Pesquisa da Alina mostra que 86% das empresas participantes pretendem ampliar o uso de inteligência artificial em 2026, enquanto somente 29% possuem políticas claras para orientar a tecnologia.
A inteligência artificial já entrou na rotina das empresas brasileiras. O problema é que, em muitas organizações, ela chegou antes das políticas de uso, da capacitação das equipes e da infraestrutura necessária para transformar experimentos individuais em resultados para o negócio.
Esse descompasso aparece na pesquisa RH Digital & IA 2026, realizada pela Alina com 51 empresas de diferentes portes e setores. Embora 86% das participantes considerem prioritário ampliar a adoção de IA, apenas 29% possuem políticas claras para seu uso.
Os números mostram que a discussão deixou de ser apenas sobre experimentar ferramentas generativas. O desafio agora é construir uma arquitetura capaz de conectar tecnologia, dados, segurança, conhecimento e processos de Recursos Humanos.
A IA entrou pela porta do usuário
A adoção de IA nas empresas tem sido impulsionada principalmente pelos próprios profissionais. Em 76% das organizações pesquisadas, mais da metade das lideranças já utiliza a tecnologia. Além disso, 75% incentivam seus colaboradores a incorporar essas ferramentas ao trabalho.
A velocidade de disseminação, entretanto, não significa maturidade. Somente 39% das empresas afirmam que seus profissionais sabem identificar onde e como aplicar a IA.
Na prática, isso pode levar ao crescimento da chamada Shadow AI: utilização de ferramentas, contas e modelos sem conhecimento ou controle da empresa. Informações corporativas podem ser inseridas em plataformas não homologadas, respostas automatizadas podem ser utilizadas sem verificação e decisões importantes podem depender de sistemas cujos critérios são desconhecidos.
Para o RH, o risco é ainda maior porque a área trabalha com currículos, avaliações, remuneração, benefícios, desempenho, dados de saúde, movimentações profissionais e outras informações pessoais ou sensíveis.
Política de IA precisa sair do documento
Apenas criar um manual não resolve o problema. Uma política eficiente precisa ser traduzida em controles técnicos e operacionais.
O levantamento mostra que somente 41% das empresas possuem orçamento definido para que os colaboradores utilizem IA. Apenas 24% medem como a tecnologia está sendo aplicada.
Sem orçamento, os profissionais podem recorrer a contas gratuitas e ferramentas não autorizadas. Sem monitoramento, a organização não consegue saber quais soluções estão sendo utilizadas, que informações circulam entre elas ou se os investimentos estão produzindo resultados.
Uma estrutura mínima de governança para IA no RH deveria incluir:
- ferramentas e fornecedores autorizados;
- classificação dos dados que podem ser utilizados;
- controle de identidade, acesso e permissões;
- registro das consultas e ações realizadas;
- regras de retenção e descarte das informações;
- revisão humana para decisões relevantes;
- processo de resposta a falhas e incidentes;
- indicadores de produtividade, qualidade e risco.
“O avanço da IA é inegável no mercado. Mas os dados mostram que é preciso transformar essa prioridade declarada em políticas efetivas e capazes de orientar o uso da tecnologia, preparar as equipes e estabelecer critérios claros para sua aplicação”, afirma Marcel Hwa, CEO da Alina.
O principal gargalo pode estar nos dados
A adoção de IA no RH também depende da qualidade da infraestrutura de dados. Nesse ponto, a pesquisa revela uma diferença importante entre processos operacionais e atividades analíticas.
Em uma escala de um a cinco, folha de pagamento e controle de ponto e jornada alcançaram índice de digitalização de 3,3. Já os indicadores de People Analytics ficaram em 2,4, enquanto as simulações de mudanças na estrutura organizacional registraram apenas 1,8.
Isso indica que as empresas avançaram na informatização das rotinas transacionais, mas ainda encontram dificuldades para integrar os dados e utilizá-los em decisões mais sofisticadas.
Uma ferramenta de IA pode resumir avaliações, identificar padrões ou produzir projeções em poucos segundos. Se os dados estiverem incompletos, desatualizados, duplicados ou distribuídos entre sistemas incompatíveis, porém, ela apenas entregará respostas mais rápidas sobre uma base pouco confiável.
Antes de aplicar IA a People Analytics, planejamento da força de trabalho ou gestão de talentos, a empresa precisa cuidar de elementos como:
- padronização dos cadastros;
- qualidade e atualização das informações;
- integração entre folha, recrutamento, desempenho e aprendizagem;
- interfaces de programação, as APIs, entre os sistemas;
- definição de responsáveis pelos dados;
- controle de acesso por função;
- histórico da origem e das alterações das informações.
Sem essa base, o risco é produzir dashboards sofisticados que não ajudam a entender o que realmente acontece com as pessoas e com o negócio.
Automatizar tarefas não é o mesmo que gerar inteligência
A diferença nos níveis de digitalização também mostra que o próximo estágio do RH não será alcançado apenas com automação.
Processos como folha, ponto, admissão e controle de documentos possuem regras mais estruturadas e repetitivas. Isso facilita sua informatização. Já atividades como prever necessidades de competências, simular estruturas, analisar riscos de saída ou recomendar movimentações dependem de contexto, integração de dados e interpretação.
