Durante anos, grandes empresas tiveram mais facilidade para investir em infraestrutura, equipes especializadas e projetos voltados à melhoria de processos, enquanto pequenas e médias empresas precisaram lidar com estruturas mais enxutas e recursos limitados. Esse cenário torna a busca por produtividade, organização e eficiência especialmente relevante para as PMEs, que precisam encontrar maneiras de utilizar melhor seus recursos, compreender o comportamento dos clientes e transformar informações disponíveis em decisões capazes de gerar resultados concretos. Segundo a pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br, o uso de inteligência artificial entre empresas brasileiras passou de 13% em 2024 para 17% em 2025, enquanto entre as pequenas empresas, com 10 a 49 funcionários, a adoção aumentou de 10% para 15% no mesmo período.
O crescimento acompanha uma transformação mais ampla na forma como negócios de diferentes portes lidam com dados, automação e ferramentas digitais, ampliando as possibilidades de empresas menores ganharem eficiência sem necessariamente precisar reproduzir estruturas tecnológicas encontradas em grandes organizações. Essa discussão é especialmente importante para empresas que historicamente tiveram dificuldade para transformar dados em informação útil, já que indicadores de vendas, comportamento dos consumidores, desempenho de campanhas, atendimento e operações podem gerar grandes volumes de registros, mas o simples acúmulo dessas informações não produz, por si só, melhores decisões. O desafio está em organizar esses dados, identificar os indicadores que realmente importam e criar processos capazes de transformar informações dispersas em conhecimento aplicável à rotina do negócio.
Para as PMEs, essa necessidade ganha peso porque equipes menores costumam concentrar diferentes responsabilidades em poucas pessoas, o que pode dificultar o acompanhamento detalhado de todas as etapas da operação. Nesse contexto, automatizar tarefas repetitivas, reduzir atividades manuais e acelerar o acesso a informações relevantes podem liberar tempo para funções que exigem relacionamento, criatividade, negociação e tomada de decisão, além de diminuir gargalos que muitas vezes passam despercebidos no dia a dia. Marketing, atendimento ao cliente, vendas, automação de tarefas administrativas, análise de dados e produção de conteúdo estão entre as atividades que podem ser apoiadas por soluções tecnológicas sem exigir, necessariamente, a construção de estruturas complexas, desde que essas ferramentas estejam integradas às necessidades reais da empresa.
Ainda segundo a pesquisa do Cetic.br entre as empresas brasileiras que utilizam inteligência artificial, 44% aplicam a tecnologia em marketing ou vendas, enquanto 35% utilizam IA na organização de processos administrativos e 34% na gestão empresarial. Entre as pequenas empresas usuárias, marketing e vendas aparecem com ainda mais força, alcançando 46%. Os números mostram que as ferramentas digitais encontram espaço principalmente onde podem contribuir para atividades diretamente relacionadas à operação, ao relacionamento com clientes e à geração de resultados, mas o impacto sobre a produtividade não deve ser confundido com a simples quantidade de soluções adotadas. Uma empresa pode incorporar diferentes ferramentas e ainda assim não obter resultados relevantes se os processos continuarem desorganizados, as informações permanecerem isoladas ou cada área trabalhar com critérios diferentes.
A qualidade dos dados é outro elemento decisivo nesse processo, uma vez que informações incompletas, desatualizadas ou inconsistentes podem comprometer análises, recomendações e previsões, independentemente da ferramenta utilizada. Para as PMEs, isso significa que qualquer estratégia de transformação digital precisa começar por questões mais básicas, como saber quais informações a empresa possui, como elas são registradas, quem é responsável por sua atualização e de que maneira podem ser utilizadas para compreender o desempenho da operação. A partir daí, a discussão envolve menos a quantidade de soluções disponíveis e mais a capacidade de identificar problemas concretos que precisam ser resolvidos: em marketing, pode significar melhorar a segmentação e a personalização de campanhas; em vendas, identificar oportunidades e padrões de comportamento; no atendimento, compreender os principais motivos de contato; e na gestão, transformar informações dispersas em indicadores capazes de orientar decisões.
