96% de profissionais de TI já usam IA; principais aplicações e entraves

96% dos profissionais de dados e TI já usam IA, mas apenas metade são usuários frequentes (49% a todo momento ou na maior parte do tempo).
As aplicações mais comuns são redigir comunicações padrão (59%), agendar tarefas de fluxo de trabalho (54%) e gerar relatórios automáticos (48%).
A preparação e validação de dados levam cerca de dez horas por semana; planilhas continuam como ferramenta principal (61%), seguidas de ferramentas de BI (56%) e plataformas de preparação de dados (51%).
As maiores barreiras são explicar as saídas da IA a decisões de negócio (55%) e a falta de habilidades analíticas entre usuários (54%).
A validação de saídas da IA é uma competência cada vez mais valorizada, pois há necessidade de supervisão humana para manter resultados confiáveis e explicáveis.

O estudo global conduzido pela Alteryx aponta mudanças rápidas na aplicação de IA no dia a dia de profissionais de TI e análise de dados. A pesquisa ouviu 700 analistas de dados e 700 líderes de TI e foi publicada em 2026. O objetivo é mapear uso, barreiras e as habilidades emergentes na era da IA.

Segundo o levantamento, 96% dos profissionais já utilizam IA em alguma função, mas apenas metade pode ser considerada usuária frequente. Quase seis em cada dez aguardam uso de agentes IA nos próximos 12 meses, e 51% estão dispostos a conceder acesso irrestrito dos agentes aos seus dados.

Atores e aplicações de IA

As aplicações com maior adoção de agentes IA em produção são a redação de comunicações padrão e a organização de fluxos de trabalho. Outras atividades comuns incluem geração de relatórios automáticos, monitoramento de indicadores e limpeza de dados de rotina. O tempo dedicado à preparação básica de dados gira em torno de 6 horas semanais para muitos analistas.

Desafios e tempo gasto

A validação de saídas de IA é uma competência em ascensão, com quase quatro horas semanais dedicadas a esse ajuste. Muitos relatórios indicam que parte considerável do tempo é consumida pela validação de resultados gerados pela IA, somando-se às horas de preparação de dados.

Barreiras à adoção e governança

Entre as principais dificuldades, está explicar saídas de IA para tomadores de decisão (55%) e a limitada formação analítica dos usuários (54%). Outros entraves incluem dados não limpos ou mal integrados (50%) e ambiguidade sobre responsabilidade pelas decisões (49%). Limitações técnicas respondidas somam 45%.

Embora o interesse por IA seja alto, apenas uma parcela de organizações consegue decisões em tempo real. Cerca de 20% afirmam que a análise pode levar a decisões em poucas horas, e apenas 5% suportam decisões em tempo real.

Implicações para o mercado

A pesquisa sugere que a validação de saídas de IA passa a ser uma habilidade estratégica, ajudando a manter resultados explicáveis e confiáveis. Mesmo com avanços, a supervisão humana permanece essencial para governança e qualidade dos impactos. As tendências destacadas indicam mudanças no perfil de quem trabalha com IA nos próximos anos.