A inteligência artificial deixou de ser uma promessa tecnológica. O desafio agora é muito mais difícil: fazer com que ela apareça, de forma consistente, nos resultados econômicos das organizações.
Da produtividade individual ao impacto financeiro: o próximo salto da inteligência artificial exigirá redesenho de processos, disciplina operacional e uma nova lógica de investimento.
A IA entra em uma nova fase: agentes autônomos, coding agents, custos crescentes e produtividade avançam, mas o ROI empresarial ainda desafia as organizações.
O estado da IA em 2026 revela um paradoxo decisivo: enquanto oito em cada dez profissionais já percebem ganhos de produtividade, o impacto sobre o EBIT permanece praticamente estável. A próxima fronteira não será usar mais IA, mas transformar a forma como as empresas trabalham.
Por MUZY Jorge, MSc.; estrategista em Inteligência Artificial, inovação e transformação digital. Fundador e CEO da plataforma AINEWS e criador do AI Summit Brasil.
Quase uma década depois do início das pesquisas globais da McKinsey sobre a adoção corporativa de inteligência artificial, o cenário de 2026 mostra uma tecnologia muito mais madura, disseminada e integrada às operações. Empresas estão ampliando o uso de IA para diferentes funções, incorporando chatbots, ferramentas de programação assistida e sistemas agentic capazes de executar tarefas e coordenar etapas de fluxos de trabalho com crescente autonomia. Ao mesmo tempo, os profissionais estão experimentando benefícios concretos: 80% dos respondentes afirmam que a IA melhorou sua produtividade individual e metade diz que a tecnologia os ajuda a tomar decisões melhores.
Esse avanço, entretanto, produz uma constatação que merece atenção dos conselhos de administração e das lideranças empresariais: produtividade individual não se converte automaticamente em resultado financeiro corporativo. O percentual de organizações que atribuem algum impacto sobre o EBIT ao uso de IA permanece praticamente inalterado em relação ao ano anterior, em 37%. Mais revelador ainda é o comportamento do grupo de empresas de alta performance. Apenas cerca de 6% dos respondentes atribuem pelo menos 5% do EBIT à IA e classificam seu impacto como significativo. Em outras palavras, a adoção está acelerando em uma velocidade muito superior à captura de valor econômico.
É justamente nesse intervalo entre utilização e retorno que se encontra a próxima grande batalha competitiva.
A expansão da IA agentic é um dos sinais mais importantes dessa mudança. Entre organizações com receita anual superior a US$ 1 bilhão, 40% dos respondentes afirmam estar escalando agentes de IA, contra 27% no ano anterior. Nas empresas menores, entretanto, esse percentual permanece praticamente estável, em 22%. A diferença sugere que a escala, a capacidade de investimento, a disponibilidade de dados, a infraestrutura tecnológica e a maturidade de governança continuam sendo fatores determinantes para transformar experimentação em operação.
Um movimento particularmente expressivo ocorre no desenvolvimento de software. Cerca de duas em cada dez organizações já estão escalando agentes de programação, percentual que chega a 31% entre as grandes empresas. Mais do que acelerar o trabalho dos desenvolvedores, esses agentes começam a alterar uma premissa histórica da economia digital: a própria decisão de comprar tecnologia. Quase um terço dos respondentes, 32%, afirma que sua organização decidiu não adquirir pelo menos um produto ou funcionalidade de software porque passou a considerar viável construí-lo internamente com o auxílio de agentes de programação.
Isso pode representar uma mudança estrutural na alocação dos orçamentos de tecnologia. A questão deixa de ser simplesmente “qual software devemos comprar?” e passa a ser “qual capacidade devemos construir?”. Se agentes conseguem transformar especificações de negócio em código, testar funcionalidades, corrigir erros e acelerar ciclos de desenvolvimento, parte do mercado tradicional de software poderá enfrentar uma nova lógica competitiva: o custo marginal de construir determinadas soluções internamente tende a cair, enquanto a velocidade de adaptação passa a ganhar valor estratégico.
Mas a revolução tem um preço. Aproximadamente 20% dos respondentes afirmam que os custos operacionais associados à IA — incluindo custos relacionados ao consumo de tokens — já estão restringindo sua utilização. O dado é particularmente relevante porque desmonta uma percepção recorrente de que o custo da IA tende simplesmente a desaparecer à medida que a tecnologia amadurece. Na realidade, ampliar modelos, agentes, integrações, processamento, segurança, armazenamento e governança cria uma nova camada de despesas que precisa ser administrada com rigor econômico.
