Resposta rápida
Um levantamento da Thomson Reuters mostra que 38% dos profissionais brasileiros usam IA sem autorização corporativa. Bruno Pinheiro, da Groovia, explica por que os três sinais medidos pelo estudo têm a mesma origem e o que a alta liderança precisa fazer antes de escolher qualquer ferramenta.
Por Bruno Pinheiro, diretor executivo da Groovia · 8 de julho de 2026
Um levantamento divulgado hoje pela Thomson Reuters mostra que 38% dos profissionais no Brasil utilizam ferramentas de inteligência artificial sem qualquer autorização da empresa onde trabalham. O relatório Future of Professionals 2026, que ouviu trabalhadores de diferentes setores do país, traz ainda um dado complementar: 39,1% desses mesmos profissionais afirmam que a companhia sequer disponibiliza acesso a qualquer serviço de IA.
Quando se colocam esses dois números lado a lado, o que se forma é o retrato de uma equação conhecida por qualquer gestor que olha para o que acontece dentro da sua operação. O profissional que precisa de uma ferramenta para trabalhar e percebe que a empresa deixou de oferecer qualquer alternativa vai resolver o problema por conta própria. Ele abre uma conta pessoal, usa o cartão de crédito próprio, cola o relatório ou o e-mail, e segue o dia. A Shadow AI, como o fenômeno de uso de ferramentas de IA fora da autorização corporativa é chamado, cresce exatamente porque a demanda por produtividade existe independentemente de o departamento de TI ter aprovado ou restringido o acesso à ferramenta.
Esse primeiro número já seria suficiente para exigir atenção de qualquer executivo. O que torna o levantamento mais relevante é que ele mede mais dois fenômenos simultâneos, e os três têm a mesma origem.
O segundo sinal: talentos avaliando empresas pelo uso de IA
O segundo fenômeno medido pelo relatório da Thomson Reuters é o da retenção de talentos. Segundo o levantamento, 66% dos funcionários brasileiros afirmam que o uso de IA pela empresa pesa na decisão de aceitar ou recusar uma oferta de emprego. Um em cada quatro recusaria uma proposta de trabalho em uma companhia que opera sem IA de forma profissional. Entre os que percebem uma distância entre o que a tecnologia poderia entregar e o que a empresa de fato entrega, 18,2% consideram sair em até 12 meses, número que sobe para 34,1% quando o horizonte se amplia para 24 meses.
Esses números confirmam o que já aparece nas conversas que temos com lideranças de grandes empresas brasileiras: o profissional de alta performance passou a incluir a maturidade tecnológica da organização como critério de escolha de carreira. Ele avalia se a empresa onde vai trabalhar vai permitir que ele opere com as mesmas condições que ele já usa no seu dia a dia pessoal.
O terceiro sinal: clientes reavaliando fornecedores
O terceiro fenômeno afeta o lado de fora da empresa. Ainda de acordo com o levantamento da Thomson Reuters, 78% dos clientes brasileiros consideram essencial que seus fornecedores usem IA para melhorar as entregas, mas apenas 6% enxergam isso acontecer na prática. E 32% pretendem reavaliar seus fornecedores nos próximos 12 meses com base nesse critério.
O dado de 6% é o mais revelador do conjunto. Ele mostra que a percepção de uso de IA pelos fornecedores é praticamente inexistente mesmo em um mercado onde a pressão por adoção já é maioria. Existe uma lacuna enorme entre o que o cliente espera e o que consegue enxergar.
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Por que os três sinais têm a mesma origem
A questão que fica, depois de olhar para esses três blocos de dados, é a seguinte: o que você consegue identificar como causa comum entre o profissional que usa IA por conta própria, o talento que avalia a empresa pelo uso de IA antes de aceitar uma oferta, e o cliente que começa a pressionar seu fornecedor por maturidade tecnológica?
Os três fenômenos crescem em ambientes onde existe pressão por resultado sem que exista um plano estruturado de como a IA vai operar dentro da organização. Quando o conselho cobra resultado e a liderança ainda está avaliando qual plataforma contratar, ou quando a plataforma já foi contratada mas ninguém definiu como ela vai ser usada, cada área resolve o problema de forma independente e a governança fica para uma data indefinida no futuro.
Em entrevista ao portal TI Inside, publicada em conjunto com o levantamento, comentamos o que esses números revelam sobre a posição da alta liderança: empresas que chegam ao ponto de ter 38% de Shadow AI são empresas que foram obrigadas a ter IA antes de decidir para que ela serve. O método de operar a tecnologia já adotada é exatamente o que falta a essas organizações.
Framework de shadow AI no Brasil: Resposta rápida e O segundo sinal: talentos avaliando empresas pelo uso de.
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O que a alta liderança precisa fazer antes de escolher qualquer ferramenta
A saída para esse ciclo começa antes da escolha de ferramenta e antes da definição de qualquer política de uso. Ela começa pela alta liderança revisitar a forma de decidir, redesenhar a estratégia da companhia com IA dentro do processo desde o início, estabelecer uma governança mínima e, a partir daí, reorganizar a operação em torno disso. É o que chamamos de AI First, Human Always: a inteligência artificial entra já no desenho do trabalho, e a decisão final permanece com as pessoas.
Quando a liderança opera dessa forma, a Shadow AI perde a razão de existir porque o profissional passa a ter acesso à ferramenta dentro de um contexto de uso claro. O talento que avalia a empresa pela maturidade de IA encontra uma organização que já incorporou isso à sua cultura de trabalho. E o cliente que pressiona pelo uso de IA recebe uma entrega que carrega essa capacidade de forma visível.
Os três sinais medidos pelo relatório da Thomson Reuters já existem na sua empresa, em alguma proporção. A pergunta que fica é em qual deles você está gastando mais energia agora: no sintoma ou na origem?
Fonte: Thomson Reuters, Future of Professionals 2026, publicado em julho de 2026. Entrevista com Bruno Pinheiro originalmente veiculada no portal TI Inside.
Sobre a Groovia: consultoria especializada em implementação de IA para times de liderança executiva em grandes empresas brasileiras. O programa Super Humanos entrega capacidade organizacional real em 90 dias.
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- Como mapear o uso invisível de IA na sua operação em 30 dias: aprofunda como identificar shadow ai.
Se este tema é prioridade agora, o próximo passo natural é entender a curva de maturidade em IA e as frentes que a Groovia opera com IA aplicada. Para saber em qual estágio a sua empresa está hoje, faça o diagnóstico gratuito de IA.
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O contexto brasileiro: LGPD, ANPD e o PL 2338
No Brasil, qualquer decisão sobre shadow AI no Brasil passa pela LGPD (Lei 13.709/2018). A ANPD pode aplicar sanção de até 2% do faturamento da empresa no Brasil, limitada a R$ 50 milhões por infração, e o PL 2338/2023 avança para criar o marco legal da IA, com obrigações de transparência, avaliação de risco e supervisão humana em sistemas de alto impacto.
Na prática, isso significa três coisas para a liderança: registrar quais ferramentas de IA tratam dados pessoais, definir quem responde por cada decisão automatizada e manter trilha de auditoria do que foi gerado por máquina.
A Groovia acompanha essa jornada com um time de 6 humanos e 78 agentes próprios, e já conduziu 100 sócios pela Curva de Maturidade em IA, das 5 etapas que levam uma empresa de AI First a AI Native.