Ricardo Scheffer, CEO da Sonda do Brasil. Foto: divulgação.
Cada vez mais presente no discurso corporativo, a Inteligência Artificial (IA) entrou definitivamente em uma nova fase. Se nos últimos anos o debate esteve concentrado em seu potencial, 2026 marca a consolidação da tecnologia como um pilar estrutural das operações empresariais.
Segundo estudo da IDC, 63% das empresas brasileiras já utilizam aplicações ou serviços aprimorados por IA generativa em produção, índice superior à média global, de 60%. O dado evidencia que o Brasil deixou de apenas acompanhar tendências para assumir um papel mais ativo na adoção de soluções baseadas em IA.
Esse avanço, no entanto, não ocorre de forma homogênea. Embora a IA já responda por 13,5% do faturamento dessas empresas, considerando serviços e atividades diretamente relacionados à tecnologia, cerca de 64,5% das empresas nacionais de TI ainda se encontram nos estágios iniciais de adoção. Os dados revelam um cenário em que a maturidade ainda está em construção, mas o impacto econômico da IA já é concreto, mensurável e crescente.
Nesse contexto, estar atualizado às transformações tecnológicas deixa de ser uma opção e passa a ser uma condição para a competitividade. A seguir, destaco cinco tendências que devem moldar o uso da Inteligência Artificial nas empresas em 2026.
IA agêntica - Entre as principais tendências está a consolidação da IA agêntica. Diferentemente das automações tradicionais, agentes de IA são capazes de interpretar contextos, tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma, sempre alinhados a regras de negócio e modelos de governança.
Em setores como saúde, tecnologia, marketing e manufatura, os resultados já são expressivos. Em operações de atendimento ao cliente, por exemplo, a adoção de agentes de IA pode reduzir o tempo médio de atendimento em até 63%, diminuir em 50% o volume de chamadas repetidas e elevar a satisfação dos clientes em quase 49%, de acordo com a IDC. Trata-se de uma mudança estrutural, na qual a IA deixa de atuar como apoio e passa a ser parte ativa da engrenagem operacional.
Segurança orientada por IA - a sofisticação do ambiente digital amplia, na mesma proporção, os desafios relacionados à segurança, à gestão de riscos e à resiliência operacional. Nesse cenário, a IA deixa de ser apenas um diferencial estratégico e se torna um requisito operacional.
Ao analisar grandes volumes de dados em tempo real, a tecnologia permite identificar padrões anômalos, antecipar falhas e responder a ameaças com mais velocidade e precisão do que abordagens exclusivamente manuais. Outro ponto crítico é a chamada “fadiga do SOC (Security Operations Center)”. Equipes sobrecarregadas por alertas encontram na IA generativa uma aliada para automatizar processos, priorizar eventos relevantes e contextualizar informações de múltiplas fontes, apoiando decisões mais rápidas e eficazes.
FinOps e nuvem impulsionados por IA - a maturidade da IA também reflete na gestão financeira de ambientes em nuvem. Segundo a IDC, 92,3% das grandes empresas globais consideram essencial que ferramentas de FinOps (Financial Cloud Operations) incorporem capacidades de IA generativa, enquanto 83,3% já utilizam soluções pagas para otimizar custos e ganhar previsibilidade orçamentária.
Nesse contexto, a IA assume um papel central no mapeamento do consumo, na identificação de desperdícios e no planejamento financeiro mais preciso. Em arquiteturas híbridas e multicloud, essa inteligência se torna decisiva para garantir eficiência e sustentabilidade financeira.
AIOps como resposta à complexidade operacional - com ambientes de TI cada vez mais distribuídos e interdependentes, plataformas baseadas em AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) ganham protagonismo. Essas soluções integram dados operacionais, automação e análises avançadas em um único ecossistema inteligente.
Entre os principais avanços estão a correlação autônoma de eventos em tempo real, análises em linguagem natural, geração automatizada de relatórios e identificação de causas raiz. A evolução dessas plataformas inclui ainda busca inteligente em contratos e SLAs (Service Level Agreement), análises preditivas e novos formatos de comunicação, como relatórios em áudio, ampliando a eficiência e a visibilidade operacional.
Governança e IA responsável - à medida que a IA se torna parte central das operações, cresce também a necessidade de estruturas robustas de governança. Transparência e rastreabilidade dos modelos e conformidade regulatória passam a ser fatores críticos para o uso sustentável da tecnologia.
Empresas que avançam na adoção da IA de forma estruturada investem não apenas em performance, mas em mecanismos de controle que garantem decisões éticas, seguras e alinhadas aos objetivos do negócio, um ponto cada vez mais observado por clientes, parceiros e reguladores.
O ano de 2026 consolida um novo estágio da Inteligência Artificial nas empresas com menos experimentação e mais impacto real nos resultados. A tecnologia deixa de ser vista como tendência emergente e passa a integrar a base operacional, financeira e estratégica. Mais do que adotar IA, o desafio passa a ser como utilizá-la de forma estruturada, segura e alinhada aos objetivos do negócio.
*Por Ricardo Scheffer, CEO da SONDA do Brasil, líder regional em serviços de transformação gigital.