O estudo da ABES com dados da IDC publicado em 2023 projetou gastos com inteligência artificial acima de US$ 1 bilhão no Brasil naquele ano, alta de cerca de 33%, e gastos com IaaS e PaaS acima de US$ 4,5 bilhões, alta de cerca de 41%. O SaaS responderia por cerca de metade do gasto com software.
Para 2023, o estudo Mercado Brasileiro de Software – Panorama e Tendências 2023, da ABES com dados da IDC Brasil, projetou que os gastos com inteligência artificial no Brasil passariam de US$ 1 bilhão, cerca de 33% a mais que em 2022, e que os gastos com infraestrutura e plataforma em nuvem (IaaS e PaaS) superariam US$ 4,5 bilhões, alta de cerca de 41%. O software como serviço (SaaS) responderia por cerca de metade de todo o gasto com software no país. As projeções vieram depois de um 2022 fraco para o mercado de TI como um todo, que cresceu só 3,0%.
Quais foram as projeções para 2023?
| Segmento | Projeção para 2023 no Brasil |
|---|---|
| Inteligência artificial | Acima de US$ 1 bilhão, alta de cerca de 33% |
| Automação inteligente de processos | Acima de US$ 214 milhões, alta de cerca de 17% |
| Nuvem pública: IaaS e PaaS | Acima de US$ 4,5 bilhões, alta de cerca de 41% |
| Software como serviço (SaaS) | Cerca de metade do gasto com software, alta de 27,6% |
As projeções são estimativas feitas com base nos dados da IDC e devem ser lidas como cenário, não como resultado medido.
De onde o mercado partia?
O mesmo estudo registrou que, em 2022, o mercado brasileiro de TI somou R$ 247,4 bilhões (US$ 45,9 bilhões), com crescimento de 3,0%, e que o Brasil caiu para o 12º lugar no ranking mundial. No mercado interno, software cresceu 7,9% e serviços, 6,4%, acima da média, enquanto o hardware ainda respondia por cerca de 54,5% do gasto.
Em retrospecto, o salto projetado para nuvem é grande. Em 2022, a edição anterior do estudo previa gasto de US$ 1,9 bilhão com IaaS em nuvem pública no Brasil. A comparação direta, no entanto, exige cuidado, porque a projeção de 2023 soma IaaS e PaaS.
Por que IA e nuvem aparecem juntas?
Os dois temas estão ligados na prática. Quando uma aplicação de inteligência artificial roda em infraestrutura de nuvem, seu custo cresce com o uso. E, com o SaaS ocupando cerca de metade do gasto com software, funções de IA podem chegar às empresas embutidas em softwares contratados por assinatura, e não apenas como projetos próprios.
Para empresas brasileiras, isso se traduz em algumas decisões práticas:
- escolher entre usar IA embutida em ferramentas SaaS ou desenvolver soluções próprias;
- controlar custos de nuvem, que crescem com o uso;
- definir regras sobre que dados podem ser enviados a serviços externos de IA, à luz da LGPD;
- medir o retorno de cada projeto, em vez de adotar IA por pressão de mercado.
Como o perfil do gasto em TI vinha mudando?
Em análise publicada pela ABES, o conselheiro Jorge Sukarie mostrou que a fatia de hardware no investimento em TI no Brasil caiu de 67% em 2004 para 47% em 2024, com software em 31% e serviços em 22% em 2024. As projeções de 2023 para IA, nuvem e SaaS fazem parte dessa mudança de longo prazo, em que o gasto se desloca de equipamentos para software e serviços.
O que isso significa hoje para quem contrata?
Ao contratar um projeto de IA ou de nuvem, vale pedir ao fornecedor uma estimativa do custo recorrente de infraestrutura, um piloto com escopo e métrica definidos e clareza sobre onde os dados ficarão armazenados e processados. Consultorias de IA podem ser comparadas na categoria de inteligência artificial, e desenvolvedores, na de software.
Fontes
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Perguntas frequentes
Quanto o Brasil gastaria com inteligência artificial em 2023, segundo a ABES?
Mais de US$ 1 bilhão, alta de cerca de 33% sobre 2022, segundo o estudo da ABES com dados da IDC publicado em 2023.
Quanto se projetava de gasto com nuvem no Brasil em 2023?
Mais de US$ 4,5 bilhões com infraestrutura e plataforma como serviço (IaaS e PaaS), alta de cerca de 41%, além de crescimento de 27,6% no SaaS.
Essas projeções são dados medidos?
Não. São estimativas do estudo, feitas com base em dados da IDC, e devem ser comparadas depois com os resultados efetivos publicados em edições seguintes.