The Brazilian Imperative: AI in Brazilian Councils

From literacy to execution: why Brazilian councils need to act in the next 90 days

The curiosity phase is over. Between 2023 and 2025, the Brazilian market went through an intense cycle of “AI literacy” — workshops, lectures, exploratory pilots. This cycle has fulfilled its role, but now it takes the bill. Boards, investors, and clients want to see returns. The question is no longer being “what can AI do?” and it became "where is the value she promised?"

For Brazilian companies — especially family owned ones, which represent around 90% of the national private GDP — the delay in the transition from workshops to real value is not conservatism. It’s existential risk. Globally, 82% of companies already report positive ROI on AI, with average return of $3.70 per dollar invested and leaders capturing $10.30. Brazil still operates mostly in the experimentation phase, while global competitors have already scaled up to production.

This article presents the practical pathway for for Brazilian councils to step out of the audience and take the direction of this transition — with concrete actions, reference metrics and a plan for the next 90 days.

1. From Curiosity to Pressure for Value: The Real State of AI in Brazil

The Brazilian AI market is experiencing a dangerous contradiction. On one side, genuine enthusiasm: executives attend courses, hire innovation consultants, create AI committees. On the other, scarce results: the majority of projects do not make it past the pilot phase, and those that do rarely show measurable impact on the P&L.

The global numbers illustrate the size of the gap. Forrester and McKinsey document operational savings of 25% to 40% at companies that have scaled AI. However, 95% of AI projects in the world do not reach scale — and in Brazil, where cultural and regulatory barriers add to the technical ones, this percentage tends to be even bigger.

The root of the problem is clear: the majority of Brazilian companies still treat AI as an IT project, not as a business lever. While the board discusses “which tool to adopt,” it should be asking “which business problem to solve.” This inversion of priority is what separates companies that capture value from those that accumulate proofs of concept in drawers.

The focus that generates immediate returns in the Brazilian context is specific: reducing back-office costs. Financial, legal, compliance and HR processes are the highest ROI targets for companies that have not yet scaled AI. The documented savings in these areas reach 40% — far above what traditional IT projects deliver. For a family company with margins already pressured, this reduction could be the difference between growing and stagnant.

The phrase that sums up the moment is straightforward: AI is no longer gaining competitiveness. It's a matter of survival.

There's a specifically Brazilian aggravating factor. In markets like the United States and Europe, companies that have delayed the adoption of AI still compete in ecosystems with an abundant skilled labor and access to cheap capital. In Brazil, the cost of capital is structurally higher and the pool of talent in AI is more restricted. Each quarter of delay here costs proportionately more than it would cost outside.

2. The Age of Creators and the Horizon of Agents

The technical barrier to using AI is falling at an unprecedented speed. Autonomous coding capabilities already reach 80.8% accuracy in reference benchmarks (SWE-bench), and the horizon of agent autonomy doubles every 131 days. This means that, in five years, the operational landscape will be unrecognizable.

We're entering the Age of Makers: individuals and small teams, armed with AI agents, are scaling up to entire departments. A financial analyst with the right tools can produce output that previously required a team of six people. A corporate lawyer can review contracts in hours, not weeks. An operations manager can orchestrate supply chain processes that previously required three coordinators and a customized ERP system.

For Brazil, this era represents as much risk as great opportunity.

The risk: companies that do not train their professionals will lose talent to more agile competitors — including startups with one tenth of the headcount. In a market where talent retention is already a chronic challenge, offering a technologically obsolete environment is accelerating the flight of human capital.

The opportunity: the cost of entry has fallen drastically. You don’t need a multinational budget to start capturing value. An average Brazilian company can, today, implement AI agents with less investment than a senior hire.

The near future is organized in four vectors:

Companies that paused investments in digital exploitation spent three times more to regain competitive parity.  This data is not projection — it is documented history.  The window to enter this transition at reasonable cost is closing.

The implication for the board is straightforward: the discussion is no longer “should we invest in AI?” — is “are we investing fast enough to not fall behind?” Context Engineering — the ability to provide AI with the right information, in the right format, at the right time — is already a strategic competency as relevant as financial management or talent development.

