Como as empresas estão usando IA: cenário atual na América Latina e próximos passos

A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa tecnológica para se tornar um elemento estratégico nas empresas. De setores tradicionais a mercados altamente regulados, organizações estão acelerando investimentos e buscando transformar dados em vantagem competitiva.

Entender como as empresas estão usando IA é essencial para identificar tendências, oportunidades e caminhos de adoção mais eficientes.

Em resumo: como as empresas estão usando ia

Hoje, como as empresas estão usando IA na América Latina vai além da simples automação ou ganho de eficiência, trata-se de uma adoção cada vez mais estratégica, conectada a desafios reais do negócio e do contexto regional. Diferente de mercados mais maduros, onde a IA muitas vezes evolui a partir de capacidades tecnológicas já consolidadas, na América Latina a tecnologia vem sendo aplicada para resolver problemas estruturais em áreas como infraestrutura, finanças, agricultura, educação e mobilidade.

Esse movimento tem gerado um efeito importante: soluções desenvolvidas localmente, com base em necessidades concretas, estão ganhando relevância global, justamente por sua capacidade de escala e adaptação. Ao mesmo tempo, as empresas estão utilizando IA em três frentes principais: automação de processos operacionais, apoio à tomada de decisão orientada por dados e uso crescente de IA generativa para acelerar atividades intensivas em conhecimento.

O resultado é um cenário em que a ferramenta deixa de ser apenas uma inovação incremental e passa a atuar como alavanca de transformação, permitindo que empresas latino-americanas avancem em competitividade, eficiência e capacidade de inovação.

Aplicação de IA: Cenário atual

Nos últimos anos, a região passou a ganhar relevância no mapa global de tecnologia, com crescimento consistente nos investimentos em IA. Ainda assim, os números mostram um descompasso importante: a América Latina representa cerca de 6,6% do PIB global, mas responde por apenas 1,12% dos investimentos mundiais em IA em 2025. Esse gap evidencia não apenas um atraso relativo, mas principalmente uma oportunidade significativa de expansão.

Dentro desse contexto, algumas economias se destacam. Brasil e México lideram em volume de projetos e financiamento, seguidos por países como Chile, Colômbia e Argentina, que vêm se posicionando como polos emergentes de inovação.

De acordo com o artigo From emerging player to contender: How Latin America can compete in the global AI race, a região está deixando de ser apenas consumidora de tecnologia para começar a desenvolver soluções próprias com potencial global.

Da experimentação à adoção estratégica

Se antes a IA era vista como um experimento, hoje ela começa a ser incorporada como parte da estratégia empresarial.

• Dados do 2026 AI in Professional Services Report mostram que a adoção de IA generativa praticamente dobrou em um ano, com 40% das organizações já utilizando a tecnologia, contra 22% no período anterior.
• Além disso, o uso deixou de ser esporádico: entre os usuários atuais, mais de 80% utilizam IA ao menos semanalmente, o que indica que a tecnologia já está integrada aos fluxos de trabalho.

Esse movimento também reflete uma mudança importante de mentalidade. Empresas estão saindo de uma lógica de adoção por tendência e migrando para uma abordagem orientada a valor.

Como as empresas estão usando IA na América Latina

Um dos aspectos mais interessantes do cenário latino-americano é que a inovação em IA não acontece isoladamente, ela surge da necessidade.

Caso Kilimo

Um exemplo é a Kilimo, startup argentina que utiliza inteligência artificial para otimizar irrigação agrícola. A empresa expandiu sua atuação ao se associar à EdgeConneX, companhia global de data centers, em um projeto de gestão comunitária de água no Chile.

NotCo

Outro exemplo é a NotCo, startup chilena que utiliza IA aplicada ao cultivo de alimentos à base de plantas. A empresa combinou tecnologia com ingredientes locais e conseguiu escalar sua solução para mercados internacionais, demonstrando como inovações enraizadas no contexto regional podem ganhar projeção global.

Esse tipo de iniciativa mostra como a IA na região está sendo aplicada para resolver problemas concretos como escassez de água, eficiência agrícola e sustentabilidade.

Checklist: como empresas devem usar a IA

A adoção de IA nas empresas não depende apenas da tecnologia escolhida, mas de como essa tecnologia é implementada, medida e escalada.

Um dos principais erros no mercado é começar pela ferramenta. Na prática, a abordagem correta é o oposto: começar pelo problema de negócio e evoluir com método.

A seguir, simplificamos o complexo baseado em boas práticas de mercado:

Mapeie tarefas e processos otimizáveis
Antes de qualquer decisão tecnológica, identifique onde a IA pode gerar impacto real.
Priorize atividades:

• Repetitivas e de alto volume
• Com retrabalho ou inconsistência
• Com alto custo operacional

Exemplos comuns:

• Triagem e classificação de demandas
• Consolidação de relatórios
• Pesquisa e comparação de documentos
• Padronização de entregáveis

Esse é o ponto onde a IA começa a gerar ganhos rápidos sem comprometer o controle.

Escolha o tipo de IA certo para o problema
Nem toda IA resolve qualquer problema e essa distinção é crítica, tudo vai depender dos tipos de IA.

• IA preditiva/analítica: é ideal para previsão, classificação e análise de dados
• IA generativa: é ideal para criação de conteúdo, síntese e automação de comunicação

Em muitos casos, o maior valor está na combinação das duas abordagens.
Explore as principais ferramentas de inteligência artificial para empresas disponíveis.

