A adoção da inteligência artificial nas empresas não acontece de forma uniforme. Enquanto algumas tecnologias ganham espaço rápido por sua aplicabilidade direta, outras seguem em segundo plano por exigirem maior infraestrutura, maturidade técnica ou mudanças mais profundas nos processos. Entender quais soluções estão sendo priorizadas ajuda a mapear onde o mercado já está investindo e quais áreas ainda têm espaço para desenvolvimento.
Automação de processos robóticos lidera com adoção pragmática
O topo da lista é ocupado pela automação de processos robóticos, com 39% das empresas já adotando esse tipo de solução. Isso se explica pelo retorno imediato que a RPA oferece: tarefas operacionais repetitivas passam a ser realizadas com maior eficiência, menos erro humano e menor custo. A entrada da IA nesse processo torna a automação mais flexível e adaptável, criando fluxos mais inteligentes em áreas como finanças, atendimento e logística.
Empresas que adotam RPA com apoio de IA conseguem liberar talentos para atividades mais analíticas e estratégicas, contribuindo para a requalificação interna e o aumento da produtividade.
Visão computacional e compreensão de linguagem ganham espaço
Com adoção entre 33% e 34%, tecnologias como visão computacional, entendimento de linguagem natural e interfaces conversacionais também estão entre as preferidas. Esses recursos já estão presentes em sistemas de segurança, checkout inteligente, OCR de documentos, chats de suporte, plataformas de CRM e assistentes digitais.
A compreensão de texto e fala por IA abre caminho para comunicações mais fluidas entre humanos e máquinas, além de permitir personalização em escala. Interfaces que antes exigiam navegação complexa hoje podem ser acessadas por voz ou comando de texto, democratizando o uso da tecnologia.
Deep learning, sistemas de recomendação e grafos de conhecimento seguem em expansão
Na faixa de 25% a 30% de adoção, aparecem tecnologias que exigem maior capacidade de processamento e maturidade organizacional, como deep learning, sistemas de recomendação e knowledge graphs. Essas soluções estão presentes em setores que lidam com grandes volumes de dados e precisam identificar padrões ocultos, como varejo digital, saúde, mídia e logística.
Deep learning permite criar modelos mais autônomos e preditivos, enquanto grafos e recomendações organizam informações de forma contextual, entregando respostas mais relevantes para usuários e sistemas. Esses recursos, embora mais complexos de implementar, tendem a se tornar padrão à medida que o uso da IA se intensifica.
Digital twins, robótica física e outras aplicações ainda têm margem para crescimento
Tecnologias como digital twins, robótica física e compreensão de fala em linguagem natural aparecem com índices entre 20% e 24%. Embora promissoras, essas aplicações ainda enfrentam barreiras de custo, escalabilidade ou maturação técnica em muitos mercados. Digital twins, por exemplo, têm forte potencial na indústria, mas dependem de integração com sensores, IoT e modelos 3D atualizados em tempo real.
A robótica física, por sua vez, avança em setores como manufatura, agricultura e saúde, mas demanda investimentos altos e planejamento de longo prazo. Mesmo com adoção mais lenta, essas tecnologias devem crescer à medida que a IA se integra a ambientes físicos com mais eficiência.
Adotar inteligência artificial é uma decisão de negócio, não apenas de tecnologia
O estudo da Hostinger deixa evidente que a IA está se tornando cada vez mais presente nas rotinas corporativas. Mas mais do que acompanhar tendências, é essencial que empresas escolham com clareza onde aplicar recursos e por que. Cada tecnologia exige um tipo de preparo, integração e objetivo específico.
A inteligência artificial pode assumir diferentes papéis dentro de uma organização. Ela pode ser operacional, estratégica, preditiva ou até criativa. O que define seu impacto é a forma como as lideranças entendem seu valor e como a cultura interna está preparada para absorver essa mudança.
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