Ainda assim, a maioria das organizações pretende aumentar seus investimentos em IA no próximo ano. O movimento revela uma convicção empresarial clara: mesmo diante da pressão sobre custos, a IA deixou de ser percebida como uma iniciativa experimental e passou a integrar a agenda estrutural de investimentos.
O mercado de trabalho também está entrando em uma zona de transformação. Em 2026, 39% dos respondentes esperam redução do número total de empregados em suas organizações em decorrência da IA nos próximos 12 meses, contra 32% no levantamento anterior. Outros 43% não esperam mudança relacionada especificamente à IA. O dado merece, contudo, uma interpretação cuidadosa: as reduções efetivamente observadas no último ano ficaram muito abaixo daquelas que os participantes haviam projetado na pesquisa anterior. Isso demonstra que a velocidade de substituição do trabalho humano continua sendo inferior às expectativas mais imediatas, embora a percepção de que a estrutura da força de trabalho será alterada esteja crescendo.
O ponto central, portanto, não é simplesmente quantas pessoas a IA substituirá. É quais atividades serão automatizadas, quais competências ganharão valor e como o trabalho será redesenhado. A empresa que apenas adiciona IA aos processos existentes pode obter ganhos incrementais. A organização que redesenha processos inteiros em torno das novas capacidades tecnológicas pode criar uma vantagem competitiva muito maior.
É exatamente essa característica que distingue os chamados AI high performers. Essas organizações não utilizam IA exclusivamente para eficiência. Buscam simultaneamente crescimento e inovação. Não se limitam a inserir uma ferramenta de IA em um fluxo de trabalho concebido para uma realidade anterior; redesenham o próprio workflow para explorar aquilo que a tecnologia tornou possível. E, sobretudo, sustentam suas iniciativas com compromisso inequívoco da liderança, governança, disciplina operacional e capacidade de execução.
Essa talvez seja a principal conclusão do estado da IA em 2026. O gargalo deixou de ser exclusivamente tecnológico. Modelos estão mais capazes, agentes estão mais autônomos, ferramentas de desenvolvimento estão mais sofisticadas e a adoção corporativa está avançando. O desafio agora é organizacional, econômico e estratégico.
A próxima geração de líderes de IA precisará, portanto, responder a perguntas muito mais difíceis do que “onde podemos usar inteligência artificial?”. Será necessário determinar quais processos devem ser completamente reconstruídos, quais decisões podem ser delegadas a agentes, onde a supervisão humana permanece indispensável, como medir produtividade real, qual é o custo total da automação e, principalmente, como conectar cada iniciativa de IA a crescimento, margem, inovação, experiência do cliente ou geração de valor.
A distância entre uma empresa que usa IA e uma empresa que é transformada pela IA tende a se tornar uma das principais fronteiras competitivas da próxima década. Os números de 2026 mostram que a primeira fase foi vencida: a inteligência artificial conquistou espaço nas organizações e já produz ganhos inequívocos para indivíduos. A segunda fase será muito mais exigente. Ela exigirá arquitetura tecnológica, dados, governança, capital, talento e, acima de tudo, coragem para abandonar processos desenhados para o passado.
O verdadeiro ROI da inteligência artificial não nascerá da quantidade de ferramentas contratadas, do número de prompts utilizados ou da quantidade de agentes implantados. Ele surgirá quando a IA deixar de ser uma camada adicional sobre a operação e passar a fazer parte da própria arquitetura do negócio.
É nesse momento que a inteligência artificial deixará de ser apenas uma tecnologia de produtividade e se tornará uma tecnologia de transformação econômica.
Sobre o Autor
MUZY Jorge, MSc. é fundador e CEO da AINEWS, o maior portal de notícias sobre Inteligência Artificial do Brasil; Chairman e Chief AI Officer do INSTITUTO VALOR; e criador do AI Summit Brasil, o maior congresso de IA da América Latina. Executivo, pesquisador e referência no ecossistema de inovação, é colunista do Portal AINEWS e autor de mais de 600 artigos sobre Inteligência Artificial, além do livro IA 360º: Além dos Algoritmos. Atua como palestrante internacional e consultor estratégico em IA, tecnologias exponenciais, transformação digital e inovação corporativa, apoiando líderes e organizações na construção de vantagem competitiva sustentável na era da Inteligência Artificial.