Sinais do Futuro #12 - IA na América Latina
Pistas, incertezas, possibilidades. Um olhar curioso para o que pode (ou não) acontecer.
A América Latina está diante de uma grande oportunidade. Segundo relatório do Fórum Econômico Mundial publicado em janeiro de 2026, a IA pode gerar entre US$ 1,1 trilhão e US$ 1,7 trilhão em valor econômico anual para a região. A IA pode ser uma ferramenta essencial para reverter décadas de baixo crescimento da produtividade econômica da região, que sempre esteve entre os menores do mundo. Isso pode compensar o fim do bônus demográfico com um ganho de produtividade projetado entre 1,9% e 2,3% ao ano até 2030.
Contudo, existe um abismo entre o potencial e a realidade: apenas 6% das empresas latino-americanas relatam estar gerando valor significativo com a IA. O erro reside em focar em ferramentas de produtividade individual ou projetos isolados em vez de redesenhar modelos de negócio e processos com estratégia.
As oportunidades mais imediatas estão em setores onde a região já é competitiva globalmente, como agricultura, mineração, energia e turismo. O setor financeiro e de e-commerce lideram o uso de IA para análise de crédito, prevenção de fraudes e personalização. Há também um potencial transformador na manufatura (Indústria 4.0) e na digitalização de serviços públicos para reduzir a burocracia.
Para as empresas pequenas e médias, que representam 99,5% das organizações da região, a IA é a maior chance de reduzir a disparidade de produtividade em relação às grandes corporações. Esse ponto é especialmente importante porque a diferença de produtividade entre PMEs e multinacionais pode chegar a 50%.
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Para converter esse potencial em resultados e lucro, as organizações não precisam esperar por políticas governamentais (embora sejam muito necessárias). Ações internas podem - e devem - ser adotadas:
1. Reimaginar o negócio num cenário com adoção intensiva de IA, mesmo que as soluções ainda não estejam acessíveis. O que significa ir além do uso de ferramentas pontuais, de forma individual e priorizar oportunidades de IA mais abrangentes, na experiência do cliente, por exemplo.
2. Fortalecer a base de dados: a falta de dados acessíveis, confiáveis e organizados é um dos principais impeditivos ao desenvolvimento de IA, que é altamente dependente deles para funcionar de forma adequada.
3. Desenvolver uma gestão estratégica de talentos, mapeando as habilidades de IA já existentes em suas equipes e as carências e lacunas para o futuro desejado. E, desta forma, desenhar programas de capacitação. Além disso, precisam criar caminhos de carreira estruturados, com políticas de desenvolvimento bem estruturadas.
4. Utilizar tecnologias globais já disponíveis em vez de tentar criar modelos do zero. Modelos open source podem ser especialmente interessantes para dar acessibilidade a diversas ferramentas, reduzindo drasticamente os custos de implantação.
5. Engajar-se em ecossistemas associativos: pequenas e médias empresas podem se unir a associações setoriais para compartilhar experiências de aprendizado e acessar capacitações e ferramentas de IA de forma coletiva ou facilitada.
Como você está pensando sobre a IA no seu negócio? Com que cenários está trabalhando?