Segundo o estudo "Mercado Brasileiro de Software – Panorama e Tendências 2026", da ABES com a IDC, IA generativa e agentes inteligentes são prioridade para 53% das empresas no Brasil; entre as médias e grandes, 40% já investem em agentes e outras 33% planejam começar nos próximos 12 meses. O mesmo estudo traz o contraponto que interessa a quem decide: só 38% dizem ter uma estrutura sólida de governança de dados e 34% têm arquitetura e políticas de cibersegurança específicas para IA. O setor de software e TI ocupa uma posição dupla — fornece a tecnologia e, ao mesmo tempo, precisa adotá-la no próprio trabalho. Este artigo lê os números com cuidado (inclusive o que eles não dizem) e transforma o diagnóstico em prioridades para a diretoria.
O retrato do setor: tamanho e estrutura
Antes da IA, o contexto. De acordo com a ABES, o Brasil encerrou 2025 com mais de 41,6 mil empresas atuando em software e serviços e um mercado de US$ 35,4 bilhões (cerca de R$ 180 bilhões, segundo o Canaltech). Do orçamento total de TI no país (US$ 67,8 bilhões, 10º lugar no mundo), 48% vão para hardware, 32% para software e 20% para serviços de TI.
Dois dados de estrutura explicam muito da dificuldade de adoção:
- 94,3% das empresas de desenvolvimento são micro ou pequenas. Isso significa pouca capacidade interna de governança, de segurança e de treinamento — o mesmo padrão que vemos na comparação entre PMEs e grandes empresas.
- O setor financeiro lidera a demanda (25,4% do mercado, segundo o Canaltech), seguido de serviços e telecomunicações (24,3%) e indústria (19,5%). Quem compra software exige das fornecedoras o que ele mesmo precisa cumprir.
Os números de adoção de IA: o que o estudo mostra
| Indicador (ABES/IDC 2026) | Resultado |
|---|---|
| IA generativa e agentes como prioridade | 53% das empresas |
| Médias e grandes que já investem em agentes | 40% |
| Médias e grandes que planejam começar em 12 meses | 33% |
| Prioridade de investimento: segurança da informação e da nuvem | 41% |
| Prioridade de investimento: IA e machine learning | 35% |
| Empresas com objetivos de negócio claros para IA | 57% |
| Estrutura sólida de governança de dados | 38% |
| Arquitetura e políticas de cibersegurança específicas para IA | 34% |
Para ter um ponto de comparação com a economia como um todo: a pesquisa TIC Empresas, do Cetic.br, mostrou que 17% das organizações com mais de 10 funcionários usavam IA em 2025, contra 13% em 2024 (TI Inside). As bases e metodologias são diferentes, então não é uma comparação direta: o estudo da ABES mede prioridade e investimento, e a TIC Empresas mede uso efetivo. Ainda assim, a distância entre os dois números lembra que intenção declarada e uso real são coisas separadas.
Como ler esses números (limites honestos)
Nem o texto da ABES nem o do Canaltech informam o tamanho da amostra das pesquisas com empresas. Há três cuidados:
- "Prioridade" não é "uso". 53% priorizam IA generativa e agentes; isso mede intenção de investimento, não resultado entregue.
- "Investir" não é "estar em produção". Os 40% que investem em agentes incluem pilotos. É a distinção entre usar uma ferramenta e ter adoção real.
- O recorte é de mercado de software, não de produtividade de desenvolvedores. O estudo não mede quanto o código escrito com IA aumentou a entrega das software houses.
O gap que o próprio estudo aponta: ambição acima da maturidade
O ponto mais útil do levantamento está na diferença entre vontade e base. A ABES descreve que o estudo "acendeu um alerta amarelo em relação à maturidade estrutural e de segurança das implementações". Em números: 57% têm objetivos de negócio claros, mas apenas 38% têm governança de dados sólida e 34% têm cibersegurança desenhada para IA.
Isso reproduz, no setor de tecnologia, o diagnóstico de por que projetos de IA falham: o problema raramente é o modelo; é dado, segurança, processo e gente. As barreiras listadas pela ABES vão na mesma linha:
- dificuldade de medir o ROI de projetos de IA generativa;
- lacunas de governança de dados;
- modernização e integração de sistemas legados monolíticos on-premises;
- escassez crônica de mão de obra especializada;
- riscos de cibersegurança e de conformidade da adoção sem controles.
