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A IA tornou o software corporativo obsoleto

Por Rodrigo Palhano, Co-Fundador e Vice Presidente do Conselho de Administração da TecnoSpeed* Durante décadas, o software corporativo viveu sob a promessa da previsibilidade. ERPs, CRMs e plataformas de gestão foram construídos como infraestruturas estáveis, baseadas em contratos longos, ciclos claros de desenvolvimento e uma lógica incremental de evolução. Essa previsibilidade sustentou modelos de negócio sólidos e pouco questionados. A tese que se impõe agora é que essa estabilidade está se rompendo. A ascensão acelerada da inteligência artificial (IA)  redefine não só produtos, como também o conceito de sistemas digitais enquanto ferramenta fixa no ambiente empresarial. Desde 2023, e de forma mais evidente ao longo de 2025, a IA passou a reorganizar expectativas sobre eficiência, custo e utilidade dos sistemas corporativos. Segundo análises de mercado publicadas pela Melius Research, a reação negativa dos investidores após lançamentos recentes da OpenAI reflete um receio concreto de substituição funcional. Em agosto de 2025, ações de empresas como Salesforce, Adobe e SAP registraram quedas relevantes, sinalizando que o mercado passou a enxergar parte das funcionalidades tradicionais como passíveis de serem absorvidas por soluções baseadas em linguagem natural e automação inteligente. O problema não é técnico, mas conceitual. Quando um assistente resolve em segundos tarefas que exigiam dezenas de telas, o valor da interface entra em xeque. Ao mesmo tempo, a narrativa de disrupção total esbarra em limites práticos. Um estudo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) mostrou que 95% dos projetos piloto com IA generativa em grandes empresas não geraram retorno mensurável. Esse dado expõe um paradoxo incômodo: a tecnologia avança rapidamente, mas sua aplicação efetiva ainda enfrenta obstáculos estruturais de integração, governança e confiabilidade. Isso reforça a ideia de que a crise não é apenas de adoção, e sim de modelo. Não basta adicionar IA a sistemas antigos esperando que a promessa se cumpra automaticamente. Esse descompasso se torna ainda mais evidente quando se observa como os usuários corporativos interagem com esses sistemas. A robustez técnica, por si só, deixou de ser suficiente para sustentar a relevância das plataformas empresariais. Estabilidade, compliance e segurança seguem como requisitos básicos, mas já não definem vantagem competitiva. O comportamento dos usuários mudou de forma clara: análises recentes de consultorias como a McKinsey indicam que profissionais passaram a priorizar fluidez, adaptação e redução de fricção no uso cotidiano das ferramentas. Assim, um sistema pode ser tecnicamente impecável e ainda se tornar inadequado se exige treinamentos extensivos ou não se integra de forma natural ao ecossistema digital já presente no dia a dia das organizações. O impacto dessa transformação vai além da tecnologia e alcança o papel do desenvolvedor. O diferencial deixa de ser a capacidade de entregar grandes sistemas fechados e passa a residir na habilidade de decidir o que vale a pena construir. A pergunta central não é mais como codar uma funcionalidade, mas se ela precisa existir como software dedicado ou se pode ser resolvida por uma camada inteligente integrada a ferramentas já existentes. Segundo dados do Gartner, arquiteturas modulares e soluções orientadas a integração tendem a crescer mais rápido do que plataformas monolíticas nos próximos ciclos de investimento. Portanto, a crise do software tradicional não anuncia o fim do código, mas o fim da previsibilidade que o cercava. O desenvolvimento corporativo entra em uma fase em que escuta, contexto e adaptação contínua passam a ser tão importantes quanto engenharia. Em um ambiente onde a IA redefine o que significa resolver um problema, insistir em modelos rígidos é um risco estratégico. O futuro dos sistemas digitaise pertence menos a quem constrói sistemas completos e mais a quem entende quando, como e por que construir. *Rodrigo Palhano é empresário de software há 20 anos, sócio-fundador da TecnoSpeed, atualmente é o vice-presidente do Conselho Administrativo da empresa. Rodrigo Palhano construiu sua trajetória na criação de soluções tecnológicas para software houses em todo o Brasil. À frente da área de inovação, lidera projetos que integram inteligência artificial a produtos consolidados e novas plataformas, sempre com foco em escalabilidade e competitividade no mercado.

4 motivos pelos quais agentes de IA não irão ‘substituir’ o Chief of Staff

Com agentes de inteligência artificial cada vez mais presentes no dia a dia corporativo, o Chief of Staff passa a desempenhar um papel indispensável na integração entre tecnologia, capital humano e estratégia nas empresas. A avaliação é da The Chief of Staff Association (CSA), entidade internacional que representa profissionais em 75 países e acompanha de perto a evolução do papel nas organizações. A adoção acelerada de agentes de IA nas empresas está redefinindo as rotinas executivas, automatizando processos, organizando informações e apoiando tomadas de decisão. Nesse cenário, longe de substituir funções estratégicas como a de um CoS, a tecnologia amplia o escopo de atuação desses C-Levels, que assumem protagonismo ainda maior na orquestração entre dados, pessoas e prioridades do negócio. “A inteligência Artificial já é uma realidade no ambiente executivo. O diferencial competitivo não está apenas na adoção das ferramentas tecnológicas, mas em como elas são integradas à estratégia, à cultura e aos objetivos da corporação. E esse é justamente o espaço de atuação do Chief of Staff”, afirma Carolina Laboissière, Diretora Regional da The Chief of Staff Association para o Brasil e América do Sul. Segundo a representante da CSA, à medida que agentes de IA ganham espaço em atividades analíticas e operacionais, cresce a demanda por profissionais capazes de traduzir informações em ação, garantir alinhamento entre áreas e apoiar a liderança na execução das prioridades estratégicas, atribuições centrais do Chief of Staff. “O Chief of Staff não compete com a IA; ele potencializa o uso da tecnologia. É o profissional que garante que os insights gerados pelos agentes de IA sejam conectados e orquestrados conforme o contexto do negócio, as pessoas e as decisões que realmente movem a organização”, destaca Carolina. A associação observa que empresas mais avançadas no uso de inteligência artificial tendem a valorizar ainda mais funções de coordenação estratégica, governança e alinhamento executivo. “Quanto mais tecnologia entra na rotina executiva, maior é a necessidade de alguém que conecte estratégia, execução e liderança. A IA acelera processos, mas o Chief of Staff direciona decisões”, avalia. Pensando nisso, Carolina listou 4 motivos pelos quais a IA não irá se tornar o “novo” Chief of Staff: Sobre a CSA (The Chief of Staff Association) (www.csa.org) – Fundada em 2020, é a maior associação internacional para Chiefs of Staff de grandes corporações, governo e outras entidades, representando membros que ocupam posições de influência em mais de 75 países. Seus CoS associados atuam em diversos setores, em algumas das empresas mais proeminentes do mundo – entre elas: Google, Deloitte, Salesforce, Governo dos EUA, entre outras. 

  Avanço da inteligência artificial impulsiona profissões em alta e exige mais qualificação  

Um levantamento recente do LinkedIn aponta o cargo de Engenheiro(a) de Inteligência Artificial como o emprego em alta para 2026, liderando o ranking das profissões que mais cresceram nos últimos três anos no Brasil. O estudo evidencia a expansão acelerada da inteligência artificial em diferentes setores da economia e reforça um desafio que já se reflete também no mercado regional: a escassez de profissionais qualificados para atender à demanda crescente por soluções baseadas em dados, automação e IA generativa. De acordo com a pesquisa, os setores de tecnologia, serviços de TI e consultoria empresarial concentram a maior parte das oportunidades. As cidades de São Paulo, Florianópolis e Recife lideram em número de vagas, com um mercado cada vez mais flexível, mais de 60% das posições são ofertadas em modelo remoto. Blumenau, em Santa Catarina – cidade que se consolida como um dos principais polos de inovação e tecnologia do Brasil – também acompanha de perto as transformações do mercado de trabalho impulsionadas pela tecnologia. Para Willian Círico, Gerente de Tecnologia e instrutor da área na ProWay, instituição focada em Formação Tech de Blumenau, o crescimento acelerado da profissão está diretamente ligado à popularização da inteligência artificial no dia a dia das empresas. “Ferramentas como ChatGPT e Gemini tornaram a IA mais acessível e ampliaram sua aplicação em áreas como automação de tarefas, análise de dados, atendimento ao cliente e desenvolvimento de software”, explica. Apesar do avanço, o setor enfrenta um gargalo importante. “Os investimentos em IA são altos, mas ainda faltam profissionais preparados para transformar esse potencial em soluções reais. O mercado busca pessoas com domínio técnico, conhecimento em programação, machine learning, engenharia de dados e também visão prática e de negócio”, avalia Círico. Relatórios do World Economic Forum reforçam essa tendência ao apontar que, até 2026, a IA generativa e a automação inteligente devem se consolidar, ampliando a demanda por competências como MLOps, além de maior atenção a temas como segurança, ética e transparência. Mulheres ainda são minoria no setor de tecnologia Outro dado que chama atenção na pesquisa do LinkedIn é a desigualdade de gênero. Apenas 10,58% das contratações para cargos de engenharia de IA em 2025 foram de mulheres, o que evidencia um desafio histórico do setor de tecnologia. A estudante Ana Beatriz Façanha, de 18 anos, estudante da Formação Super Data Analyst da ProWay, conta que a decisão de ingressar na área veio do desejo de se desafiar e construir uma carreira com propósito. “Queria criar, resolver problemas e fazer parte de algo maior. Busquei um ambiente que valorizasse o aprendizado e o desenvolvimento profissional”, afirma. Para ela, atuar em um mercado ainda majoritariamente masculino exige persistência. “Às vezes surgem o medo e a insegurança, aquela sensação de precisar se provar o tempo todo. Mas se preparar é acreditar em si mesma, aprender todos os dias e não desistir”, diz. Ana Beatriz destaca que ampliar a presença feminina é fundamental para o futuro da tecnologia. “O receio é normal, todo mundo começa sem saber tudo. O medo faz parte, mas não pode ser maior que a vontade de evoluir. A tecnologia precisa de mais mulheres com coragem para tentar.” Com a inteligência artificial no centro das transformações digitais e das estratégias empresariais, a expectativa é de que a busca por profissionais qualificados siga em crescimento nos próximos anos, reforçando a importância da formação técnica e prática para acompanhar as mudanças do mercado.

Governança de dados, arquiteturas distribuídas e uso responsável da IA definem a nova maturidade do mercado brasileiro de analytics

O mercado brasileiro de advanced analytics e inteligência artificial se consolidou em 2025 com base em três pontos: a governança de dados como base inegociável, arquiteturas distribuídas capazes de ampliar o acesso sem comprometer o controle e a responsabilidade ética elevada à condição de requisito obrigatório. Esse é o principal diagnóstico da nova edição do relatório ISG Provider Lens™ Advanced Analytics and AI Services 2025, produzido e distribuído pela TGT ISG. De acordo com o relatório, o avanço do hype em torno da IA funcionou como catalisador para acelerar a maturidade das empresas rumo a uma atuação efetivamente orientada por dados. “Ficou claro que as empresas brasileiras passaram a despertar para temas destacados por este estudo desde sua primeira edição, em 2020. O hype em torno da IA levou não apenas decisores de TI, mas também CEOs, CFOs e CMOs a buscar fornecedores para implementar soluções, atraídos pelas promessas de produtividade e automação. Na tentativa de evitar a obsolescência, muitas organizações aceleraram a adoção de procedimentos que já deveriam estar em prática, impulsionando sua evolução para modelos orientados por dados”, explica Marcio Tabach, distinguished analyst da TGT ISG e autor do estudo. O relatório aponta que muitos dos fornecedores analisados, especialmente os posicionados como líderes, avançaram na automatização de processos de governança de dados. Modelos tradicionais de IA e machine learning passaram a ser integrados a soluções com interfaces baseadas em IA generativa, que acessam modelos embarcados para responder a demandas que exigem o tratamento de dados estruturados. Paralelamente, a ciência de dados migrou para ambientes low code e no code, com algoritmos embutidos nas plataformas, incluindo classificadores, séries temporais e regressão linear. Nesse contexto, os resultados analíticos passaram a ser entregues por meio de agentes, antecipando a tendência de construção e orquestração de agentic AI para atender a conjuntos mais amplos de demandas corporativas. “Em um case com uma grande rede de alimentação com múltiplas marcas, fornecedores desenvolveram um modelo de previsão focado em eventos especiais, como jogos, estreias e grandes promoções. A iniciativa permitiu antecipar picos anormais de demanda, ajustar a compra de insumos e evitar a perda de vendas em momentos críticos, justamente quando o movimento nas lojas é mais intenso”, revela o autor. Mas casos recentes reforçam a urgência de práticas responsáveis. Em 2024, uma companhia aérea canadense foi obrigada a indenizar um cliente após seu chatbot de IA fornecer informações incorretas sobre regras de reembolso. Já em meados de 2025, uma plataforma de vibe coding apagou acidentalmente todo o banco de dados de um aplicativo em desenvolvimento. “Fatos como esses, divulgados ao longo do ano, combinados a relatórios que indicaram baixa geração de valor com soluções de IA e ao aumento da regulação no setor, ampliaram a conscientização sobre o uso responsável e confiável da tecnologia”, explica o autor. Segundo o relatório, os fornecedores reagiram rapidamente ao cenário, concentrando esforços na organização de ambientes de dados historicamente fragmentados e complexos. Outro ponto de destaque é o foco no letramento em IA. “Muitos fornecedores relataram iniciativas de qualificação das equipes de seus clientes, com a criação de ‘academias’ próprias de analytics. Esses programas ampliam o entendimento sobre a tecnologia, suas condições de implementação e oferecem capacitação em plataformas específicas”, comenta o autor. “Essas academias acabam sendo uma porta de entrada para novos clientes, especialmente no mercado midsize. É uma forma eficaz que os fornecedores encontraram para promover seus serviços, conhecimento e capacidade de entrega. Além disso, as academias também impulsionam o upskilling das equipes dos próprios fornecedores, criando uma diferenciação estratégica frente a concorrentes que dependem apenas da contratação de talentos no mercado”. “O mercado está mais maduro”, explica o especialista. “As empresas começam a compreender a importância dos fundamentos da governança de dados, entre outros aspectos essenciais, o que é um sinal positivo”, conclui. O relatório ISG Provider Lens® Advanced Analytics and AI Services 2025 para o Brasil avalia as capacidades de 49 fornecedores em quatro quadrantes: Data Science and AI Services — Large, Data Science and AI Services — Midsize, Data and Analytics Modernization Services — Large and Data and Analytics Modernization Services — Midsize. O relatório nomeia Accenture, AI/R, BRQ, Cadastra, Capgemini, Dataside, Deal, Deloitte, IBM, MadeinWeb, NTT DATA, Quality Digital, Rox Partner, Stefanini e TIVIT como líderes em dois quadrantes cada. Também nomeia A3Data, BlueShift Brazil, Dedalus, Falconi, Objective e seus pares como líderes em um quadrante cada. Além disso, a BIP, a Dadoteca, a Minsait e a Peers foram nomeadas como Rising Stars — empresas com um “portfólio promissor” e “alto potencial futuro”, segundo a definição da ISG — em um quadrante cada. Versões personalizadas do relatório estão disponíveis na Dataside, Falconi e Quality Digital.