É nesse segundo grupo que a IA pode gerar maior valor, mas também apresenta mais riscos.
Um sistema pode ajudar a identificar profissionais com competências próximas às exigidas por uma função, por exemplo. A decisão sobre uma promoção não deveria depender apenas dessa recomendação. Histórico de oportunidades, contexto da equipe, vieses dos dados e critérios de avaliação precisam continuar sob análise humana.
A tecnologia pode apoiar decisões. Isso não significa que deva assumir sozinha a responsabilidade por elas.
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Falta conhecimento para transformar acesso em resultado
O desenvolvimento das pessoas aparece como outro ponto crítico. Somente 43% das empresas oferecem treinamento específico sobre inteligência artificial, enquanto 63% apontam a falta de conhecimento como a principal barreira à adoção.
Além disso, apenas 10% consideram que suas equipes possuem conhecimento avançado para conduzir os processos de digitalização.
Treinamentos genéricos sobre como escrever comandos para ferramentas generativas são insuficientes. A capacitação precisa considerar as funções e os riscos de cada público.
Profissionais de recrutamento, por exemplo, devem aprender a revisar descrições de vagas, verificar vieses e proteger dados de candidatos. Equipes de People Analytics precisam entender qualidade de dados, modelos estatísticos, limitações das previsões e privacidade. Gestores precisam saber quando uma recomendação automatizada pode ser utilizada e quando exige análise adicional.
Também será necessário desenvolver competências técnicas dentro do próprio RH. A área precisará dialogar com profissionais de dados, segurança da informação, privacidade, produto e engenharia para transformar necessidades de pessoas em requisitos tecnológicos.
Como avaliar uma solução de IA para RH
O mercado já oferece recursos de IA integrados a plataformas de recrutamento, HCM, gestão de desempenho, aprendizagem e experiência do empregado. Antes de contratar ou liberar uma solução, a empresa deveria avaliar questões que vão além da demonstração comercial.
Entre elas estão:
- Os dados da empresa serão utilizados para treinar modelos externos?
- Onde as informações serão armazenadas?
- A solução possui integração com os sistemas existentes?
- É possível limitar o acesso de acordo com a função do usuário?
- As consultas e decisões ficam registradas?
- O fornecedor explica como as recomendações são produzidas?
- Existe revisão humana antes de uma ação sensível?
- A empresa consegue exportar seus dados caso encerre o contrato?
- Como são tratadas falhas, vazamentos e respostas incorretas?
- Quais indicadores demonstrarão o retorno da ferramenta?
Recursos de IA embarcados em softwares corporativos podem facilitar a adoção, mas não eliminam a responsabilidade da empresa sobre os resultados produzidos.
RH não deve conduzir a transformação sozinho
Em 73% das organizações participantes, o próprio RH lidera a jornada de transformação digital. O protagonismo é importante porque a área conhece os processos, as dores dos profissionais e os impactos das decisões sobre a experiência de trabalho.
Por outro lado, projetos de IA exigem responsabilidades compartilhadas.
O RH pode definir prioridades, critérios de negócio e limites para decisões sobre pessoas. A área de tecnologia precisa avaliar arquitetura, integrações e desempenho. Segurança da Informação deve acompanhar acessos e possíveis vazamentos. Jurídico e privacidade precisam analisar contratos, tratamento de dados e direitos dos trabalhadores.
A governança também deve envolver lideranças e usuários. São eles que conhecem o contexto no qual as recomendações serão utilizadas e conseguem identificar quando uma resposta tecnicamente plausível não faz sentido na realidade do trabalho.
Da experimentação para uma arquitetura de IA
Os resultados da pesquisa indicam que a IA no RH está entrando em uma nova fase. A primeira foi marcada pela curiosidade, por testes individuais e pela incorporação de ferramentas generativas às tarefas diárias.
A próxima exigirá uma arquitetura mais estruturada, formada por seis camadas:
- Casos de uso: definição dos problemas que a IA deverá resolver.
- Dados: qualidade, integração, disponibilidade e proteção das informações.
- Tecnologia: escolha de modelos, fornecedores e infraestrutura.
- Segurança: identidade, permissões, registros e prevenção de vazamentos.
- Supervisão humana: revisão das respostas e responsabilidade pelas decisões.
- Métricas: acompanhamento de produtividade, qualidade, custo, risco e impacto.
Sem essas camadas, a adoção pode aumentar sem que os resultados acompanhem o investimento.
A prioridade agora é construir confiança
A pesquisa RH Digital & IA 2026 foi respondida majoritariamente por profissionais C-level e diretores. Cerca de 20% das empresas participantes possuem mais de mil funcionários. Como a amostra reúne 51 organizações, os resultados funcionam como um retrato indicativo, e não como uma representação estatística de todo o mercado brasileiro.
Ainda assim, o estudo evidencia uma questão que tende a ocupar empresas de diferentes portes: a IA já está sendo utilizada, mas sua governança continua atrasada.
Para o RH, o próximo passo não é simplesmente adquirir mais licenças ou incentivar novos testes. É conectar dados, sistemas, pessoas e regras para que a tecnologia possa operar com segurança e produzir resultados verificáveis.
Adotar uma ferramenta de IA pode levar poucos minutos. Construir confiança para utilizá-la em decisões sobre pessoas exige estratégia, engenharia, governança e conhecimento.
