Nova pesquisa revela os modelos operacionais de equipes corporativas com alto ROI de IA navegando pelo crescimento global

A expansão de mercado ainda é importante. Mas, para muitas empresas, o crescimento global agora é definido pela capacidade de alcançar clientes e funcionários com velocidade, relevância cultural e governança em volumes maiores e ciclos de mudança mais rápidos.

O principal relatório de pesquisa da Smartcat, The 2026 State of Global Enterprise Growth, indica que, embora a expansão de mercado continue sendo uma prioridade, o principal ponto de pressão para os líderes globais mudou. Em 2026, o desafio decisivo é manter a velocidade e o controle à medida que a complexidade operacional aumenta em todos os mercados e canais.

Os participantes incluíram equipes responsáveis por desenvolver e capacitar forças de trabalho globais, construir marcas e gerar receita. De acordo com a pesquisa, 98% das empresas entrevistadas relatam um aumento significativo nas demandas de conteúdo no último ano. Os impulsionadores dessa sobrecarga são cada vez mais multifacetados:

• A profundidade da personalização: Ir além da tradução genérica para fornecer conteúdo culturalmente adaptado que atenda às expectativas locais específicas.

• Densidade omnichannel: Gerenciar aumentos exponenciais no volume de conteúdo em canais fragmentados — citado como o principal impulsionador de complexidade para as equipes de marketing.

• Velocidade regulatória: Navegar por mudanças frequentes de conformidade que exigem atualizações de conteúdo imediatas, precisas e governadas, especialmente em setores de alto risco.

Os fluxos de trabalho de localização tradicionais são construídos em torno de transferências manuais, ferramentas desconectadas e ciclos de revisão sequenciais. Mas as pressões que as equipes enfrentam hoje estão exponindo os limites do que as abordagens tradicionais podem sustentar. As demandas de conteúdo estão acelerando enquanto os orçamentos das equipes permanecem em grande parte estáticos, e a pesquisa revela uma divisão cada vez maior: um grupo menor de equipes de alto desempenho está alcançando um melhor ROI de IA ao mudar a forma como seus modelos operacionais apoiam a velocidade, a consistência e a governança em escala global.

A pesquisa destaca uma lacuna de desempenho significativa entre as equipes que relatam os melhores resultados de IA e o mercado em geral. As equipes de conteúdo com o maior ROI de IA têm quase sete vezes mais chances de ter alcançado fluxos de trabalho de localização significativamente mais rápidos em comparação com seus pares.

Essas equipes não usam a IA simplesmente para concluir tarefas isoladas. Em vez disso, elas usam a IA dentro do fluxo de trabalho, não como uma ferramenta independente. A IA se torna parte de como o conteúdo é criado, revisado, localizado e mantido em todos os mercados. É aqui que a capacidade se torna repetível entre as equipes e não depende mais de alguns indivíduos.

De acordo com os dados, o que separa essas equipes das demais é tipicamente definido por três transformações operacionais:

• Da fragmentação à orquestração: As equipes de alto desempenho têm maior probabilidade de usar stacks de tecnologia unificados. Em vez de usar a IA para tarefas pontuais, elas orquestram fluxos de trabalho inteiros que conectam a criação de conteúdo, a revisão linguística e a distribuição regional para eliminar as transferências manuais.

• Capacitação humana estruturada: Enquanto a maioria das empresas atualmente depende de treinamento em IA informal ou inexistente, as equipes líderes tendem a vir de organizações que implementam currículos estruturados de IA. Essas equipes têm cerca de duas vezes mais chances de alcançar uma automação profunda em nível de processo, em vez de uma simples assistência em nível de tarefa.

• Governança proativa: Com mais de um terço das equipes enfrentando gargalos recorrentes nas revisões de implantação de IA, as equipes com alto ROI normalmente integraram verificações de segurança e regulatórias diretamente em seus fluxos de trabalho. Isso permite que elas mantenham a velocidade e a conformidade, sem o atrito de revisão relatado pela maioria de seus pares.

Para ajudar as organizações a responder à crescente demanda por conteúdo e à complexidade operacional em 2026, o relatório apresenta uma estrutura operacional para avaliar e dimensionar o impacto da IA nas operações globais. Ele foi projetado para ser útil em todos os níveis de maturidade em IA.

A estrutura fornece uma abordagem baseada em estágios que identifica as etapas necessárias para passar de pilotos experimentais de IA para uma orquestração unificada. Essa transição é fundamental para as organizações que buscam superar barreiras comuns de implementação, como o risco inerente do uso não coordenado da IA: quando o uso da IA não é padronizado, os resultados variam entre equipes e regiões, aumentando o retrabalho e atrasando as aprovações.

O relatório 2026 State of Global Enterprise Growth revela uma lacuna cada vez maior na prontidão da força de trabalho para operacionalizar a IA além da produtividade individual, especialmente em setores altamente regulamentados, onde os requisitos de conformidade e as atualizações frequentes podem atrasar os lançamentos globais e aumentar o custo da inconsistência.

Dos setores incluídos no estudo, o de Ciências da Vida lidera em prontidão para IA, com quase metade das empresas adotando treinamento estruturado para dar suporte a necessidades regulatórias complexas. As equipes de Manufatura, enfrentando ciclos de atualização sobrepostos e alta complexidade de canais, avançam mais rápido orquestrando fluxos de trabalho paralelos na criação, localização e distribuição de conteúdo. Por outro lado, o varejo e o setor de bens de consumo (CPG) estão atualmente atrasados na adoção, com quase três quartos das organizações corporativas dependendo de treinamento informal ou nenhum treinamento, apesar da alta pressão por consistência omnichannel.

Ao identificar os níveis atuais de maturidade em IA de suas equipes, os líderes podem priorizar os investimentos específicos em tecnologia, treinamento e governança que têm o maior impacto no ROI da IA.

As descobertas da pesquisa do relatório são complementadas por exemplos de organizações corporativas que aplicam IA ao conteúdo global e à capacitação em ambientes de produção. 

A Huel, uma empresa global de nutrição direta ao consumidor, descreveu a consolidação da localização na web e no marketing de performance para reduzir as transferências e apoiar mensagens consistentes em todos os mercados. A Cummins, uma fabricante global que apoia equipes de linha de frente distribuídas, enfatizou a entrega de capacitação nos idiomas principais dos funcionários para que o treinamento permaneça acessível e eficaz para uma força de trabalho global. Esses exemplos são ilustrativos: um ROI de IA mais forte tende a aparecer quando a IA é incorporada no design do fluxo de trabalho e nos processos de revisão, em vez de ser usada apenas para tarefas isoladas.

As descobertas deste relatório servem tanto como um benchmark para o desempenho atual quanto como um guia estratégico para o crescimento futuro. À medida que as empresas navegam pelas complexidades de 2026, aquelas que alcançam um ROI de IA mais alto ao amplificar a produção continuarão sendo o principal diferencial para o sucesso global.

O relatório completo está disponível para download abaixo.

Este anúncio também foi distribuído via PR Newswire em 11 de março de 2026.