O Relatório Empreendedorismo no Brasil 2024/2025, produzido pelo Sebrae com base na Pesquisa GEM, trouxe um número que merece atenção de quem vive tecnologia e produto: 74% dos empreendedores em estágio inicial no país elegeram a Inteligência Artificial como prioridade de investimento digital. Esse percentual ultrapassa itens que dominaram a pauta por anos, como e-commerce e presença em redes sociais. A pesquisa também revela um avanço do empreendedorismo sênior — 16,5% dos negócios são liderados por pessoas com mais de 50 anos, o que sinaliza uma mudança de perfil que a gente precisa discutir com profundidade, não apenas com entusiasmo.
O dado em si é impactante, mas o que me incomoda profissionalmente — e me motiva a escrever este texto — é a leitura simplista que costuma ser feita desse tipo de estatística. Quando um número como 74% aparece, a reação imediata de boa parte do mercado é entrar na onda do "a IA está em todo lugar", sem questionar que tipo de IA é essa, com qual maturidade ela está sendo adotada, e se esses empreendedores sabem diferenciar um assistente de redação de uma estratégia de negócio baseada em dados. A diferença entre comprar uma ferramenta de IA e construir uma operação orientada por IA é gigantesca, e como engenheiro que passou os últimos anos implementando essas soluções no ambiente corporativo, posso afirmar: os números do GEM contam apenas parte da história.
O ponto central que quero explorar aqui — e que desenvolvo ao longo deste artigo — é que a prioridade declarada pela IA sinaliza um movimento cultural positivo, mas o verdadeiro desafio brasileiro nunca foi reconhecer a importância da tecnologia. É conseguir extrair dessa tecnologia um impacto sustentável em um cenário de recursos escassos, infraestrutura limitada e competição desleal com grandes players que já nasceram digitais. Se 2023 foi o ano de experimentação, 2024-2025 está sendo o ano em que o pequeno empreendedor brasileiro está aprendendo da pior e da melhor forma possível o que significa, na prática, colocar a IA como ferramenta de sobrevivência.
Da pesquisa para o chão de fábrica: o que 74% realmente significa
Quando olho para o número divulgado pelo Sebrae — 74% dos empreendedores em estágio inicial afirmando que a IA é prioridade digital —, vejo um cenário de referendamento do que já observava nos bastidores. Iniciativas como o movimento "Brasil Mais Produtivo", que já incentivava a adoção de tecnologias 4.0, e a criação da Frente Parlamentar Brasil para a IA, em 2025, indicam que a pesquisa GEM reflete uma pressão social e governamental para que a tecnologia saia do papel. Os pequenos negócios perceberam que não podem esperar o cenário econômico e político se estabilizar, porque quem espera, perde mercado.
A questão é que esse fenômeno vem acompanhado de um problema estrutural, dos quais temos que falar com honestidade: a artificialidade do número. Perguntados se consideram a IA prioritária, quase todos os empreendedores respondem sim por pressão ou medo de ficar para trás. Mas ao descer um nível de profundidade e perguntar como eles estão usando a IA para otimizar a cadeia de suprimentos, automatizar o relacionamento com o cliente ou precificar dinamicamente, a clareza dá lugar a uma resposta genérica sobre "gerar conteúdo nas redes". Existe uma distância enorme entre adotar tecnologia para reduzir custos e adotar tecnologia porque ela se tornou uma commodity que ninguém quer parecer que ignora — e essa distância é onde mora o risco real de investimento sem retorno.
Os próprios vídeos publicados no canal oficial do Sebrae sobre o tema mostram que a instituição está ciente desse cenário. Não se trata apenas de oferecer cursos de prompts de IA para pequenos negócios, mas de tentar demonstrar que a IA generativa pode ser usada para algo mais produtivo do que criar postagens bonitas no Instagram. A campanha, na prática, tenta mover o pequeno empresário de uma lógica de consumo passivo de tecnologia para a lógica de solução de problemas reais. E é exatamente nessa transição que as empresas que consultei ao longo de 2024 encontraram tanto os maiores casos de sucesso quanto as dores de cabeça mais caras.
O que separa o entusiasmo passageiro da adoção madura de IA
Na minha experiência com projetos de transformação digital em pequenas e médias empresas, três fatores se destacam quando o assunto é separar quem apenas compra uma assinatura de IA de quem realmente integra a tecnologia ao negócio. O primeiro é a qualidade dos dados internos — e aqui o cenário brasileiro é dramático. Empresas que nunca se preocuparam em estruturar um CRM robusto ou em padronizar seus processos internos descobrem rapidamente que a melhor IA do mundo não transforma lixo em ouro. A tecnologia é uma amplificadora de potencial, mas amplifica tanto as boas práticas quanto a desorganização.
O segundo fator crítico está na governança. Em projetos de automação e IA que liderei, o maior gargalo nunca foi quebrar custo de API — foi entender como a IA deveria responder diante de um cenário adverso. O que acontece quando a IA financeira recomenda crédito para o cliente errado, por exemplo? Em um país com índice de inadimplência elevado, uma ferramenta de IA mal configurada pode descartar uma compra legítima e impactar a operação de forma grave. Em uma das empresas que atendi, uma tentativa de implementar um sistema de preços dinâmicos gerou um desastre homérico: após um pico de menções nas redes sociais, o sistema interpretou a alta demanda e majorou os preços em um percentual absurdo, porque ninguém definiu o limite máximo.