IA estratégica: o verdadeiro desafio não é técnico, mas sim organizacional

Por Alejandro Raffaele* A inteligência artificial (IA) não apenas oferece soluções para as empresas, mas também impõe desafios significativos. As organizações precisam lidar com obstáculos estruturais que vão desde a complexidade de normalizar dados heterogêneos até a falta de profissionais especializados; sem falar nas chamadas “alucinações” dos modelos de IA, que produzem informações incorretas com aparente segurança. Esse cenário torna mais difícil alcançar o retorno esperado sobre o investimento. Um relatório do MIT mostra que 95% dos projetos-piloto de IA generativa nas empresas não conseguem avançar além da fase experimental. Já estudo da McKinsey aponta que, embora 80% das organizações já tenham adotado tecnologias de IA de ponta, a maioria não experimentou melhorias significativas em seu desempenho operacional.  O que explica essa discrepância entre expectativa e realidade? A resposta está no fato de que cada empresa enfrenta desafios específicos e busca resultados distintos, não soluções genéricas. Por isso, até 2026, a tendência é que as organizações priorizem modelos de IA menores, voltados para casos de uso concretos e mensuráveis. Diante desse cenário, o primeiro passo deve ser a automação de processos, o que também permite treinar colaboradores para alocá-los em projetos de IA mais inovadores. Paralelamente, é fundamental avançar na normalização de dados, com etapas de revisão, limpeza e otimização. Concluída essa fase, as empresas devem definir casos de uso prioritários e estabelecer indicadores de desempenho claros e mensuráveis. Entre as aplicações de IA que mais ganham força estão os agentes conversacionais com reconhecimento de voz para aprimorar o atendimento ao cliente; as plataformas de treinamento corporativo que otimizam o fluxo de informações internas; e a aplicação da IA na implementação e melhoria de processos operacionais. Também se destacam o gerenciamento preditivo de projetos, baseado na análise de iniciativas anteriores, e os sistemas de detecção e prevenção de fraudes em transações financeiras. Ao longo do próximo ano, os agentes de IA (também conhecidos como “IA Agêntica”) devem se tornar protagonistas. Capazes de executar processos complexos com compreensão contextual, esses sistemas representam um avanço significativo em relação à automação tradicional. Segundo o Gartner, até o fim de 2026, 40% dos aplicativos empresariais deverão integrar agentes de IA especializados em tarefas, ante menos de 5% em 2025. Esses agentes dependem de dados rigorosamente gerenciados e em conformidade com as estruturas regulatórias e regulamentações regionais. Por isso, a padronização de dados é um pré-requisito essencial para qualquer empresa que busque resultados consistentes e sustentáveis. Para apoiar essa jornada, soluções voltadas à automação inteligente e com uma estrutura aberta, flexível e escalável são fundamentais para as empresas definirem os aceleradores de software (hyperscalers) de sua escolha e seguirem com suas jornadas de tecnologia para cada caso de uso. Seguindo esses passos e adotando plataformas abertas, padronizadas e híbridas (combinando modelos locais e em nuvem), as iniciativas corporativas de IA têm uma chance muito maior de alcançar resultados reais e duradouros.  *Alejandro Raffaele é Diretor sênior de vendas Enterprise para a América Latina na Red Hat

SINAPSES estreia em fevereiro como a primeira série do mundo produzida inteiramente com inteligência artificial

A série SINAPSES marca um feito inédito no audiovisual contemporâneo: trata-se da primeira série do mundo produzida integralmente com inteligência artificial, da concepção visual à trilha sonora, geração de imagens e vídeos. Criada e dirigida por Eduardo Pardell — pioneiro no Brasil em produção audiovisual com inteligência artificial aplicada à comunicação de marca e fundador da AKA Stars —, SINAPSES acompanha a trajetória de um homem que revisita momentos quase esquecidos da própria vida e percebe como essas experiências se conectaram para definir quem ele se tornou. A narrativa frenética e bem-humorada se constrói a partir de memórias fragmentadas, propondo uma reflexão sobre tempo, identidade e a forma como damos sentido à vida apenas em retrospecto. PRODUÇÃO SINAPSES foi produzida por uma equipe de apenas duas pessoas, explorando a inteligência artificial como ferramenta criativa central. Um elemento fundamental do processo foi a pesquisa iconográfica aprofundada, baseada em fotografias pessoais, referências históricas, figurinos, objetos e paisagens de cada época retratada, garantindo coerência visual, precisão temporal e fidelidade emocional. O projeto combina essa pesquisa iconográfica com a geração de imagens e vídeos por IA, trilha sonora original e design sonoro autoral, utilizando a tecnologia não para inventar aleatoriamente, mas para reconstruir memórias de forma controlada e sensível. A série assume as imperfeições, lacunas e distorções próprias da memória como parte de sua linguagem estética, incorporando essas variações como elemento narrativo e expressivo. Assista ao Trailer: FICHA TÉCNICA Formato: Série. Gênero: Drama / Comédia. Estreia: 1º de fevereiro de 2026. Novos episódios todos os domingos. Plataforma: YouTube Canal oficial: https://www.youtube.com/@Sinapsestv CRÉDITOS PRINCIPAIS Criação, Direção, Argumento, Roteiro e Voz: Eduardo Pardell Sound Design: Lorenzo Pardell Produção: Aka Stars (https://akastars.com.br/) MINIBIO EDUARDO PARDELL Linkedin: https://www.linkedin.com/in/eduardo-pardell-8544221/ Eduardo Pardell é diretor brasileiro e fundador da Aka Stars (https://akastars.com.br/), estúdio de IA que combina talento humano e tecnologia em sintografia, AI films, AI music e projetos especiais. Desde 2021, é um dos pioneiros no uso de inteligência artificial na produção audiovisual, explorando imagens sintéticas, humanos digitais e novas linguagens visuais. Entre seus projetos recentes estão AI Squad (2024), a primeira plataforma no Brasil a licenciar a imagem de celebridades, influenciadores, atores e atletas como digital twins; Hub da Copa (2025), uma plataforma de criação de conteúdo em IA para marcas durante a Copa do Mundo FIFA 2026; e Chuteira (ainda inédita) a primeira minissérie vertical produzida com IA no Brasil. Os projetos podem ser vistos em: https://akastars.com.br/ Em 2023, recebeu menção honrosa no Stability Challenge com The Court, videoclipe musical em IA criado para o lançamento da turnê mundial I/O de Peter Gabriel. Pardell também dirigiu projetos experimentais e spec ads em IA para marcas como Bet Nacional, Campari, Motorola, Bacardi, Melitta, Bombay Sapphire e Aston Martin.

Certificação ITIL mantém relevância na era da IA e automação

Por Luciano Costa, cofundador da Setrion e da Milldesk Help Desk Software No rastro da inteligência artificial e da proliferação de ferramentas no-code, empresas estão automatizando tarefas numa velocidade inédita. Mas a pressa com que se constroem fluxos esbarra num ponto que a tecnologia, sozinha, não resolve: maturidade operacional. Quando tudo parece funcionar por conta própria, frameworks como o ITIL voltam a ser o ponto de apoio silencioso que mantém as engrenagens no eixo. Criado nos anos 1980 e evoluindo continuamente, o ITIL (Information Technology Infrastructure Library) se consolidou como o principal conjunto de boas práticas em gestão de serviços de TI. Seu objetivo central sempre foi ajudar organizações a entregar serviços de forma eficiente e alinhada às necessidades do negócio, por meio de processos bem definidos. Em plena era da nuvem, ambientes híbridos e soluções de IA, o ITIL prova flexibilidade para continuar pertinente. A versão mais recente, ITIL 4, foi lançada já em contexto de transformação digital e incorporou conceitos que a tornam adequada a ambientes dinâmicos e automatizados. Além de princípios, o ITIL define práticas (antigos “processos”) que cobrem desde o gerenciamento de incidentes e problemas até gestão de mudanças, nível de serviço e ativos. Em um ambiente com elementos automatizados, essas práticas fornecem estrutura e padronização. Por exemplo, ferramentas de monitoramento com IA podem detectar anomalias de operação, mas é a prática ITIL de gerenciamento de incidentes que define como responder rapidamente a esses alertas para evitar impacto ao cliente. Da mesma forma, catálogos de serviço e acordos de nível de serviço (SLAs) — conceitos-chave do ITIL — continuam essenciais mesmo quando parte do atendimento é feita por chatbots ou agentes de IA. O resultado dessa combinação é uma TI mais resiliente: estudos indicam que empresas que adotam práticas do ITIL reportam melhorias na qualidade dos serviços, redução de falhas operacionais e maior satisfação dos clientes. Em ambientes híbridos, o ITIL funciona como uma “cola” que integra todos os componentes sob um vocabulário comum e processos bem definidos, facilitando a coordenação e a continuidade do serviço em meio a tantas mudanças. Certificação ITIL como parâmetro de maturidade em ITSM Em meio à proliferação de novas metodologias, a certificação ITIL permanece um dos principais indicadores de maturidade na gestão de serviços de TI (ITSM). Empresas maduras tendem a investir em profissionais certificados e na aderência aos processos do framework, pois reconhecem o impacto direto disso na qualidade operacional. Ter equipes certificadas em ITIL é visto como sinal de que a empresa valoriza a padronização e a melhoria contínua. Um ponto fundamental é que o ITIL serve de base para normas internacionais de qualidade em serviços, como a ISO/IEC 20000. Ao alinhar seus processos ao ITIL, as empresas acabam naturalmente atendendo a requisitos de compliance e governança. ITL e governança Para além da teoria, os benefícios práticos de uma abordagem madura baseada no ITIL são tangíveis. Empresas com processos de gestão de serviço bem definidos conseguem resolver incidentes mais rapidamente, evitar recorrência de problemas conhecidos e manter níveis de disponibilidade elevados. Uma base de conhecimento bem estruturada permite que a solução encontrada por um técnico seja reutilizada por toda a equipe, aumentando a taxa de resolução no primeiro contato e reduzindo custos de suporte. Na gestão de mudanças, uma forte governança evita que implantações automatizadas causem interrupções inesperadas – equilibrando agilidade com controle de risco. Tudo isso reflete maturidade operacional: menos “incêndios para apagar” e mais confiança dos clientes internos e externos de que a TI cumpre o que promete. Diante de tantas mudanças tecnológicas, a certificação ITIL permanece um balizador de qualidade e confiança. Empresas e profissionais certificados sinalizam ao mercado que dominam não apenas ferramentas pontuais, mas uma visão sistêmica da gestão de serviços. Em tempos de IA ubíqua e operações cada vez mais autônomas, esse olhar sistêmico é mais necessário do que nunca. Automação sem governança pode significar caos, enquanto automação guiada por boas práticas significa evolução com segurança. Por isso, o ITIL segue sendo adotado como lastro – um contrapeso experiente que assegura que a inovação traga resultados sem descarrilar processos críticos. Em um mercado em que a única constante é a mudança, ter um norte bem definido faz toda a diferença. Assim, a certificação ITIL se mantém não como uma relíquia do passado, mas como um investimento estratégico de futuro, capacitando profissionais e organizações a navegar nas ondas da automação com segurança. Em tempos de transformação acelerada, o ITIL segue como aquele princípio do bom marinheiro – ajuste as velas, mas não perca de vista o seu lastro. É ele que garante o equilíbrio e a direção certa em meio a qualquer tempestade tecnológica.

Inteligência artificial redesenha a eficiência logística global 

por Rodrigo Costa, CTO & Head de Digital Business da Kron Digital A logística está entrando em uma nova era em que velocidade, precisão e previsibilidade definem o sucesso. A capacidade de analisar informações em tempo real e antecipar cenários transforma operações antes reativas em processos mais ágeis e estratégicos, capazes de se adaptar rapidamente às mudanças do mercado e às demandas do consumidor. Nesse contexto, o uso estruturado de dados passa a orientar decisões e a aprimorar continuamente a execução das operações. O avanço de modelos generativos e sistemas inteligentes amplia a visão operacional das empresas ao permitir a identificação precoce de situações críticas, a antecipação de falhas e a redefinição de rotas antes que impactos ocorram. A simulação de trajetos em tempo real combina variáveis como tráfego, condições climáticas, restrições operacionais e prioridades de entrega, oferecendo uma leitura mais ampla do ambiente operacional, que vai além do planejamento tradicional. À medida que essas operações se tornam mais dinâmicas, o processo decisório deixa de depender exclusivamente de estruturas fixas, permitindo ajustes de forma contínua, tanto nos processos logísticos quanto nas rotas, garantindo maior precisão e consistência nas ações, sem depender apenas de modelos tradicionais de planejamento. Operações orientadas por dados em tempo real Soluções de roteirização passaram a processar volumes muito maiores de informações em poucos segundos. O que antes exigia análises extensas agora acontece em poucos segundos, permitindo encurtar distâncias percorridas, reorganizar janelas de entrega e elevar a confiabilidade das operações. Os ganhos se refletem na eficiência operacional e na experiência percebida pelo cliente. Esse avanço também redefine a forma como variáveis como consumo de combustível e metas ambientais são incorporadas ao dia a dia. A análise simultânea de diferentes cenários, apoiada por dados históricos, informações climáticas e projeções preditivas, viabiliza escolhas mais equilibradas antes da definição dos trajetos. O resultado é uma operação mais eficiente, sustentável e alinhada aos objetivos estratégicos das organizações. Mesmo com esse progresso, a adoção plena dessas tecnologias ainda enfrenta desafios estruturais. A complexidade das operações e a coexistência de múltiplos sistemas dificultam a integração eficiente das soluções. Estudos da Gartner indicam que apenas uma parcela das empresas conta com uma estratégia clara para orientar o uso da tecnologia, o que mantém muitas iniciativas fragmentadas e com resultados limitados. A falta de padronização de dados e a resistência à mudança seguem como entraves relevantes. Sem investimentos consistentes em governança da informação, capacitação e revisão de processos, os benefícios tendem a se diluir. Para que a inteligência artificial gere resultados sustentáveis, é fundamental fortalecer a base de dados, alinhar fluxos internos e preparar as equipes para utilizar a informação de forma estratégica. Mercado avança para modelos mais inteligentes Apesar dos desafios, o movimento de transformação no setor segue em direção à modernização. A IDC projeta que investimentos globais em inteligência artificial alcançarão US$ 1,3 trilhão até 2029, impulsionados pela adoção de algoritmos de otimização, análise preditiva e sistemas de apoio à decisão baseados em dados operacionais. Esse avanço reforça a consolidação da tecnologia como parte central das estratégias de competitividade. Com a evolução dos modelos de análise e simulação e o crescimento contínuo do volume de dados, as operações logísticas ampliam sua capacidade de antecipar cenários e ajustar processos de forma contínua. As decisões passam a incorporar informações atualizadas, reduzindo a dependência exclusiva de dados históricos. Ao mesmo tempo, o planejamento tradicional dá lugar a estruturas capazes de se reorganizar diante das variações diárias, tornando o fluxo operacional mais consistente e adaptável. O movimento de transformação continuará acelerando nos próximos anos. Com o avanço da inteligência artificial e a ampliação do uso de dados nas decisões operacionais, a logística caminha para um modelo mais conectado, resiliente e preparado para lidar com a complexidade e a dinâmica do mercado atual.