Esse cuidado também é importante quando empresas adotam sistemas capazes de executar sequências de tarefas de maneira automatizada. Quanto maior o grau de automação de um processo, maior precisa ser a clareza sobre seus objetivos, critérios de acompanhamento e indicadores de desempenho. Economizar tempo é um resultado relevante, mas não necessariamente suficiente, sendo necessário observar se a mudança contribuiu para reduzir custos, melhorar a conversão, acelerar o atendimento, diminuir erros ou produzir qualquer outro efeito que faça sentido para aquele negócio.
Uma pesquisa da Goldman Sachs 10,000 Small Businesses Voices mostra que 76% das pequenas empresas entrevistadas já utilizam inteligência artificial; entre elas, 93% afirmam que a tecnologia teve impacto positivo nos negócios, enquanto 84% apontam o aumento da eficiência e da produtividade como principal benefício. O levantamento também mostra que 67% esperam que a IA contribua para o aumento da receita e 87% entendem que a tecnologia amplia, em vez de substituir, a força de trabalho.
Esse cenário também modifica a maneira como as empresas precisam pensar sua competitividade, já que o acesso a ferramentas tecnológicas tende a ser cada vez mais amplo, reduzindo a importância de simplesmente possuir determinada solução. A diferença está na capacidade de combinar tecnologia, dados e conhecimento sobre a própria operação para produzir resultados consistentes, seja por meio de processos mais eficientes, decisões mais rápidas, melhor compreensão dos clientes ou uso mais inteligente dos recursos disponíveis. Para as pequenas e médias empresas, esse movimento representa uma oportunidade de reduzir algumas desvantagens históricas em relação às organizações maiores, mas também exige mais clareza sobre onde investir, quais processos priorizar e quais resultados acompanhar.
A ampliação do acesso às ferramentas digitais reduz parte das barreiras tecnológicas, mas aumenta a importância da capacidade de escolher bem onde aplicá-las e de transformar recursos disponíveis em melhorias que possam ser percebidas na rotina e mensuradas nos indicadores do negócio. Nesse contexto, a utilização de sistemas capazes de automatizar diferentes etapas de um processo exige também critérios de supervisão e acompanhamento, principalmente quando decisões ou atividades passam a depender de fluxos automatizados. Para as PMEs, a oportunidade está em utilizar essas possibilidades para organizar operações, reduzir tarefas manuais, melhorar o aproveitamento dos dados e dar mais suporte às equipes, sem perder de vista os objetivos específicos de cada negócio.
Diante disso, a tecnologia pode contribuir para ampliar a produtividade, apoiar vendas, organizar processos e tornar análises mais acessíveis, mas seu valor depende da estratégia que orienta sua utilização. Para as PMEs, a principal oportunidade está em construir operações mais organizadas, orientadas por dados e capazes de utilizar melhor o tempo e os recursos das equipes, identificando os problemas que precisam ser resolvidos e escolhendo as ferramentas mais adequadas para cada situação. Mais do que acompanhar cada novidade tecnológica, o caminho está em transformar recursos digitais em melhorias concretas de eficiência, tomada de decisão e crescimento sustentável.
• Por: Cintia de Freitas, CEO e cofundadora da Datta Büsiness, martech brasileira especializada em inteligência artificial aplicada ao marketing e análise de dados. Com mais de 17 anos de experiência em estratégia, performance e marketing orientado a indicadores, lidera projetos que transformam dados brutos em decisões estratégicas, escaláveis e mensuráveis para empresas de varejo, franquias, shoppings, agências e profissionais autônomos. Mestre em Administração, é especialista no uso aplicado de IA, machine learning e automação analítica para maximização de resultados digitais, com foco em KPIs como ROI, CAC e LTV.