Comece com um caso de uso específico e defina métricas
Evite iniciativas genéricas. Escolha um problema claro e mensurável. Defina indicadores como:

• Tempo de execução
• Taxa de retrabalho
• Erros e inconsistências
• Tempo de resposta
• Indicadores de risco e qualidade

O objetivo é simples: conectar IA a resultado de negócio, não apenas uso.

Monitore, aprenda e ajuste continuamente
A implementação de IA não é linear, é uma jornada. Avalie constantemente:

• Onde a IA acerta
• Onde falha
• Quais exceções surgem
• Qual nível de revisão humana é necessário

Esse ciclo contínuo é o que sustenta a maturidade e evita riscos operacionais.

Escale com governança
Após validar o uso, o próximo passo é estruturar escala com controle. Inclua:

• Playbooks e guias de uso
• Templates padronizados
• Controle de acesso e permissões
• Treinamento de equipes
• Biblioteca de casos e prompts aprovados

Mensure o ROI de ponta a ponta
O maior erro das empresas hoje não é não usar IA, é não medir seu impacto. Para mensurar ROI, vá além de tempo economizado e conecte IA a:

• Eficiência: redução de tempo e aumento de produtividade
• Qualidade: menos erros e mais consistência
• Receita: conversão, retenção e expansão
• Experiência: velocidade e previsibilidade
• Risco: redução de falhas e maior controle

Saiba mais como evoluir da adoção ao ROI aqui.

Quer saber como começar a usar IA na sua empresa? Saiba como!

Entender como as empresas estão usando IA na América Latina não é mais uma questão de tendência e sim uma questão de competitividade.

A região ainda apresenta um gap relevante em investimentos e maturidade, mas exatamente por isso carrega um potencial enorme. Empresas que estão adotando IA de forma estruturada já começam a capturar ganhos concretos em eficiência, qualidade, tomada de decisão e inovação.

Mais do que isso, a América Latina tem um diferencial importante: suas soluções nascem de desafios reais e, por isso, têm maior capacidade de escala e relevância global.

Outro vetor estratégico que vem ganhando força é a conexão com o meio acadêmico. Parcerias com universidades e centros de pesquisa não apenas fortalecem a base técnica das soluções, como também criam um ambiente contínuo de inovação. Na prática, esse modelo já se mostra eficiente. Em países como o México, startups de IA frequentemente surgem dentro de ambientes universitários, com iniciativas ligadas à Universidade e evoluem com o suporte de pesquisadores, talentos emergentes e validação científica.

Esse tipo de integração gera benefícios:

• Aumento da credibilidade técnica das soluções;
• Acesso a talentos qualificados;
• Validação por meio de pesquisas, publicações e premiações;
• Maior atratividade para investidores internacionais.

O resultado é um ecossistema mais robusto, no qual empresas não apenas desenvolvem tecnologia, mas constroem bases sólidas para crescimento sustentável e captação de investimento.

Ao mesmo tempo, o maior risco não está em não adotar IA mas em adotar sem estratégia. Sem clareza de problema, sem métricas e sem governança, a tecnologia tende a gerar pouco impacto.

Empresas que seguem uma abordagem estruturada, começando por casos de uso claros, evoluindo com controle e mensurando ROI conseguem transformar IA em vantagem competitiva sustentável.

Suporte Técnico Thomson Reuters: suporte.thomsonreuters.com.br

Outras dúvidas

1. Como as empresas estão usando IA na América Latina atualmente?
As empresas estão utilizando IA principalmente em três frentes: automação de processos operacionais, análise de dados para apoio à tomada de decisão e uso de IA generativa para aumentar produtividade em tarefas intensivas em conhecimento. O movimento mais recente é a transição do uso experimental para uma adoção mais estratégica, conectada a resultados de negócio.

2. Por que a América Latina ainda investe menos em IA do que outras regiões?
Apesar de representar cerca de 6,6% do PIB global, a região ainda concentra uma parcela menor dos investimentos em IA devido a fatores como maturidade digital, infraestrutura tecnológica e priorização de investimentos. No entanto, esse cenário também revela uma grande oportunidade de crescimento para empresas que se anteciparem.

3. Quais setores mais se destacam no uso de IA na região?
Setores como fintech, agronegócio, tecnologia e foodtech lideram a adoção de IA na América Latina. Esses segmentos combinam forte base de dados com desafios operacionais relevantes, o que favorece o desenvolvimento de soluções escaláveis e com potencial de impacto global.

4. Como as empresas podem garantir retorno sobre investimento (ROI) ao adotar IA?
O ROI em IA depende de uma abordagem estruturada. É essencial começar com casos de uso claros, definir métricas de sucesso, testar em ambiente controlado e monitorar continuamente os resultados. Empresas mais maduras conectam a IA a indicadores como eficiência, qualidade, redução de risco e geração de receita.

5. Qual o papel das universidades e centros de pesquisa no avanço da IA na América Latina?
O meio acadêmico desempenha um papel estratégico no desenvolvimento da IA na região. Parcerias com universidades ajudam a formar talentos, validar soluções e impulsionar inovação contínua. Além disso, projetos com base científica tendem a atrair mais investimento e fortalecer o posicionamento das empresas no mercado. Saiba mais.

6. A Thomson Reuters já investe em soluções com uso de IA?
Sim. Investimos de forma consistente no desenvolvimento de soluções baseadas em inteligência artificial, com foco em aumentar produtividade, precisão e segurança em áreas críticas como jurídico, tributário e compliance.
Um exemplo é o CoCounsel, assistente de IA no direito. Diferente de ferramentas genéricas, ele foi projetado para atuar em tarefas jurídicas. O diferencial está na combinação entre IA avançada e conteúdo jurídico validado, permitindo maior controle, rastreabilidade e confiança nos resultados.