Motorola e Lenovo elevam a produtividade com o Smart Connect: integração total do ecossistema impulsionada pela moto ai

 É comum dizer que o smartphone concentra boa parte da vida digital: contatos pessoais, trabalho, entretenimento, fotos, vídeos e aplicativos. O que nem sempre fica evidente é que já existe um sistema capaz de levar tudo o que acontece no celular para telas maiores, como computadores, tablets ou TVs, de forma integrada e vice-versa. Desenvolvido pela Motorola em parceria com a Lenovo, o Smart Connect permite espelhar e expandir a experiência do smartphone em outros dispositivos, simplificando tarefas e o uso no dia a dia. Com o Smart Connect, o usuário pode iniciar uma atividade no celular e continuá-la em uma tela maior, como a do computador, sem interrupções. Ao alternar entre dispositivos, tarefas, arquivos, aplicativos, notificações, fotos, vídeos e até o conteúdo da área de transferência do smartphone estarão acessíveis para uso com teclado ou mouse.. Ao abrir o Smart Connect, o usuário encontra um painel de controle intuitivo, com acesso rápido às principais funções e aos dispositivos conectados, como laptops, tablets, smartphones e acessórios compatíveis, incluindo moto buds e moto tag, entre outros. O painel foi projetado para se adaptar a telas maiores, facilitando a visualização das informações, além de proporcionar que atalhos sejam reorganizados, conforme a preferência de uso. Caso a webcam do computador não ofereça boa qualidade, o Smart Connect disponibiliza a utilização da câmera do smartphone em chamadas de vídeo. O  sistema foi pensado para funcionar de forma direta, sem a necessidade de criar contas adicionais, o que simplifica a configuração e o uso. O que é possível fazer com o Smart Connect Desenvolvido para ampliar as possibilidades do celular, o Smart Connect permite: Controle cruzado entre dispositivos Entre as funcionalidades centrais do Smart Connect está o controle cruzado, que permite operar computador, smartphone e tablet usando o mesmo teclado e o mesmo mouse. Na prática, isso significa responder mensagens, copiar textos ou transferir imagens do celular diretamente pelo computador, sem alterar dispositivos ou recorrer a e-mails e aplicativos intermediários. O conteúdo pode ser copiado e colado entre telas de forma contínua. Continuidade de conteúdo e aplicativos O Smart Connect também possibilita transferir conteúdos e aplicativos entre dispositivos, sem interrupções. Um exemplo comum ocorre no consumo de mídia: o usuário inicia um podcast, vídeo ou série no smartphone e, ao chegar em casa, continua a reprodução em uma tela maior, exatamente do ponto em que parou. O recurso atende tanto ao uso individual quanto ao compartilhamento de conteúdos. Aplicativos do smartphone também podem ser utilizados diretamente no computador por meio do Smart Connect, ampliando as possibilidades no trabalho ou no lazer. Em dispositivos Motorola com Android 16, há funções exclusivas, como o gesto Girar para Compartilhar: ao girar o smartphone 180 graus, as imagens abertas na tela são transferidas automaticamente para o computador. Sincronização de notificações Outro recurso importante é a sincronização de notificações. Mensagens, alertas e chamadas podem ser visualizados diretamente no computador ou tablet, sem a necessidade de consultar o smartphone a todo momento, o que contribui para manter o foco durante a jornada de trabalho. Smart Connect 2.0 com inteligência artificial via moto ai A Motorola e a Lenovo anunciaram atualizações relevantes para o Smart Connect, que passa a integrar a moto ai, inteligência artificial da Motorola, ao núcleo da plataforma. Com o Smart Connect 2.0, a solução evolui para oferecer controles mais intuitivos e uma conexão ainda mais profunda entre smartphones, tablets e PCs. Desde o lançamento, o Smart Connect permitiu que milhões de usuários eliminassem barreiras entre dispositivos, gerenciando arquivos e notificações de forma contínua. Com a nova versão, os dispositivos passam a se comunicar de maneira mais natural, aprendendo com as rotinas do usuário para economizar tempo. Abaixo,  os principais recursos impulsionados por inteligência artificial. Recursos de produtividade e continuidade Além das funções de IA, o Smart Connect mantém e aprimora ferramentas que já fazem parte da experiência: Ecossistema integrado e compatibilidade ampliada O Smart Connect foi desenvolvido para funcionar como uma ponte entre ecossistemas. O painel personalizável exibe todos os dispositivos compatíveis em um único ambiente, facilitando o gerenciamento de conexões, bateria e acessórios, como moto buds e moto tag. A solução integra dispositivos Motorola e Lenovo, incluindo notebooks ThinkPad e tablets Yoga, e amplia sua compatibilidade ao permitir que mais usuários Android e Windows tenham acesso a fluxos de trabalho contínuos. O que é necessário para usar o Smart Connect O Smart Connect vem integrado às famílias motorola razr e edge, incluindo os modelos razr 60 ultra, razr 60, edge 60 pro, edge 60, edge 60 fusion e edge 60 neo. O sistema também é compatível com dispositivos da família moto g, como moto g56, g75, g85, g86 e g86 power, entre outros. Para começar a usar, é necessário instalar o aplicativo do Smart Connect no computador com Windows ou no tablet. A conexão com o smartphone pode ser feita de forma sem fio ou por meio de um cabo USB-C. Após a configuração inicial, os dispositivos passam a se reconhecer automaticamente e estão prontos para uso conjunto.

Tendência 2026: IA elimina digitação manual e redefine a eficiência no comex

A Inteligência Documental baseada em IA desponta como uma das principais tendências do comércio exterior para 2026 ao automatizar a leitura, validação e preenchimento de documentos como Bill of Lading (BL), Invoices, Packing Lists e declarações aduaneiras. No Brasil, onde até 40% das rotinas de comex ainda dependem de tarefas manuais, logtechs e operadores logísticos passam a adotar essas soluções para reduzir erros, acelerar processos e preparar suas operações para um ambiente cada vez mais digital, integrado e regulado. De acordo com Alexandre Pimenta, CEO da Asia Shipping, multinacional brasileira e maior integradora logística da América Latina, durante décadas, o comex operou apoiado em fluxos intensivos de digitação, conferências manuais e múltiplas etapas de validação. Na prática, analistas dedicam grande parte do tempo a inserir dados de embarque, revisar faturas, extrair informações de manifestos e preencher declarações como a Declaração Única de Exportação (DU-E) e a Declaração de Importação (DI). “Estamos falando de um setor altamente complexo e regulado, com atividades repetitivas que exigem alto nível de atenção e impactam diretamente a produtividade, os prazos e o compliance das operações. Falhas podem gerar atrasos, custos adicionais e desafios regulatórios”, afirma Pimenta. “Por isso, manter processos críticos excessivamente dependentes de digitação manual acaba reduzindo eficiência e dificultando ganhos de escala e previsibilidade operacional”, diz. Inteligência além do OCR A nova geração de Inteligência Documental vai além do OCR (Optical Character Recognition ou Reconhecimento Óptico de Caracteres), tecnologia tradicional que apenas converte imagens em texto. As soluções mais avançadas combinam OCR com modelos de inteligência artificial capazes de compreender contexto, cruzar dados entre diferentes documentos e identificar inconsistências automaticamente. Na prática, o sistema recebe arquivos em PDF ou imagem, extrai as informações relevantes, valida dados entre BL, Invoice e Packing List, identifica anomalias — como divergências de peso, valores, moedas ou classificação fiscal — e gera rascunhos de declarações aduaneiras prontos para revisão humana. “O diferencial não está apenas em ler o documento, mas em entender o papel daquele dado dentro do processo de comércio exterior. Isso reduz variabilidade, melhora a qualidade da informação e fortalece o controle operacional”, explica Pimenta. Ganhos operacionais e retorno rápido Projetos-piloto e aplicações em ambiente real indicam que a digitalização inteligente de documentos pode reduzir o tempo de processamento entre 50% e 70%, além de diminuir erros operacionais em mais de 50%. Em termos financeiros, o retorno sobre o investimento pode chegar a 200% ou até 300% no primeiro ano, considerando a redução de retrabalho, maior fluidez aduaneira e melhor aproveitamento das equipes. “O analista deixa de concentrar energia em tarefas operacionais e passa a atuar na validação de exceções, na análise de risco e na tomada de decisão. Isso tem impacto direto na eficiência da operação e na qualidade do serviço prestado”, destaca o executivo. Aplicações práticas já em curso no Brasil No Brasil, soluções de Inteligência Documental já demonstram ganhos relevantes em operações reais. Um exemplo é o uso de plataformas especializadas que automatizam grande parte da gestão documental, convertendo documentos não estruturados em dados organizados e integráveis a sistemas de comex e ERPs. Nesse contexto, a Asia Shipping tem avançado na adoção de tecnologias desenvolvidas pela DATI, empresa do grupo, como o Smart Reader, módulo de Inteligência Documental que digitaliza, confere e compara documentos do comércio exterior. A solução elimina 87% da necessidade de digitação manual, substituindo horas desta tarefa por segundos de processamento de invoices, packings, BLs e documentos financeiros, entre outros, usando inteligência artificial. “A experiência prática mostra que a tecnologia já atingiu um nível de maturidade compatível com a complexidade do comex. O foco agora é integrar essas soluções de forma consistente à operação e garantir que elas continuem gerando ganhos em eficiência e controle”, avalia Pimenta. Preparação para um comex mais integrado A consolidação da Inteligência Documental acompanha a evolução do Portal Único, a digitalização dos órgãos anuentes e a integração crescente entre sistemas privados e governamentais. Nesse cenário, transformar documentos não estruturados em dados confiáveis, auditáveis e rastreáveis deixa de ser diferencial e passa a ser um requisito competitivo. “O futuro do comércio exterior será cada vez mais orientado por dados. Automatizar a base documental é um passo essencial para sustentar crescimento, compliance e competitividade em um ambiente global mais exigente”, conclui Alexandre Pimenta.

Caso OpenClaw (Moltbot) Expõe Riscos da Nova Geração de Inteligência Artificial, Alerta Especialista Wilson Silva

A recente e caótica introdução do agente de inteligência artificial OpenClaw, anteriormente conhecido como Moltbot e Clawdbot, serve como um importante estudo de caso sobre os riscos inerentes à adoção precipitada de tecnologias emergentes. A análise é de Wilson Silva, especialista em IA e Marketing, Mestre em Gestão de Negócios pela FIA, Coordenador do MBA em Marketing e IA da Faculdade Impacta, Professor de Administração na ESPM e CEO da WS Labs. Em menos de 72 horas, a ferramenta de código aberto, que promete autonomia para executar tarefas diretamente no computador do usuário, passou por uma viralização explosiva, uma mudança de nome forçada por questões legais com a Anthropic (criadora do modelo Claude), e teve sua identidade digital sequestrada para a promoção de golpes com criptomoedas. Mais criticamente, especialistas em segurança digital identificaram e expuseram graves vulnerabilidades, classificando a ferramenta como um “pesadelo de segurança” em potencial. “O que vimos com o OpenClaw foi a anatomia de um ciclo de ‘hype’ acelerado, onde o entusiasmo por uma promessa tecnológica superou a necessária diligência em segurança e estabilidade”, afirma Wilson Silva. “A capacidade de um agente de IA de ‘agir’ em vez de apenas ‘responder’ é, sem dúvida, o próximo passo da tecnologia. Contudo, essa capacidade, que envolve acesso irrestrito a arquivos, credenciais e ao sistema operacional, cria uma superfície de ataque imensamente maior do que a dos chatbots tradicionais.” O principal diferencial do OpenClaw é sua natureza como “agente autônomo”. Diferente de modelos como o ChatGPT, que operam em ambientes isolados na nuvem, um agente como o OpenClaw é instalado localmente, com permissões para interagir com outros softwares, e-mails e arquivos. Essa arquitetura, embora poderosa, foi implementada sem as salvaguardas de segurança robustas que um acesso tão profundo exige, levando à exposição de centenas de instâncias de usuários na internet. “Este episódio destaca uma lacuna crítica entre a vanguarda do desenvolvimento de IA, muitas vezes em projetos de código aberto, e a maturidade necessária para uma adoção segura pelo público em geral”, explica Silva. “A corrida por visibilidade no cenário digital pode levar à divulgação de ferramentas que não estão prontas para o uso massivo, e o público precisa desenvolver um ceticismo saudável, buscando fontes que priorizem a análise técnica em detrimento do sensacionalismo.” Palestrante no Web Summit Rio 2025 e no AI Brasil Experience 2025, Wilson Silva continua levando essa discussão sobre a aplicação estratégica e segura da Inteligência Artificial para os principais palcos do país, defendendo uma abordagem que equilibre inovação com governança e responsabilidade. Sobre Wilson Silva Wilson Silva é uma das principais autoridades em Inteligência Artificial e Marketing no Brasil. É Mestre em Gestão de Negócios pela FIA, Coordenador Acadêmico do MBA em Marketing e Inteligência Artificial da Faculdade Impacta e Professor no curso de Administração da ESPM. CEO e fundador da WS Labs, empresa que desenvolve soluções de IA, Wilson possui mais de 20 anos de experiência transformando empresas com IA, Marketing Digital e Inovação. Foi palestrante no Web Summit Rio 2025 e no AI Brasil Experience 2025. Instagram: @wilsonsilva_mkt

