‘IA com lastro’ e outras três apostas para empresas se diferenciarem em 2026

O avanço da inteligência artificial ao longo dos últimos anos trouxe uma onda de adoção acima da média no mercado brasileiro. No entanto, passada a fase inicial de entusiasmo, 2026 começa com uma visão mais madura: empresas perceberam que IA sem dados estruturados e sem contexto confiável gera mais risco do que valor.

Convidamos Paulo Cesar Costa, especialista em Marketing e Inteligência de Dados e CEO da PH3A, para analisar as três principais tendências de IA que farão as empresas se destacarem em 2026.

1. “IA com lastro”

Esta seria uma tendência de modelos que deixam de operar de forma genérica e passam a ser alimentados com bases proprietárias: manuais internos, propostas comerciais, históricos de clientes e documentos operacionais.

"Esse movimento reduz drasticamente o risco de alucinação e aumenta a confiabilidade das respostas, especialmente em aplicações críticas como crédito, prevenção a fraudes e atendimento ao cliente", detalha Paulo. 

2. Big data, não. Right data

Paulo prevê a substituição do conceito tradicional de “big data” por algo mais pragmático como o “right data”, que consiste em ter dados certos com qualidade, contexto e utilidade no momento certo para tomar decisão. 

"A maioria das empresas brasileiras não possui grandes volumes de dados organizados, mas bases fragmentadas, com inconsistências e lacunas. A prioridade deixa de ser volume e passa a ser qualidade, enriquecimento e governança. 

Nesse cenário, soluções focadas em qualificação de dados ganham protagonismo, permitindo decisões mais assertivas mesmo em ambientes com baixa maturidade analítica", afirma.

O executivo explica que é muito comum nas organizações, por exemplo, o CRM (Customer Relationship Management) do cliente ter dados como CPF e CNPJ de quem comprou, endereço de entrega do produto, data da compra, valor, código do produto, descrição, forma de pagamento e número de parcelas.

3. O uso da IA em dores reais

A terceira tendência relevante, acrescenta o CEO, é o uso de IA aplicada diretamente às dores do dia a dia e não mais como experimentação. 

"Inadimplência, fraude e conversão comercial passam a ser os principais campos de aplicação, com modelos cada vez mais integrados ao fluxo operacional das empresas. O foco sai do 'insight' e vai para a 'ação', automatizando decisões e reduzindo perdas financeiras de forma mensurável", pondera. 

Também ganha força a inteligência de dados voltada à expansão de receita. "Ferramentas que identificam padrões de comportamento, perfil de consumo e propensão de compra passam a ser utilizadas não apenas para análise, mas para ativação direta; aumentando a eficiência comercial e reduzindo custo de aquisição. A personalização deixa de ser um diferencial e se torna requisito básico", diz. 

4. Convergência entre dados, IA e produto

"As empresas mais bem posicionadas não são necessariamente as que possuem mais tecnologia, mas as que conseguem transformar dados em soluções práticas, integradas ao negócio e com retorno claro. Plataformas que unem enriquecimento de dados, inteligência analítica e ativação comercial tendem a liderar esse movimento", afirma Paulo.

Nesse novo cenário, a vantagem competitiva estará menos na adoção da IA em si e mais 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 resultado e principalmente produtos com IA voltados a dados", reitera.