State of AI in the Enterprise 2026: The Untapped Edge - Relatório Anual da Deloitte
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State of AI in the Enterprise 2026: The Untapped Edge - Relatório Anual da Deloitte
Visualização detalhada de cada página de slide, incluindo layout, conteúdo principal e elementos visuais.
Slide de título do relatório anual State of AI in the Enterprise da Deloitte, datado de janeiro de 2026, com o subtítulo 'The untapped edge'
Slide de título de largura total com o logotipo da Deloitte no canto superior esquerdo, texto do título no canto inferior esquerdo e um grande gráfico abstrato 3D colorido de uma esfera à direita
Tabela de conteúdo estruturada listando todas as seções principais: Introdução (3), Visão Geral (4), Principais Descobertas (8), Explorando o Potencial Total da AI (30), Agradecimentos (36), Metodologia (40)
Layout de duas colunas com títulos de seção e números de página, borda decorativa com padrão de diamante, gráficos de ondas coloridas na parte inferior
Prepara o terreno para o relatório, discutindo como a AI está transformando o trabalho e os negócios, enfatizando a lacuna entre a experimentação e a verdadeira transformação empresarial. Destaca a AI soberana, a AI agentic e a AI física como tendências-chave que remodelam o futuro.
Layout de texto de três colunas com cabeçalho de seção, gráfico decorativo abstrato roxo em espiral no canto superior direito
Resume as principais descobertas: AI passando de piloto para escala empresarial com expansão de acesso de 50% dos trabalhadores; 34% das empresas se transformando profundamente com AI; 30% redesenhando processos-chave; 37% usando AI apenas no nível superficial
Coluna esquerda com texto de visão geral, colunas central e direita com duas seções de descobertas destacadas em cabeçalhos verdes
84% das empresas não redesenharam os empregos em torno das capacidades de AI; 77% dizem que a localização do desenvolvimento de AI é um fator-chave na escolha de novas tecnologias. Destaca a lacuna entre o foco na fluência em AI e o redesenho real do trabalho.
Layout de descoberta de duas colunas com grande chamada de estatística de 77% na parte inferior, foto de profissional trabalhando com tecnologia à direita
74% das empresas planejam implantar AI agentic em dois anos, mas apenas 21% têm governança madura. A AI física é usada por 58% das empresas, com projeção de atingir 80% em dois anos. Manufatura, logística e defesa lideram a adoção.
Layout de duas colunas com descobertas, grande chamada de estatística de 74% na parte inferior, foto de trabalhador industrial com laptop à direita
42% das empresas acreditam que sua estratégia está altamente preparada para a adoção de AI. O relatório pesquisou 3.235 respondentes de diretores a C-suite em seis setores e 24 países (agosto a setembro de 2025). Complementado por 15 entrevistas com executivos.
Layout de duas colunas com texto de descoberta à esquerda e chamada de 42%, coluna direita com caixa 'Sobre o Relatório' e detalhes da metodologia, foto profissional no centro
O acesso da força de trabalho à AI expandiu 50% em um ano (de menos de 40% para cerca de 60%). Apenas 25% moveram 40%+ dos experimentos de AI para produção até o momento, mas 54% esperam atingir esse nível em 3 a 6 meses.
Layout de três colunas com introdução da seção à esquerda, texto de aceleração de escala no centro e gráficos de rosca da Figura 1 à direita mostrando as porcentagens de implantação em produção
Explica por que os pilotos não conseguem atingir a produção: incompatibilidade fundamental entre os requisitos de piloto e produção. Alerta sobre a 'fadiga do piloto' e o ciclo vicioso de financiamento de novos pilotos sem uma clara realização de valor.
Layout de texto de três colunas com grande chamada de citação verde na parte inferior sobre estratégia de AI coerente
25% dos líderes relatam impacto transformador da AI (acima dos 12% do ano anterior). 84% aumentando os investimentos em AI. A Figura 2 mostra os benefícios alcançados hoje em comparação com o que se espera alcançar em termos de eficiência, tomada de decisão, custos, relacionamentos com clientes, produtos/inovação e receita.
