Maturidade em IA nas empresas mede a distância entre usar a tecnologia de forma pontual e ter processos, dados e cultura organizados para operar com IA de forma estruturada. Não é sinônimo de adoção: uma empresa pode ter a maioria dos colaboradores usando ChatGPT e ainda estar em nível inicial de maturidade, porque falta integração entre essas ferramentas e o trabalho.
O que é maturidade em IA nas empresas?
Maturidade em IA nas empresas é o grau de integração da tecnologia aos processos, dados e à cultura organizacional, não apenas o número de pessoas com acesso a uma ferramenta. Uma empresa madura em IA usa a tecnologia de forma consistente entre áreas, com dados que alimentam decisões e não apenas tarefas isoladas.
Segundo a pesquisa Maturidade da IA Corporativa no Brasil, do Templo, realizada com 382 profissionais de diferentes níveis hierárquicos e setores, o score médio geral da amostra foi de 55,6 em 100 pontos possíveis — uma nota que situa as empresas brasileiras em uma zona de transição, além do uso esporádico, mas ainda distantes da integração estratégica.
A maturidade não se resume a uma métrica única: ela combina dimensões comportamentais, como cultura de inovação e postura diante da tecnologia, com dimensões técnicas, como automação de processos e conhecimento conceitual. Uma empresa pode pontuar alto em uma dimensão e baixo em outra — o que a pesquisa do Templo confirma ao mostrar que os times avaliados têm boa disposição para usar IA, mas base técnica insuficiente para converter essa disposição em resultado.
Quais são os níveis de maturidade em IA?
Os níveis de maturidade em IA vão de um estágio inicial, com pilotos isolados sem padronização, até um estágio de liderança, em que a IA está no centro da estratégia e da operação diária da empresa. A maioria dos frameworks de mercado descreve entre quatro e cinco estágios progressivos.
- Inicial: pilotos isolados e experimentos sem padronização ou governança.
- Emergente: primeiras tentativas de replicação e padronização parcial, mas dados e resultados ainda fragmentados.
- Estruturado: políticas de governança, times multidisciplinares e mensuração de valor de forma recorrente.
- Escalonado: IA integrada a múltiplos processos críticos, com automação e revisão ética como prática regular.
- Líder: IA no centro da estratégia, dados como motor de decisão, cultura adaptativa e ganhos sustentados.
Esse modelo de cinco estágios, descrito por frameworks de consultorias como Gartner, ajuda a diagnosticar onde a empresa está e o que precisa mudar para avançar. Mas o diagnóstico só é útil quando aplicado com dados da própria organização, não apenas com a percepção da liderança sobre o próprio progresso.
Em que nível de maturidade em IA está a maioria das empresas brasileiras?
A maioria das empresas brasileiras está em um nível inicial ou intermediário de maturidade em IA: 61% dos profissionais avaliados pela pesquisa do Templo operam abaixo do nível intermediário, o que indica uso ainda concentrado em tarefas pontuais e manuais, sem integração aos fluxos de trabalho da empresa.
O padrão se confirma em outros levantamentos. Segundo o Digital Maturity Index 2025 da F5, que entrevistou 713 líderes de tecnologia no Brasil e no mundo, 54% das empresas se classificam como “Experimentadoras” — testando IA sem ainda ter processo consolidado —, 17% como “Atrasadas”, e apenas 29% como “Realizadoras”, o grupo mais maduro.
Essa distribuição confirma que a fase de experimentação é a mais comum entre empresas de qualquer porte, e que avançar dela para uma operação estruturada é o desafio real da maioria das organizações, não a adoção inicial da tecnologia.
Quais áreas da empresa costumam ter maior maturidade em IA?
As áreas de Recursos Humanos e Educação corporativa costumam ter maior maturidade em IA, enquanto times de Comercial/Vendas e Revenue Management tendem a ficar para trás. A diferença está menos na disposição para usar a tecnologia e mais na clareza dos casos de uso aplicados a cada função.
Segundo a pesquisa do Templo, Recursos Humanos pontuou 61,0 e Educação corporativa 61,3 em 100, liderando o ranking por área. Comercial/Vendas (47,4) e Revenue Management (43,9) tiveram os piores desempenhos entre as áreas avaliadas, mesmo sendo funções diretamente ligadas à geração de receita.
A explicação provável não é falta de interesse: áreas comerciais lidam com processos mais variáveis e menos padronizados, o que dificulta aplicar IA de forma consistente sem antes redesenhar o processo de trabalho — o mesmo obstáculo que trava a maioria dos pilotos de IA em qualquer área da empresa.
Como avaliar o nível de maturidade em IA da própria empresa?
Avaliar o nível de maturidade em IA da própria empresa exige medir, além do uso individual das ferramentas, a automação de processos, o conhecimento técnico do time, a governança de dados e a cultura de inovação — dimensões que juntas formam um retrato mais completo do que apenas contar quantas pessoas usam ChatGPT.
A pesquisa do Templo avaliou essas dimensões separadamente e encontrou um desequilíbrio revelador: dimensões comportamentais, como cultura de inovação (67,9) e ética no uso (65,1), pontuaram bem acima de dimensões técnicas, como automação de workflows (35,0) e conhecimento conceitual (44,6). Esse desequilíbrio explica por que o uso de IA cresce sem gerar o ganho coletivo esperado: a postura está presente, mas falta base técnica para transformar essa postura em processo.
