O fim da IA experimental: seis tendências que devem acelerar a transformação corporativa no Brasil em 2026
Especialista aponta o avanço dos agentes autônomos, os desafios de governança e a distância entre pilotos e resultados reais como temas centrais da agenda corporativa de IA
Brasil, maio de 2026 — O avanço da inteligência artificial (IA) nas empresas deixou de se concentrar apenas na automação de tarefas simples e entrou em uma nova fase: a da inteligência operacional distribuída. Segundo a IDC, até 2027 metade das empresas globais utilizará agentes de IA para redefinir a colaboração entre humanos e máquinas. A consultoria aponta que os chamados “AI agents” representam a próxima evolução do software corporativo, com capacidade de executar fluxos completos de trabalho, tomar decisões contextuais e interagir simultaneamente com múltiplos sistemas.
Ao mesmo tempo, o mercado vive uma expansão acelerada de investimentos. O Gartner projeta que os gastos globais com inteligência artificial ultrapassarão US$ 2,5 trilhões em 2026, impulsionados principalmente por infraestrutura, data centers e aplicações corporativas baseadas em IA generativa. No Brasil, o crescimento também avança. Dados da IDC indicam que o país concentrará cerca de 41,7% do mercado latino-americano de IA em 2026, movimentando aproximadamente US$ 4,2 bilhões em investimentos.
Para Fabio Tiepolo, CEO da StaryaAI, esse cenário explica por que a discussão deixou de girar apenas em torno de modelos de linguagem e passou a envolver arquitetura, rastreabilidade e coordenação de múltiplos agentes inteligentes. “O mercado está percebendo que a IA não é mais uma ferramenta isolada. Estamos entrando em uma era de ecossistemas autônomos, em que agentes precisam colaborar entre si, acessar sistemas corporativos e operar com segurança, contexto e supervisão humana”, afirma.
Para auxiliar empresas e profissionais interessados no tema a compreender melhor esse processo, Tiepolo elenca seis tendências que devem definir a agenda de IA nas empresas brasileiras nos próximos meses:
1) Agentes autônomos nas operações corporativas
A automação baseada em agentes de IA passou de experimento a prioridade executiva. Dados de mercado apontam que executivos seniores de empresas com receita acima de US$ 100 milhões planejam ampliar o uso desses agentes em 2026. O movimento evidencia não apenas o crescimento do setor, mas também sua principal contradição: 62% desses líderes ainda não sabem como orquestrar os agentes já em funcionamento. A discussão deixou de ser exclusivamente tecnológica e passou a ser arquitetural.
2) Governança de IA: o gargalo que ninguém previu
Entre abril e maio de 2026, EY Brasil, Gartner e Deloitte chegaram a diagnósticos semelhantes em publicações independentes: apenas entre 7% e 8% das empresas apresentam maturidade efetiva em governança de agentes de IA. A consequência prática é significativa. O Gartner projeta que 40% dos projetos de IA em andamento serão cancelados até 2027 por falta de controle operacional. “A proliferação de agentes sem orquestração estruturada deixou de ser um risco técnico e se tornou um risco de negócio”, avalia Tiepolo.
3) IA em saúde: do chatbot ao agente clínico
Um estudo publicado em 2026 pelo Mount Sinai demonstrou que sistemas multiagentes superam agentes únicos em tarefas clínicas complexas. O avanço não está apenas nos modelos de linguagem, mas principalmente na arquitetura capaz de coordená-los com segurança. Para o setor de saúde, em que a responsabilidade sobre cada ação é crítica, esse modelo representa uma mudança de paradigma. “A IA em saúde só ganhará escala quando conseguirmos explicar cada decisão tomada pelo sistema. Esse é um problema de arquitetura, não apenas de modelo”, afirma Tiepolo.
4) O gap entre piloto e produção
Dados consolidados de consultorias globais, como a McKinsey & Company, apontam que cerca de 62% das organizações já experimentam agentes de IA em algum nível. Entretanto, menos de 10% conseguiram escalar essas iniciativas de forma consistente em funções de negócio, com integração operacional e impacto mensurável. “O diferencial competitivo não está apenas no modelo de linguagem utilizado, mas principalmente na camada de orquestração, na integração aos sistemas existentes e no redesenho dos processos para absorver a automação. Sem essa estrutura, os projetos permanecem presos à fase de piloto”, destaca.
5) IA em setores regulados: rastreabilidade se torna requisito
Em saúde, seguros e mercado financeiro, a adoção de IA esbarra em exigências regulatórias que tornam os projetos mais caros quando a arquitetura não é concebida com controles desde o início. Segundo Tiepolo, o desafio não está na proibição da tecnologia nesses segmentos, mas na necessidade de desenvolver soluções com mecanismos de controle desde a primeira etapa do projeto. Arquiteturas que não preveem rastreabilidade completa das decisões tendem a ser reconstruídas quando chegam à fase de compliance.
6) Atendimento com IA em operadoras e seguradoras
A automação do atendimento ao cliente já produz resultados concretos em operadoras de saúde e seguradoras. Empresas que implementaram essas soluções relatam redução de até 40% no tempo médio de resolução de chamados e economia de até 60% nos custos operacionais de SAC. Para Tiepolo, o setor reúne condições favoráveis para expansão da IA: alto volume de atendimentos, processos relativamente padronizados e pressão crescente por eficiência. “É nesse cenário que a diferença entre ter um agente isolado e um sistema realmente orquestrado se torna mais evidente — e mais cara quando ignorada”, conclui.
SOBRE A STARYAAI
Fundada em 2024, a StaryaAI tem como objetivo capacitar organizações e auxiliá-las a transformar operações e decisões com agentes de IA orquestrados com governança — do dado à decisão — proporcionando eficiência, personalização e impacto humano em cada interação. Para mais informações, acesse: https://starya.ai/.
