A inteligência artificial (IA) deixou de ser apenas uma promessa futurista ou uma vitrine de inovação e passou a ocupar um lugar estratégico dentro das empresas. Em 2026, organizações de diferentes setores já tratam a tecnologia como parte essencial da infraestrutura de negócios, no mesmo nível de sistemas financeiros, logística e segurança da informação. O movimento reflete uma mudança profunda no mercado, que agora exige resultados mensuráveis e ganhos claros de eficiência para justificar investimentos em IA.
A avaliação é de Daniel Castello, CEO Brasil da Verzel e especialista em inteligência artificial aplicada a negócios. Segundo ele, a fase de experimentação chegou ao limite e deu lugar a uma nova realidade corporativa: quem não consegue demonstrar retorno concreto com IA corre o risco de ficar para trás na corrida por competitividade.
“A IA deixou de ser vitrine de inovação e passou a ocupar o papel de infraestrutura essencial. Empresas que ainda tratam a tecnologia como aposta ou diferencial competitivo começam a enfrentar uma assimetria estrutural frente às que já incorporaram a IA para reduzir custos operacionais, eliminar retrabalho, acelerar decisões e escalar processos com consistência”, afirma Castello.
De acordo com o executivo, a discussão sobre inteligência artificial deixou de ser puramente tecnológica e passou a ser essencialmente econômica. O foco agora está em produtividade, redução de custos e capacidade de tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados.
Do experimento ao impacto financeiro
A transformação na forma como empresas e investidores enxergam a inteligência artificial ocorreu após uma fase inicial marcada por entusiasmo e testes experimentais. Durante anos, muitas organizações investiram em projetos-piloto e provas de conceito que, embora impressionantes em apresentações, raramente alcançaram escala ou impacto real nas operações.
Segundo a consultoria Gartner, mais de 40% dos projetos de agentic AI — sistemas projetados para operar de forma autônoma — devem ser cancelados até o final de 2027. O motivo principal está em falhas relacionadas a dados, governança, integração com processos e dificuldade de gerar retorno mensurável.
A consultoria alerta que boa parte dessas iniciativas permanece presa a estágios experimentais e não evolui para soluções de produção capazes de operar no mundo real.
Nesse contexto, Castello ressalta que há uma diferença fundamental entre desenvolver um modelo de inteligência artificial e criar um produto funcional dentro de uma empresa.
“O mercado aprendeu, da forma mais onerosa possível, que modelo não é produto. Produto exige confiabilidade, repetibilidade e capacidade de operar sem supervisão constante”, explica o executivo.
Projetos de IA que dependem de validação manual, planilhas paralelas ou verificações visuais constantes acabam perdendo escala e eficiência. Em vez de gerar produtividade, acabam criando novos gargalos operacionais.
Investidores cobram resultados concretos
A pressão por resultados também vem do mercado financeiro. Investidores estão cada vez mais atentos ao impacto real dos investimentos em inteligência artificial no crescimento das empresas e na geração de receita.
Segundo levantamento da Bloomberg Línea, grandes companhias de tecnologia continuam destinando bilhões de dólares ao desenvolvimento e expansão de soluções baseadas em IA. No entanto, esses aportes são cada vez mais condicionados à capacidade de demonstrar retorno financeiro.
Um exemplo citado é o da Meta, que registrou crescimento de 24% na receita no quarto trimestre de 2025. O avanço foi impulsionado principalmente pelo uso de inteligência artificial na segmentação de anúncios, tecnologia que permitiu aumentar a eficiência das campanhas publicitárias.
Com base nesse desempenho, a empresa sustenta um plano agressivo de investimentos em IA que pode chegar a US$ 135 bilhões em 2026.
Por outro lado, mesmo empresas consideradas líderes na corrida tecnológica enfrentam pressão quando os resultados ficam abaixo das expectativas. A Microsoft, por exemplo, foi penalizada pelo mercado após resultados considerados mornos em sua divisão de computação em nuvem.
