudo aponta ainda um comportamento recorrente: diante da incerteza sobre quais aplicações trarão maior retorno, empresas preferem financiar novos pilotos, de custo e risco menores, adiando a expansão de iniciativas já validadas. Esse ciclo prolonga o tempo até que os ganhos de produtividade se convertam em receita.

Investimento crescente, mas maturidade limitada

Apesar das dificuldades, o apetite por IA cresce. Entre as organizações pesquisadas, 89% aumentaram os investimentos em IA, e 81% dos executivos se dizem mais confiantes na tecnologia. O estudo distingue diferentes graus de adoção: 41% das empresas já utilizam IA para modificar produtos, processos centrais ou modelos de negócio; 32% redesenham etapas-chave da operação, mantendo o modelo existente; e 28% fazem uso superficial da tecnologia.

Os ganhos de produtividade são observados em todos os grupos, mas a geração de receita está restrita à minoria que consegue transformar produtos e modelos de negócio. Para a maioria, o retorno financeiro ainda é uma expectativa, não uma realidade.

Governança, segurança e adoção de agentes de IA

A adoção de agentes autônomos de IA, capazes de tomar decisões e executar tarefas sem intervenção humana, é uma tendência em ascensão. Na época da pesquisa, 28% das empresas declaravam uso moderado ou intenso desses sistemas, com expectativa de alcançar 82% em dois anos. No entanto, apenas 22% afirmavam possuir um modelo maduro de governança para agentes autônomos.

Preocupações com privacidade e segurança dos dados são citadas por 71% dos executivos, seguidas por conformidade legal, regulatória e de propriedade intelectual (52%). Embora mais de 70% da força de trabalho tenha acesso a soluções autorizadas de IA, apenas 33% utilizam a tecnologia em mais de 60% do tempo de trabalho, indicando que o acesso não se traduz, necessariamente, em uso intensivo.

IA física e infraestrutura: avanços e limitações

O relatório destaca também a aplicação de IA física, sistemas que percebem o ambiente, tomam decisões e acionam equipamentos, em redes, torres, cabos, fibra e operações de campo. Essas soluções avançam mais rapidamente em ambientes controlados, como data centers e centros de operação de rede. No conjunto das empresas TMT, 45% já utilizam IA física, mas apenas 15% relatam uso moderado ou mais intenso. Gêmeos digitais e sistemas inteligentes de segurança e monitoramento são apontados como aplicações de maior impacto esperado, citados por 26% e 24% dos entrevistados, respectivamente. O custo é a barreira mais mencionada para a implantação dessas tecnologias.

O contra-argumento: por que a cautela persiste?

Se por um lado o otimismo com a IA é evidente, por outro, a cautela dos gestores se justifica diante dos riscos operacionais e regulatórios. O histórico de falhas na integração com sistemas legados, aliado à pressão por manter operações ininterruptas, faz com que muitas empresas priorizem pilotos controlados em vez de grandes rollouts. Além disso, a ausência de um recorte exclusivo para o Brasil ou para telecomunicações no estudo limita a extrapolação dos resultados para o contexto local, especialmente em regiões como Manaus, onde a infraestrutura pode apresentar desafios adicionais.

Outro ponto de atenção é a maturidade da governança: com apenas 22% das empresas declarando modelos robustos para agentes autônomos, o risco de incidentes de segurança e não conformidade permanece elevado. O acesso amplo à IA não garante seu uso efetivo ou seguro, reforçando a necessidade de políticas claras e infraestrutura adequada.

O que ainda não se sabe e as implicações para empresas

O estudo da Deloitte, divulgado pelo Tele.Síntese, não detalha quantas empresas brasileiras de TMT participaram da amostra, nem especifica os desafios enfrentados em mercados regionais. Isso traz incerteza sobre a aplicabilidade dos resultados em contextos como o Polo Industrial de Manaus, onde a dependência de redes legadas e a necessidade de disponibilidade contínua são ainda mais críticas.

Para empresas que operam em setores regulados ou com infraestrutura heterogênea, a adoção de IA exige planejamento cuidadoso, investimento em integração e, principalmente, garantias de disponibilidade e segurança. A pressão por resultados financeiros rápidos pode levar a decisões precipitadas, enquanto a postergação de rollouts bem-sucedidos limita o potencial de transformação do negócio.

Em síntese, o avanço da IA no setor TMT depende menos da tecnologia em si e mais da capacidade de integrar soluções inovadoras a ambientes operacionais complexos, sem comprometer a continuidade dos serviços. Para organizações que operam em regiões como Manaus, onde a infraestrutura de telecomunicações é estratégica, a escolha de parceiros capazes de oferecer conectividade robusta, baixa latência e suporte local pode ser o diferencial entre ganhos de produtividade e resultados financeiros efetivos.

O desafio de converter eficiência em receita no setor TMT escancara a urgência de superar a dependência de sistemas legados e garantir integração segura e contínua. Para empresas que não podem arcar com interrupções, a infraestrutura de conectividade deixa de ser apenas suporte e passa a ser o próprio motor da transformação digital.