Um diagnóstico estruturado, feito por área e por dimensão, evita a armadilha de avaliar a maturidade apenas pela percepção da liderança, que costuma superestimar o progresso real da organização.
Por que a automação é o ponto mais fraco da maturidade em IA?
A automação é o ponto mais fraco da maturidade em IA porque a maioria das empresas ainda usa a tecnologia para tarefas pontuais e manuais — escrever um texto, resumir uma reunião — sem conectar essas tarefas a um fluxo de trabalho automatizado que dispense repetição humana.
Segundo a pesquisa do Templo, a automação de workflows recebeu nota 35,0 em 100, a mais baixa entre todas as dimensões avaliadas. O estudo também mostra que 84% dos profissionais concentram o uso em três ferramentas — Copilot, Google Gemini e ChatGPT —, enquanto ferramentas voltadas à automação e integração, como Zapier e Power Automate, foram citadas por apenas 2,9% dos respondentes.
Essa concentração indica que a IA ainda entra pela porta do indivíduo, não da arquitetura da empresa: cada pessoa usa a ferramenta à sua maneira, sem que o processo ao redor mude. Avançar exige integrar a IA aos sistemas que já sustentam o trabalho — CRM, ERP, plataformas de atendimento — em vez de tratá-la como um aplicativo isolado.
Como avançar de um nível de maturidade para o outro?
Avançar de nível de maturidade em IA exige redesenhar processos ao redor da tecnologia, não apenas treinar mais pessoas nas ferramentas já disponíveis. A transição de um estágio para o outro depende de decisão de governança e de arquitetura, não de mais capacitação individual.
A transição do estágio inicial para o emergente costuma exigir apenas padronizar o que já funciona informalmente. Já a passagem para os estágios estruturado e escalonado exige política de governança, dados organizados e times multidisciplinares que conectem tecnologia e processo de negócio — o tipo de mudança que não acontece apenas com treinamento de ferramenta.
Empresas que pontuam bem em dimensões comportamentais, como a maioria das avaliadas pela pesquisa do Templo, têm uma vantagem de partida: a cultura já aceita a tecnologia. O trabalho que falta é técnico e estrutural, não comportamental, o que muda a prioridade do investimento de capacitação individual para redesenho de processo.
Vale a pena medir a maturidade em IA antes de investir em treinamento ou ferramenta?
Vale a pena medir a maturidade em IA antes de investir em treinamento ou ferramenta porque o diagnóstico revela onde o investimento gera mais retorno. Uma empresa com boa cultura de inovação e automação fraca precisa de um investimento diferente de uma empresa com automação madura e cultura resistente.
Sem esse diagnóstico, o padrão mais comum é investir em mais treinamento de ferramenta para times que já sabem usar IA no nível individual, mas carecem de automação e integração — o que a pesquisa do Templo identifica como o gargalo real por trás do score médio de 55,6 em 100 entre as empresas brasileiras.
Medir antes de investir evita o erro de tratar todas as áreas da empresa da mesma forma: um time de RH com maturidade de 61 pontos precisa de um investimento diferente de um time comercial com 47 pontos, mesmo que ambos estejam na mesma empresa.
Perguntas frequentes
Maturidade em IA é a mesma coisa que adoção de IA?
Não. Adoção mede quantas pessoas usam a tecnologia; maturidade mede o quanto essa tecnologia está integrada a processos, dados e decisões da empresa. Uma empresa pode ter adoção alta e maturidade baixa quando o uso é individual e pontual, sem afetar como o trabalho realmente acontece.
Quanto tempo leva para avançar um nível de maturidade em IA?
O tempo varia conforme o tamanho da empresa e a complexidade dos processos, mas a transição entre estágios costuma levar alguns meses, não semanas, porque exige redesenhar processo e estabelecer governança, não apenas treinar o time nas ferramentas já disponíveis.
Empresas pequenas também precisam medir maturidade em IA?
Sim. O tamanho da empresa nʿão isenta a necessidade de diagnóstico: empresas pequenas costumam ter menos camadas de aprovação, o que pode acelerar a transição entre níveis de maturidade quando o diagnóstico aponta com clareza onde investir primeiro.
Que ferramentas de IA indicam maior ou menor maturidade?
O uso concentrado em ferramentas de propósito geral, como Copilot, Gemini e ChatGPT, tende a indicar maturidade inicial ou intermediária. O uso de ferramentas de automação e integração, como Zapier, Power Automate ou plataformas de orquestração de agentes, costuma indicar um estágio mais avançado, em que a IA já está conectada a processos, não apenas a tarefas isoladas.
Por onde uma empresa no nível inicial de maturidade deve começar?
Uma empresa no nível inicial deve começar por um diagnóstico que avalie separadamente cultura, conhecimento técnico e automação, para identificar qual dimensão está travando o avanço. Sem esse diagnóstico, o risco é investir em capacitação individual quando o gargalo real está na automação de processos, ou vice-versa.
O Assessment de IA do Templo aplica esse diagnóstico por dimensão e por área, com base nos dados da pesquisa Maturidade da IA Corporativa no Brasil.
