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Inteligência de negócios e IA impulsionam empresas nos EUA

Adoção de ferramentas analíticas cresce em setores como varejo, saúde e finanças, enquanto mercado global de BI projeta US$ 72 bilhões até 2034.

Redação
Por: Redação Fonte: Agência Dino
11/03/2026 às 15h27
Inteligência de negócios e IA impulsionam empresas nos EUA
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Empresas norte-americanas de diferentes segmentos intensificam o uso de Business Intelligence (BI) e Inteligência Artificial (IA) como estratégia de crescimento operacional e competitividade. Segundo levantamento da Fortune Business Insights, o mercado global de BI foi avaliado em US$ 34,82 bilhões em 2025 e deve alcançar US$ 72,21 bilhões até 2034, com taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 8,4%. Daniel Santana, especialista em Business Intelligence e Inteligência Artificial com mais de uma década de experiência nos Estados Unidos, acompanha esse movimento em primeira mão. Empresário com operações em setores como varejo, saúde, construção e serviços financeiros, Santana dirige uma firma de contabilidade que aplica metodologias de BI e IA tanto na gestão interna quanto no desenvolvimento de soluções analíticas para clientes — um modelo que reflete a convergência entre tecnologia de dados e inteligência de negócios na prática.

A expansão do mercado reflete uma mudança estrutural na forma como organizações tomam decisões. Pesquisa do McKinsey Global Institute indica que empresas com alto desempenho em dados e analytics são quase duas vezes mais propensas a atingir seus objetivos estratégicos e 1,5 vez mais propensas a registrar crescimento de receita de pelo menos 10% em três anos. Daniel Santana observa esse padrão diretamente no mercado norte-americano. "Organizações que estruturam suas decisões em dados verificáveis reduzem riscos e identificam oportunidades com maior precisão. O que os números do McKinsey mostram é o que já se vê no dia a dia das empresas que adotaram BI de forma consistente", afirma o especialista, que dedica sua atuação profissional ao estudo e à aplicação dessas ferramentas em contextos empresariais reais.

No setor de saúde, a aplicação de BI se concentra no monitoramento de indicadores clínicos, na gestão de custos operacionais e na identificação de padrões de atendimento. Ferramentas analíticas permitem que clínicas e hospitais correlacionem dados de procedimentos com resultados financeiros, processo que antes demandava rotinas manuais extensas. Daniel Santana atua diretamente com organizações desse segmento e acompanha a transição para ambientes de decisão orientados por dados. Para o especialista, a integração entre sistemas de prontuário eletrônico e plataformas de análise representa um dos avanços mais significativos para a gestão em saúde nos últimos anos — e um dos campos em que o retorno sobre o investimento em BI se torna mais mensurável.

No varejo, os benefícios se traduzem em previsão de demanda, otimização de estoques e personalização da experiência do consumidor com base em comportamento de compra. O mesmo relatório da Fortune Business Insights aponta o setor financeiro (BFSI) como o de maior crescimento projetado no uso de BI, impulsionado pela demanda por relatórios em tempo real, gestão de riscos e melhoria na retenção de clientes. Daniel Santana aplica essa lógica de forma transversal em sua atuação: a firma de contabilidade que dirige utiliza BI e IA nos próprios processos de gestão e, simultaneamente, desenvolve projetos analíticos para clientes em múltiplos setores nos Estados Unidos. "Quando a mesma metodologia que usamos internamente gera resultado para o cliente, isso valida o modelo e acelera a curva de aprendizado de todos os envolvidos", explica.

O componente de Inteligência Artificial amplia as capacidades do BI tradicional ao incorporar modelagem preditiva, automação de insights e análise de linguagem natural. De acordo com relatório da Grand View Research, o mercado global de IA foi avaliado em US$ 390,91 bilhões em 2025 e projeta crescimento a uma taxa de 30,6% ao ano até 2033, podendo atingir US$ 3,49 trilhões. Esse crescimento reflete a adoção acelerada de soluções baseadas em machine learning e análise preditiva por empresas de todos os portes. Para Daniel Santana, a IA não substitui o BI — ela o potencializa. "BI estrutura os dados e cria a base de leitura do negócio. A IA entra para antecipar cenários e automatizar decisões repetitivas. As duas tecnologias, juntas, formam o núcleo de uma operação orientada por inteligência", define o especialista.

Daniel Santana, que desenvolve projetos nessa área para clientes nos Estados Unidos há mais de uma década, avalia que a convergência entre BI e IA deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar uma condição de sobrevivência no mercado atual. O especialista acompanha casos em diferentes indústrias e identifica um padrão: empresas que postergam a estruturação de suas capacidades analíticas tendem a perder velocidade de resposta frente a concorrentes que já operam com painéis de indicadores em tempo real e modelos preditivos integrados às rotinas de decisão. "A capacidade de transformar dados brutos em decisões estratégicas em tempo real deixou de ser um diferencial e passou a ser um requisito básico para empresas que pretendem crescer de forma sustentável", observa.

A adoção dessas tecnologias ainda enfrenta barreiras em pequenas e médias empresas, nas quais a escassez de profissionais qualificados e a resistência cultural à mudança representam os principais obstáculos. Segundo o levantamento do McKinsey, organizações com alto desempenho analítico são muito mais propensas a ter lideranças de dados no nível executivo e a disponibilizar ferramentas de self-service para equipes operacionais — práticas ainda pouco difundidas no mercado de médio porte. Daniel Santana, que trabalha com esse perfil de empresas nos EUA, aponta que a superação dessas barreiras passa por três frentes: capacitação interna das equipes, escolha de ferramentas compatíveis com o estágio de maturidade da organização e parceria com profissionais que combinam experiência técnica em BI e IA com conhecimento setorial aplicado. "Não existe solução genérica. O que funciona em uma rede de varejo pode não funcionar em uma clínica médica. A inteligência está em adaptar a metodologia ao contexto", conclui o especialista.

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