AI Adoption Benchmark Brasil 2025
O estado real da adoção de Inteligência Artificial no mercado corporativo brasileiro.
A DESCOBERTA
O Brasil domina o conceito.
O desafio agora é a execução.
Com 72,8 pontos em conhecimento técnico e apenas 38,5 em autopercepção prática, revelamos o maior gap do mercado brasileiro de IA: não é falta de informação — é falta de confiança para aplicar o que já se sabe.
Esta edição do AI Adoption Benchmark mapeou 3.109 profissionais brasileiros, criando o retrato mais completo já feito sobre como o mercado corporativo nacional absorve, usa e percebe a Inteligência Artificial no ambiente de trabalho.
3.109
Profissionais avaliados
49,2
Proficiência média
7
Capítulos de análise
As 7 descobertas que definem o estado da IA no Brasil em 2025:
• O Brasil entrou na fase de competência cautelosa: o conhecimento técnico (72,8/100) não se traduz em confiança prática (38,5/100) — um gap de 34 pontos que é o epicentro desta pesquisa;
• 54% dos profissionais estão no estágio Explorador — ativos no uso de IA, mas sem sistematização ou estratégia clara de aplicação;
• A Inovação é o gargalo crítico: entre as 4 dimensões avaliadas, é a que registra o menor score (35,7), revelando que o mercado ainda não internalizou a IA como motor de transformação;
• Geração Z e Baby Boomers estão no mesmo nível: a variação entre faixas etárias é de menos de 1,2 pontos — o gap geracional em IA chegou ao fim;
• Automação dispara criatividade: profissionais que automatizam tarefas rotineiras atingem scores de criatividade 44,8% maiores que seus pares;
• A regra das 7 ferramentas: usuários com 7 ou mais ferramentas de IA no repertório superam consistentemente a barreira dos 52 pontos de proficiência;
• ChatGPT lidera o ecossistema, mas a diversidade de stack é o verdadeiro diferencial competitivo: empresas com maior variedade de ferramentas apresentam scores superiores em todas as dimensões.
Esta pesquisa utilizou um modelo híbrido proprietário desenvolvido pela Tera, combinando avaliação de conhecimento factual com autopercepção de capacidade prática — uma abordagem que revela não apenas o que os profissionais sabem, mas como eles se sentem capazes de agir.
O Score de Proficiência Tera
O Score Final é calculado como: 70% Score prático (autoavaliação aplicada em cenários reais) + 30% Score factual (conhecimento técnico verificável). Essa ponderação reflete a premissa central da pesquisa: em IA, a capacidade de aplicar vale mais do que o conhecimento teórico isolado. Os 4 estágios de maturidade são:
Iniciante
(0-24%)
Explorador
(25-49%)
Proficiente
(50-74%)
Avançado
(75-100%)
As 4 dimensões avaliadas
criatividade
Capacidade de usar IA para gerar, iterar e inovar em conteúdo e soluções.
liderança
Competência para liderar equipes e processos com o suporte de ferramentas de IA.
estratégia
Habilidade de integrar IA em decisões e planejamento de negócio.
inovação e cultura
Disposição para propor e implementar mudanças sistêmicas habilitadas por IA.
capítulo 1
Panorama geral de maturidade
O Brasil sabe mais do que acredita saber — e esse é o problema.
A primeira grande revelação desta pesquisa não vem de um dado isolado — vem da distância entre dois números. O Brasil demonstra um domínio técnico-conceitual sobre IA que surpreende positivamente: 72,8 pontos em conhecimento factual.
Separam o que os profissionais brasileiros sabem de IA do que eles acreditam conseguir fazer com ela.
AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera | n=3.109
EXHIBIT 1
A maioria dos profissionais brasileiros está no estágio Explorador — ativa no uso, mas sem sistematização
Distribuição por estágio de maturidade em IA; n=3.109 profissionais brasileiros; 2025
Note: Estágios definidos pelo Score de Proficiência Tera: Iniciante 0-24%, Explorador 25-49%, Proficiente 50-74%, Avançado 75-100%. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
Mais da metade dos profissionais brasileiros (54%) se encontra no estágio Explorador — um sinal positivo de engajamento massivo com IA, mas que carrega um risco oculto: a exploração sem estrutura cria hábitos superficiais e dificulta a escala. O estágio Proficiente (38,3%) representa o segundo maior grupo, sugerindo que uma parcela significativa do mercado já superou a experimentação e desenvolve competências aplicadas. O verdadeiro gargalo está na transição entre Proficiente e Avançado: apenas 5,4% atingiu o nível superior — um teto de vidro que esta pesquisa busca ajudar a quebrar.
