Investimento global em IA deve atingir US$ 2,5 trilhões em 2026 com mudança de foco para agentes autônomos

O investimento mundial em inteligência artificial deve alcançar US$ 2,5 trilhões em 2026, um crescimento de 44% em relação ao ano anterior. Embora o custo de desempenho da IA continue caindo e as capacidades dos modelos avancem rapidamente, organizações de todo o mundo enfrentam um desafio persistente: converter gastos tecnológicos massivos em receita corporativa contínua.

De acordo com um relatório publicado pelo MIT Technology Review Insights em parceria com a Uniphore, a IA corporativa superou a fase inicial de experimentação e entrou em plena adoção operacional. No entanto, a implementação da IA sem mudanças estruturais tem gerado fragmentação operacional em muitas empresas.

As armadilhas da inteligência isolada

Para muitas organizações, a rápida adoção criou ilhas isoladas de automação. Unidades de negócios individuais frequentemente implementam IA em silos, resultando em fluxos de trabalho desconectados. Por exemplo, agentes de vendas automatizados costumam operar sem visibilidade sobre tíquetes abertos de suporte ao cliente, enquanto mecanismos de marketing personalizam campanhas outbound sem acessar registros financeiros ou de pagamento já conhecidos pelas equipes de finanças.

Embora ferramentas individuais possam apresentar alto desempenho em tarefas específicas, a empresa como organização coletiva aprende muito pouco com essas implementações isoladas.

A virada agêntica

O relatório identifica uma transição denominada "virada agêntica" — um movimento fundamental que deixa de tratar a IA como uma ferramenta de produtividade isolada para adotá-la como um modelo operacional corporativo central. Agentes autônomos de IA exigem coordenação contínua e em tempo real entre pessoas, fluxos de trabalho e fontes de dados distribuídas, tudo apoiado por uma governança robusta.

Para lidar com essa transição, as organizações estão sendo incentivadas a repensar tanto as arquiteturas técnicas quanto as abordagens de gestão em três pilares principais:

• Redesenhar processos antes de escolher modelos: Empresas de alto desempenho tratam o redesenho de processos como a etapa fundamental que deve anteceder a seleção dos modelos. Em vez de adaptar funções legadas após a implantação de um sistema de IA, essas companhias estruturam fluxos de trabalho com base em como os sistemas autônomos realmente operam e evoluem.

• Prontidão de dados em vez de volume bruto: Dispor de grandes quantidades de informações armazenadas não significa que uma organização tenha dados prontos para IA. Em vez de buscar uma centralização inviável de dados ou migrações massivas, as empresas estão adotando arquiteturas componíveis que consultam e preparam os dados diretamente onde residem, em ambientes multinuvem.

• Garantir a soberania da IA: Com o endurecimento das leis de residência de dados e a infraestrutura distribuída, as organizações precisam solucionar questões críticas sobre onde os modelos são executados, quem detém o controle operacional e como os sistemas navegam por diferentes fronteiras jurisdicionais.

À medida que a IA corporativa amadurece, a divisão competitiva passa a ser definida não pela velocidade ou tamanho de modelos individuais, mas pela eficácia com que as empresas conseguem orquestrar prontidão de dados, design de processos e controle soberano em um sistema operacional interconectado.