Estudo aponta Brasil na liderança do uso avançado de IA
Levantamento da Microsoft com trabalhadores de dez países indica maior proporção de usuários avançados de inteligência artificial no Brasil.

O Brasil aparece na liderança do uso avançado de inteligência artificial entre dez mercados avaliados em um estudo divulgado pela Microsoft nesta quarta-feira (7). O levantamento classificou 27% dos participantes brasileiros como usuários capazes de aplicar a tecnologia em tarefas complexas de trabalho.
A informação foi publicada inicialmente pela revista Veja e consta do Work Trend Index 2026, relatório da Microsoft elaborado com pesquisa da Edelman Data x Intelligence. A apuração oficial informa que foram ouvidos 20 mil profissionais que trabalham em tempo integral ou por conta própria e usam IA em suas atividades.
O estudo abrangeu Brasil, Estados Unidos, Reino Unido, Alemanha, França, Itália, Países Baixos, Japão, Índia e Austrália. A média de usuários classificados no grupo mais avançado, chamado pela pesquisa de Frontier Professionals, foi de 16% no conjunto desses mercados.
Brasil lidera uso avançado
A taxa brasileira de 27% superou as registradas nos demais países analisados. O resultado mede a combinação entre frequência de uso, variedade de tarefas e capacidade declarada de empregar a inteligência artificial para ampliar o próprio trabalho, e não o tamanho absoluto da indústria de tecnologia de cada país.
Entre os participantes brasileiros, 72% disseram realizar hoje atividades que não conseguiriam executar um ano antes com a mesma facilidade. No total da pesquisa, essa proporção ficou em 58%, diferença que ajuda a explicar a posição do Brasil no recorte apresentado pela empresa.
A classificação não depende apenas de abrir uma ferramenta ou pedir respostas simples. Segundo a metodologia, os profissionais mais avançados combinam recursos de IA com julgamento humano, reformulam processos e usam os sistemas para explorar problemas que antes ficavam fora do alcance individual.
Os números, porém, não significam que toda empresa brasileira esteja no mesmo estágio. O levantamento separa a habilidade pessoal de usar IA da preparação das organizações para incorporar a tecnologia com governança, treinamento, integração de dados e definição clara de responsabilidades.
Empresas ainda limitam ganhos
A Microsoft atribuiu 67% da diferença de desempenho a fatores organizacionais e 32% a características individuais. Isso indica que profissionais habilidosos podem produzir menos impacto quando trabalham em ambientes sem acesso adequado a ferramentas, dados confiáveis ou regras internas de uso.
No Brasil, 19% dos entrevistados reuniram simultaneamente alta capacidade individual e condições institucionais favoráveis. Outros 10% foram considerados preparados para usar a tecnologia, mas atuavam em organizações ainda sem estrutura suficiente para aproveitar esse conhecimento.
Os resultados são baseados em respostas dos próprios participantes e em indicadores compostos definidos pelos pesquisadores. Portanto, o estudo permite comparar comportamentos dentro da amostra, mas não funciona como censo de todos os trabalhadores nem prova, sozinho, ganhos de produtividade em cada empresa.
A principal leitura prática é que a adoção avançada depende de duas frentes: qualificação de pessoas e mudança na forma de organizar o trabalho. Sem as duas, o uso tende a permanecer restrito a tarefas isoladas, mesmo quando parte da equipe já domina recursos mais sofisticados.
Em resumo
A pesquisa classificou 27% dos participantes brasileiros como usuários avançados de inteligência artificial, a maior proporção entre os dez mercados analisados.
Foram ouvidos 20 mil profissionais de dez mercados que trabalham em tempo integral ou por conta própria e usam IA em suas atividades.
A classificação combina frequência, variedade de tarefas e capacidade de integrar a IA ao trabalho com julgamento humano.
Não. O levantamento é amostral e mostra que habilidade individual e preparação organizacional podem estar em estágios diferentes.
Fatores organizacionais, como governança, acesso a dados, treinamento e integração das ferramentas, respondem pela maior parte da diferença de desempenho.