O impacto da IA generativa no suporte técnico: o que muda para TI

Por Edsel Simas, CTO da Setrion e da Milldesk Help Desk Software O avanço da IA generativa nos ambientes corporativos está pressionando áreas historicamente operacionais a revisarem seus modelos de atuação. O service desk é um dos casos mais visíveis. A adoção de LLMs (Large Language Models) em fluxos de atendimento técnico alterou não apenas a jornada do usuário, mas a própria lógica de triagem, resolução e escalonamento de incidentes. O ponto central não é se a IA substitui o analista, mas sim como ela redesenha a arquitetura operacional e impõe novas exigências à equipe de suporte. Diferentemente das ondas anteriores de automação, centradas em scripts estáticos e bots de interação linear, o que se vê agora é a incorporação de motores de linguagem capazes de interpretar, inferir e sugerir ações a partir de descrições ambíguas ou mal formuladas. Isso altera radicalmente o desenho de operação dos service desks, reposicionando o analista humano como um elo crítico entre o conhecimento técnico acumulado e os sistemas de inferência probabilística que passaram a mediar parte significativa do atendimento. No plano tático, a introdução de IA generativa reconfigura o ciclo de vida de um chamado. A entrada, antes limitada a formulários predefinidos ou atendentes humanos, agora pode ser feita via linguagem natural, interpretada em tempo real por um modelo de linguagem treinado em tickets históricos, bases de conhecimento e logs operacionais. A partir desse ponto, o sistema classifica o chamado, sugere prioridade com base em contexto, tais como frequência, impacto, criticidade, histórico de incidentes correlatos, e até propõe soluções com base em respostas anteriores — que podem ser automaticamente redigidas, testadas e enviadas ao usuário final, dependendo do grau de autonomia definido pela política interna. O analista não desaparece desse fluxo, mas passa a operar em outra instância: como validador, auditor e — mais importante — como modelador do próprio conhecimento que alimenta a IA. Um novo campo de atuação para o atendimento humano Esse deslocamento funcional exige uma requalificação estrutural do papel do analista. A lógica anterior, centrada na execução direta e no conhecimento operacional tácito, dá lugar a uma demanda por competências interpretativas e estruturantes. O analista precisa entender como a IA toma decisões, quais vieses podem comprometer a acurácia das sugestões, como os dados de entrada, sintéticos, ruidosos ou incompletos, afetam o resultado, e de que modo se controla a degradação de performance dos modelos com o tempo. Esse novo perfil não é um luxo de empresas de ponta, mas uma resposta direta às pressões por redução de SLA e aumento da taxa de resolução de primeira linha. Em muitas operações, os tickets de baixa complexidade estão sendo inteiramente absorvidos por sistemas de IA. Isso tende a elevar artificialmente a complexidade média dos chamados restantes, o que, se não for devidamente interpretado pelas lideranças, pode dar a falsa impressão de queda de performance humana, quando na verdade é reflexo da filtragem automatizada. É nesse ponto que o analista precisa ser mais do que um resolvedor de tickets: ele passa a ser um intérprete da própria estrutura do suporte, atuando na reconfiguração contínua dos fluxos, na calibragem dos modelos e na gestão ativa da base de conhecimento. Curva de adoção no Brasil No país, existem diferentes estágios de adoção dessas tecnologias. Enquanto grandes operações corporativas já testam copilotos de IA para auxiliar seus analistas em tempo real, sugerindo scripts, comandos ou diagnósticos com base em padrões extraídos de tickets anteriores, a maioria das empresas opera em um modelo híbrido, onde fluxos automatizados convivem com zonas manuais de contenção. A questão central, porém, é menos tecnológica do que organizacional: a IA já está presente, mas o arcabouço de governança, curadoria de dados e capacitação técnica ainda engatinha. Isso gera uma tensão estrutural: a promessa de ganho de eficiência não se sustenta se a equipe humana não souber operar, validar e evoluir o sistema. Outro ponto relevante é a forma como a IA responde às demandas. Modelos generativos operam por inferência estatística, ou seja, sugerem a resposta mais provável, não necessariamente a mais correta. Em ambientes de suporte técnico, onde a margem de erro pode comprometer a segurança da informação, a estabilidade do ambiente ou o atendimento a requisitos regulatórios, isso impõe a necessidade de filtros humanos qualificados. A supervisão analítica passa a ser mandatória: o analista precisa saber identificar alucinações do modelo, respostas fora de escopo ou inferências equivocadas geradas por bases mal treinadas. Essa supervisão, aliás, é parte de uma camada estratégica de operação que tende a se expandir. Na medida q em que a IA assume tarefas de baixa densidade cognitiva, o analista de suporte é puxado para camadas de decisão mais complexas, como a integração entre ferramentas de observabilidade e sistemas de resposta automática, a configuração de alertas preditivos com base em aprendizado contínuo, ou a definição de parâmetros de auto escalonamento. O suporte técnico passa a ser, então, um nó crítico na cadeia de resiliência operacional das empresas. E o analista que se adapta a esse novo papel deixa de ser executor de tarefas e passa a ser curador de inteligência. Em síntese, a IA generativa não representa uma ameaça ao trabalho humano no suporte técnico — mas impõe uma mudança de ordem. O modelo operacional se reconfigura, e com ele a exigência de novas habilidades, novas linguagens e novos modelos mentais. O analista que entender essa transição e assumir um papel ativo na arquitetura e curadoria dos sistemas inteligentes terá não apenas lugar garantido no novo ecossistema — mas protagonismo. Ignorar esse movimento é uma escolha que cobra um preço: o da irrelevância técnica em um setor onde a automação já deixou de ser promessa e se tornou infraestrutura.

Tendências do marketing de influência em 2026: autenticidade vira critério em um mercado moldado pela IA

O marketing de influência chega a 2026 consolidado como um dos principais pilares das estratégias de comunicação e vendas das marcas. Impulsionados pelo avanço da inteligência artificial e pela mudança no consumo de conteúdo, os influenciadores deixaram de ser apenas amplificadores de mensagens para se tornarem canais estruturados, com papel relevante na decisão de compra e na construção de marca. Nesse cenário, o crescimento acelerado das plataformas digitais e a perda de centralidade dos meios tradicionais refinem a lógica de atenção do público. Essa transformação se reflete na estrutura do mercado. No Brasil, mais de 2 milhões de influenciadores já atuam como prestadores de serviço para marcas, segundo dados da Influency.me, e passaram a ser formalmente reconhecidos pela Lei 15.325, que regulamenta o exercício da profissão de multimídia. A normativa representa aproximação dos influenciadores a critérios éticos e comerciais historicamente adotados pela mídia tradicional. “Influenciadores de médio porte já concentram audiências equivalentes às de canais de TV por assinatura, enquanto grandes criadores chegam a superar emissoras inteiras. As marcas que ainda não tratam esses parceiros com o mesmo nível de planejamento e rigor aplicados à mídia tradicional já começam a perder relevância”, afirma Rodrigo Azevedo, CEO da Influency.me. Diante desse cenário de consolidação, profissionalização e mudança estrutural no papel dos influenciadores como canais de mídia, Azevedo, CEO da Influency.me, destaca as principais direções que devem orientar o mercado nos próximos meses. Para isso, o executivo elenca seis tendências centrais do marketing de influência em 2026. Tendência 1: campanhas pontuais perdem espaçoEm vez de apostar em iniciativas pontuais para gerar visibilidade, marcas devem priorizar campanhas mais longas e recorrentes, que ajudam a construir memória de marca ao longo do tempo. Essa presença constante no perfil do influenciador, mesmo com menor volume de publicações, fortalece a familiaridade com a audiência, aumenta a confiança e gera resultados mais consistentes. Além de serem mais bem distribuídos pelos algoritmos das plataformas, esses conteúdos são percebidos pelo público de forma mais natural, integrando a marca ao dia a dia do criador e ampliando as chances de engajamento e conversão. Tendência 2: autenticidade como resposta à IACom a popularização de conteúdos criados por inteligência artificial, o público passou a valorizar ainda mais produções que parecem reais e humanas. Em 2026, vídeos espontâneos, bastidores, erros e opiniões pessoais ganham destaque por transmitirem verdade e proximidade. Dados observados pela Influency.me indicam que esse tipo de conteúdo apresenta melhor desempenho em engajamento e conversão justamente por fugir do excesso de padronização.  Tendência 3: conteúdo nativo por plataformaConteúdos genéricos deixam de funcionar porque cada rede social tem sua própria linguagem e forma de consumo. O que engaja no TikTok, por exemplo, não necessariamente funciona no Instagram ou no YouTube. Por isso, o conteúdo precisa ser pensado desde o início para cada plataforma, levando em conta formato, duração e tipo de interação com o público.  Tendência 4: influenciadores como fonte de buscaCada vez mais, plataformas como TikTok, Instagram e YouTube são usadas como ferramentas de pesquisa, especialmente pelos públicos mais jovens. Isso significa que, antes de comprar um produto ou contratar um serviço, as pessoas buscam vídeos, reviews e recomendações de influenciadores para tirar dúvidas e comparar opções. Com isso, a presença das marcas no conteúdo desses criadores deixa de ser apenas uma ação de divulgação e passa a fazer parte das estratégias de busca e consideração, influenciando diretamente o momento da decisão de compra. Tendência 5: dados orientando decisõesEm 2026, o marketing de influência passa a ser cada vez mais guiado por dados. Em vez de escolher influenciadores apenas pelo número de seguidores ou pela popularidade, marcas analisam métricas de performance, afinidade com a audiência, recorrência de publicações e histórico de campanhas. Esse olhar mais estratégico permite decisões assertivas, com melhor aproveitamento do investimento e maior chance de gerar engajamento, confiança e conversão.  Tendência 6: profissionalização e disputa por atençãoO impacto dos influenciadores nas decisões de compra já é uma realidade. Pesquisa da Influency.me em parceria com a Opinion Box mostra que 69% dos consumidores brasileiros já compraram produtos indicados por criadores de conteúdo, e 87% ficaram satisfeitos com a experiência. Ao mesmo tempo, a maioria dos influenciadores ainda recebe entre R$ 500 e R$ 2.000 por mês, o que revela um mercado cada vez mais concorrido. Nesse contexto, cresce a profissionalização do setor e a disputa pela atenção do público, fazendo com que apenas conteúdos planejados, relevantes e com conexão real com a audiência consigam se destacar.

Quem escolhe quando a IA compra por nós?

Por Leopoldo Jereissati, fundador e CEO da All Set Comunicação A promessa de um e-commerce mais fluido, rápido e conversacional acaba de ganhar contornos mais concretos. Com o anúncio do Universal Commerce Protocol (UCP) no dia 12 de janeiro de 2026, o Google sinaliza uma virada estrutural na forma como compramos online. Agentes de inteligência artificial passam a atuar de ponta a ponta na jornada de consumo, da descoberta do produto ao pós-venda, mediando decisões que antes exigiam tempo, comparação e esforço cognitivo do consumidor. Na prática, comprar deixa de ser um processo fragmentado entre buscas, abas abertas e carrinhos abandonados. O consumidor passa a conversar com a IA, descreve sua necessidade e delega à tecnologia a tarefa de filtrar opções, cruzar variáveis e concluir a compra. No plano funcional, esse modelo é difícil de contestar. Conversar com um agente inteligente reduz ruído, evita comparações infinitas e diminui o arrependimento. A IA prioriza fatores como preço, qualidade, prazo, histórico e preferências, sendo mais assertiva quando estamos cansados, com pressa ou mentalmente saturados. No cotidiano, isso representa um ganho de tempo. Mas essa eficiência traz uma camada mais profunda de reflexão. Quando a decisão passa a ser orquestrada por sistemas que operam com base em padrões de comportamento, históricos individuais e incentivos embutidos na tecnologia, surge uma pergunta inevitável: quem está escolhendo, afinal? Até que ponto a decisão ainda é humana? Quais valores, interesses comerciais, vieses e prioridades estão codificados nesses sistemas? Existe o risco de terceirizar não apenas a compra, mas também o exercício do desejo, da dúvida e da comparação. Para marcas e creators, essa transformação redefine completamente o jogo. A atenção humana continua relevante, mas deixa de ser suficiente. Assim como o balconista da farmácia ou o fatiador de frios da padaria sempre foram intermediários de confiança, os algoritmos de IA passam a ocupar esse papel. Eles se tornam um novo “público-alvo”, com critérios próprios de avaliação. Nesse cenário, marcas e criadores precisam ser reconhecidos por esses sistemas como referências legítimas, com autoridade clara e consistente sobre os temas que dominam. O conteúdo, por sua vez, deixa de ser apenas inspiração e passa a funcionar como insumo decisório. Dados consistentes, contexto bem definido, profundidade, coerência narrativa e sinais objetivos de performance ganham peso. Reviews bem estruturados, comunidades engajadas e conteúdos que demonstram impacto real se tornam ativos estratégicos, não apenas para influenciar pessoas, mas também para alimentar e orientar sistemas de recomendação baseados em IA. O papel do creator também se transforma. Há menos dependência de alcance puro e mais foco em qualidade informacional, intenção e mensuração. O comércio caminha para ser cada vez mais conversacional, preditivo e orientado por dados. Nesse contexto, creators deixam de ser apenas canais de awareness para ocupar uma posição central na arquitetura da decisão de compra, influenciando simultaneamente humanos e máquinas. O Universal Commerce Protocol não representa apenas uma evolução técnica do e-commerce. Ele inaugura uma nova lógica de competição. A partir de agora, não basta ser relevante para o consumidor final: é preciso ser compreendido, validado e priorizado pelas inteligências artificiais que mediam as escolhas. Para marcas, creators e profissionais de marketing, 2026 marca o início de um jogo diferente, e quem entender essa dinâmica primeiro terá uma vantagem competitiva.

