O mercado corporativo viveu nos últimos anos uma corrida frenética pela adoção da inteligência artificial. No entanto, ao olharmos para o horizonte de 2026, percebemos que a fase da "experimentação isolada" está chegando ao fim.
O capital investido em inteligência artificial pelo mercado corporativo até agora, que já ultrapassa a marca de US$30 bilhões globalmente, exige retorno concreto sobre esse investimento (ROI) e impacto direto no bottom-line das organizações.
Esse ano a inteligência artificial pode realmente mover o ponteiro dos negócios, mas as lideranças precisam se manter longe dos hypes que podem desviar o foco estratégico do uso da IA.
2025 deixou claro que experimentar é diferente de transformar. E, aqui na SQUADRA, terminamos o ano passado com cases reais de uso da IA para estratégias reais, sejam elas reduzir custos, acelerar decisões, melhorar a experiência ou sustentar o crescimento.
Em 2026, a inteligência artificial entra em uma nova fase: separar o hype das aplicações que realmente irão fazer diferença no dia a dia das empresas. Confira o que deixa de ser discurso e o que realmente passa a ser tendência para sustentar impacto nos negócios:
Trend #1. Agentes de IA e modelos treinados ↩
Em 2026, a IA deixa de ser apenas uma interface de perguntas e respostas para se tornar agêntica. Os agentes de IA são sistemas que não apenas sugerem conteúdo, mas são treinados para entender objetivos, traçar planos e executar ações de forma autônoma sob supervisão humana.
O diferencial aqui é a transição de modelos genéricos para modelos altamente especializados e treinados com dados proprietários (Small Language Models e agentes verticalizados).
Enquanto muitos ainda discutem a teoria dos agentes, aqui na SQUADRA nós desenvolvemos o Genius e seus turing bots, que são agentes autônomos que aprendem em cada interação do Genius com problemas reais e complexos dos nossos clientes e executam tarefas específicas e repetitivas, liberando o capital humano para focar em atividades de maior valor estratégico.
Hype #1. Assistentes genéricos ↩
O mercado percebeu que “pedir para a IA escrever um e-mail” e resolver problemas cotidianos é apenas a superfície. O verdadeiro valor está em modelos que, treinados a partir de um contexto específico, resolvem problemas reais do negócio.
O uso de assistentes genéricos, como ChatGPT, Gemini ou Copilot, continuará sendo realidade para ganhar eficiência em atividades comuns, mas usá-los como fim é hype.
Trend #2. Orquestração de processos ponta a ponta ↩
Em 2026, a tendência é a orquestração multi-agente, onde diferentes agentes de IA colaboram entre si e com humanos para gerenciar e executar fluxos de trabalho complexos de ponta a ponta, como linhas de montagem digitais.
O sucesso será medido pela integração da IA a sistemas críticos, deixando de ser uma ferramenta paralela para se tornar parte da infraestrutura de decisão.
Através do Genius, já temos cases de processos em que agentes de IA analisam, otimizam e aprendem, permitindo escalabilidade alinhada às metas estratégicas da organização, com redução de custos operacionais, ganho de previsibilidade e controle, além do design de novos processos em etapas que possibilitam integração entre todos os sistemas da organização.
Hype #2. POCs isoladas ↩
De acordo com o relatório GenAI Divide: State of AI in Business 2025, produzido pelo MIT NANDA, cerca de 95% dos pilotos de GenAI não apresentam impacto mensurável nos resultados financeiros das empresas.
De acordo com o estudo, a barreira não está na falta de infraestrutura ou na escassez de modelos de IA disponíveis, mas na dificuldade de absorver e aplicar o aprendizado gerado pelas tecnologias de forma sistêmica e integrada.
Para transitar das POCs (provas de conceito) para sistemas realmente escaláveis, que retêm contexto e se adaptam às operações reais para orquestrar processos complexos de ponta a ponta, o hype precisa ser deixado de lado.
Trend #3. Contexto profundo em RAGs ↩
Para que a IA entregue resultados confiáveis, ela precisa entender as relações complexas que existem entre os dados.
O RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que a IA realize buscas profundas, conectando pontos que bases de dados tradicionais ignoram, reduzindo drasticamente as alucinações e aumentando a precisão das decisões.
O ponto crucial das RAGs é uma arquitetura que garanta segurança além da escalabilidade. Afinal, dados sensíveis são compartilhados para que a IA possa interpretar, estruturar e retornar resultados. Um front-end amigável também é essencial para democratizar o acesso aos dados e reduzir o tempo gasto em pesquisas e análises.
Em março do ano passado, a SQUADRA foi vice-campeã do Microsoft Tech for Social Impact (TSI) Hack4Good 3.0, um hackathon global promovido pela Microsoft Nonprofits, com uma solução baseada em RAG conversacional desenvolvida para a EGPAF (Elizabeth Glaiser Pediatric AIDS Foundation).
Em apenas 20 dias, desenvolvemos uma solução completa e integrada de RAG conversacional, que permitiu que os usuários fizessem perguntas em linguagem natural e recebessem respostas precisas e contextualizadas, extraídas diretamente das bases de dados da fundação.
O desenvolvimento começou com a criação de um data warehouse robusto, reunindo e padronizando dados fragmentados de 16 países onde a EGPAF atua, o que possibilitou a estruturação de uma base unificada e coerente, essencial para garantir análises precisas e ágeis.
Também construímos um modelo semântico sobre essa base consolidada, permitindo interpretações avançadas, multidimensionais e a extração de insights estratégicos. O diferencial da solução foi a implementação de agentes de IA avançados, capazes de processar grandes volumes de informações e gerar respostas estruturadas, contextualizadas e acionáveis.
Hype #3. Busca simples por palavras-chave ↩
Sem uma fundação de dados sólida e uma estrutura que organize o conhecimento, a IA entrega informações frágeis que podem levar a decisões catastróficas. Acreditar que basta dar acesso aos dados para que a IA funcione como um buscador inteligente através de buscas simples por palavras-chave é hype.
Neste ano, o caminho para o sucesso em IA é humano e estratégico ↩
A grande lição para 2026 é que a tecnologia não resolve problemas sozinha. O sucesso da adoção da IA depende do tripé: tecnologia de ponta, governança clara e capacitação de pessoas. Empresas que insistem em tratar a IA como um projeto de TI isolado perderão relevância.
Na SQUADRA, ajudamos nossos parceiros e clientes a cruzar o hiato entre a experimentação e a transformação real. O futuro da IA já começou. Sua empresa está pronta para ser protagonista ou apenas espectadora?
Referências: Microsoft | MIT Sloan Management Review | InfoMoney | Deloitte | IBM
Para saber mais sobre como implementar estas tendências no seu negócio, fale com um dos nossos especialistas.
