Inteligência Artificial no Brasil: Tendências que Moldarão 2026
Com o avanço da inteligência artificial, o mercado brasileiro tem visto uma adoção crescente. No entanto, a realidade de 2026 traz uma visão mais madura: empresas estão percebendo que a simples presença de dados não garante valor, sendo crucial a estruturação e o contexto confiável dos mesmos. Conversamos com Paulo Cesar Costa, especialista em Marketing e Inteligência de Dados, CEO da PH3A, para entender as principais tendências que impulsionarão o sucesso das empresas em 2026.
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1. IA com “Lastro”: A Confiança em Dados Proprietários
A primeira tendência é o uso de modelos de IA que deixam de ser genéricos e passam a ser alimentados com dados específicos da empresa. Isso significa utilizar manuais internos, propostas comerciais, históricos de clientes e documentos operacionais. “Essa abordagem reduz drasticamente o risco de erros e aumenta a confiabilidade das respostas, especialmente em áreas críticas como análise de crédito, prevenção de fraudes e atendimento ao cliente”, explica Paulo.
2. “Right Data”: Qualidade e Contexto são a Chave
Paulo prevê uma mudança de foco do conceito tradicional de “big data” para algo mais prático: “right data”. Isso significa ter dados de alta qualidade, com o contexto e a utilidade corretos, no momento certo para a tomada de decisões. Muitas empresas brasileiras ainda lidam com dados fragmentados e inconsistentes. A prioridade agora é a qualidade, o enriquecimento dos dados e a governança, com soluções focadas em qualificar os dados, permitindo decisões mais assertivas, mesmo em ambientes com baixa maturidade analítica.
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3. IA para Resolver Problemas Reais
A terceira tendência relevante é o uso da IA para solucionar problemas concretos do dia a dia, em vez de apenas experimentar com a tecnologia. Inadimplência, fraudes e a conversão de clientes são os principais focos de aplicação, com modelos de IA cada vez mais integrados aos processos das empresas. O objetivo é sair da busca por “insights” e focar na “ação”, automatizando decisões e reduzindo perdas financeiras de forma mensurável.
Além disso, há um crescente interesse em expandir a receita. Ferramentas que identificam padrões de comportamento, perfis de consumo e a propensão de compra são utilizadas não apenas para análise, mas para ativar diretamente os clientes, aumentando a eficiência comercial e reduzindo o custo de aquisição. A personalização, que antes era um diferencial, agora se tornou um requisito básico.
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4. Integração de Dados, IA e Produto: A Chave para o Sucesso
As empresas mais bem posicionadas não são necessariamente aquelas com a maior quantidade de tecnologia, mas sim aquelas que conseguem transformar dados em soluções práticas, integradas ao negócio e com um retorno claro. Plataformas que unem o enriquecimento de dados, a inteligência analítica e a ativação comercial tendem a liderar essa tendência. A vantagem competitiva reside na capacidade de alimentar, estruturar e aplicar essa inteligência de forma consistente.
Em outras palavras, não basta ter IA; é preciso ter dados que façam sentido e produtos que transformem essa inteligência em resultados, principalmente produtos com IA voltados a dados.