Produtividade com IA é o segundo maior desafio do marketing em 2026, aponta pesquisa

A Inteligência Artificial deixou de ser tendência e passou a ocupar o centro das decisões estratégicas do marketing. Em 2026, a tecnologia se consolida como o segundo maior desafio do setor, empatada tecnicamente com a integração entre marketing e vendas. O dado reflete uma mudança de foco: mais do que experimentar ferramentas, o mercado agora busca resultados concretos. Segundo levantamento Tendências de Marketing 2026 da Conversion, maior agência de SEO do país, 41,3% dos profissionais apontam o aumento de produtividade com o uso de IA como prioridade. O número ganha ainda mais peso quando observado ao lado da adoção acelerada da tecnologia: 82,4% dos profissionais já utilizam IA diariamente, um crescimento de 88,6% em relação a 2024, quando esse percentual era de 43,7%. Apesar da presença quase onipresente da IA na rotina de trabalho, o uso ainda ocorre de forma superficial. A maioria dos profissionais (88,2%) utiliza a tecnologia apenas de maneira conversacional, fazendo perguntas e aplicando respostas diretamente no dia a dia. Apenas 6,1% automatizam tarefas por meio de fluxos de trabalho, e 2,7% operam agentes autônomos, que permitem ganhos mais consistentes de escala e produtividade. Na prática, a IA ainda atua mais como um assistente individual do que como um ativo estratégico das empresas. Falta de governança revela imaturidade do mercado O uso desorganizado também aparece na ausência de regras claras. Quase metade das empresas brasileiras (47,1%) não possui qualquer governança ou processo formal para o uso de IA. Outros 21,2% analisam riscos e segurança de dados apenas quando necessário, adotando uma postura reativa. Apenas 12,1% têm aprovação formal da liderança antes de usar ferramentas de IA, e 11,9% implementaram governança completa com diretrizes claras, processos auditáveis e capacitação estruturada. Isso significa que 68,3% das empresas operam com governança inexistente ou reativa, um número preocupante dado os riscos potenciais. Esse cenário reforça a distância entre adoção e maturidade. Embora amplamente utilizada, a IA ainda não foi institucionalizada como parte dos processos corporativos, o que limita seu impacto nos indicadores de desempenho. Investimento e capacitação ainda são limitados Os números de investimento ajudam a explicar esse descompasso. 82,3% das empresas investem até R$5.000 por mês em IA, sendo que 40,2% não gastam nada além de ferramentas gratuitas. Outros 42,1% destinam entre R$1.000 e R$5.000 mensais, valor normalmente associado a assinaturas individuais, e não a projetos estruturantes. A capacitação segue o mesmo padrão: 41,1% oferecem apenas cursos gratuitos ou de baixo custo (YouTube, MOOCs, webinars), e 28,7% não têm nenhuma iniciativa formal de aprendizado. Isso resulta em 22,9% dos profissionais se sentindo pouco ou nada apoiados no desenvolvimento de competências em IA Para 2026, o desafio não é mais fazer os times adotarem IA — é institucionalizar o uso para ganhos reais. As empresas que conseguirem essa transição transformarão a IA de ferramenta individual em vantagem estrutural. Os dados mostram que o mercado reconhece essa urgência: 48,5% planejam investir em geração de dados e inteligência com IA, 39,6% em criação e otimização de conteúdo para SEO, e 34,7% em atendimento ao cliente via chatbots. Metodologia A pesquisa foi realizada pela Conversion entre novembro e dezembro de 2025, com 637 profissionais entrevistados de forma online. O público inclui analistas, gerentes, coordenadores, fundadores, presidentes e assistentes. A margem de erro é de 3,8%, com nível de confiança de 95%.

A revolução da IA no varejo: a tecnologia como  ponte entre gerações

Por Tiago Vailati, CEO da Loopia* Quem vive o dia a dia do varejo sabe: estamos operando em um paradoxo. De um lado, a pressão insana por inovação, velocidade e digitalização. Do outro, um consumidor humano, complexo e cheio de anseios . A Geração Z quer tudo pra ontem, na tela do celular. Já os Baby Boomers e a Geração X, mesmo conectados, ainda buscam a segurança e o “olho no olho”. Tentar agradar todo mundo com a mesma régua é uma das maiores armadilhas que vejo gestores cometendo. O modelo “one-size-fits-all” morreu. E é aqui que a Inteligência Artificial deixa de ser modismo de palco de evento para virar ferramenta de sobrevivência no mundo real: ela é o que vai equilibrar a balança entre escalar a operação e manter o atendimento personalizado. Fim do “achismo”: o jogo agora é com dados Durante muito tempo, o varejo foi movido a feeling. O dono da loja “sentia” o que ia vender. Hoje, jogar apenas com a intuição é um risco que não podemos mais correr. A complexidade atual exige uma leitura que o instinto humano, por melhor que seja, não consegue processar sozinho. A IA, com análise preditiva e segmentação dinâmica, transforma grandes massas de dados em decisões. Não é só saber o que o cliente comprou, mas entender o contexto, o momento de vida dele. Decisões baseadas em dados trazem assertividade, enquanto decisões baseadas apenas em instinto, normalmente, geram atrito e só desperdiçam o investimento. O mercado já percebeu isso. Dados da Central do Varejo mostram que 47% dos varejistas já usam IA, e a maioria (56%) foca justamente no atendimento. Ou seja: a tecnologia virou o braço direito da experiência do cliente (CX). Chat Commerce: falando a língua de cada um O grande trunfo da IA hoje, especialmente no chat commerce, é a insuperável capacidade de adaptação. Um sistema bem treinado não oferece o mesmo produto, do mesmo jeito, para um jovem de 20 anos e para um senhor de 65. Para a nova geração, a IA agiliza o checkout e recomenda tendências em segundos. Para os mais maduros, a mesma tecnologia atua com mais paciência, oferecendo detalhes, segurança e simulando aquela conversa de balcão que gera confiança. A chave aqui é a memória. A pesquisa “CX Trends 2026” da Zendesk comprovou: 85% dos líderes de CX dizem que IAs com memória avançada são o segredo da personalização. O cliente não quer repetir a história dele a cada interação, ele quer ser reconhecido e tratado de forma única. Isso é o básico bem feito. Tecnologia para potencializar o humano (não para substituir) Mas fica aqui um recado importante: não existe bala de prata. A tecnologia, por si só, não faz milagre. A adoção de chatbots e IA precisa ser estratégica e ética. O objetivo não é criar um muro entre sua marca e o cliente para cortar custos, mas sim construir pontes melhores. Quando a IA assume o trabalho repetitivo, ela libera o seu time para fazer o que o ser humano faz de melhor: ter empatia, resolver problemas complexos e construir relacionamento. A inovação não pede licença e o comportamento do consumidor não vai esperar sua empresa se adaptar. Integrar IA e chat commerce deixou de ser uma aposta futurista para virar requisito básico de sobrevivência.  Olhe para a sua operação hoje e reflita: ela está pronta para conversar com o futuro sem ignorar o que o seu cliente espera de você? A resposta para essa pergunta é o que vai definir o sucesso do seu negócio nos próximos anos. *Tiago Vailati é cofundador e CEO da Loopia, plataforma que integra e automatiza a jornada do Chat Commerce com IA.

Como superagentes de IA podem revolucionar o varejo em 2026 

O varejo representa um dos setores mais dinâmicos e competitivos dentro da economia global e segue enfrentando, ao longo dos anos, transformações como o ‘hype’ da adoção de IA por parte das empresas e consumidores. Segundo o Gartner, até o final de 2026, 40% das aplicações corporativas estarão integradas a agentes de IA programados para execução de tarefas específicas, representando um aumento expressivo em relação a menos de 5% registrado atualmente. A projeção prevista no levantamento é de que o agente de IA poderá gerar cerca de 30% da receita de softwares de aplicativos corporativos até 2035, ultrapassando US$ 450 bilhões de dólares, além de estabelecer novos padrões para trabalho em equipe por meio de interações humano-agente mais eficientes. Mas como isso deve impactar também o varejo?  Marcos Oliveira Pinto, Global Software Engineer Manager da Jitterbit, explica que o sucesso em capitalizar essa onda de inovação deve impulsionar uma abordagem estratégica e madura nas lideranças. “Para isso, é crucial que as organizações entendam como o varejo pode, de fato, aproveitar a eficiência dos superagentes de maneira integrada, focando em tendências de mercado que entreguem valor real com agilidade e segurança. Afinal, implementar agentes de IA só porque estão no ‘hype’ não é a coisa mais inteligente a se fazer”, afirma.   Resiliência operacional para continuidade do e-commerce  A aplicação de superagentes de IA no varejo eletrônico revela a principal defesa contra disrupções, sendo a chave para manter a integração funcionando, mesmo diante de problemas na infraestrutura. “A forma como a empresa utilizará os superagentes para intermediar e fazer a gestão da falha é o que fará toda a diferença. Por exemplo, posso ter um AI agent no meu e-commerce para que eu consiga receber e armazenar pedidos para um processamento disso de forma assíncrona, evitando que meu usuário final não finalize a compra”, explica Marcos.  Análise sentimental do cliente para novas ações  A análise sentimental é um campo onde os superagentes trarão um diferencial significativo, indo além das métricas superficiais de satisfação. Cerca de 86% dos consumidores revelam disposição para pagar mais por uma boa experiência como cliente, de acordo com o levantamento “Future of Customer Experience”, da PwC. Entretanto, segundo pesquisa da Zendesk com a Dimensional Research, apenas 1 em cada 26 clientes insatisfeitos oficializa a reclamação; a maioria simplesmente abandona a empresa. “Baseado em todo o histórico de interação e de compras desse cliente, os superagentes de IA realizam análises e as apresentam em forma de gráficos, permitindo que a gestão entenda como a sua base de clientes está se sentindo em relação aos produtos ou à marca. Essa inteligência automatizada fornece uma visão tática inédita, permitindo que o varejista tome decisões proativas para refinar a experiência e aumentar a fidelidade”, ressalta Marcos.    Gestão dinâmica de preços e competitividade  Os superagentes podem permitir que os varejistas tenham uma gestão muito melhor dos preços, tendo como referência o que está acontecendo no mercado em tempo real. O avanço da IA tem impulsionado a precificação dinâmica, um modelo popularizado pela Uber, por exemplo, em que os preços são ajustados em tempo real com base na demanda e na concorrência. “Imagine uma pessoa que vende ar-condicionado e todos os concorrentes baixaram o preço… Para se manter vendendo, o agente de pricing monitora a movimentação e indica as possíveis alterações. Essa atividade dispensa o trabalho humano de monitoramento manual e o delega a um agente que ajuda de forma rápida e eficaz. Essa velocidade é essencial e o superagente ainda permite a definição de limites”.  “Quick wins” com a arquitetura dos superagentes  A adoção de IA no setor de consumo e varejo deve saltar de 33% para 85% até 2027, aumento de 150%, evidenciado na pesquisa “KPMG Global AI in Finance Report”. Essa oportunidade de crescimento no segmento viabiliza a implementação dos superagentes para acelerar a identificação de pequenos problemas, gerando um valor significativo para a operação e eliminando projetos complexos que levam meses. Nesse sentido, a estratégia consiste em criar e aplicar os superagentes nas áreas denominadas “quick wins”, que geram resultados imediatos visíveis. “A arquitetura de desenvolvimento de apps inteligentes é fundamental nesse processo para desenvolver uma solução de superagente que centralize a arquitetura de vários agentes especialistas em diversos domínios, o que acelera a capacidade de entregar esses ganhos rápidos”.  Segurança e ISO  Para aproveitar o potencial dos superagentes em 2026, o varejo deve priorizar a digitalização das novas tecnologias e a segurança. “Não ter sistemas tecnológicos atualizados é um grande risco de segurança de dados. A certificação ISO 42001, por exemplo, oferece recursos necessários para criação de agentes e gestão segura. É fundamental, ainda, não confiar cegamente na IA; mesmo com a arquitetura de agentes nos modelos ativo e passivo, ainda precisamos de humanos confirmando e validando quais as respostas o agente está oferecendo, sem alucinar. Ao focar em eficiência, integração e uma governança robusta, o varejo estará apto a utilizar os superagentes não como um modismo, mas como o motor de sua transformação, entregando o mesmo valor com processos mais inteligentes”, finaliza. 

Humanização tecnológica: como melhorar a experiência do cliente em 2026?

Por Thiago Gomes Garantir uma ótima experiência do cliente não se trata, apenas, de adotar novas tecnologias que otimizem o atendimento, mas de integrá-las de forma inteligente e humana ao relacionamento com cada um. O consumidor espera mais do que eficiência: ele quer ser reconhecido, compreendido e atendido de forma quase intuitiva – o que destaca a importância de desenvolver jornadas mais naturais, personalizadas e sem atrito, para as empresas que realmente quiserem prosperar este ano.  A “massificação” dessa automação levou muitas organizações a construírem experiências que não resolvem os problemas de seu público-alvo, gerando, ao invés disso, cada vez mais insatisfação. Isso porque muitas tecnologias tradicionais obrigam o cliente a se adaptar ao robô, e acabam fragmentando sua jornada e satisfação com o atendimento prestado.  Por mais que a digitalização esteja fortemente presente em nosso cotidiano, é extremamente importante ter consciência de que o consumidor apenas aceita conversar com uma IA quando ela passa a entregar valor real, resolvendo o problema em questão sem que se sintam apenas mais um. Ela deve ser pensada como motor da experiência do cliente e da resolução de sua demanda, e não como vitrine tecnológica.  Prova disso está no estudo do “CX Trends 2025”, o qual identificou que a hiperpersonalização e a inteligência artificial já influenciam seis a cada 10 decisões de compra de produtos ou serviços – sendo que, no último ano, 68% dos consumidores destacaram a personalização no atendimento como fator de decisão. Não se trata de priorizar o lado humano ao tecnológico, ou vice-versa, mas de usar esses recursos a favor do cliente, com menos atrito e repetição, dando espaço para jornadas mais claras, transparentes e consistentes.  Uma experiência inteligente parte da análise de dados a respeito do perfil e histórico do público-alvo. Porém, um dos maiores erros do mercado nesse sentido é coletar informações demais, sem que utilizem boa parte delas. A velha máxima do “menos é mais” nunca erra. Os dados precisam ter propósito e cada um deles precisa responder a uma pergunta focal: como isso melhora a experiência do cliente?  Isso servirá de base para a construção de uma comunicação bem mais natural e individualizada, de acordo com as necessidades e desejos de cada pessoa. Isso abrange, na prática, cinco pilares indispensáveis: contexto (saber quem é o cliente, de onde ele veio, e o que já vivenciou); continuidade (não pedir a mesma informação duas vezes, e não quebrar a jornada ao trocar de canal); intenção / comando (o cliente deve escolher com quem prefere falar, e o sistema entender o que ele precisa); objetividade (resolver essas questões com máxima rapidez, sem passos desnecessários) e escalonamento inteligente (investindo em uma IA capaz de resolver o que faz sentido, deixando o profissional humano entrar em momentos mais estratégicos para a geração de valor).  Oferecer uma boa experiência não é mais um diferencial, é o mínimo esperado. O grande segredo está em criar jornadas hiper personalizadas, com interações naturais e sem fricção, mostrando que não se trata de quem mais investe em tecnologias robustas, mas naquelas que extraem e executam o melhor que podem oferecer, sem perder a qualidade do atendimento em si e, com isso, construindo relações sólidas de confiança a longo prazo.  Thiago Gomes é Diretor de Customer Success e Produtos na Pontaltech. 