Coluna esquerda com estatísticas de transformação, centro-direita com gráfico de barras da Figura 2 comparando 'Alcançando hoje' vs 'Espera alcançar' em seis categorias de benefícios
34% buscando transformação profunda de produtos/processos/modelos de negócios; 30% redesenhando processos-chave; 37% uso superficial. Apresenta estudo de caso de empresa de mineração incorporando IA para disrupção de mercado.
Layout de três colunas com texto, citação de estudo de caso e gráfico de rosca da Figura 3 mostrando a discriminação da abordagem atual
36% das empresas esperam que pelo menos 10% dos empregos sejam totalmente automatizados dentro de um ano; 82% esperam isso dentro de três anos. Empregos de nível inicial são os mais afetados. Preocupações com o caminho de carreira por líderes em entrevistas qualitativas.
Layout de duas colunas com texto à esquerda sobre fluência e expectativas de automação, foto à direita de profissionais trabalhando juntos, grande destaque estatístico de 36% na parte inferior
84% das empresas não redesenharam os empregos em torno das capacidades de IA. A IA requer repensar fundamentalmente os modelos operacionais. 53% consideraram modelos baseados em pod ou não hierárquicos, mas apenas 16% os adotaram significativamente.
Layout de texto de duas colunas com destaque estatístico proeminente de 84% no lado direito, gráfico de onda de arco-íris colorido na parte inferior
Habilidades insuficientes dos trabalhadores vistas como a maior barreira. A Figura 4 mostra os ajustes na estratégia de talentos: 53% educando a força de trabalho, 48% aprimorando/requalificando, 36% avaliando as necessidades de talentos, 33% redesenhando os caminhos de carreira, com porcentagens menores para outras estratégias.
Layout de texto de três colunas com gráfico de bolhas da Figura 4 mostrando nove ajustes na estratégia de talentos com rótulos de porcentagem
83% veem a IA soberana como pelo menos moderadamente importante para o planejamento estratégico; 43% a consideram muito/extremamente importante. 66% expressam preocupação com a dependência de tecnologias de IA de propriedade estrangeira. A residência de dados e as considerações de computação são questões da diretoria.
Coluna de texto à esquerda com definição de IA soberana, gráfico de barras empilhadas da Figura 5 no centro sobre a importância da residência de dados, gráfico de barras empilhadas da Figura 6 à direita sobre a preocupação com a IA estrangeira
77% das empresas consideram o país de origem da solução de IA na seleção de fornecedores. 58% constroem stacks de IA principalmente com fornecedores locais. Variação por geografia: 11% nas Américas vs 32% na EMEA dependem de soluções de origem estrangeira.
Layout de texto em três colunas com grande destaque estatístico de 77% à direita, gráfico colorido de onda de arco-íris na parte inferior
23% das empresas atualmente usam IA agentic pelo menos moderadamente; espera-se que aumente para 74% em dois anos. A Figura 7 mostra uma comparação de barras empilhadas do uso de IA agentic hoje vs. em dois anos em todos os níveis de uso.
Coluna de texto à esquerda explicando a evolução da IA agentic, Figura 7 à direita com dois gráficos de barras empilhadas comparando os níveis de uso atuais e futuros
85% das empresas esperam personalizar agentes. Quatro exemplos da indústria: serviços financeiros (ações de reunião), companhia aérea (remarcação de clientes), fabricante (desenvolvimento de produtos), setor público (escassez de mão de obra).
Layout de caso de uso de quatro colunas com cabeçalhos de ícones para cada exemplo da indústria, grande destaque estatístico de 85% na parte inferior
Os agentes de IA não eliminarão o valor humano, mas aumentarão a necessidade de pontos fortes exclusivamente humanos, como adaptabilidade e julgamento. Citação do VP de telecomunicações: os trabalhadores se tornam multiplicadores de força, não substituídos.
