Pressão por eficiência financeira muda prioridades do mercado em 2026; empresas passam a focar em IA com impacto direto em receita, produtividade e operação

O avanço da Inteligência Artificial dentro das empresas brasileiras passou a exigir mais direcionamento estratégico e aplicações conectadas aos objetivos reais do negócio. Em 2026, o mercado começa a priorizar projetos capazes de gerar impacto concreto em produtividade, eficiência operacional e tomada de decisão, substituindo iniciativas focadas apenas em volume de dados, complexidade técnica ou experimentação sem retorno mensurável.

O movimento ganhou forças neste ano após o aumento da pressão de acionistas e lideranças financeiras por retorno concreto sobre investimentos em tecnologia. Dados da pesquisa global de CEOs da PwC, divulgada em janeiro deste ano, mostram que 56% dos executivos afirmam ainda não ter percebido ganhos relevantes de receita ou redução de custos com IA, apesar do avanço acelerado dos investimentos corporativos na tecnologia.

O levantamento também aponta que muitas empresas seguem enfrentando dificuldades para transformar projetos experimentais em aplicações escaláveis dentro da operação. Na prática, o cenário ampliou um problema que especialistas passaram a chamar de “obesidade de dados” — o acúmulo de informações, plataformas e infraestrutura sem impacto proporcional no resultado financeiro das companhias.

Para especialistas do setor, o principal gargalo deixou de ser tecnologia e passou a ser execução. O erro mais comum continua sendo desenvolver projetos focados na complexidade técnica, sem ligação direta com as dores reais da operação.

Segundo Bianca Perez, diretora de operações (COO) da Zoox Smart Data, maior AI-Datatech da América Latina e referência global em Data Science, Inteligência Artificial e Analytics, muitas empresas ainda investem em IA pensando apenas na tecnologia, quando o mercado agora cobra impacto financeiro. “Dado sem impacto no negócio vira apenas custo de armazenamento. A engenharia precisa ser traduzida em margem, eficiência e competitividade”, ressalta Bianca. Segundo a COO, a tendência para o restante de 2026 é uma mudança no modelo de construção dos projetos de IA. Em vez de começar pela quantidade de dados disponíveis, as empresas passaram a desenhar soluções com base no ROI esperado pela operação, como aumento de conversão, redução de churn (taxa de cancelamento), ganho de produtividade ou redução de custos.

Governança e LGPD entram no centro da estratégia

O avanço acelerado da IA também ampliou a preocupação das empresas com privacidade e governança de dados. Para Bianca, a pressão por velocidade sem uma estrutura robusta de controle pode aumentar riscos operacionais, jurídicos e reputacionais.

Práticas como isolamento de ambientes por cliente, anonimização automatizada e rastreabilidade de dados deixaram de ser apenas exigências regulatórias e passaram a integrar a estratégia de crescimento das companhias.

“Velocidade sem governança gera caos. Mas governança sem velocidade gera irrelevância”, ressalta. “No cenário atual, a confiança virou um dos ativos mais valiosos da economia de dados”, diz Bianca.

A mudança também acelera a migração da análise descritiva para modelos preditivos. Em vez de apenas interpretar acontecimentos passados, a nova geração de sistemas passa a antecipar gargalos operacionais, comportamento de consumidores e riscos comerciais em tempo real.

“A grande virada da IA está acontecendo agora. O mercado está saindo da lógica do dashboard estático e migrando para modelos capazes de prever cenários e acelerar decisões”, afirma a COO.

De acordo com o mapeamento da Zoox Smart Data, os projetos de IA com melhor desempenho atualmente estão concentrados em três pilares principais:

•  Organização e governança da camada de dados, garantindo integração, qualidade, rastreabilidade e disponibilidade das informações para que os sistemas de IA consigam operar com eficiência e segurança;
  

•  Tomada de decisão em tempo real, com identificação de padrões de consumo, comportamento e oportunidades comerciais de forma mais rápida e estratégica;
  
•  Estruturas evolutivas e escaláveis, com ciclos curtos de validação e capacidade de adaptação contínua às demandas da operação.
  

Para Bianca Perez, o mercado começa a compreender que o sucesso da IA depende menos da tecnologia em si e mais da capacidade das empresas de estruturar corretamente sua base de dados. “Nenhum projeto de IA consegue gerar valor consistente sem uma camada de dados organizada, integrada e governada. Não basta implementar inteligência artificial se a base não conversa corretamente com ela”, finaliza.