Inteligência Artificial no Brasil: Tendências que Moldarão 2026
O entusiasmo inicial em torno da inteligência artificial no mercado brasileiro, que marcou os anos anteriores, deu lugar a uma avaliação mais realista em 2026. Empresas estão percebendo que a simples adoção de IA não garante sucesso, e que a falta de dados bem estruturados e com contexto confiável pode gerar mais prejuízos do que benefícios.
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Para entender as principais tendências que definirão o cenário, conversamos com Paulo Cesar Costa, especialista em Marketing e Inteligência de Dados, e CEO da PH3A.
IA com Lastro: A Confiança como Prioridade
Uma das tendências mais importantes que ele destaca é a chamada “IA com lastro”. Trata-se de modelos de inteligência artificial que deixam de ser genéricos e passam a ser alimentados com informações específicas e proprietárias de cada empresa.
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Isso inclui manuais internos, propostas comerciais, históricos de clientes e documentos operacionais. Paulo explica que essa abordagem reduz drasticamente o risco de erros (“alucinações”) e aumenta a confiabilidade das respostas, especialmente em áreas críticas como análise de crédito, prevenção de fraudes e atendimento ao cliente.
Right Data: Qualidade em Vez de Volume
Outra tendência crucial é a substituição do conceito tradicional de “big data” pelo “right data”. Paulo argumenta que muitas empresas brasileiras não possuem grandes volumes de dados, mas sim bases fragmentadas, inconsistentes e com lacunas.
A prioridade agora é a qualidade dos dados, o contexto em que eles são utilizados e a utilidade no momento certo para a tomada de decisões. Ele ressalta que soluções focadas na qualificação de dados estão ganhando destaque, permitindo decisões mais assertivas mesmo em ambientes com baixa maturidade analítica.
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IA para Resolver Problemas Reais
A terceira tendência relevante, segundo o CEO, é o uso da IA para resolver problemas concretos do dia a dia das empresas, em vez de apenas experimentação. Inadimplência, fraudes e conversão comercial se tornam os principais focos de aplicação, com modelos de IA cada vez mais integrados aos processos operacionais.
O foco se desloca do “insight” (descoberta de informações) para a “ação”, automatizando decisões e reduzindo perdas financeiras de forma mensurável.
Dados, IA e Produto: A Chave para o Sucesso
Paulo conclui que as empresas mais bem posicionadas são aquelas que conseguem transformar dados em soluções práticas e integradas ao negócio, com um retorno claro. Plataformas que unem o enriquecimento de dados, a inteligência analítica e a ativação comercial tendem a liderar esse movimento.
A vantagem competitiva não estará apenas na tecnologia, mas 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.