A inteligência artificial (IA) assume uma posição de destaque na estratégia corporativa. Estimativas da Gartner projetam que os investimentos globais em IA devem crescer 44% e alcançar US$ 2,52 trilhões em 2026. Nesse volume, há um aumento previsto de US$ 401 bilhões este ano com relação a 2025, para infraestrutura.
Essa tendência reforça a mudança de estágio da IA, que deixa de ser objeto de experimentação para se tornar parte estrutural das empresas e da agenda de líderes. No entanto, é importante notar que volume de investimento não garante retorno, o histórico de ondas tecnológicas anteriores mostra que uma parcela significativa dos projetos não atinge os resultados esperados.
Segundo o “2026 AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey”, publicado na Harvard Business Review, 99,1% das empresas entrevistadas apontaram que investir em dados e IA é uma prioridade organizacional de alto nível. Além disso, 90,9% relataram que estão ampliando seus níveis de investimento. A quase unanimidade desse número, porém, levanta uma questão: quando praticamente toda organização declara IA como prioridade, o fator diferenciador deixa de ser a intenção e passa a ser a capacidade de execução.
A mesma pesquisa mostra que empresas que utilizam IA em escala passaram de 4,7% para 39,1% em dois anos, enquanto aquelas com IA em produção limitada subiram de 24,5% para 54,5% no mesmo período. Esses números indicam um avanço real na adoção, mas a definição de “em escala” varia entre organizações e merece cautela na interpretação.
Inteligência artificial como motor de decisão, aprendizado e produtividade
Na Falconi, alguns projetos ilustram como a IA pode gerar valor quando integrada ao método gerencial e aos processos da organização. Um dos casos foi uma ferramenta de previsão de acidentes rodoviários, usando modelos preditivos para priorização territorial e oferecendo suporte a decisões de políticas públicas, além de servir como base para escala global e gestão de impacto.
Essa iniciativa alcançou mais de 30 países nos cinco continentes, gerando reduções de acidentes de até 48%, evitando milhões de dólares em prejuízos e fortalecendo as capacidades institucionais de governos locais.
Outro exemplo é um modelo de previsão de sinistros, que realiza estimativa de riscos para alocação mais eficiente de capital, impactando diretamente a margem da operação. Em um projeto baseado em process mining e analytics, foi possível estabelecer padrões reais de execução de processos e construir uma base analítica para orientar uma reestruturação com foco em maior eficiência.
Esses casos mostram que a IA pode ter papel relevante na eficiência operacional, mas os resultados dependem menos da tecnologia em si e mais da integração com processos de gestão, qualidade dos dados e clareza do problema de negócio.
O foco das lideranças: infraestrutura, governança e impacto tangível da IA
Um estudo da Netskope de 2026 apontou que quatro em cada cinco líderes de Infraestrutura e Operações (I&O) acreditam que a infraestrutura de TI de suas empresas é central para a entrega dos objetivos do negócio. A mesma pesquisa indica que 38% dos líderes de I&O acreditam que a infraestrutura atual consegue lidar com as novas demandas da IA, ou seja, a maioria reconhece uma lacuna entre a infraestrutura existente e o que a adoção de IA em escala requer.
Para as organizações, o avanço sustentável depende de três pilares claros:
- Infraestrutura robusta e escalável;
- Governança e qualidade de dados;
- Conexão direta com métricas de negócio.
A agenda dos líderes deve priorizar efetividade operacional e resultados. Os processos devem entregar valor direto, medido por métricas como receita incremental, redução de custos ou ganhos de produtividade, traduzidos em automação inteligente, previsão de demanda e otimização de operações.
A IA amplia a capacidade analítica das organizações, detecta padrões antes invisíveis, antecipa riscos e identifica oportunidades. Ao mesmo tempo, essa capacidade ampliada traz novos desafios: modelos precisam ser validados, vieses monitorados e decisões automatizadas acompanhadas de supervisão humana adequada.
Próximo salto da tecnologia nas empresas: IA agêntica
O conceito de IA agêntica, com sistemas capazes de agir de forma proativa e tomar decisões autônomas em ambientes complexos, passa a ser o próximo vetor estratégico para organizações.
A IA agêntica se diferencia da IA analítica tradicional e até mesmo da generativa ao operar por meio de agentes capazes de executar tarefas complexas, integrar decisões e se adaptar com maior autonomia. Isso não significa ausência de supervisão humana, apenas que ela atua como um verdadeiro copiloto e de forma menos reativa.
No entanto, maturidade tecnológica é importante. Estabelecer diretrizes de governança, ética, segurança e compliance desde a estratégia até a execução. Sem essa base sólida, o investimento vira gasto e não retorno para o negócio.
A IA se consolida como elemento estruturante da estratégia corporativa, mas o processo de adoção não é simples nem isento de riscos. A experiência mostra que os resultados vêm menos da tecnologia em si e mais da infraestrutura, dos processos e da cultura organizacional que a sustentam. Líderes que reconhecem essa distinção, priorizando a preparação da organização em vez da mera aquisição de ferramentas, têm maior chance de converter investimentos em resultados concretos. O desafio, portanto, não é apenas tecnológico: é de gestão.
*Leandro Mineti é diretor de Dados e Inteligência Artificial da Falconi