3. The Strategic Role of the Brazilian Advisor

In the Brazilian context, the adviser faces challenges that do not exist — or exist to a lesser degree — in more mature markets. Family businesses carry undocumented tacit knowledge, dependence on founders, and a culture where change is often seen as a threat to legacy. Data governance is often informal, and the LGPD, although it provides a robust regulatory framework, is still treated as a compliance obligation, not as a strategic advantage.

The biggest barrier to the adoption of AI in Brazil is not technological. It's cultural.

The counselor who understands this has three immediate responsibilities:

Cultural Organization and Lifelong Learning. Fostering a culture of continuous learning is not HR — it's a survival strategy. Teams that do not learn to work with AI will be replaced by teams that do, inside or outside the company. The board should require practical, not theoretical, training programs. There's no point doing a four-hour workshop if the next day the professional doesn't have access to the tools to apply what he's learned. The goal is clear: each employee should have at least one productive interaction with AI per week. Without this, literacy is theatre.

Emotional Intelligence and Strategic Humility. Being incremental is not weakness. In an environment of technological uncertainty, advancing in firm and documented steps is smarter than betting everything on a radical transformation. The advisor must normalize disciplined experimentation and protect the organization from cycles of hype followed by frustration. The fiduciary obligation — the Duty of Care — requires competence over material risks and opportunities. In 2026, ignoring AI on the board is not prudent. It's negligence.

Convert Business Management, not IT. The most common mistake in Brazilian boards is delegating AI to the CTO. When 50% of transformations by AI are of process and culture, not of infrastructure, the leadership must be from the CEO with support from the board. The LGPD already provides a regulatory framework; What is missing is a strategic governance framework. The advisor should ask the CEO: “what percentage of the AI budget is addressed to business problems, not technology?” If the response is less than 50%, there is a critical misalignment.

4. Five Actions for the Board Now

The difference between boards that lead and boards that react comes down to the discipline of execution. No to the strategic vision — almost all boards already understand that AI matters. What separates the two groups is the ability to convert understanding into measurable action.

These are the five actions that every Brazilian council should implement ntar in the next 90 days:

1. 1. Define Clear Policy on Use of AI. End the limbo between “can do nothing” and “can do everything”. The absence of policy does not protect the company — it exposes. Define what is allowed, what requires human supervision, and what is prohibited. Document. Communicate. Audit quarterly. Companies without a formal AI policy are, in practice, allowing anything — without traceability and without accountability.
   2. Protect the Data Infrastructure. Without organized and governed Data Lake, AI generates gaps, not insights. Clean, structured, and accessible data is a precondition — not a consequence — of any AI project. Companies that ignore this invest in models that operate on sand. For family businesses, this also means documenting the founders' tacit knowledge before it is lost.
   3. Create Innovation Metrics (KKIs).Measure incentive, not just adherence to process. Traditional KPIs punish experimentation. The board needs indicators that reward smart trials, document learnings, and accelerate iteration cycles. Tying AI metrics to C-Level variable compensation is the clearest sign that the company takes transformation seriously.
   4. Empowering Teams in “Vi be Coding”. Training teams to use AI in a practical and everyday way— not as an exotic laboratory tool, but as a natural extension of their work. This reduces costs, eliminates chronic dependence on IT and democratizes the capacity for innovation. The fundamental principle: “AI drafts, you revise. Always.” Each trained professional is a productivity multiplier that the competitor does not have.
   5. Establish Guardian of Culture. Create an internal role — person or committee — that guarantees real adoption, not just formal. Monitor resistance, celebrate quick wins, document use cases that work. Without a guardian, policies turn into paper and training turns into a checkbox. This role is especially critical in family businesses, where resistance to change can be quiet and deep.

5. Conclusion: From Audience to Direction

The literacy cycle has fulfilled its role. The next cycle is execution. There is no longer the option of “waiting and see”. With each quarter of inertia, the gap between Brazilian companies and global competitors widens — not linearly, but exponentially. The horizon of agents’ autonomy doubles every 131 days. What is a competitive advantage today will be a commodity tomorrow.