Layout de texto em duas colunas com grande destaque de citação verde na parte inferior sobre dar aos trabalhadores 'multiplicadores de força', design abstrato colorido à direita
Apenas 21% das empresas têm governança madura para agentes autônomos. Necessidade de limites claros de autonomia, monitoramento em tempo real, trilhas de auditoria. Abordagem medida recomendada: comece com casos de uso de menor risco.
Layout de texto em três colunas com destaque estatístico de 21% em caixa verde no canto inferior direito, decorações de ondas coloridas
A privacidade/segurança de dados lidera as preocupações com riscos, com 73%. A Figura 8 mostra a hierarquia de riscos: conformidade legal/IP (50%), capacidades de governança (46%), qualidade do modelo (46%), impacto na força de trabalho (30%). A governança permite o escalonamento, não apenas a conformidade.
Texto em três colunas com gráfico de bolhas da Figura 8 mostrando os riscos de AI por nível de preocupação no lado direito
58% das empresas usam AI física hoje (pelo menos uso limitado); projeção de atingir 80% em dois anos. A AI física inclui robótica, sensores, machine learning e sistemas de controle.
Coluna de texto à esquerda com definição de AI física e dados de adoção, lado direito com a Figura 9 mostrando dois gráficos de rosca (58% hoje, 80% em dois anos)
A Ásia-Pacífico lidera a adoção de AI física (71% hoje, 90% em 2 anos) vs Américas (56%/77%) e EMEA (56%/81%). Custos mais altos, ciclos de desenvolvimento mais longos e regulamentações de segurança mais rigorosas retardam a AI física vs AI agentic.
Coluna de texto à esquerda com análise regional, Figura 10 à direita com mapa mundial mostrando três pares de gráficos de rosca regionais
Aplicações líderes em ambientes controlados: automação de armazéns, robôs colaborativos em linhas de montagem, drones de inspeção, braços robóticos de picking, empilhadeiras autônomas. Manufatura, logística e defesa são os principais setores.
Coluna de texto à esquerda com descrições de casos de uso, foto central de robô de armazém, área direita com decoração de onda colorida
A Figura 11 mostra as áreas de impacto esperadas: segurança inteligente/monitoramento inteligente (21%), robótica colaborativa (20%), digital twins (19%), varejo orientado por IoT (16%), logística autônoma (13%), smart materials (7%).
Coluna de texto à esquerda com análise, Figura 11 à direita com gráfico de rosca com seis categorias de AI física e rótulos de ícones
Exemplo da indústria de restaurantes: visão computacional para rastreamento de alimentos do pedido à entrega. As empresas devem garantir segurança, interoperabilidade, resiliência. Ambientes regulatórios complexos que exigem aprovações de segurança e conformidade específica do setor.
Texto em duas colunas com foto de fabricação/inspeção no centro-superior, decoração de onda colorida à direita
O custo é a principal barreira para a implantação de AI física. O custo total de propriedade inclui reformas de instalações, equipamentos, integração, manutenção, peças de reposição e potencial tempo de inatividade. A automação de armazéns pode custar milhões em infraestrutura física vs centenas de milhares em software de AI.
Coluna de texto à esquerda sobre considerações de custo, foto central de profissional em ambiente de fábrica, fundo gradiente fluindo para a direita
A Figura 12 mostra o preparo em cinco dimensões: Infraestrutura de tecnologia (43% altamente preparados, queda de 4pp), Estratégia (42%, aumento de 3pp), Gestão de dados (40%, queda de 3pp), Risco e governança (30%, aumento de 6pp), Talento (20%, queda de 2pp).
Coluna de texto à esquerda com análise, Figura 12 à direita com cinco gráficos de barras empilhadas mostrando os níveis de preparo em todas as dimensões
Percepções de alto preparo diminuindo para infraestrutura, gestão de dados e talento. Citação do chefe de AI de um banco europeu: organizações preparadas para o futuro da AI tradicional, mas 80-90% dos novos casos de uso são AI generativa, exigindo novas capacidades.