O episódio reforça uma nova lógica no setor: protagonismo em inteligência artificial, por si só, já não garante confiança dos investidores. O mercado quer provas concretas de impacto nos resultados.
O risco do “agent washing”
Outro fenômeno que tem chamado atenção no mercado é o chamado “agent washing”. O termo, utilizado pela Gartner, descreve a prática de empresas que reembalam tecnologias de automação tradicionais com o rótulo de inteligência artificial autônoma.
Segundo a consultoria, apenas cerca de 130 fornecedores — entre milhares que se apresentam como soluções de agentic AI — oferecem capacidades realmente autônomas.
Isso significa que grande parte das soluções disponíveis no mercado ainda depende fortemente de intervenção humana ou de processos manuais para funcionar.
Para Castello, insistir em iniciativas infladas pelo hype tecnológico pode se tornar um erro estratégico.
“Em um cenário de pressão por eficiência, insistir em iniciativas infladas por hype deixa de ser ousadia e passa a ser má alocação de capital”, afirma.
Soberania digital e novos desafios regulatórios
Além das pressões econômicas, outro fator começa a influenciar fortemente as decisões relacionadas à inteligência artificial: a soberania digital.
Governos ao redor do mundo têm avançado em regulações e estratégias para garantir maior controle sobre dados e infraestruturas tecnológicas estratégicas.
A Gartner projeta que, até 2027, cerca de 35% dos países estarão vinculados a plataformas regionais de inteligência artificial. O movimento é motivado por preocupações com segurança, riscos geopolíticos e exigências regulatórias.
Na prática, isso significa que empresas terão de adaptar suas arquiteturas tecnológicas e estratégias de dados para atender diferentes exigências regionais.
A mudança transforma a inteligência artificial em uma decisão estratégica de longo prazo, com impacto direto em áreas como compliance, segurança da informação e continuidade operacional.
O verdadeiro valor da inteligência artificial
Apesar do entusiasmo em torno da automação de tarefas, especialistas defendem que o verdadeiro potencial da inteligência artificial está na capacidade de aumentar a produtividade de todo o negócio.
Isso envolve integrar a tecnologia aos processos corporativos de forma estruturada e alinhada à estratégia da empresa.
Segundo estimativas da Gartner, até 2028 cerca de 15% das decisões cotidianas de trabalho serão tomadas de forma autônoma por sistemas de inteligência artificial.
Esse cenário aponta para um futuro em que a tecnologia não apenas auxilia decisões humanas, mas também passa a executar parte delas de forma independente.
Para Castello, essa transformação exige uma mudança de mentalidade nas organizações.
“No fim, a discussão central não é sobre adoção, mas sobre maturidade. O verdadeiro valor da inteligência artificial não está em automatizar tarefas isoladas, mas em elevar a produtividade do negócio como um todo”, afirma.
Estratégia será o diferencial competitivo
Diante desse cenário, empresas que desejam se manter competitivas precisarão ir além da adoção superficial de tecnologias de inteligência artificial.
A implementação eficaz exige dados estruturados, integração com processos de negócio, governança robusta e métricas claras de desempenho.
Mais do que ferramentas sofisticadas, o diferencial estará na capacidade de alinhar tecnologia à estratégia corporativa.
Em um ambiente de pressão por eficiência e resultados concretos, a inteligência artificial deixa de ser apenas um diferencial competitivo e passa a ser um elemento essencial para a sobrevivência e crescimento das empresas.
Como resume Castello, a pergunta que as organizações precisam responder agora não é mais se utilizam inteligência artificial, mas se conseguem provar que ela realmente funciona.
“Em 2026, a pergunta não é quem usa IA, mas quem consegue provar que ela funciona quando ninguém está olhando. Quem não responder com dados e resultados ficará para trás, não por falta de tecnologia, mas por falta de estratégia”, conclui.