Councils that define policy, protect data, measure innovation, empower teams and guard the culture of adoption will lead the next decade of the Brazilian market. The rest will pay the price of inertia — in compressed margins, lost talent, and declining relevance.

The five actions described in this article do not require an outstanding budget. They require political will, clarity of priorities and a council willing to treat AI as what it is: the biggest operational transformation since digitalization.

Brazil has assets that few Markets possess: business resilience tested through decades of instability, operational creativity forged by scarcity, and a generation of executives that has already proven the ability to adapt. What is missing is neither talent nor capital. It's strategic direction from the top.

The decision is not technical. It’s about governance. And she belongs to the council.

References

1. 1. 90% of private GDP are family businesses — IBGE, consolidated data; PwC Global Family Business Survey 2023. https://www.pwc.com/gx/en/services/family-business/family-business-survey.html
   2. 82% of businesses report positive ROI on AI— Gallagher, AI Adoption and Risk Survey, 2025; see also McKinsey, “The State of AI in 2025,” Mar. 2025 (72% global adoption). https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
   3. $3.70 per dollar invested (avg. ia) and $10.30 (leaders) — IDC/Microsoft, “2024 Business Opportunity of AI: Generative AI Delivering New Business Value and Increasing ROI”, Nov. 2024. https://blogs.microsoft.com/blog/2024/11/12/idcs-2024-ai-opportunity-study-top-five-ai-trends-to- watch/
   4. 25–40% of operational savings — McKinsey, “Driving Impact at Scale from Automation and AI,” 2023; Forrester Research, Intelligent Automation Predictions 2024. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/dri ving-impact-at-scale-from-automation-and-ai
   5. 95% of AI projects don't scale — Gartner and RAND Corporation; see also MIT Sloan, “Why So Many AI Projects Fail.” https://www.gartner.com/en/articles/genai-project-failure
   6. SWE-bench 80.8% — Anthropic, Claude benchmark results, 2025. https://www.anthr opic.com/news
   7. Autonomy horizon doubles every ~7 months — METR, “Measuring AI Ability to Complete Long Tasks,” Mar. 2025 (arXiv:2503.14499). Recent data suggests acceleration to ~4 months by 2024–2025. https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/
   8. Companies that paused digital investments spent 3x more to regain parity — McKinsey, “Through-Cycle Growth: From Downturn to Rec overy” and “Rewired and Running Ahead”, 2023. https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insig hts/growth-through-a-downturn
   9. LGPD — General Data Protection Law — Law nº 13,709/2018, Brazil. https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm
   10. Duty of Care (fiduciary duty) — Principle of corporate governance; in Brazil, referenced in Arts. 153–158 of the Corporation Law (Law no. 6,404/1976). https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l6404consol.htm
   11. Context Engineering — Anthropic Engineering Blog, “Effective Context Engineering for A I Agents”, 2025. https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
   12. “AI draft, you review. Always.” — Principle the OPEX Consultancy methodological, applied in practical training programs in AI.
   13. “Vibe Coding” — Term coined by Andrej Karpathy (co-founded or from OpenAI, formerly Tesla AI), Feb. 2025. https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
   14. 50% of transformations by AI are of process and culture, not of infrastructure — McKinsey, “Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI,” 2023; McKinsey, “The State of AI in 2025.” https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-and-running-ahead-digital-and-ai-leaders-are-leaving-the-rest-behi nd
   15. Structurally highest cost of capital in Brazil — Central Bank of Brazil, Selic rate and macroeconomic data. https://www.bcb.gov.br/estatisticas/txjuros
   16. Era of Creators — Emerging concept in AI literature; see Anthropic, “Measuring Agent Autonomy,” 2025, and a16z, “AI in the Era of Creators.” https://www.anthropic.com/research/measuring-agent-autonomy

At OPEX Consultoria, we help Brazilian family businesses to transform AI from promise to reality operational ality — with strategic diagnosis, practical governance and action plan that respects the culture and the legacy of your business. If your board wants to lead this transition rather than reacting to it, talk to us.