Layout de texto em duas colunas com grande chamada de citação verde na parte inferior sobre GenAI precisar de novas capacidades
Primeira de seis recomendações estratégicas. Concentre-se na ativação em vez do acesso: capacite os funcionários a experimentar, compartilhar vitórias, tornarem-se campeões. Projete para implantação desde o início. Treinamento específico para a função e defesa executiva mudam o comportamento.
Cabeçalho de seção com ícone, layout de texto em três colunas com orientação estratégica, decoração de onda colorida no canto inferior esquerdo
Redesenhar o trabalho em torno da IA para combinar as forças humanas com as capacidades da IA. Novos papéis surgindo: gerentes de operações de IA, especialistas em interação humano-IA. As organizações devem achatar as estruturas à medida que a IA absorve a execução rotineira.
Layout de texto em duas colunas com ícone de pessoas verde e cabeçalho de seção, decoração abstrata à direita
A governança permite o dimensionamento, não apenas a conformidade. A alta liderança deve moldar ativamente a governança da IA. Integrar com as estruturas de risco existentes. Equipes multifuncionais (tecnologia, jurídico, compliance, negócios) devem estabelecer estruturas desde o início.
Layout de texto em três colunas com ícone verde de escudo/marca de seleção, decoração de onda colorida no canto inferior esquerdo
As empresas devem navegar pelo controle de dados, transparência do modelo, compliance e requisitos de localização. Avaliar as necessidades de residência de dados, determinar a hospedagem local obrigatória, estabelecer políticas transfronteiriças. O envolvimento proativo constrói vantagem estratégica.
Layout de texto em três colunas com ícone de setas direcionais laranja/coral, layout profissional limpo
As arquiteturas legadas não podem impulsionar a IA autônoma em tempo real. Crie uma 'espinha dorsal de IA viva': sistema em tempo real, em toda a organização, que se adapta dinamicamente. Habilite plataformas modulares, nativas da nuvem, com estratégia de dados unificada. A infraestrutura determina a velocidade da empresa.
Coluna de texto à esquerda com orientação de infraestrutura, foto à direita de instalação industrial avançada com sobreposições de IA/dados
A reinvenção estratégica é o preditor mais forte de retornos extraordinários. Invista na reformulação das operações e na criação de novos fluxos de receita. A IA autônoma acelera a mudança em setores intensivos em conhecimento. Equilibre a transformação ousada com a continuidade operacional.
Layout de texto em três colunas com ícone verde de foguete/lançamento, decoração abstrata à direita
Lista quatro autores principais: Jim Rowan (US Head of AI, Deloitte Consulting), Beena Ammanath (Executive Director, Global Deloitte AI Institute), Nitin Mittal (Principal, Global AI Leader), Costi Perricos (Global GenAI Business Leader). Além de colaboradores da rede global de especialistas.
Layout de duas colunas com fotos e títulos dos autores à esquerda, lista de colaboradores à direita, onda colorida na parte inferior
Créditos à equipe de tecnologia e pesquisa (Vivek Kulkarni, Lisa Hohener, Caroline Ritter) e extensa lista de colaboradores adicionais que deram vida ao relatório.
Layout de duas colunas com fotos da equipe de pesquisa à esquerda, lista de nomes dos colaboradores à direita, ondas decorativas na parte inferior
Lista 24 líderes do Global Deloitte AI Institute por país/região com fotos, abrangendo África, Américas, Ásia-Pacífico, Europa e Oriente Médio.
Layout de grade com 24 fotos organizadas em linhas, cada uma com nome, país/região e contato de e-mail
Descreve a missão do Deloitte AI Institute de promover a colaboração homem-máquina na 'Era do Com'. Convida os leitores a explorar recursos de AI, podcasts, newsletters e eventos.
