O ano de 2026 começou com perspectivas otimistas para a concessão de crédito a micro e pequenas empresas, segundo informações do Sebrae e da Fundação Getulio Vargas (FGV), que indicam que o acesso ao crédito atingiu seu melhor patamar nos últimos 12 meses. No entanto, a obtenção de capital continua sendo um desafio estrutural no ecossistema empresarial do Brasil. Quase metade das pequenas e médias empresas (PMEs) do país (48%) ainda enfrenta dificuldades significativas para conseguir financiamento, conforme dados da Serasa Experian.
Essa discrepância entre a melhora na oferta de crédito e as dificuldades reais de acesso ajuda a elucidar por que o financiamento para as PMEs é um tópico central nas discussões econômicas atuais. A questão vai além de simplesmente aumentar o volume disponível; é crucial encontrar métodos mais eficazes para compreender e avaliar a realidade dessas empresas.
Igor Senra, CEO e cofundador da Cora, uma instituição financeira voltada para PMEs, afirma que o principal entrave no crédito destinado aos pequenos negócios reside na dificuldade de traduzir sua realidade em critérios tradicionais de análise.
“O crédito é uma ferramenta poderosa para impulsionar o crescimento das pequenas e médias empresas, mas deve ser oferecido no momento certo e da maneira apropriada. A Inteligência Artificial (IA) torna possível essa visão mais profunda do negócio, permitindo entender seu momento atual e oferecer crédito que se alinhe à capacidade de pagamento. Dessa forma, podemos disponibilizar a linha de crédito ideal, considerando a saúde financeira da empresa”, explica Senra.
Modelos preditivos: como a IA lê o comportamento empresarial
No âmbito tecnológico, os modelos preditivos fundamentados em dados relacionais representam uma transformação significativa na área de crédito. Ao invés de se basear apenas no histórico bancário ou na pontuação tradicional, esses modelos são capazes de identificar padrões comportamentais financeiros e operacionais que revelam a verdadeira saúde de um negócio, mesmo quando não há um histórico formal robusto.
A dificuldade em obter crédito para as PMEs não se limita à falta de dados, mas também à ausência de modelos adequados para sua interpretação. “Ao focar apenas no histórico bancário ou na pontuação creditícia tradicional, deixamos de considerar empresas sólidas que operam bem, geram caixa e cumprem com suas obrigações. Modelos baseados em IA com dados relacionais ajudam a captar exatamente esses sinais que os sistemas antigos tendem a ignorar”, destaca Bruno Alano, cofundador e CTO da Avra, empresa especializada em desenvolver modelos proprietários de inteligência artificial que transformam dados fragmentados em insights preditivos aplicáveis às decisões sobre PMEs.
A IA como ferramenta para inclusão financeira
A integração entre dados transacionais, Open Finance e modelos preditivos está começando a estabelecer uma infraestrutura que promete tornar o crédito não só mais acessível, mas também mais preciso.
No Relatório de Estabilidade Financeira do Banco Central foi destacado que em períodos de aperto monetário, as menores empresas têm sua capacidade de pagamento afetada mais rapidamente. Isso reforça a necessidade urgente por modelos que possam calibrar adequadamente risco, valor, prazo e ajuste da oferta.
Para as PMEs, essa evolução pode representar um avanço significativo em competitividade. Empresas sólidas que possuem um histórico bancário limitado podem agora ser avaliadas com base em critérios que refletem sua real situação operacional, aumentando assim suas chances de acessar capital quando necessário.
Análise inteligente amplia acesso e diminui riscos
A Inteligência Artificial não só facilita o acesso ao crédito como também contribui para torná-lo mais seguro tanto para os credores quanto para os tomadores. Ao personalizar as ofertas com base na situação real das empresas, essa tecnologia ajuda a minimizar distorções nas análises financeiras e aprimorar a precificação do risco envolvido.
Para Igor Senra, esse aspecto é fundamental: “Em 2026, espera-se que o crédito avance com mais inteligência; no entanto, sempre haverá o desafio de equilibrar crescimento e sustentabilidade financeira dos empreendedores. Crescer com responsabilidade exige disciplina; assim sendo, a tecnologia deve servir como aliada nesse processo”.
A IA não apenas toma decisões sobre aprovação ou reprovação do crédito; ela também auxilia na definição do valor adequado, prazos e condições. “Essa precisão é crucial pois protege ambos os lados envolvidos: reduzindo os riscos de inadimplência para quem empresta enquanto minimiza as chances de oferecer um financiamento inadequado às empresas”, complementa Alano.
Implicações práticas para os empreendedores
No cotidiano dos negócios, o uso da IA no setor financeiro resulta em processos mais eficientes, critérios mais claros e ofertas melhor adaptadas às necessidades específicas de cada empresa. Ao invés de passar por extensos formulários e análises que desconsideram as realidades operacionais diárias das empresas, agora os empreendedores são avaliados com ênfase na saúde real dos seus negócios.
Para as pequenas e médias empresas brasileiras, essa mudança pode significar muito mais do que eficiência operacional; trata-se da possibilidade real de acessar capital alinhado à sua capacidade efetiva de pagamento e ao seu estágio atual de desenvolvimento—um progresso significativo rumo à utilização do crédito como uma alavanca para crescimento sustentável ao invés de mera pressão adicional sobre suas operações.
Por Gabriela Cardoso
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