NRF 2026: o ano em que o varejo deixou de usar inteligência artificial e passou a ser comandado por ela

Por Marcelo Antoniazzi, CEO da Gouvêa Consulting A transição da NRF 2025 para a NRF 2026 marca um divisor de águas na história do varejo global. Não se trata de uma nova onda tecnológica ou de mais uma promessa bem apresentada no palco. O que ficou evidente em 2026 foi uma mudança estrutural profunda na forma como o varejo opera, decide e se relaciona com o consumidor. Em 2025, a inteligência artificial provou que funcionava. Em 2026, ela passou a comandar. A NRF 2025 consolidou um ponto importante: a inteligência artificial deixou definitivamente o campo do discurso e passou a entregar ROI real e mensurável. O varejo global viu, na prática, ganhos relevantes de eficiência operacional, redução de custos e melhoria da experiência do cliente. Casos de visão computacional, automação logística e digital twins tornaram-se comuns. Câmeras inteligentes passaram a monitorar fluxo e estoque em tempo real. Robôs aumentaram a precisão e a velocidade dos centros de distribuição. Réplicas digitais permitiram simular cenários antes de decisões críticas. Apesar dos avanços, o modelo dominante em 2025 ainda carregava restrições importantes. A inteligência artificial atuava como ferramenta de apoio, não como protagonista. Ela sugeria, informava, analisava — mas não decidia. As soluções permaneciam isoladas em silos, desconectadas entre áreas. Cada departamento tinha sua própria tecnologia, sem uma visão integrada da operação. E, no fim do processo, a decisão continuava essencialmente humana: a IA apresentava dados, mas o esforço cognitivo e a responsabilidade final recaíam sobre pessoas. Esse modelo impedia o varejo de atingir seu potencial máximo de eficiência, velocidade e inteligência operacional. Já, a NRF 2026 marcou a ruptura definitiva com esse paradigma. A inteligência artificial deixou de ser periférica e assumiu o centro da operação varejista, passando a orquestrar processos de ponta a ponta, com autonomia crescente. O varejo evolui de um modelo “assistido por IA” para um modelo guiado por IA. Essa transformação não é apenas tecnológica. Ela redefine três dimensões fundamentais do negócio: como o varejo interage com o consumidor, como opera suas rotinas e fluxos e como decide, do nível operacional ao estratégico e a IA passa a ser o sistema nervoso da organização. Um dos exemplos mais emblemáticos apresentados na NRF 2026 foi a parceria entre Google e Walmart. Nela, a jornada de compra completa acontece dentro de uma única conversa com IA. O consumidor expressa sua necessidade de forma natural. A IA compreende o contexto, recomenda opções personalizadas, ajusta preferências em tempo real e finaliza a compra — tudo sem redirecionamentos, cliques excessivos ou fricções. Busca, recomendação, carrinho e checkout deixam de ser etapas fragmentadas e passam a ser um fluxo contínuo e conversacional. A navegação tradicional perde protagonismo para o diálogo inteligente. Esse novo modelo se sustenta em uma arquitetura inédita: o Universal Commerce Protocol (UCP). Em vez de sistemas separados, o comércio passa a operar como um ecossistema unificado, orquestrado por IA. Nesse modelo, a inteligência artificial coordena de forma integrada:busca inteligente, conteúdo dinâmico, ofertas personalizadas, checkout simplificado, logística otimizada e pós-venda ativo. E o comércio deixa de ser uma sequência de sistemas e passa a ser um organismo inteligente, capaz de se adaptar continuamente ao contexto. Mas, talvez a mudança mais sensível esteja na gestão de sortimento. Produtos deixam de ser definidos em ciclos fixos de planejamento e passam a ser ajustados dinamicamente por IA, considerando dados locais, perfil regional, clima em tempo real, eventos, sazonalidade e comportamento do consumidor. Nesse novo paradigma, a frase é direta:a IA não apoia o sortimento — ela decide o sortimento. O mesmo raciocínio se aplica a preços, estoques, logística e até decisões financeiras. Na NRF 2026, a inteligência artificial surge também como copiloto executivo. Ela não apenas apresenta dashboards, mas simula cenários complexos, testa hipóteses, avalia impactos e recomenda ações estratégicas com justificativas claras. Executivos ganham a capacidade de antecipar consequências antes de decisões críticas, reduzindo risco e acelerando movimentos estratégicos. A evolução culmina no conceito de IA agêntica. Em vez de sistemas genéricos, surgem agentes especializados que operam de forma coordenada: agentes de estoque, preço, vendas, financeiros e logísticos Cada agente decide dentro de seu domínio, mas em colaboração com os demais. O varejo passa a funcionar como um sistema autônomo coordenado, capaz de reagir em tempo real às mudanças do mercado. O impacto é direto e mensurável. Tarefas repetitivas são eliminadas. Análises que levavam dias passam a ser feitas em segundos. O tempo executivo migra da operação para a estratégia. Em vendas, a IA captura sinais de intenção em tempo real e apresenta ofertas no momento exato, com personalização contextual profunda. A conversão deixa de ser um evento aleatório e passa a ser orquestrada. O Brasil está diante de uma oportunidade histórica — e de um risco real. As tecnologias apresentadas na NRF 2026 não são exclusivas de mercados desenvolvidos. Elas estão disponíveis para quem decidir agir. Quem adota primeiro cria uma vantagem competitiva desproporcional. Quem hesita amplia o gap de eficiência e corre o risco de se tornar irrelevante em um mercado cada vez mais inteligente. A principal mensagem da NRF 2026 é inequívoca: a inteligência artificial não é mais uma tendência emergente. Ela se tornou a arquitetura central do varejo moderno. A tecnologia já existe. Os casos foram demonstrados. O retorno está comprovado. Resta apenas a decisão — liderar essa transformação ou observá-la acontecer de fora. Marcelo Antoniazzi é CEO da Gouvêa Consulting que integra a Gouvêa Ecosystem

Empreender em 2026 sem IA será como correr uma maratona de chinelo, dizem especialistas

O cenário para quem deseja abrir o próprio negócio no Brasil em 2026 é marcado por um paradoxo: ao mesmo tempo em que as barreiras tecnológicas diminuíram e estão mais acessíveis, a exigência por profissionalismo nunca foi tão alta. De janeiro a novembro de 2025, 4,6 milhões de novos pequenos negócios foram iniciados no Brasil. Do total de empresasabertas,97% são pequenos negócios – sendo 77% microempreendedores individuais (MEI), 19% microempresas e 4% empresas de pequeno porte. Dados do Sebrae mostram ainda que quase 40% dos brasileiros adultos pretendem abrir um negócio nos próximos três anos; um dos índices mais elevados do mundo. O fim da “era do improviso” Diante desse cenário, o empreendedor atual precisará ir além do improviso e adotar uma postura mais profissional desde o primeiro dia, avalia Alan Sales da Fonseca, especialista em Finanças e diretor de Operações do Centro Universitário Integrado de Campo Mourão (PR). “Quem quiser empreender com chance real de sobreviver e crescer precisa observar movimentos que já estão em curso. O uso de tecnologia, especialmente da Inteligência Artificial (IA), muda completamente a estrutura de custos e a capacidade de execução de um negócio”, afirma. Posição semelhante tem Fabricio Pelloso, head de Inovação e coordenador do Integrow, ecossistema do Grupo Integrado voltado à promoção da cultura empreendedora, da pesquisa aplicada e da inovação. Para ele, o ambiente de negócios em 2026 será moldado pela convergência entre políticas de inovação, tecnologias exponenciais cada vez mais acessíveis e consumidores mais conscientes. “Startups e novos negócios precisarão demonstrar eficiência, impacto e capacidade de adaptação rápida. Quem incorpora tecnologia e visão de impacto desde o início tende a sair na frente”, destaca. Por onde começar? A recomendação dos especialistas para o empreendedor neste ano é inverter a lógica tradicional: em vez de focar no produto, deve-se focar no problema que deseja resolver. “Validar ideias em pequena escala e estruturar um plano financeiro básico são atitudes que reduzem riscos”, sugere Fabricio Pelloso. “O mercado que se desenha é fértil, mas seletivo. A receita para a longevidade, ao que tudo indica, combina três ingredientes: disciplina de gestão, visão de oportunidade e abertura radical às novas tecnologias”, complementa Alan Sales da Fonseca. 5 tendências para quem deseja empreender em 2026 Para nortear quem planeja tirar as ideias e os projetos do papel, os dois especialistas mapearam cinco tendências essenciais para o sucesso em 2026: 1. Inteligência Artificial no centro da operação A adoção intensiva de IA será praticamente obrigatória. Ferramentas de automação, atendimento, marketing, análise de dados e gestão financeira estão cada vez mais acessíveis e permitem que pequenos negócios operem com eficiência semelhante à de grandes empresas. “Empreender sem IA será como correr uma maratona de chinelo”, resume Fonseca. 2. Impacto e ESG como proposta de valor Negócios orientados apenas pelo lucro tendem a perder espaço. Clientes, investidores e instituições financeiras buscam empresas capazes de gerar impacto social ou ambiental positivo de forma mensurável. “Sustentabilidade, economia verde e responsabilidade social deixam de ser discurso e passam a integrar o modelo de negócio”, comenta Pelloso. 3. Jornada do cliente totalmente digital Não basta estar presente nas redes sociais. A experiência do cliente precisa ser integrada, permitindo descoberta, compra, pagamento e relacionamento por canais digitais. Mesmo empresas físicas precisam adotar jornadas híbridas, combinando tecnologia com atendimento humanizado. 4. Comunidade e recorrência no lugar da venda pontual Modelos baseados em assinaturas, clubes, fidelização e comunidades em torno da marca ganham força.            5. Gestão profissional desde o início O improviso tende a custar caro. Controle financeiro, acompanhamento de indicadores, entendimento de margens e fluxo de caixa passam a ser indispensáveis. Plataformas digitais e IA ajudam o empreendedor a tomar decisões baseadas em dados e não apenas na intuição. “Além de fortalecer o relacionamento com o cliente, essas estratégias reduzem custos de aquisição e tornam o fluxo de caixa mais previsível”, explica Fabrício Pelloso. Sobre o Centro Universitário Integrado Localizado em Campo Mourão–PR, o Centro Universitário Integrado oferece, há mais de 25 anos, ensino superior de excelência reconhecido pelo MEC, com nota máxima (5) no Conceito Institucional. Alinhado às demandas do mercado, a instituição busca promover uma formação voltada ao desenvolvimento de competências essenciais para os profissionais de hoje e do futuro. Conta com infraestrutura moderna, laboratórios com tecnologia de ponta, metodologias de ensino inovadoras e um corpo docente com sólida experiência acadêmica e prática profissional. Em 2022, implementou o Integrow — Ecossistema de Inovação Integrado, voltado à promoção da cultura empreendedora, da pesquisa aplicada e da inovação. Atualmente, o Integrado oferece mais de 60 cursos de graduação nas modalidades presencial, semipresencial e a distância — incluindo áreas como Direito, Medicina e Odontologia — além de mais de 70 cursos de pós-graduação em diversas áreas do conhecimento.

Inteligência artificial, algoritmos e neurodireitos: O panorama da saúde em 2026

Por Leonardo Vieira, advogado O ecossistema da saúde no Brasil vive, neste início de 2026, uma tensão sem precedentes. Não se trata mais apenas da clássica falta de leitos ou do acesso a medicamentos. O campo de batalha jurídico agora é digital, algorítmico e, surpreendentemente, neural. A primeira grande mudança é o fim da era da “decisão soberana” do médico. Com a inteligência artificial integrada aos diagnósticos, surge uma pergunta incômoda: se o algoritmo errar, quem será responsabilizado?Enquanto hospitais recorrem à medicina defensiva para se resguardar, o Congresso corre para votar o Marco Legal da IA (PL nº 2.338/2023), que busca definir se o erro deve ser atribuído ao profissional de saúde ou a um defeito do software. O projeto também estabelece exigências rigorosas de compliance, transparência e supervisão humana. Ao mesmo tempo, o Conselho Federal de Medicina (CFM) anunciou que publicará uma resolução nacional com diretrizes éticas para o uso de IA por médicos, tentando oferecer segurança jurídica e parâmetros claros de atuação. Paralelamente, o paciente brasileiro está prestes a ver sua intimidade mais profunda colocada à prova pelo Open Health. O Ministério da Saúde e a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) avançam na implementação de padrões de interoperabilidade que permitem a portabilidade de dados clínicos e cadastrais dos pacientes entre diferentes atores do sistema (SUS, operadoras, laboratórios). A promessa de permitir que seus dados clínicos circulem livremente para agilizar atendimentos e exames vem acompanhada de um efeito colateral inquietante: o risco de que operadoras utilizem essas informações para selecionar apenas clientes considerados “saudáveis” e penalizar os demais com reajustes abusivos ou barreiras de acesso. Por fim, no campo constitucional, o Brasil se prepara para assumir protagonismo com a chamada “PEC dos Neurodireitos” (Proposta de Emenda à Constituição nº 29/2023), que altera o Art. 5º da Constituição Federal para incluir a proteção à integridade mental e à transparência algorítmica no rol de direitos fundamentais.  A proposta busca instituir um Habeas Mentem — uma salvaguarda contra a leitura, o acesso e a manipulação da atividade cerebral por tecnologias de monitoramento. A ideia é assegurar que nossos pensamentos permaneçam como o último território inviolável da privacidade humana. Diante desse cenário, o Brasil se vê obrigado a redefinir, em ritmo acelerado, os limites éticos, jurídicos e tecnológicos da própria noção de cuidado em saúde. A convergência entre inteligência artificial, interoperabilidade de dados e neurotecnologias inaugura oportunidades inéditas, mas também riscos que exigem vigilância institucional e maturidade regulatória.  O país está diante de uma encruzilhada histórica: ou constrói salvaguardas robustas para proteger pacientes, profissionais e a própria democracia cognitiva, ou permitirá que a inovação avance sem freios, deslocando direitos fundamentais para um terreno de incertezas. O futuro da saúde — e da privacidade mental — dependerá das escolhas feitas agora. *Advogado e consultor jurídico. Sócio júnior do escritório Piazza & Schiewe Advogados. Pós-graduando em Direito 4.0: Direito Digital, Proteção de Dados e Cibersegurança pela Pontíficia Universidade Católica do Paraná – PUC/PR.

