TGT ISG explica que as empresas brasileiras avançam da fase de testes para a implementação estratégica de soluções de GenAI
O mercado brasileiro de GenAI entra em uma fase de maturidade, marcada pela busca de valor real e mensurável. As empresas que conseguirem equilibrar inovação tecnológica, governança robusta e modelos de negócio sustentáveis estarão mais bem posicionadas para liderar a próxima etapa da revolução da inteligência artificial generativa no país.
A nova edição do relatório ISG Provider Lens™ Generative AI Services para o Brasil, produzido e distribuído pela TGT ISG, aponta que, após um período inicial dominado por provas de conceito (PoCs) e experimentação, as organizações brasileiras adotam agora uma abordagem à produtividade e à mensuração de resultados.
“A transição da fase experimental para a implementação em produção marca um momento de maturidade do mercado, onde a entrega de valor real e mensurável se torna o principal diferencial competitivo. As empresas buscam soluções de GenAI que realmente tragam ganhos de eficiência com assistentes e agentes funcionando em produção, gerando retornos mensuráveis para seus investimentos”, destaca Marcio Tabach, distinguished analyst da TGT ISG e autor do estudo. “A maioria dos fornecedores líderes apresentou casos de sucesso com ganhos reais, indo além da simples automação. Muitos projetos transformaram processos operacionais e criaram oportunidades de negócio, elevando o nível dos serviços oferecidos aos clientes finais.”
Nem todas as iniciativas, no entanto, conseguiram avançar da fase de testes. Segundo o relatório, as causas variam desde a escolha inadequada de tecnologia, passando por alucinações nos modelos e resistência cultural nas organizações, até a baixa compreensão da tecnologia pelos usuários finais e custos operacionais imprevisíveis.
Para superar essas barreiras, os fornecedores vêm desenvolvendo metodologias próprias para calcular o retorno sobre o investimento (ROI) e o custo total de propriedade (TCO). Mesmo assim, o custo de operação das soluções ainda é difícil de prever, já que a cobrança por tokens varia conforme o uso em produção. Como alternativa, alguns líderes adotaram modelos de cobrança por interação, tornando os custos mais transparentes e controláveis.
Duas frentes se destacam como as mais consolidadas: Software Development Life Cycle (SDLC) e chatbots de atendimento. No primeiro caso, ferramentas aplicadas ao desenvolvimento, testes e deploy, bem como à modernização de aplicações legadas já se tornaram padrão entre as empresas avaliadas. Essas soluções aceleram o desenvolvimento e reduzem o número de horas de desenvolvedores alocadas em projetos, ampliando a competitividade.
Os chatbots, por sua vez, se consolidaram tanto no atendimento ao cliente quanto no suporte interno, especialmente em áreas como Recursos Humanos. Essas soluções evoluíram e passaram a incluir funcionalidades mais sofisticadas, como integração com sistemas corporativos e sumarização de documentos técnicos.
Entre as aplicações emergentes, o estudo destaca a combinação de GenAI com Data Visualization e machine learning, tendência conhecida como GenBI. Essas soluções permitem que o usuário “converse com seus dados”, criando dashboards interativos via linguagem natural.
Outro exemplo relevante vem do setor público, em que tribunais de justiça utilizam agentes de GenAI para identificar e classificar documentos, acelerando fluxos jurídicos. Muitos desses projetos já empregam arquiteturas Multi-LLMs, evitando a dependência de um único modelo e aproveitando o desempenho mais adequado para cada tarefa.
A pesquisa confirma a expansão do uso de arquiteturas de orquestração, baseadas em frameworks como LangChain e CrewAI, que permitem coordenar múltiplos agentes autônomos. “Embora ainda pouco comuns em produção, os fornecedores líderes já mantêm bibliotecas extensas de agentes pré-configurados, acelerando o desenvolvimento de soluções sob medida. Essas empresas se diferenciam pela qualidade dos frameworks de correção de vieses, mitigação de alucinações e filtragem de conteúdo impróprio, elementos essenciais para o avanço seguro e ético da GenAI”, comenta o autor.
A IA confiável e ética é tratada como prioridade estratégica. A discussão sobre o marco legal da IA no Brasil reforça a importância da transparência e da auditabilidade nos sistemas de GenAI. Nesse contexto, ganha força o uso de Graph RAG, que emprega knowledge graphs para organizar e hierarquizar dados, melhorando a qualidade das respostas dos modelos.
No campo das parcerias tecnológicas, os grandes fornecedores mantêm alianças estratégicas com AWS, Microsoft, Google e NVIDIA, aproveitando a performance e a maturidade de suas plataformas. Já os fornecedores de médio porte tendem a trabalhar com um ou dois hyperscalers, sem perder eficiência técnica. “O foco das parcerias dos fornecedores do mercado médio tem importância muito maior do ponto de vista comercial do que técnico, uma vez que os hyperscalers proporcionam leads comerciais qualificados para esses fornecedores”, finaliza Tabach.
O relatório ISG Provider Lens Generative AI Services 2025 para o Brasil avalia as capacidades de 43 fornecedores em quatro quadrantes: Strategy and Consulting Services — Large, Strategy and Consulting Services — Midsize, Development and Deployment Services — Large e Development and Deployment Services — Midsize.
O relatório nomeia A3Data, Accenture, AI/R, BRQ, Dedalus, IBM, Logicalis, MadeinWeb, Peers, Stefanini, TIVIT, Valcann e Xertica.ai como líderes em dois quadrantes cada. Também nomeia CI&T, Deal, Deloitte, Falconi, NTT DATA e T-Systems como líderes em um quadrante cada.
Além disso, a Ília foi nomeada como uma Rising Star — uma empresa com um “portfólio promissor” e “alto potencial futuro”, segundo a definição da ISG — em dois quadrantes. A Skopia e a T-Systems foram nomeadas como Rising Stars em um quadrante cada.
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