EXHIBIT 2
O gap de execução e o diagnóstico central: o Brasil sabe, mas não acredita que sabe fazer
Comparativo entre Score Factual (conhecimento técnico) e Score de Autopercepção Prática; n=3.109; 2025
Note: Score Factual mede respostas a questões técnicas verificáveis. Autopercepção Prática mede confiança em cenários de aplicação real.
Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
Tera Commentary
Equipe de Pesquisa Tera, AI Adoption Benchmark
Esse gap de 34 pontos é o dado mais importante desta edição. Ele nos diz que o problema do mercado brasileiro não é de acesso à informação — o acesso nunca foi tão democrático. O problema é de aplicação: profissionais que absorveram o conhecimento teórico ainda não encontraram o ambiente, o suporte ou a confiança para traduzir esse conhecimento em prática diária. O caminho para elevar a maturidade nacional passa menos por mais cursos e mais por experiências supervisionadas de aplicação real.
capítulo 2
Dinâmica do uso e confiança
Usar mais não significa saber mais — mas muda radicalmente o que você acredita ser capaz de fazer.
Uma das descobertas mais contraintuitivas desta pesquisa: a frequência de uso de ferramentas de IA não eleva o conhecimento técnico — mas transforma profundamente a confiança prática. Um profissional que usa IA diariamente tem o mesmo score factual (72,5) que um usuário esporádico (74,0). O que muda radicalmente é sua percepção de capacidade: 42,6% contra 30,0%.
EXHIBIT 3
Frequência de uso eleva a confiança prática, mas não o conhecimento técnico
Score factual vs. Autopercepção prática por frequência de uso de ferramentas de IA; n=3.109; 2025
Note: Usuário Esporádico = uso menos de 1x por semana. Usuário Diário = uso em pelo menos 5 dias da semana. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
A interpretação estratégica e poderosa: programas de T&D que focam apenas em conteúdo teórico estão resolvendo o problema errado. O conhecimento já está lá. O que precisa ser desenvolvido é a confiança na aplicação — e isso só vem com prática repetida, em contexto real, com feedback. Empresas que criam espaços seguros para experimentação com IA estão, inadvertidamente, construindo um ativo competitivo que cursos online não conseguem replicar.
capítulo 3
Análise por dimensão
Inovação é o gargalo que ninguém está discutindo.
O mercado brasileiro de IA apresenta um padrão de maturidade relativamente homogêneo entre as dimensões de Liderança, Estratégia e Criatividade — todas entre 39 e 40 pontos. O verdadeiro gargalo está na quarta dimensão: Inovação e Cultura, com 35,7 pontos, significativamente abaixo das demais.
EXHIBIT 4
Inovação e Cultura e o gargalo crítico da maturidade em IA no Brasil
Score médio por dimensão de competência em IA; n=3.109; escala 0-100; 2025
Note: Usuário Esporádico = uso menos de 1x por semana. Usuário Diário = uso em pelo menos 5 dias da semana. Note: Scores calculados com base na ponderação 70% pratico + 30% factual para cada dimensão independentemente. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
O gap de 4 pontos entre Liderança (39,7) e Inovação (35,7) pode parecer pequeno em valor absoluto, mas é revelador em termos de implicação: as dimensões instrumentais — usar IA para liderar reuniões, gerar estratégias, criar conteúdo — estão mais maduras do que a dimensão transformacional. O mercado aprendeu a usar IA como ferramenta de produtividade, mas ainda não internalizou como motor de transformação de processos e modelos de negócio.
capítulo 4
Matriz de maturidade por área
Vendas e CS lideram. Tecnologia, surpreendentemente, não.
Uma das descobertas que mais desafia o senso comum desta pesquisa: áreas de Tecnologia e Produto — frequentemente associadas à vanguarda da adoção tecnológica — ficam atrás de Vendas, Customer Success e até Compliance no ranking de proficiência em IA. O dado reequaciona o debate sobre quem deve liderar a jornada de IA nas organizações.
EXHIBIT 5
Vendas lidera adoção de IA; Tecnologia, surpreendentemente, ocupa o penúltimo lugar
Score médio de proficiência em IA por área funcional; n=3.109; top 9 áreas com maior representatividade; 2025
Note: Apenas áreas com n >= 50 respondentes incluídas. Variações abaixo de 0,5 ponto não são estatisticamente significativas. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
A diferença total entre o primeiro (Vendas, 50,5) e o último colocado desta lista (Financeiro, 48,0) é de apenas 2,5 pontos — o que revela uma homogeneidade surpreendente. Nenhuma área se destacou dramaticamente. Mas a posição de Tecnologia (48,5) merece atenção: a área que historicamente lidera a adoção de novas tecnologias encontra-se na cauda do ranking, possivelmente porque profissionais de TI tendem a avaliar seu próprio conhecimento com critério técnico mais rigoroso.
capítulo 5
Proficiência por senioridade
A IA nivelou o campo: a experiência já não é vantagem nem desvantagem.