Layout de texto de duas colunas com botão CTA verde 'Vamos explorar o futuro da AI juntos', decoração de onda de arco-íris colorida
Pesquisa com 3.235 líderes de 24 países (agosto-setembro de 2025). 50/50 líderes de TI e de negócios. Os países incluem EUA (n=1.200), Canadá (175), Brasil (115), Reino Unido (220), Alemanha (170), França (150), Índia (200), Austrália (100) e outros. Seis referências de notas de rodapé.
Layout de duas colunas com detalhes da metodologia à esquerda, notas de rodapé/referências à direita, onda decorativa na parte inferior
Aviso legal padrão e nota de direitos autorais da Deloitte. Deloitte se refere às firmas membro da Deloitte Touche Tohmatsu Limited. Copyright 2025.
Texto legal de página inteira com o logotipo da Deloitte, design minimalista
Perguntas comuns sobre este slide e o conteúdo da apresentação subjacente.
Este relatório captura insights de uma pesquisa com 3.235 líderes globais de negócios e TI em 24 países e seis setores, examinando como as organizações estão adotando e dimensionando a IA. Ele abrange seis temas principais: expansão do acesso do trabalhador, impactos da transformação da IA, fluência em IA e redesenho do trabalho, IA soberana, IA agentic e IA física, fornecendo estratégias acionáveis para o sucesso da IA empresarial.
As principais conclusões incluem: o acesso da força de trabalho à IA expandiu 50% em um ano; apenas 25% moveram 40%+ dos experimentos de IA para a produção; 34% estão buscando uma profunda transformação de negócios com IA; 74% planejam implantar IA agentic em dois anos; 58% já usam IA física; e 77% das empresas levam em consideração a origem da solução de IA nas decisões do fornecedor devido a preocupações com a IA soberana.
Este modelo é ideal para executivos de nível C, líderes de estratégia de IA, CIOs/CTOs, consultores de negócios e tomadores de decisão de tecnologia empresarial que precisam apresentar dados de adoção de IA, comparar sua organização com pares globais ou construir business cases para iniciativas de investimento e transformação de IA.
IA agentic refere-se a sistemas de IA autônomos que podem definir metas, raciocinar através de tarefas de várias etapas, usar ferramentas e coordenar com pessoas ou outros agentes. O relatório mostra que 74% das empresas planejam implantá-la em dois anos, mas apenas 21% têm modelos de governança maduros, destacando a urgência de estabelecer limites claros para o comportamento do agente autônomo.
IA soberana é sobre independência estratégica nas capacidades de IA. 83% das empresas a consideram pelo menos moderadamente importante para o planejamento estratégico, 77% agora levam em consideração o país de origem de uma solução nas decisões do fornecedor e 66% expressam preocupação com a dependência de tecnologias de IA de propriedade estrangeira. Essa tendência está remodelando a forma como as empresas constroem e implantam a infraestrutura de IA.
A apresentação contém 41 slides com 12 figuras ricas em dados, incluindo gráficos de rosca, gráficos de barras empilhadas, gráficos de barras pareadas, gráficos de bolhas, mapas mundiais com dados regionais e grandes chamadas estatísticas. Cada visualização é projetada profissionalmente com o esquema de cores verde, turquesa e azul da Deloitte.
O relatório descreve seis áreas de foco: (1) Fechar a lacuna entre o acesso e a ativação da IA, (2) Desbloquear a vantagem humana, redesenhando o trabalho em torno da IA, (3) Construir a governança antes de dimensionar, (4) Abordar os requisitos de IA soberana, (5) Construir infraestrutura de tecnologia e dados viva e (6) Buscar a reinvenção estratégica em vez da eficiência incremental.
Sim, os slides estão disponíveis no formato PPTX para personalização total. Você pode adaptar as visualizações de dados, atualizar as estatísticas com os dados de sua própria organização, usar a estrutura estratégica como ponto de partida e aproveitar a estética de design profissional da Deloitte para apresentações de nível executivo.
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