O que muda para uma empresa de software e TI
A empresa de software tem três frentes simultâneas, e cada uma tem um dono diferente na diretoria:
| Frente | Pergunta da diretoria | Referência |
|---|---|---|
| Produto | O que a IA muda no que vendemos? | Estratégia de IA |
| Entrega | Como o time de engenharia usa IA com qualidade? | Capacitação técnica de desenvolvedores |
| Cliente | Que garantias de governança o comprador exige de nós? | Governança de IA |
Para o time de engenharia, o risco típico é o código gerado sem revisão — tema de code review de código gerado por IA e da dívida técnica do vibe coding. Para a relação com o cliente, o comprador corporativo começa a pedir evidência: política, inventário, controles. É o que a gestão de risco de fornecedores de IA descreve do lado de quem compra.
Perguntas que a diretoria de uma empresa de software deve fazer
O estudo descreve o setor; a decisão é sua. Estas perguntas, derivadas dos gaps do levantamento, organizam a conversa de liderança:
- Temos um inventário de onde a IA já é usada? Sem ele, não há como saber se estamos entre os 34% com cibersegurança específica para IA (inventário de sistemas de IA).
- Cada caso de uso tem um dono de negócio e uma métrica? A dificuldade de medir ROI é a primeira barreira citada; ela se resolve antes do piloto, não depois (ROI de inteligência artificial).
- Nossos dados estão governados o suficiente para alimentar agentes? Agente com permissão ampla e dado desorganizado multiplica o risco (governança de dados para IA).
- Quem aprova um agente novo e o que ele pode fazer sozinho? Veja governança de agentes de IA autônomos.
- O que dizemos ao cliente quando ele pergunta sobre nossa governança de IA? Compradores corporativos tendem a exigir evidência de quem os atende.
- Quanto custa de fato? Licença é a menor parte; veja o TCO de projetos de IA.
Plano de 90 dias para fechar o gap
- Dias 1–30 — medir. Inventarie onde a IA já está em uso (produto, engenharia, back office) e quem responde por cada caso. Defina uma métrica de negócio por caso, antes do piloto.
- Dias 31–60 — proteger. Políticas de uso, classificação de dados e controles mínimos para ferramentas e agentes; o item de 34% do estudo é o primeiro a fechar.
- Dias 61–90 — capacitar e escalar. Trilhas por função (engenharia, produto, atendimento, comercial) e uma cadência de revisão de resultados para a liderança.
O método que a Jetpacks aplica segue essa lógica: Launchpad (diagnóstico e mapa de impacto), Flight Plan (trilha por área), Booster (capacitação) e Mission Control (métricas de adoção). Detalhes em como o método funciona.
FAQ
Qual o percentual de empresas brasileiras que investem em agentes de IA?
Segundo a ABES com a IDC, 40% das empresas médias e grandes já investem em agentes de IA e 33% planejam iniciar projetos nos próximos 12 meses. A amostra não é divulgada nas matérias.
Quantas empresas de software e serviços existem no Brasil?
O estudo da ABES aponta mais de 41,6 mil empresas em 2025, movimentando US$ 35,4 bilhões, e 94,3% das de desenvolvimento são micro ou pequenas.
Qual a principal lacuna na adoção de IA no setor de TI?
A distância entre ambição e base: 57% têm objetivos de negócio claros, mas 38% têm governança de dados sólida e 34% têm cibersegurança específica para IA.
Quais as maiores barreiras para IA nas empresas de tecnologia?
Medir ROI, governança de dados, integração com sistemas legados, escassez de profissionais e riscos de cibersegurança e conformidade, conforme a ABES.
A adoção de IA no setor de software é maior do que a média das empresas?
Os indicadores sugerem que sim, mas as bases não são comparáveis: a TIC Empresas do Cetic.br mostrou 17% de uso de IA em 2025 entre empresas com mais de 10 funcionários.
Por onde uma software house deve começar?
Por um inventário de usos de IA com dono e métrica, seguido de política de uso e capacitação por função. Veja o guia de como implementar IA na empresa.
Conclusão: priorizar IA é fácil; sustentar é o trabalho
O setor de software e TI já decidiu que IA é prioridade. O que o estudo da ABES/IDC mostra é que a próxima vantagem competitiva está em quem tiver dado governado, segurança desenhada para IA e um time capacitado para usar agentes com critério. Se você quer saber em que ponto sua empresa está nessas três frentes, agende um diagnóstico gratuito de 30 a 45 minutos e saia com um mapa de prioridades.
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