A discussão sobre Inteligência Artificial entra em 2026 sob um novo paradigma, guiado por três fundamentos que passam a determinar quem de fato capturará valor: a estruturação de dados, a capacitação contínua das pessoas e a infraestrutura energética capaz de sustentar modelos cada vez mais intensivos.
Após anos marcados por expectativas infladas e pela busca apressada por disrupção, o mercado corporativo finalmente reconhece que a próxima fase da IA não será definida pelo brilho das novas tecnologias, mas pela solidez das bases que as tornam possíveis. Sem dados limpos e integrados, sem profissionais preparados para trabalhar com agentes autônomos e sem energia disponível em escala, qualquer ambição tecnológica se converte em promessa vazia. É nesse ponto de maturidade e de urgência que 2026 se afirma como o ano da aterrissagem.
Esta constatação é reforçada por um estudo do MIT segundo o qual 95% das empresas falham em acelerar suas receitas com IA. Isso acontece em decorrência da tentativa de implantar autonomia sobre bases de dados desestruturadas, mantidas em silos e sem curadoria mínima para sustentar soluções avançadas. Ao mesmo tempo, o número de agentes de IA utilizados pelas companhias cresceu 119% no primeiro semestre de 2025 e deve continuar crescendo de maneira acelerada em 2026, de acordo com pesquisa da Salesforce. Os avanços concretizados e previstos confirmam que caminhamos na transição para uma era em que agentes autônomos são capazes de executar fluxos completos com mínima intervenção humana, tornando-se peça central das operações corporativas.
O confronto dos dados do MIT e da Salesforce evidencia a discrepância entre ambição e capacidade operacional. Em lugar de data lakes, data dumps; em lugar de integração, sistemas que não conversam entre si; em lugar de sinfonia, torre de babel com modelos treinados sobre informações inconsistentes. Nenhum algoritmo, por mais sofisticado que seja, é capaz de gerar valor neste cenário. O ano de 2026 será o ponto de inflexão, separando empresas com visão estratégica das que acompanham tendências. Finalmente, o foco deixa de estar no próximo salto tecnológico para se concentrar na construção de uma base sólida e capaz de sustentar automações, modelos generativos e agentes autônomos em escala.
Para quem ainda não se movimentou, fica o alerta: esse movimento é urgente. As estimativas mais recentes indicam que o setor de IA deve superar os US$ 400 bilhões até 2027, de acordo com a Stocklytics. O crescimento será impulsionado pela popularização de ferramentas capazes de criar agentes inteligentes para atendimento, marketing e suporte, como os construtores de modelos e agentes personalizados. A economia da IA é formada por aplicações práticas, voltadas à produtividade, e não apenas de modelos de grande porte.
Para desfrutar dos benefícios há premissas inegociáveis. Governança, integração e dados limpos devem estar no centro da atenção. Sem isso, os agentes autônomos tornam-se frágeis e incapazes de escalar. Assim, arquiteturas como data mesh e data factory configuram-se como aspectos básicos de viabilidade. Empresas que ignorarem essa construção essencial continuarão acumulando iniciativas de alto custo e baixo retorno, resultados inexpressivos e dependência de intervenção manual.
O ponto de atenção também está na sustentação de autenticidade. O mundo para o qual estamos caminhando deverá ter a maior parte do conteúdo gerado por IA, aspecto que traz implicações profundas na autenticidade da informação, na qualidade do debate público e no desenvolvimento humano. Pesquisas conduzidas pelo MIT demonstram que, embora grupos que utilizam IA cheguem mais rapidamente às respostas para desafios, a retenção de conhecimento é significativamente menor em comparação com aqueles que resolvem os problemas sem esse apoio. Assim, ao mesmo tempo em que a IA libera tempo e aumenta eficiência, passamos a notar a exigência de um esforço deliberado para evitar o enfraquecimento de habilidades cognitivas críticas.
Nesse cenário, a capacitação da força de trabalho torna-se indispensável. Em um país onde a maturidade digital ainda é desigual, o letramento em IA será um dos principais determinantes de competitividade. Não adianta temer que máquinas substituam pessoas, é preciso reconhecer que profissionais capazes de usar IA substituirão aqueles que não dominam a ferramenta. Adaptabilidade e pensamento crítico passam a ter mais peso do que a experiência acumulada, deslocando a régua tradicional de competências.
Por fim, a expansão acelerada da IA também traz à tona a discussão sobre infraestrutura e energia. Modelos cada vez mais potentes demandam centros de dados robustos e consumo energético crescente. Estima-se que a IA possa representar cerca de 3% de todo o consumo global de energia até 2030 de acordo com um relatório da Agência Internacional de Energia (IEA). Países com matrizes limpas e capacidade de expansão, como o Brasil, tornam-se estratégicos para esse novo ciclo, desde que avancem em políticas e investimentos estruturantes.
O que se delineia para 2026 é uma fase de aterrissagem. As empresas que liderarem esse momento serão capazes de equilibrar ambição e rigor. São as que garantirão estrutura antes de escalar, e organização antes de inovar. A revolução da IA exigirá construir fundamentos sólidos para que a inovação, de fato, aconteça. O momento é menos definido pela tecnologia que se adota e mais pela capacidade de integrar dados, processos, pessoas e energia em uma arquitetura coerente e preparada para o futuro.
*Emanuela Ramos é Chief Business Officer da Nava