O debate sobre gap geracional em tecnologia — que dominou discussões de RH e T&D por anos — pode estar chegando ao fim, pelo menos no que diz respeito à Inteligência Artificial. Os dados desta pesquisa revelam uma variação de apenas 1,8 pontos entre o nível mais júnior e o mais sênior, colocando IA em uma categoria rara: a de skill verdadeiramente transversal.
É a diferença de proficiência em IA entre um estagiário e um C-Level. O gap geracional chegou ao fim.
AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera | n=3.109
EXHIBIT 6
IA é a primeira skill profissional sem hierarquia de senioridade: todos partem quase do mesmo ponto
Score médio de proficiência em IA por faixa etária; n=3.109; 2025
Note: Liderança Estratégica inclui Diretores, VPs e C-Level. A Liderança Tática inclui Coordenadores e Gerentes. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
A implicação prática para organizações é profunda: programas de IA desenhados apenas para requalificar juniors ou, no extremo oposto, apenas para capacitar lideranças, estão perdendo o ponto. Toda a organização precisa ser desenvolvida simultaneamente — com abordagens que respeitem o contexto de cada função, não o nível hierárquico. A liderança estratégica (50,8) avança minimamente sobre o nível inicial (49,0), sugerindo que seniores trazem vantagem de contexto aplicado, mas não de domínio técnico.
capítulo 6
Ecossistema de ferramentas e casos de uso
Chat GPT é o ponto de entrada. A diversidade de stack e o ponto de chegada.
O ecossistema de ferramentas utilizado pelos profissionais brasileiros é dominado pelo Chat GPT, mas a história mais relevante não é quem lidera — é o que a diversidade de ferramentas faz com a proficiência. Profissionais com 7 ou mais ferramentas no repertório atingem consistentemente scores acima de 52 pontos, superando a média geral de 49,2 em todas as dimensões avaliadas.
Dos profissionais usam IA para gerar texto. Apenas 37,8% a utilizam para automatizar tarefas — o caso de uso de maior impacto em produtividade.
AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera | n=3.109
EXHIBIT 7
Chat GPT e o ponto de entrada do mercado; Google Gemini e Microsoft Copilot consolidam o segundo escalão
Número de menções de uso por ferramenta de IA; n=3.109; múltiplas respostas permitidas; 2025
Note: Múltiplas respostas permitidas; total excede n=3.109. Ferramentas com menos de 200 menções omitidas. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
A alta penetração do Google Gemini (2.533 menções) — muito acima do esperado para uma ferramenta ainda em consolidação — reflete a capilaridade do ecossistema Google no mercado corporativo brasileiro, especialmente em empresas que já usam Google Workspace. O Microsoft Copilot (1.639) segue o mesmo padrão via Microsoft 365. Isso sugere que a adoção de IA no Brasil está, em parte, sendo puxada por plataformas existentes — não apenas por decisão ativa do usuário.
EXHIBIT 8
Geração de conteúdo domina os casos de uso; automação de tarefas ainda é subutilizada
% de respondentes que utiliza IA em cada caso de uso; n=3.109; múltiplas respostas; 2025
Note: Múltiplas respostas permitidas; total excede n=3.109. Ferramentas com menos de 200 menções omitidas. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
A concentração de 87,5% na geração de conteúdo textual confirma o padrão observado globalmente: o texto foi a porta de entrada da IA generativa e continua sendo o caso de uso dominante. O dado mais estratégico, porém, é o contraste entre Análise de dados (67,1%) e Automação de tarefas (37,8%): o mercado brasileiro usa IA para pensar, mas ainda não usa para operar. Automação de fluxos e processos — o caso de uso de maior impacto em produtividade organizacional — é o mais subutilizado.
capítulo 7
Deep Dives: quebrando os mitos
Três verdades contraintuitivas que mudam a estratégia de adoção.
Este capítulo aprofunda três descobertas que desafiam as narrativas mais comuns sobre IA no mercado de trabalho. Cada uma tem implicações diretas para como empresas devem desenhar suas estratégias de adoção e desenvolvimento.
mito 1
Há um gap geracional significativo em IA
Narrativa predominante: jovens têm vantagem natural em IA por serem nativos digitais; profissionais mais velhos precisam de suporte especial para se adaptar.
