A inovação em 2026 tende a ser menos “demo” e mais execução, com foco em produtividade real, governança, segurança e integração com processos de negócio. Um sinal disso é a evolução dos agentes de IA, que saem do papel de assistentes e passam a executar tarefas em fluxos específicos, e já aparecem em previsões de mercado para rápida adoção em aplicações corporativas.
1) Agentes de IA entram na agenda de operações, com risco e responsabilidade no centro
Em 2026, o tema não será apenas “usar IA”, e sim operar com agentes que planejam e executam tarefas em sistemas, como atendimento, finanças, compras e backoffice. A Gartner projeta que 40% dos aplicativos corporativos terão agentes de IA específicos por tarefa até o fim de 2026, partindo de menos de 5% em 2025, o que pressiona empresas a definirem estratégia e governança rapidamente.
O movimento já aparece em setores regulados, como bancos, onde testes com agentes para serviços ao consumidor têm avançado, junto de discussões com reguladores sobre responsabilidade, controles e riscos sistêmicos.
O que começar a fazer agora
- Mapear 5 a 10 processos com alto volume, alta repetição e regras claras, para pilotos com agentes de IA em escopo controlado.
- Definir trilhas de aprovação, auditoria e prestação de contas, incluindo registro de decisões, supervisão humana e limites de autonomia.
- Criar métricas objetivas de valor, como tempo de ciclo, retrabalho, taxa de resolução e qualidade.
2) A fase “prova de conceito infinita” perde espaço: ROI, qualidade e integração viram critério
Uma tendência prática para 2026 é o endurecimento do que se considera “inovação”: muitas empresas reportam dificuldade em capturar retorno consistente com IA, especialmente quando há fragilidades de dados, integração e desenho de processos. Em paralelo, crescem estratégias mais orientadas a soluções por setor e por caso de uso, com mais engenharia e menos experimentação solta.
O que começar a fazer agora
- Reduzir o portfólio de iniciativas para poucas apostas com dados disponíveis e impacto mensurável.
- Investir em conectores, APIs e arquitetura para tirar a IA do “chat” e levar para o fluxo de trabalho, com integração a ERP, CRM, BI e sistemas legados.
- Padronizar critérios de qualidade, como taxa de erro, confiabilidade, explicabilidade e segurança.
3) Governança de IA e “confiança digital” entram no pacote de inovação
Relatórios e guias de tendências para 2026 colocam confiança, governança e resiliência como pilares junto da inovação, especialmente porque a automação aumenta a superfície de risco e acelera decisões.
O que começar a fazer agora
- Implantar um modelo de governança de IA com políticas de uso, classificação de dados, revisão de modelos e gestão de fornecedores.
- Criar um inventário de casos de uso de IA, com dono do processo, dados utilizados, riscos e controles.
- Tratar privacidade e conformidade como requisito de produto, não como etapa final.
4) Cibersegurança se torna “fundação de inovação”, com atenção a ameaças emergentes e ao pós-quântico
Com mais automação e mais integrações, a segurança passa a ser parte do desenho de qualquer iniciativa inovadora. Guias de previsões para 2026 em tecnologia e segurança destacam a relevância crescente de temas como segurança em IA, riscos operacionais e a necessidade de se preparar para mudanças em criptografia associadas ao avanço de computação quântica.
O que começar a fazer agora
- Revisar identidade e acesso, reforçando MFA, privilégio mínimo e monitoramento contínuo.
- Estabelecer controles específicos para IA, como proteção contra vazamento de dados e uso indevido em integrações.
- Iniciar um diagnóstico de prontidão para PQC, ao menos para ativos críticos e longos ciclos de vida.
5) Talentos e capacitação: inovação em 2026 exige times que combinem negócio, dados e segurança
A escassez não é apenas de “especialista em IA”, e sim de profissionais capazes de conectar tecnologia ao processo e ao risco. O World Economic Forum aponta IA e big data, redes e cibersegurança e alfabetização tecnológica entre as habilidades com crescimento mais rápido de importância para os próximos anos.
O que começar a fazer agora
- Definir um currículo mínimo para líderes e áreas de negócio, cobrindo IA aplicada, dados, riscos e métricas.
- Criar um modelo de “product teams” com donos de processo, engenharia, dados e segurança desde o início.
- Atualizar políticas de contratação e avaliação para valorizar capacidade de automação, qualidade e governança.
Checklist executivo para começar ainda neste trimestre
- Selecionar 3 casos de uso com dados disponíveis e impacto em custo, receita ou risco.
- Definir governança e critérios de qualidade antes do piloto, incluindo auditoria e supervisão humana.
- Priorizar integração com sistemas existentes, para capturar valor no fluxo de trabalho.
- Inserir requisitos de segurança e privacidade no desenho, com validações e monitoramento.
- Treinar líderes e equipes em IA aplicada, dados e controles, com metas de adoção e performance.
As tendências de inovação para 2026 apontam para um mercado que recompensa empresas capazes de transformar IA em operação, com disciplina de dados, integração, governança e segurança. Quem começa agora, com um portfólio mais enxuto e mensurável, aumenta a chance de chegar a 2026 com ganhos de produtividade e capacidade real de escalar novas soluções.
