2026: da ilusão de avanço à maturidade real da IA nas empresas
Durante alguns anos, sobretudo no biênio 2023-2024, a discussão sobre implementação de IA nas organizações possuía um caráter mais raso — marcada sobretudo pelo hype em torno das novas ferramentas, posicionamento de marca e declarações de uso. Ilusão da adoção: por que usar e implementar IA são coisas totalmente diferentes IA responsável: construindo os pilares da confiança Em 2025, pôde-se perceber uma transição para um campo que, inicialmente, pode parecer mais desconfortável para as empresas, mas que marca um ponto de transformação: o reconhecimento real do estágio de maturidade das organizações em relação a essa utilização — e como isso se difere da real implementação, tema que abordei em meu último artigo. Olhando em retrospectiva, é evidente que, neste ano, essa distinção pode representar um verdadeiro divisor de águas. Ao serem confrontadas com diagnósticos mais claros — por entenderem a necessidade de realizá-los — sobre seus processos, rotinas de trabalho e sua capacidade real de geração de impacto a partir de IA, as empresas deixaram para trás uma zona de conforto que poderia se tornar perigosa: a de acreditar que já usam IA suficientemente e se beneficiam de todo o seu potencial, quando, na verdade, se trata de um uso pontual, fragmentado. -Entre no Canal do WhatsApp do Canaltech e fique por dentro das últimas notícias sobre tecnologia, lançamentos, dicas e tutoriais incríveis.- Um novo entendimento da maturidade de IA Esse deslocamento de percepção — da suposta utilização para a consciência de que a tecnologia ainda é aplicada de modo pouco estratégico —, naturalmente, traz consigo um efeito profundo. Entendo que o que pode se esperar para 2026 é um rompimento ainda mais brusco com a ilusão de avanço da IA nas empresas, a fim de que se abra espaço para debates e decisões mais maduras, mais guiadas por um entendimento operacional e estrutural do negócio, menos orientadas por hype e marketing. E o primeiro passo necessário é afirmar suas dificuldades na implementação — e não fingir que estas não existem. De acordo com um estudo da McKinsey, três anos após os primeiros lançamentos de ferramentas de IA de última geração, e que iniciaram uma nova era da inteligência artificial, quase 90% dos entrevistados afirmam que suas empresas utilizam a tecnologia de forma regular, em ritmos ainda desiguais. Contudo, apesar de uma suposta familiaridade com essas ferramentas, a maioria das companhias ainda não as incorporou adequada e satisfatoriamente a seus fluxos e processos para que pudessem gerar e capturar valor ao nível organizacional. No discurso do dia a dia, é preciso ser claro: é fundamental que as empresas percam a vergonha de entender seu estágio de maturidade, porque é esse entendimento que pode trazer avanços — e é exatamente por isso que eu defendo, há tempos, a importância de um diagnóstico estrutural. Ainda segundo o levantamento da McKinsey, apenas 7% das empresas entendem que a IA foi totalmente implementada e integrada em toda a organização. Ou seja, 93% delas ainda estão no caminho — e 62% se encontram em fase de experimentação ou de execução de projetos-piloto. Claro que a mudança de percepção não resolve de prontidão os desafios de implementação, mas pode redefinir o ponto de partida e os principais pontos de atenção. Isso porque, ao reconhecer que ainda não implementa IA de forma estruturada, a empresa consegue enxergar com maior clareza o que precisa ser redefinido e redesenhado, quais capacidades precisam ser desenvolvidas e em que pontos a tecnologia pode, efetivamente, ampliar o trabalho humano. Dessa forma, em vez de acumular uma miríade de ferramentas que nem sempre serão as mais adequadas, surge a possibilidade de construir, estrategicamente, novos critérios, priorizar iniciativas e, de forma efetiva, estabelecer um roadmap coerente com a realidade. É nesse sentido que 2025 pode ser lembrado menos como o ano da adoção em massa — por mais que tenha se registrado avanços importantes nesse aspecto — e mais como um período no qual muitas organizações começaram a entender, finalmente, onde estão, e como essa etapa é essencial para redefinir os próximos passos de uma eventual transformação. 2026: o que existe atrás da porta Para além das oportunidades, a mudança de percepção, naturalmente, traz consigo novos desafios — que acompanham as novas perspectivas por parte das organizações. Isso porque, a partir do momento em que as companhias deixam de tratar a IA como uma coleção de experimentos isolados, e que não necessariamente conversam entre si, e passam a entendê-la como um elemento principal do negócio, questões como governança e pensamento de longo prazo passam a ocupar o centro das decisões. Em muitos casos, por ter se priorizado a utilização isolada de ferramentas, iniciativas de IA podem estar dispersas entre as áreas e equipes, sem critérios claros de priorização, critérios, diretrizes de uso — sem contar aspectos como segurança e ética. Assim, um entendimento mais rigoroso e uma abordagem holística demandam maior atenção em relação à governança dos processos e projetos. Governar IA, contudo, não significa engessá-la, mas construir e estabelecer princípios, papéis e mecanismos que garantam não só consistência, mas rastreabilidade e visão estratégica de longo prazo — tópicos ainda distantes da realidade de uma parcela significativa das empresas. Para além de planejamentos mais estratégicos e estruturais por parte das empresas, 2026 pode representar, paralelamente, um ano interessante em termos de experimentação, principalmente no que diz respeito à implantação de agentes de IA — atividade que, inclusive, tende a ser beneficiada em organizações com visões estruturadas. O estudo da McKinsey revela que 23% dos entrevistados relatam que suas empresas estão escalando um sistema de IA baseado em agentes em pelo menos uma função de negócios, enquanto outros 39% afirmam ter começado a experimentar com agentes de IA. O que se desenha para o ano que vem, portanto, não é uma ruptura tecnológica abrupta, mas um aprofundamento e ganho de maturidade na jornada de implementação. Nesse cenário, podemos esperar a inteligência artificial se consolidando como uma infraestrutura “invisível” do trabalho, influenciando decisões, otimizando fluxos e transformando modelos operacionais de forma progressiva, e com a experimentação de novas ferramentas que ganham tração, como é o caso dos agentes de IA. E, como uma etapa leva à outra, o diferencial competitivo não estará no acesso às ferramentas, mas na capacidade das organizações de estruturar, governar e evoluir a implementação de IA ao longo do tempo. No fim — e como tenho defendido em minhas colunas e na atuação da AIMANA com as empresas —, a promessa da inteligência artificial não se cumpre em processos e adoções aceleradas, mas na capacidade de se alinhar visão estratégica, métodos e pessoas. É sob essa orientação, muitas vezes mais silenciosa do que espetacular, que a transformação efetiva tende a acontecer. Confira outros conteúdos no site do Canaltech: IA generativa e código aberto definem estratégias de inovação nas empresas Empresas avançam na IA, mas enfrentam desafios com custos, dados e cultura Como empresas estão aplicando IA na prática, segundo o Google Cloud Leia a matéria no Canaltech.