O que a IA sabe sobre você? Apura Cyber Intelligence revela riscos ocultos em cada conversa digital

Um modelo de Inteligência Artificial (IA) é, por natureza, um devorador de dados. Ele é treinado com bilhões de informações disponíveis na internet e, em muitos casos, também com o conteúdo que os próprios usuários digitam diretamente. Essa interação contínua significa que cada vez que você conversa com a IA, o modelo aprende mais sobre como as pessoas se comunicam e, potencialmente, sobre você em particular. O simples ato de interagir já se configura como um ato de exposição que muitos ignoram. “As pessoas geralmente não percebem que, ao enviar informações para um LLM (Large Language Model), estão expondo dados a um ambiente que não diferencia conteúdo sensível de conteúdo comum. Muitos usuários copiam códigos, contratos, registros internos ou dados pessoais acreditando estar num espaço privado, mas o modelo apenas processa o que recebe, e os provedores podem manter esses dados para si, para aprendizagem da IA, além de registros técnicos para auditoria e segurança”, alerta Pollyne Zunino, Subcoordenadora do SWAT Team na Apura e especialista em Investigação de Crimes Cibernéticos, Fraudes Eletrônicas e Inteligência Digital.  O levantamento feito pela equipe da Apura joga luz sobre uma armadilha que não enxergamos e cada vez mais comum: a entrega inocente de informações sensíveis a sistemas que não foram feitos para guardá-las. E casos reais que ilustram o risco. Um dos mais frequentes envolve desenvolvedores que enviam trechos de código para otimização, sem notar que deixaram ali embutidos tokens de acesso, URLs internas ou credenciais temporárias. Mesmo que o modelo responda com eficácia, o estrago já está feito — ou seja, aquele dado confidencial foi transmitido, processado e possivelmente registrado em logs da plataforma. E, uma vez que a informação foi usada para aprendizagem de uma IA, ela pode eventualmente fazer parte de uma resposta para outros usuários do mesmo serviço de LLM. Seja um token, um CPF, um pedaço de contrato ou um pipeline estratégico, a lógica é a mesma: o que entra no modelo passa a fazer parte da IA e não volta mais ao controle do usuário. Nas empresas, o cenário é ainda mais crítico. A facilidade de uso e adoção espontânea e desordenada de ferramentas de IA pelos colaboradores cria um ambiente conhecido como Shadow AI, um ecossistema paralelo e invisível, onde dados corporativos circulam fora das camadas de proteção projetadas para guardá-los. Informações de clientes, código proprietário, planos estratégicos, contratos confidenciais e ativos críticos: tudo pode ser copiado, colado e enviado a uma plataforma externa sem qualquer avaliação de risco. Ferramentas não homologadas abrem brechas que passam despercebidas por sistemas tradicionais de defesa cibernética, como DLP, SIEM e EDR, transformando modelos de IA externos em potenciais canais de vazamento. “Provedores como OpenAI, Google e Anthropic, só para citar alguns, possuem políticas de privacidade que limitam o uso de dados pessoais e diferenciam o tratamento entre API e interface web”, explica Zunino. “Normalmente, indicam que não utilizam dados enviados por API para treinar modelos, embora possam reter informações operacionais para segurança”. Já no universo open source — um conjunto de softwares, ferramentas, sistemas e comunidades cujo código-fonte é aberto e pode ser visto, modificado, aprimorado e distribuído por qualquer pessoa — a proteção recai inteiramente sobre quem hospeda e opera o modelo. E, muitas vezes, essa hospedagem não está preparada ou estruturada para garantir segurança adequada. A Apura ressalta que os cibercriminosos estão bastante atentos à esses fatos. “Hoje, grupos especializados exploram desde falhas de configuração em modelos corporativos até vazamentos involuntários em logs, repositórios e instâncias internas”, explica a especialista da Apura Cyber Intelligence. Técnicas como model inversion, membership inference e prompt injection permitem extrair padrões sensíveis, reidentificar usuários, manipular comportamentos do modelo e reconstruir dados originalmente sigilosos. “Em outras palavras, o criminoso não precisa mais invadir a rede. Ele só precisa acessar o que vazou pelos prompts de IA”, reforça Pollyne. Como se proteger A especialista reforça: “A IA não é seu diário. Não é sua caixa de e-mail relareporconfidencial. Antes de colar qualquer conteúdo, a pergunta deve ser: ‘Se isso vazasse, eu ficaria tranquilo?’”. Entre as principais orientações: • jamais inserir dados pessoais ou corporativos sensíveis;• seguir rigidamente as políticas internas de cibersegurança;• priorizar ferramentas de IA homologadas pelo time de tecnologia e segurança da sua empresa;• adotar modelos locais e agentes autônomos operados dentro da própria infraestrutura da empresa. “LLMs locais eliminam o envio de dados para terceiros e facilitam a conformidade com legislações sobre privacidade como LGPD e GDPR. Além disso, permitem automações avançadas, com navegadores autônomos, extração de dados e geração de relatórios, sem comprometer a privacidade”, explica. A Apura, referência em Cyber Threat Intelligence (CTI), tem acompanhado de perto a evolução desse ecossistema de risco e mapeado como criminosos incorporam IA em cada fase do ataque. “Nós monitoramos fontes abertas, comunidades e infraestruturas onde criminosos compartilham prompts corporativos vazados, artefatos sensíveis e novas técnicas de exploração de modelos”, afirma Pollyne Zunino. “Esse trabalho identifica exposições involuntárias e também como grupos maliciosos usam a IA para automatizar engenharia social, varredura de vulnerabilidades, spear phishing e a produção de artefatos maliciosos mais sofisticados”. A especialista finaliza afirmando: “A IA está aprendendo o tempo todo e, se você não prestar atenção, ela pode aprender muito mais do que deveria.” Acesse: https://apura.com.br/

Regulação da inteligência artificial no trabalho entra no centro das políticas públicas globais

O uso crescente da inteligência artificial no ambiente de trabalho e em decisões que afetam a sociedade tem obrigado governos de diferentes países a priorizarem a criação de marcos regulatórios para a tecnologia. O debate envolve riscos, oportunidades e o equilíbrio entre inovação, segurança jurídica e proteção de direitos. Inicialmente restrita a ambientes experimentais, a IA passou a influenciar processos decisórios em áreas como contratação, crédito, saúde, logística e atendimento ao consumidor, ampliando seu impacto direto sobre pessoas e organizações. Segundo Fabio Tiepolo, fundador da StaryaAI, empresa que tem como objetivo capacitar organizações e auxiliá-las a transformar operações e decisões com agentes de IA orquestrados com governança, do dado à decisão, a urgência da regulação está relacionada à maturidade da tecnologia. “A IA deixou de ser experimental e passou a impactar decisões reais sobre pessoas, trabalho e direitos. Quando uma tecnologia ganha escala antes das regras, o risco sistêmico cresce. Com isso, entidades governamentais entenderam que precisam agir agora para evitar danos difíceis de reverter no futuro”, afirma. A ausência de regras claras, especialmente no ambiente de trabalho, pode gerar efeitos negativos relevantes. Entre os principais riscos estão a discriminação algorítmica, a opacidade nas decisões automatizadas, a precarização das relações laborais e a perda de confiança entre trabalhadores e empresas. “Sem regras, a IA pode reforçar vieses, automatizar injustiças e gerar insegurança jurídica tanto para trabalhadores quanto para empresas”, diz Tiepolo. Dados de mercado reforçam a dimensão do tema. De acordo com relatório do Fórum Econômico Mundial, cerca de 23% dos empregos globais devem sofrer transformações significativas até 2027 em função da automação e da IA, enquanto a McKinsey estima que até 70% das empresas no mundo já utilizam algum tipo de inteligência artificial em suas operações. Esses números ampliam a pressão por políticas públicas que orientem o uso responsável da tecnologia. Para Tiepolo, o caminho passa por regulações baseadas em risco. “Nem toda IA precisa do mesmo nível de controle. Sistemas de alto impacto, como os que afetam emprego, renda ou acesso a benefícios, devem ter exigências mais rígidas de transparência, auditoria e responsabilização, sem travar a inovação de baixo risco”, explica. Ele destaca ainda que a automação tende a substituir tarefas, e não profissões inteiras, desde que acompanhada de políticas de requalificação profissional. Os primeiros impactos das novas legislações devem ser sentidos por setores intensivos em dados e decisões automatizadas, como tecnologia, serviços financeiros, saúde, recursos humanos, call centers, logística e seguros. Nesses segmentos, a IA já influencia processos críticos e decisões que afetam diretamente indivíduos e consumidores. No contexto brasileiro, Tiepolo avalia que o país avançou no debate, mas ainda enfrenta desafios. “O Brasil precisa evoluir na capacitação técnica do setor público, na clareza de papéis regulatórios e na integração com a LGPD. A boa notícia é que podemos aprender com os erros e os acertos de outros países”, afirma. “A construção de uma regulação eficaz depende do equilíbrio entre sociedade civil, empresas e academia, com diálogo contínuo e base técnica sólida”, completa o especialista.

Com prompts já integrados ao dia a dia, 6 em cada 10 profissionais passam a configurar agentes de IA no trabalho

Mais do que utilizar agentes de inteligência artificial no trabalho, a maioria dos profissionais brasileiros já sabem configurá-los para otimizar tarefas e processos. É o que revela a Adapta, maior ecossistema de IA generativa do país: em seu novo estudo sobre a maturidade em IA nas empresas, 6 em cada 10 entrevistados afirmaram ao menos configurar agentes para atividades específicas — sendo que 28,4% já combinam diferentes tecnologias ou desenvolvem seus próprios agentes dentro das organizações. A tendência, vale dizer, acompanha o movimento que vem sendo observado dentro das companhias nos últimos anos. Um levantamento recente do Google Cloud indica que 62% das lideranças brasileiras (de CEOs a diretores) já utilizam agentes de IA em suas operações, reforçando que a tecnologia passou a ocupar um papel central nas estratégias corporativas.  Esse avanço no domínio dos agentes pode estar ligado às iniciativas de capacitação oferecidas pelas empresas. No levantamento da Adapta, por exemplo, 37,2% dos profissionais relataram ter recebido treinamentos frequentes em IA em 2025, enquanto cerca de 34% tiveram acesso a cursos introdutórios e materiais de apoio, como trilhas e tutoriais internos — sugerindo que parte da habilidade em configurar e combinar agentes é resultado desse investimento em formação.  Mapeando o uso de IA nas empresas em 2025  O estudo da Adapta também buscou entender como os profissionais avaliam o próprio domínio de IA em 2025 — e os dados mostram um cenário interessante. Embora 16,6% deles tenham declarado usar pouco a tecnologia, a maior parte disse utilizar a IA de maneira prática no dia a dia. Quase metade (49%) afirmou usar ferramentas prontas na empresa, enquanto 34,4% já aplicam IA de forma estratégica, desenvolvem soluções próprias ou criam novos fluxos de trabalho com apoio dessas tecnologias.  Quando o recorte se volta especificamente para os agentes de IA, o grau de maturidade também chama atenção: apenas 7,4% dos entrevistados disseram não utilizar agentes no trabalho. A maioria, por sua vez, opera em níveis intermediários ou avançados: 34,6% configuram agentes para tarefas específicas da área e 28,4% já combinam diferentes agentes ou os desenvolvem nas empresas — percentual que reforça a ascensão de profissionais mais autônomos e tecnicamente preparados. A percepção sobre a liderança segue a mesma tendência. Para 71,6% dos respondentes, seus gestores diretos possuem conhecimento intermediário ou avançado em IA, integrando diferentes tecnologias nas rotinas e tomando decisões com apoio de modelos generativos. O dado indica que, além da adoção individual, o uso da inteligência artificial começa a se consolidar também na camada estratégica das organizações, impulsionando mudanças estruturais na forma de liderar e operar.  Dos treinamentos aos workshops  Se por um lado cresce o uso de IA e agentes no ambiente de trabalho, por outro, as empresas começam a acompanhar esse movimento com iniciativas de formação mais estruturadas… embora os conteúdos nem sempre sejam suficientes para o trabalho das equipes. Em 2025, 37,2% dos profissionais relataram ter recebido capacitações frequentes para atualização em IA, indicando que o tema já entrou na agenda de desenvolvimento das organizações. Outros 34,2% tiveram acesso a cursos introdutórios, enquanto 33,6% receberam materiais de apoio, como trilhas, tutoriais e vídeos internos. Apesar dos avanços, a percepção sobre a qualidade das capacitações ainda revela pontos de atenção. O maior problema apontado pelos profissionais (27,6%) foi o excesso de teoria, com treinamentos pouco aplicáveis ao trabalho real — justamente o tipo de abordagem que dificulta a evolução no uso de agentes e ferramentas mais avançadas. Além disso, 23,4% afirmaram que o conteúdo ao longo do ano permaneceu superficial, limitado a materiais que não acompanharam a velocidade das mudanças tecnológicas.  Diante dessas limitações, não surpreende que o principal desejo dos profissionais para 2026 seja justamente a oferta de treinamentos práticos: 53,8% querem aprender a usar ferramentas e agentes de IA de forma aplicada, no contexto real de suas funções. “A demanda reforça que, para avançar no nível de maturidade digital, as empresas precisarão investir menos em teoria genérica e mais em experiências hands-on, capazes de acelerar a autonomia e a experimentação dentro das equipes”, comenta Eduardo Coelho, Head de Marketing da Adapta.  Afinal, quais habilidades em IA os brasileiros querem aperfeiçoar em 2026?  Quando o assunto é desenvolvimento profissional, os entrevistados já têm clareza sobre quais competências desejarão aprender ou aprimorar no próximo ano. Entre as habilidades mais citadas aparecem, por exemplo, a análise de dados com IA (44,6%), capaz de gerar insights estratégicos a partir de grandes volumes de informações, e a engenharia de prompt (43%), vista como essencial para criar instruções mais precisas e extrair resultados de maior qualidade das ferramentas.  Também ganha destaque, para muitos deles, a visão estratégica aplicada à IA (41,6%), habilidade que permitirá aos profissionais orientar equipes, integrar tecnologias ao dia a dia e tomar decisões mais embasadas. “Isso reforça como, em 2026, dominar IA não será apenas saber operar ferramentas, mas compreender como elas se conectam aos objetivos e resultados do negócio”, destaca Eduardo.  Metodologia Para compreender as experiências dos profissionais com capacitações em IA, nas últimas semanas foram entrevistados 500 brasileiros adultos (maiores de 18 anos) residentes em todas as regiões e conectados à internet. O índice de confiabilidade é de 95%, com margem de erro de 3,3 pontos percentuais. Saiba mais em: https://adapta.org/blog/maturidade-ia-nas-empresas-2025

