A forma como o mercado enxerga a inteligência artificial (IA) mudou de maneira definitiva. O discurso da experimentação perdeu espaço para a cobrança por eficiência mensurável. A IA deixou de ser vitrine de inovação e passou a ocupar o papel de infraestrutura essencial, no mesmo patamar de sistemas financeiros, logística e segurança da informação. Empresas que ainda tratam a tecnologia como aposta ou diferencial competitivo começam a enfrentar uma assimetria estrutural frente às que já incorporaram a IA para reduzir custos operacionais, eliminar retrabalho, acelerar decisões e escalar processos com consistência. A discussão deixou de ser tecnológica e tornou-se econômica.
Essa virada ocorre porque o mercado aprendeu, da forma mais onerosa possível, que modelo não é produto. Produto exige confiabilidade, repetibilidade e capacidade de operar sem supervisão constante. Segundo a Gartner, mais de 40% dos projetos de agentic AI devem ser cancelados até o fim de 2027, devido a falhas em dados, governança, integração com processos e falta de retorno mensurável. A consultoria alerta que a maior parte dessas iniciativas fica presa a provas de conceito que impressionam em apresentações, mas colapsam diante da complexidade do mundo real. IA que depende de validação manual, planilhas paralelas ou checagem visual não é escalável, no máximo, é ilustrativa.
O mercado financeiro reforça essa mensagem com ainda menos paciência. Segundo a Bloomberg Línea, investidores aceitam gastos agressivos em inteligência artificial apenas quando há impacto direto no crescimento e na geração de caixa. A Meta registrou aumento de 24% na receita no quarto trimestre de 2025, impulsionado pelo uso de IA na segmentação de anúncios, sustentando um plano de investimentos que pode chegar a US$ 135 bilhões em 2026. Já a Microsoft, mesmo liderando a corrida tecnológica, foi penalizada após resultados mornos em computação em nuvem, evidenciando que protagonismo em IA sem retorno claro deixou de ser argumento suficiente.
Ainda persiste a narrativa de que falhas são naturais em ciclos de inovação e que a maturidade da IA virá com o tempo. O problema é que essa tolerância está se esgotando. Segundo a Gartner, apenas cerca de 130 fornecedores, entre milhares que se apresentam como soluções de agentic AI, oferecem capacidades realmente autônomas. O restante pratica o que a consultoria chama de “agent washing”, reembalando automações tradicionais com discurso mais sofisticado. Em um cenário de pressão por eficiência, insistir em iniciativas infladas por hype deixa de ser ousadia e passa a ser má alocação de capital.
O contexto se agrava com o avanço das agendas de soberania digital. A Gartner projeta que, até 2027, 35% dos países estarão vinculados a plataformas regionais de IA, motivados por exigências regulatórias, riscos geopolíticos e preocupações com segurança e controle de dados. Isso obriga as empresas a repensarem arquiteturas, governança e dependência de fornecedores desde já. A IA deixa de ser apenas uma decisão tecnológica e torna-se uma escolha estratégica de longo prazo, com impactos diretos sobre compliance, continuidade operacional e competitividade internacional.
No fim, a discussão central não é sobre adoção, mas sobre maturidade. O verdadeiro valor da inteligência artificial não está em automatizar tarefas isoladas, mas em elevar a produtividade do negócio como um todo. A Gartner estima que, até 2028, 15% das decisões cotidianas de trabalho serão tomadas de forma autônoma por sistemas de IA. Em 2026, a pergunta não é quem usa IA, mas quem consegue provar que ela funciona quando ninguém está olhando. Quem não responder com dados e resultados ficará para trás, não por falta de tecnologia, mas por falta de estratégia.
*Daniel Castello é CEO Brasil da Verzel, lidera a operação nacional com foco em alinhar tecnologia à estratégia de negócios, garantindo que investimentos digitais gerem valor real e mensurável. Com mais de 20 anos de experiência em inovação, transformação digital e excelência operacional, desenvolveu a metodologia Digital Advisor, que orienta decisões tecnológicas a partir dos objetivos estratégicos das empresas. É responsável pela estratégia de crescimento da Verzel no Brasil, liderança de equipes multidisciplinares e expansão da atuação da companhia no ecossistema de inovação e inteligência artificial.