EXHIBIT 9
O gap geracional em IA chegou ao fim: variação de menos de 1,2 pontos entre todas as faixas etárias
Score médio de proficiência em IA por faixa etária; n=3.109; 2025
Note: Diferenca maxima entre faixas: 0,6 pontos, abaixo da margem de erro da pesquisa. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
A variação máxima entre faixas etárias é de 0,6 pontos — estatisticamente insignificante. IA é, possivelmente, a primeira tecnologia profissional da era digital que não criou um gap geracional. A interpretação: como todos começaram do zero ao mesmo tempo (IA generativa é recente), experiência de vida e familiaridade com tecnologias anteriores não conferem vantagem ou desvantagem mensurável.
mito 2
Automação substitui criatividade
Narrativa predominante: delegar tarefas rotineiras para IA reduz o exercício criativo humano e empobrece o trabalho.
EXHIBIT 10
Automação é catalisador de criatividade: profissionais que automatizam tarefas são 44,8% mais criativos com IA
Score de Criatividade com IA — profissionais que usam IA para automação vs. que não usam; n=3.109; 2025
Note: Automacao definida como uso de IA para pelo menos um fluxo de trabalho repetitivo de forma regular. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
O mecanismo por trás desse dado é intuitivo quando revelado: ao liberar tempo e energia cognitiva de tarefas repetitivas, a IA cria espaço mental para o trabalho criativo de maior valor. Não é que a IA ensina criatividade — é que ela remove os obstáculos que impediam o profissional de exercer a criatividade que já possuía.
mito 3
Qualquer uso de IA eleva a proficiência
Narrativa predominante: o importante é começar a usar IA — qualquer uso, com qualquer ferramenta, já é suficiente para desenvolver competência.
EXHIBIT 11
A regra das 7 ferramentas: a diversidade de stack — não o volume de uso — é o verdadeiro diferencial de proficiência
Score médio de proficiência em IA por número de ferramentas no repertório; n=3.109; 2025
Note: Numero de ferramentas de IA utilizadas ao menos mensalmente. Dados agrupados em faixas. Source: AI Adoption Benchmark Brasil 2025 — Pesquisa Tera; n=3.109 respondentes.
Profissionais com 7 ou mais ferramentas de IA no repertório atingem scores consistentemente acima de 52 pontos — ultrapassando a média geral de 49,2 em todas as dimensões. A hipótese: a diversidade de ferramentas cria um mapa mental mais rico de possibilidades, forçando o profissional a entender os fundamentos de IA em vez de apenas os atalhos de uma ferramenta específica. Dominar um ecossistema diverso exige e desenvolve pensamento estrutural sobre IA.
conclusão estratégica
Três alavancas para
elevar a maturidade em IA
Os dados desta pesquisa apontam para um mercado brasileiro em um ponto de inflexão: o conhecimento técnico está disponível e distribuído, o uso é massivo e crescente, mas a conversão desse conhecimento e uso em competência aplicada e transformação real ainda é o gargalo principal. A boa notícia: os dados também revelam com precisão onde estão as alavancas de maior impacto.
alavanca 1
Reorientar T&D do conhecimento para a prática
O gap de 34 pontos entre conhecimento técnico e autopercepção prática é o dado mais acionável desta pesquisa. Ele indica que o retorno marginal de mais conteúdo teórico é baixo — o mercado já sabe. O que falta é a prática supervisionada em contexto real.
Substituir cursos passivos por projetos aplicados com entregável real e deadline.
Criar programas de mentorias de aplicação: pares mais avançados acompanham a jornada de profissionais em transição para o estágio Proficiente.
Medir confiança prática — não apenas conhecimento — como KPI de T&D.
alavanca 2
Diversificar o stack de ferramentas
A regra das 7 ferramentas tem implicação direta para políticas de TI e T&D: restringir o ecossistema a 1-2 ferramentas aprovadas limita o teto de proficiência dos times.
Criar um programa de exploração supervisionado com budget para testar novas ferramentas.
Institucionalizar o compartilhamento de aprendizados entre times (newsletters internas, guild de IA, demo days).
Mapear o ecossistema atual de ferramentas por área e identificar gaps de diversidade.
alavanca 3
Focar na média gerência como multiplicador
A variação mínima de proficiência entre senioridades revela uma oportunidade: Coordenadores e Gerentes são o grupo com maior potencial de alavancagem, pois influenciam diretamente a adoção de suas equipes sem o distanciamento operacional dos C-Levels.
Desenvolver o middle management não como usuário de IA, mas como líder de adoção de IA.
Criar certificações internas de Liderança com IA específicas para este grupo.
Incluir metas de adoção de IA nas avaliações de desempenho de gestores.
O Brasil tem o conhecimento. Tem o volume de uso. Tem a diversidade demográfica que prova que IA é para todos. O que o mercado precisa agora é de confiança — e confiança se constroi com prática, com ambiente seguro para errar e com lideranças que modelam o comportamento que querem ver. Esse é o próximo capítulo da jornada de IA do Brasil.