2025 foi o ano do deslumbramento. Vimos empresas brasileiras de todos os tamanhos criando “comitês de IA” e lançando dezenas de projetos-piloto. Foi a era dos chatbots de RH que sabiam citar Camões, mas não sabiam consultar o saldo de férias do funcionário no ERP legado.
Janeiro de 2026 chegou e a conta veio junto.
O problema não foi a tecnologia — o GPT-4, o Gemini e o Claude entregaram o que prometeram. O problema foi a infraestrutura da realidade. Como o Gartner previu, chegamos a este ano com um dado amargo: pelo menos 30% dos projetos de IA generativa foram abandonados após a fase de prova de conceito.
Por que tantos projetos morreram na praia ano passado?
- Dados Sujos: Tentaram colocar uma turbina de Ferrari (IA) num carro sem combustível (dados desestruturados). IA sem governança de dados é apenas um gerador de alucinações caro.
- O Abismo da Escala: Um piloto para 10 pessoas custa pouco. Escalar para 5.000 funcionários, com segurança, latência e custo de token controlado, quebrou o business case de muita gente.
- Falta de Processo: Automatizar um processo que já era burro só o torna mais rápido, não melhor.
Aliado a isso, as empresas passaram por sua jornada de conhecimento e testes, onde se depararam com diversas situações que apoiaram essa dificuldade de justificativa de ROI para o C-level.
O Custo Oculto da Manutenção: Muitos gestores acreditaram que implementar um modelo era um evento único. Na prática, descobrimos que modelos precisam de curadoria constante e ajustes de fine-tuning. O custo de manter uma IA relevante após o lançamento consumiu orçamentos que deveriam ser destinados a novos projetos.
A Armadilha da Interface: O mercado se apaixonou pelo “chat”, mas o funcionário no dia a dia não quer ter que conversar com uma máquina para extrair um relatório; ele quer que a informação apareça onde ele já trabalha. A falha de adoção em 2025 ocorreu porque tentamos forçar o comportamento humano a se adaptar à IA. Precisamos deixar as interfaces, além de amigáveis, dentro do mesmo contexto de trabalho atual das equipes sejam desenvolvedores, analistas, times de suporte ou times de produto.
A Ascensão do “Small Language Model” (SLM)] Para 2026, a virada de chave é o abandono da obsessão pelo “Gigante”. Percebemos que você não precisa de um modelo que conhece toda a história da humanidade para analisar uma planilha de logística. O foco agora são os modelos menores, locais e ultra especializados. Toda IA precisa ser calibrada para conhecer a realidade de cada empresa e cada contexto de negócio, só assim teremos ganho real.
A Dívida Técnica de IA: Muitas empresas “colaram” soluções de IA generativa em cima de sistemas antigos com soluções improvisadas. Em 2026, essa conta chegou. A falta de arquitetura robusta está causando instabilidades que forçam times inteiros a parar de inovar para apenas “consertar o que foi feito às pressas” no hype do ano anterior. Se sua empresa não tiver o mínimo de governança e maturidade de dados e uma arquitetura corporativa escalável, por favor, volte ao passo 1.
O Paradoxo da Segurança e Privacidade: O medo do vazamento de dados industriais e segredos de negócio paralisou projetos promissores. Empresas que não investiram em instâncias privadas de LLM agora veem seus funcionários usando ferramentas públicas por “baixo do pano” (Shadow AI), criando um risco de compliance que pode custar muito mais caro que qualquer ganho de produtividade inicial.
O GRANDE SALTO DE 2026: A ERA DOS AGENTES AUTÔNOMOS
Mas enquanto muitos curam a ressaca dos chatbots, o Gartner aponta para a próxima fronteira que já está mudando o dia a dia corporativo neste semestre: a transição da “IA de Assistência” para a “IA de Agêntica”.
O impacto é brutal: a interface deixa de ser o chat e passa a ser a execução. O Gartner estima que essa mudança reduzirá drasticamente o tempo gasto em tarefas de coordenação. Em 2026, quem ainda está tentando ensinar o time a fazer “prompt de texto” está olhando para o retrovisor. A corrida agora é para saber quem consegue orquestrar agentes autônomos que operam silenciosamente entre os sistemas da empresa.
Sua empresa ainda está presa na era do chat ou você já está desenhando processos para serem operados por agentes autônomos? O ROI que você não encontrou nos chatbots de 2025 está escondido na autonomia dos agentes de 2026.
E aí qual seu próximo passo?