E chego ao terceiro ponto, que é o mais ignorado nos discursos de venda: a cultura de aprendizado contínuo. As equipes que mais avançaram na trilha de IA não são as que tinham o orçamento mais robusto para comprar plataformas como o Salesforce Einstein ou o OpenAI Enterprise, mas as que destinaram pelo menos duas horas semanais para experimentação estruturada. Não estou falando de "brincar" com ferramentas, mas de entregar resultados mensuráveis: aumentar a resolução de chamados no atendimento, reduzir o tempo de produção de um relatório gerencial, melhorar a precisão de uma previsão de demanda. Sem um ritual de experimento claro, definido no papel, a "prioridade" vira mais uma despesa mensal fixa sem retorno — o tipo de item que foi cortado na primeira crise de fluxo de caixa.
Empreendedorismo sênior, IA e a dicotomia que pouca gente enxerga
Outro dado que a pesquisa GEM trouxe à tona e que passou quase despercebido na discussão sobre prioridade de IA é o avanço do empreendedorismo sênior: 16,5% dos negócios liderados por pessoas com mais de 50 anos. E é aqui que a minha visão de engenharia de produto encontra uma questão sociológica fascinante. O perfil do empreendedor sênior brasileiro, muitas vezes demitido do mercado corporativo tradicional com alta bagagem e networking, está adotando IA em um ritmo mais intenso do que seus colegas da Geração Z, que têm o conhecimento teórico, mas não a vivência de processos de negócios sólidos.
Durante consultorias que realizei com negócios liderados por empreendedores na casa dos 55-60 anos, notei um padrão. Eles não se sentem confortáveis em perguntar "como o algoritmo funciona" — para eles, isso não importa. O que os move é a resolução de um problema específico: como a automação pode reduzir o retrabalho no financeiro que eu tenho há 20 anos? Como a IA generativa pode ajudar a transformar o meu conhecimento de mercado em material de vendas para o meu time? Esse pragmatismo é justamente o que torna a adoção mais efetiva nesse grupo. A IA, para esses profissionais, não é brinquedo; é uma ferramenta pragmática de corte de custo e de otimização do tempo, que libera a capacidade deles para focar nas relações comerciais que construíram ao longo de uma carreira.
Existe também o fenômeno dos "dois passageiros de um mesmo trem" caminhando em sentidos opostos. Enquanto o empreendedor sênior busca IA para resolver problemas imediatos de segurança de dados e otimização de rotina, o jovem sênior profissionalizado — termo que uso para definir o executivo de 45 a 55 anos que não quer abrir mão da alta renda no mercado corporativo — está tentando tornar suas operações sustentáveis para alcançar lucro com especialização em IA. E essa diferença de motivação, mais do que de idade, que vai definir o sucesso da implementação de IA nos negócios brasileiros nos próximos anos.
Implicações práticas para quem decide investir agora
Para o empreendedor que leu os dados do GEM e está se preparando para investir em IA, minha recomendação editorial e técnica é: comece por onde o retorno é mais rápido de mensurar. Ao invés de tentar criar um chatbot complexo com IA para vender mais no e-commerce, comece pela automação de um processo interno que hoje toma 10 horas da semana da sua equipe. Se a IA não conseguir entregar essa automação em dois meses, você precisa rever a estrutura do problema — ou analisar se precisa de mais qualidade nos dados que alimentam esse sistema. A lógica de "prompt médio" do mercado de tecnologia está errada quando aplicada à operação; o custo de tentativa e erro é alto demais para não ser acompanhado por uma métrica de valor.
Em um mercado onde a disputa se tornou voraz, ter a IA generativa como prioridade declarada pode, na melhor das hipóteses, nivelar o campo de jogo contra grandes grupos. No pior cenário, é o investimento em uma premissa fundamentalmente equivocada — investir em um site incrível que ninguém visita, para usar uma analogia antiga, ou em uma IA que gera conteúdo que ninguém lê. A vantagem competitiva nunca esteve na ferramenta, e isso precisa ficar claro para quem está na ponta. A vantagem estará nas decisões que o negócio toma a partir da informação que a IA trouxe e, mais importante, na organização dos dados que permitem que essa IA funcione de forma coerente com o seu mercado.
A transformação do empreendedorismo brasileiro com a IA, evidenciada pelo relatório do Sebrae, não é uma profecia autorealizável, mas uma declaração de vontade com margem para ser colhida com juros compostos — ou não. A escolha que cada empreendedor fizer nos próximos 12 meses, entre comprar uma ferramenta de IA ou construir um ativo de dados, vai definir quem entra para a estatística de sucesso da próxima edição da pesquisa e quem vai reclamar que tecnologia não resolveu o problema do seu negócio. Eu, enquanto especialista em transformação digital, aposto todas as minhas fichas no segundo grupo. E recomendo fortemente que você faça a mesma aposta, mas com um orçamento muito mais enxuto e um planejamento baseado em tarefas, não em hype.