Investimento global em inteligência artificial deve alcançar 2,5 trilhões de dólares em 2026
A inteligência artificial corporativa deixou de ser uma ambição distante e entrou em fase plena de operação nas grandes empresas. As capacidades dos modelos avançam em um ritmo mais acelerado do que a maioria das organizações consegue absorver, enquanto o custo de desempenho continua em queda. De acordo com projeções apresentadas em um relatório recente, o investimento global em IA deve chegar a 2,5 trilhões de dólares em 2026, o que representa um aumento de 44% em relação ao ano anterior.
Apesar desse volume crescente de recursos, muitas empresas enfrentam um problema estrutural: a fragmentação da inteligência. Em diversos negócios, a capacidade de processamento se acumula em silos isolados, fazendo com que agentes de vendas desconheçam chamados de suporte em aberto, ou sistemas de marketing personalizem conteúdos sem acesso a informações que o setor financeiro já possui sobre o mesmo cliente. Cada área pode funcionar bem de forma isolada, mas a empresa como um todo aprende pouco e dispõe de menos informações para tomar decisões.
Esse cenário tem levado a uma mudança de paradigma que o relatório chama de "mudança agêntica". Em vez de tratar a IA apenas como uma ferramenta complementar, empresas que obtêm resultados consistentes estão adotando a inteligência artificial como um verdadeiro modelo operacional. Para isso, é necessário conectar pessoas, processos e dados em tempo real, além de estabelecer mecanismos de governança que permitam agir com confiabilidade sobre essas informações.
O texto destaca que essa transição exige repensar simultaneamente a arquitetura tecnológica e os modelos de gestão. Três frentes aparecem como prioritárias. A primeira envolve reconstruir a infraestrutura de dados com foco em acessibilidade, e não apenas em volume acumulado. A segunda propõe substituir pilhas de tecnologia fixas por arquiteturas componíveis, ou seja, estruturas flexíveis que possam evoluir à medida que novos modelos e ferramentas surgem. A terceira frente diz respeito à soberania da inteligência artificial, envolvendo decisões sobre onde a tecnologia será executada, quem terá controle sobre ela e como operará em diferentes fronteiras organizacionais e jurisdições legais.
Entre os principais pontos levantados pelo relatório, está a constatação de que o problema de escalabilidade da IA corporativa é de natureza estrutural. As empresas que estão conseguindo se destacar compartilham uma disciplina comum: tratam o redesenho de processos como um passo anterior à escolha dos modelos, construindo suas operações de forma alinhada à evolução da tecnologia, em vez de adaptar funções e fluxos de trabalho depois da implementação. Para essas organizações, a mudança agêntica começa pelo modelo operacional.
Outro ponto central diz respeito à preparação dos dados. O relatório observa que muitas empresas descobrem tardiamente que ter dados e ter dados prontos para uso em inteligência artificial são coisas bastante diferentes. Uma fundação soberana e componível, capaz de consultar e preparar dados onde eles se encontram, sem necessidade de migração ou centralização, pode transformar grandes acervos de informação em inteligência acionável por agentes de IA. À medida que legislações de residência de dados, ambientes de múltiplas nuvens e a complexidade estrutural tornam a centralização cada vez mais inviável, o controle soberano sobre onde os modelos operam e onde os dados residem se torna essencial para preservar a adaptabilidade.
A publicação reforça que o investimento em IA continua crescendo de forma acelerada e que as capacidades dos modelos seguem evoluindo em ritmo superior ao da integração nas organizações. Ainda assim, a maior parte das empresas não consegue gerar aumento de receita por meio da inteligência artificial nem repensar de forma profunda a sua forma de operar. A diferença entre as organizações que colhem resultados duradouros e as demais está na forma como encaram a tecnologia: não como um recurso isolado, mas como um novo modelo de operação que exige processos repensados, dados acessíveis e arquiteturas flexíveis.
