Reformular uma pesquisa elevou a parcela de empresas com IA de 12% para 40%

O número parece o sonho de um vendedor de IA corporativa: entre as empresas americanas com 250 ou mais funcionários, a parcela que usa a tecnologia chegou a 40,7%. Um ano antes, o indicador estava em cerca de 12%. Seria possível anunciar um crescimento quase quatro vezes maior e obter um slide convincente para investidores.

Só que esses dois números medem coisas diferentes.

O Departamento do Censo dos EUA pesquisa regularmente as empresas no âmbito da Business Trends and Outlook Survey. Até novembro de 2025, as companhias respondiam se aplicavam IA na produção de bens ou na prestação de serviços. Depois, a pergunta foi ampliada: agora ela abrange o uso de IA em qualquer função do negócio. Marketing, programação, suporte ao cliente, previsão e análise interna também passaram a contar.

Um termo, duas métricas diferentes

Imagine uma loja virtual. Ela não usa aprendizado de máquina para definir o sortimento, gerir o estoque ou a entrega, então responde "não" à pergunta antiga. Mas seus profissionais de marketing preparam rascunhos de anúncios com um modelo de linguagem, e os desenvolvedores usam um assistente para escrever código. À nova pergunta, a mesma empresa já responde "sim".

O negócio não mudou da noite para o dia. Mudou a condição pela qual ele é classificado como usuário de IA.

É por isso que os 12% anteriores e os novos 40,7% não podem ser colocados na mesma linha nem interpretados como crescimento contínuo. Após a transição para a pergunta mais ampla, a parcela de grandes empresas era de cerca de 30% em fevereiro de 2026 e, em outubro, subiu para aproximadamente 40%. Esse trecho já permite falar em crescimento, desde que a metodologia tenha permanecido inalterada dentro do período.

O autor da análise original separou a série antiga da nova e calculou a média móvel de seis ondas consecutivas da pesquisa. Essa abordagem suaviza as oscilações, mas não elimina a principal ruptura: a média de perguntas diferentes continua sendo a média de indicadores diferentes.

Por que isso importa para as equipes de produto

O mesmo erro ocorre na análise de produto. Por exemplo, uma equipe altera o evento "usuário ativo": antes era preciso criar um projeto, agora basta abrir o aplicativo. Após o lançamento, o indicador cresce dezenas de pontos percentuais. Isso não é necessariamente sucesso do produto: parte do aumento surgiu da nova definição.

Por isso, a formulação da pergunta, a descrição do evento, os filtros e a versão do cálculo devem ser armazenados junto da própria métrica. Ao mudar uma definição, é útil criar uma nova série, marcar a data da ruptura e recalcular o histórico apenas quando os dados de origem realmente permitirem aplicar uma regra única a todo o período.

Há também uma segunda mudança. Desde outubro de 2026, o Departamento do Censo, citando uma ordem executiva do presidente dos EUA, substituiu no questionário Artificial Intelligence por Super Intelligence, explicando que é assim que agora se chama o antigo AI. Os exemplos de aplicação continuam reconhecíveis, mas o termo incomum pode alterar as respostas: alguém pode achar que se trata de uma tecnologia mais avançada.

Conclusão prática

O desenvolvedor de análise deve versionar as definições de eventos e não costurar períodos incompatíveis. O gerente de produto, verificar a causa de um salto antes de apresentar os resultados à diretoria. O fundador, não tomar um número chamativo de adoção como prova de mercado até estudar a pergunta, a amostra e a data da mudança de metodologia.

Um indicador sem o histórico de sua definição não é um fato, mas um número que perdeu o contexto. Neste caso, os dados de fato mostram a difusão da IA nas empresas americanas, mas a conclusão honesta é mais modesta: após a ampliação da pergunta, o uso da tecnologia em quaisquer funções das grandes empresas cresceu de cerca de 30% para 40,7% ao longo de 2026.