GenAI no Brasil passa a priorizar produtividade, governança e resultados mensuráveis, com arquiteturas Multi-LLMs, Graph RAG e orquestração de agentes ganhando espaço
Maturidade com foco em valor mensurável
Um novo relatório da TGT ISG indica que a GenAI no Brasil entrou em uma fase de consolidação, saindo da etapa de provas de conceito para a operação em larga escala. A movimentação vai além da curiosidade inicial e coloca no centro métricas de produtividade, ROI e governança, abrindo espaço para ganhos reais em eficiência e qualidade de serviços.
Segundo o estudo, as organizações estão priorizando projetos com assistentes e agentes em produção, capazes de entregar resultados repetíveis e auditáveis. Em declaração presente no relatório, Marcio Tabach, distinguished analyst da TGT ISG e autor do estudo, afirma: “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”.
Essa mudança, reforça o relatório, tem acelerado a adoção de práticas para mensurar desempenho e impacto de GenAI no Brasil. Tabach destaca ainda a evolução nos resultados apresentados pelos principais fornecedores: “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.”
Apesar dos avanços, o levantamento cita iniciativas que não avançaram além de testes por motivos como escolha inadequada de tecnologia, alucinações de modelos, resistência cultural, baixa compreensão por parte dos usuários e custos operacionais imprevisíveis. O retrato, porém, é de amadurecimento, com mais rigor técnico, governança e foco em retorno de negócio.
Casos de uso que escalam: SDLC, chatbots e GenBI
Entre os casos de uso mais consolidados de GenAI no Brasil, duas frentes se destacam: o Software Development Life Cycle, SDLC, e os chatbots de atendimento. Ferramentas aplicadas a desenvolvimento, testes, deploy e modernização de legados já são padrão nas empresas avaliadas, encurtando ciclos e reduzindo horas de desenvolvimento, o que amplia a competitividade.
No atendimento, os chatbots se firmaram tanto no relacionamento com o cliente quanto no suporte interno, especialmente em Recursos Humanos. Essas soluções evoluíram com funcionalidades mais sofisticadas, como integração a sistemas corporativos e sumarização de documentos técnicos, ampliando a cobertura de processos e a precisão das respostas.
O relatório também aponta aplicações emergentes, reunidas sob a tendência GenBI, que combina GenAI, data visualization e machine learning. Nessa abordagem, o usuário “conversa com os dados” para criar dashboards interativos por linguagem natural, reduzindo barreiras de uso e acelerando a tomada de decisão. No setor público, tribunais já usam agentes de GenAI para classificar documentos e acelerar fluxos jurídicos, evidenciando a transversalidade da tecnologia.
A arquitetura também evolui, com a adoção de Multi-LLMs para evitar dependência de um único modelo, ao mesmo tempo em que se busca o melhor desempenho por tarefa. A expansão de frameworks de orquestração, como LangChain e CrewAI, viabiliza a coordenação de múltiplos agentes autônomos. Como resume o estudo, “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.
Custos, ética e parcerias moldam a adoção
O relatório ressalta que a previsibilidade de custos em GenAI no Brasil segue como desafio, já que a cobrança por tokens varia conforme o uso real em produção. Para reduzir incertezas, fornecedores criam metodologias de cálculo de ROI e TCO, além de modelos de preço por interação, que deixam os custos mais transparentes e controláveis. Em paralelo, cresce a prioridade em IA confiável e ética, impulsionada pela discussão do marco legal brasileiro, o que eleva a demanda por transparência e auditabilidade.
Nesse contexto, ganha força o Graph RAG, que organiza e hierarquiza dados por knowledge graphs para melhorar a qualidade das respostas. A combinação de curadoria de conteúdo, mitigação de vieses e filtros de segurança, somada a pipelines de avaliação contínua, tem sido decisiva para levar casos de uso de GenAI no Brasil ao estágio de produção sustentável.
No ecossistema de parcerias, os grandes fornecedores mantêm alianças estratégicas com AWS, Microsoft, Google e NVIDIA, aproveitando a performance e a maturidade de suas plataformas. Entre empresas de médio porte, é comum a escolha de um ou dois hyperscalers, sem perda de eficiência técnica. Sobre esse ponto, o estudo registra: “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 ISG Provider Lens® Generative AI Services 2025 para o Brasil avaliou 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. Foram nomeados como líderes em dois quadrantes cada: A3Data, Accenture, AI/R, BRQ, Dedalus, IBM, Logicalis, MadeinWeb, Peers, Stefanini, TIVIT, Valcann e Xertica.ai. Também foram reconhecidos como líderes em um quadrante: CI&T, Deal, Deloitte, Falconi, NTT DATA e T-Systems. Entre as Rising Stars, a Ília foi nomeada em dois quadrantes, enquanto Skopia e T-Systems receberam a designação em um quadrante cada.
O panorama é claro: a GenAI no Brasil avança rumo à produção com foco em valor mensurável, governança e segurança. Quem souber equilibrar inovação tecnológica, frameworks de orquestração, desenho de custo e conformidade regulatória deverá liderar a próxima etapa dessa transformação.