NRF 2026 aponta dados e IA como decisivos para o varejo brasileiro em um ano de consumo mais cauteloso

O NRF Retail ‘s Big Show 2026, realizado em Nova Iorque nesta semana, mostrou que o próximo ciclo de crescimento do varejo será liderado por empresas capazes de transformar dados e inteligência artificial em decisões mais eficientes e centradas no consumidor. Isso também vale para o varejo brasileiro, que  entra em 2026 diante de um cenário de desaceleração do consumo e maior pressão por eficiência operacional.  Dados doÍndice do Varejo Stone (IVS) mostram que o varejo brasileiro encerrou 2025 com retração de 0,5% no volume de vendas em relação a 2024, refletindo um ambiente de juros elevados, crédito mais restrito e consumidores mais cautelosos. Em dezembro, mesmo com o aquecimento das festas de final de ano, o índice registrou queda de 1,5%, sinalizando um comportamento de compra mais racional, mesmo diante de promoções agressivas.  “O que vimos no NRF 2026 é que o varejo global já está operando em um cenário de maior complexidade  e o Brasil não é exceção. Em 2026, vencerá quem conseguir tomar decisões mais rápidas e precisas, apoiadas por dados e inteligência artificial”, afirma Alexandre Caramaschi, CMO da Semantix, deep tech brasileira referência em Dados e Inteligência Artificial, que acompanhou de perto as tendências no evento.   Além do ritmo mais moderado das vendas, o setor convive com desafios operacionais relevantes. No terceiro trimestre de 2025, o varejo brasileiro registrou queda de 0,5% em relação ao mesmo período do ano anterior, segundo o IVS, aumentando a complexidade na gestão de estoques e pressionando as margens. Nesse contexto, tecnologias analíticas e modelos preditivos ganham protagonismo ao ajudar varejistas a reduzir rupturas, evitar excessos e otimizar a cadeia logística.  Durante o NRF 2026, a inteligência artificial deixou de ser apresentada como tendência futura e passou a ser tratada como infraestrutura essencial do varejo moderno, aplicada em áreas como previsão de demanda, personalização da jornada do cliente e eficiência operacional. “A IA não substitui pessoas. Ela amplia a capacidade humana de análise, planejamento e criatividade. No varejo brasileiro, isso significa usar tecnologia para liberar equipes de tarefas operacionais e focar em estratégia e experiência do cliente”, explica Caramaschi.  Outro ponto central do evento foi a experiência do consumidor. Mesmo com o avanço do digital, o NRF reforçou que quanto mais tecnológica a operação, mais humana precisa ser a jornada de compra. Para o consumidor brasileiro, que transita naturalmente entre canais físicos e digitais, a expectativa é por experiências mais fluidas, rápidas e personalizadas, algo viabilizado apenas com dados bem estruturados e uso inteligente de IA.  “O varejo que vai se destacar em 2026 será aquele que conseguir conectar dados, inteligência artificial e pessoas para entregar valor real ao consumidor, mesmo em um cenário econômico mais desafiador”, conclui o executivo da Semantix.

Izaias Pertrelly lança AI FIRST, primeiro ecossistema global de agentes autônomos para o futuro do trabalho

O avanço da inteligência artificial acaba de ganhar um novo capítulo no Brasil. No dia 14 de janeiro, o empreendedor e especialista em IA Izaias Pertrelly anuncia o lançamento global do AI FIRST, o primeiro ecossistema completo de agentes autônomos inteligentes criado para transformar a forma como empresas, profissionais e empreendedores trabalham. Idealizado por Pertrelly, fundador do Echo AI Lab e referência em inteligência artificial no Brasil e no mundo, o projeto conta ainda com João Paulo (CO-Founder) e Moisés Junior (CEO), à frente da operação. O AI FIRST chega ao mercado já validado, com mais de 10 mil empresas inovadoras utilizando a plataforma antes mesmo de sua estreia oficial. O lançamento marca a entrada definitiva dos agentes autônomos no cotidiano corporativo. Diferente dos assistentes de IA tradicionais, o AI FIRST apresenta uma nova lógica de trabalho, baseada em agentes capazes de operar de forma independente, tomar decisões, executar tarefas complexas e aprender continuamente com dados e feedbacks. A proposta é substituir processos manuais, equipes sobrecarregadas e automações limitadas por uma força de trabalho digital escalável, disponível 24 horas por dia. “Estamos vivendo a transição do modelo de assistentes para o modelo de agentes autônomos. O AI FIRST nasce para colocar esse poder nas mãos de empresas e profissionais, sem barreiras técnicas ou dependência de grandes times de tecnologia“, afirma Izaias Pertrelly. Todos os agentes se integram nativamente a ferramentas como WhatsApp, Slack, e-mail, CRM, Google Workspace, Salesforce, HubSpot, Zapier, entre mais de 8 mil aplicações, permitindo que a automação aconteça diretamente dentro do fluxo de trabalho das empresas. Em poucos minutos, qualquer usuário pode colocar em operação agentes voltados para áreas como marketing, vendas, atendimento ao cliente, produção de conteúdo, gestão de projetos, análise de dados e consultoria especializada. E não para por aqui: a boa notícia é que, se não encontrar o agente que precisa, é possível criar um. Outro pilar do lançamento é o marketplace de agentes autônomos, que inaugura um novo modelo de monetização da expertise profissional. Especialistas, consultores, freelancers e agências podem criar seus próprios agentes e disponibilizá-los para uso de outras empresas, gerando receita recorrente e escalável.

Para além da intuição: Como o uso da IA pode ajudar a validar o plano de negócio de um e-commerce

Por: Lucas Bacic, CEO da Loja Integrada O setor de e-commerce continua a todo vapor. Somente no primeiro semestre de 2025, o segmento nacional movimentou mais de R$ 100 bilhões, segundo a Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABComm), um avanço de 14% em relação ao mesmo período do ano anterior. Com perspectivas positivas, para 2026 deve atingir R$ 258,4 bilhões em faturamento, consolidando o Brasil como um dos maiores mercados do mundo. Mesmo em expansão, o crescimento acelerado do setor não significa sucesso garantido para os comércios digitais. Segundo estudo 120 Days to Failure, da CEO Mag, a maioria dos novos negócios online – 90% deles, fecham as portas antes de completarem quatro meses, muitas vezes por falta de validação da ideia, estratégia de marketing ou gestão financeira. Costumo dizer que um dos motivos para tamanho insucesso de muitos comércios eletrônicos é simples: empreendedores que começam pelo fim. Um exemplo clássico: eles criam as lojas virtuais, investem em tráfego e estoque, sem nem se quer fazer o básico: testar se há consumidor, alguém realmente disposto a comprar, se há demanda real e se o produto vendido pode gerar lucro.  Então para quem quer que um negócio online prospere, um dos segredos é justamente começar do jeito certo: pelo começo e não o inverso. Começar validando se a ideia “fica de pé” é um dos primeiros passos, para depois sim, fazer investimentos e começar a vender.  Empreender não é sobre intuição, é sobre cálculo. Entender o tamanho do mercado e se o produto é financeiramente viável evita que o negócio morra antes de começar. Neste sentido, a Inteligência Artificial chega como uma grande aliada, seja para mapear concorrentes, calcular custos, estimar margens e testar o posicionamento de preço.  Outra dica importante ao abrir um e-commerce é montar uma vitrine digital simples com a própria IA. Antes de investir em design ou programação é possível criar uma vitrine virtual básica com imagens realistas geradas pela IA e com textos descritivos. Essa vitrine pode ser usada para testar a percepção do público e identificar o que desperta interesse nele. É como um MVP (Minimum Viable Product – Produto Mínimo Viável) do negócio e em poucas horas é possível obter uma amostra visual e começar a coletar feedbacks reais – uma das formas mais rápidas e com melhor custo-benefício para validar se o e-commerce faz sentido. É importante ressaltar que a validação de uma loja virtual acontece nas conversas entre os interessados, não nas curtidas. Minha recomendação é sempre mostrar o produto a um grupo pequeno de pessoas, amigos, colegas, e ouvir suas reações com profundidade, validando o interesse real do cliente. Um exemplo é quando uma pessoa pergunta preço, indica para um amigo ou simplesmente manifesta a intenção de compra. Essa etapa de identificar o real comprador é essencial para ajustar a proposta antes de escalar. Com os feedbacks dos clientes coletados, é o momento de refinar o projeto e a comunicação. A IA ajuda a identificar palavras-chave relevantes, nichos promissores e tendências de busca, além de otimizar títulos e descrições de produtos. Uma vez validado o projeto,  é hora então de organizar o checklist de lançamento: registrar o domínio, criar a loja virtual, configurar meios de pagamento e pensar na logística de entrega. O plano também deve incluir canais de divulgação e metas iniciais. Portanto, mais importante que o investimento que se faz em um comércio digital é a clareza do plano. Um negócio validado cresce com consistência e reduz drasticamente as chances de erro. Ao final do processo, o empreendedor sai com um plano de negócio testado, enxuto e validado, pronto para ser lançado, com base em dados, e não em suposições. A conclusão a que chego é de que para além da intuição, os melhores empreendedores são aqueles que não se apaixonam pela primeira ideia, testam, aprendem e ajustam rápido, validam o negócio! Essa agilidade é o que garante a sobrevivência no digital. *Lucas Bacic é CEO da Loja Integrada e ex-Diretor de Marketing Global da VTEX, mentor de equipes de alta performance nas áreas de gestão de produto, design e comunicação.  Designer e Líder de Produto com experiência em estratégia e experiência do usuário para produtos e serviços digitais, é apaixonado por produtos digitais que impulsionam a colaboração e a criatividade e por startups de alto crescimento.

NRF 2026: O varejo que vencerá em 2026 não será apenas o mais digital, mas o inteligente

A NRF 2026, maior evento global do varejo, consolida uma mudança estrutural na forma como o setor encara a Inteligência Artificial. O debate deixa de ser sobre adoção ou experimentação e passa a girar em torno de maturidade operacional. Para Fabrizzio Topper, diretor Quality Digital, “2026 não será sobre experimentar IA, mas sobre operar empresas como sistemas inteligentes, preditivos e agênticos”. Essa leitura sobre o mercado se dá nos bastidores da National Retail Federation Retail’s Big Show. Em Nova York, Fabrizzio Topper participa de uma agenda estratégica paralela à NRF, com visitas a big techs, hubs de inovação e centros onde a tecnologia já opera em escala real. A proposta é observar o que está funcionando fora dos palcos e traduzir esses sinais em inteligência prática para o varejo brasileiro. Segundo Topper, o setor já superou a discussão sobre se vai ou não usar IA e agora discute quem consegue operar negócios inteiros com esse nível de maturidade. Para ele, “o varejo não está mais discutindo se vai usar IA. Está discutindo quem consegue operar negócios inteiros como sistemas inteligentes”. O foco deixa de ser apenas transformação digital e passa a ser transformação operacional, econômica e cultural, aplicada diretamente em áreas como estoque, logística, pagamentos, capital de giro, experiência do cliente e margem. Nos encontros com executivos da Amazon Web Services (AWS), Google e parceiros globais, a IA aparece não como inovação estética, mas como resposta à impossibilidade humana de escalar decisões complexas. Casos apresentados mostram aplicações práticas como previsão logística antes da compra acontecer, automação de embalagens baseada em dados reais e operações híbridas entre pessoas e robôs guiadas por custo marginal. Esse movimento, segundo executivos da AWS, nasceu por necessidade. “A gente não começou a usar IA porque era bonito ou porque era tendência. A gente começou porque era impossível escalar sem ela”, diz comentou Thiago Couto , executivo da AWS. O consenso é que o principal gargalo não está nos modelos, mas na base que os sustenta. “Nada do que eu mostrei aqui é ciência de foguete. O problema quase nunca é o modelo, é dado mal tratado, mal governado ou inexistente”, complementa Thiago. Na avaliação de Topper, esse ponto explica por que muitos projetos não avançam nas empresas, já que “a complexidade não está no algoritmo. Está nos dados, na governança e nas decisões que as empresas evitam tomar”. Outro alerta recorrente nas conversas é a forma como a IA generativa entrou nas organizações, muitas vezes pressionada pelo hype e pelo comportamento do consumidor, sem conexão direta com estratégia, indicadores claros e retorno financeiro. Projetos desconectados de caixa, risco e eficiência tendem a não escalar, enquanto iniciativas ancoradas em problemas reais do negócio conseguem avançar. Nesse cenário, o varejo brasileiro surge como mais preparado do que imagina para essa nova fase. A necessidade histórica de operar em ambientes de juros elevados, ruptura logística e alta complexidade criou uma base de resiliência operacional que favorece a adoção de IA aplicada. Casos de automação comercial, prateleira infinita, logística orientada por dados e pagamentos invisíveis já demonstram ganhos concretos de eficiência e receita. Outro consenso que deve ser reforçado durante a NRF deste ano é que produto e preço se tornaram commodities. O diferencial competitivo passou a ser a experiência, que precisa ser simples, fluida e invisível. Antes de falar em inteligência artificial, os executivos reforçam a importância do básico. Como resumiu um executivo do Google, Alessandro Ramos Luz , executivo do Google , muito se “fala de inteligência artificial, mas antes disso é preciso garantir o básico: infraestrutura testada, site funcionando e jornada sem atrito”, lembrando que “não é o cliente que abandona o carrinho. É o varejista que deixa o cliente sem comprar”. O próximo salto do setor vai além da IA que responde perguntas. O varejo caminha para a era dos agentes, sistemas capazes de pesquisar, comparar, decidir, comprar e executar tarefas em nome dos consumidores. Esse movimento redefine conceitos como busca, funil de vendas e mídia, deslocando a competição da visibilidade para a capacidade de ser escolhido por máquinas que decidem por humanos. Esse novo cenário deve fazer com que governança, confiança, consentimento e rastreabilidade deixem de ser temas periféricos e passam a ocupar o centro da estratégia. Sem dados de qualidade, regras claras e decisões explicáveis, os modelos não escalam nem do ponto de vista técnico nem reputacional. Para Topper, o varejo que vai vencer não será necessariamente o mais tecnológico ou o mais ousado, mas o mais lúcido, capaz de conectar dados a decisões reais e usar a IA para reduzir complexidade antes de buscar crescimento.

PMEs que não adotarem IA até 2026 correm risco de perder relevância

Por Aline Lefol e Tiene Colins, que guiam empreendedores e gestores na jornada da inteligência artificial aplicada aos negócios, e são coautoras do livro IA Para Negócios – Guia prático para pequenas e médias empresas* A adoção de inteligência artificial deixou de ser privilégio das grandes empresas e se tornou critério de sobrevivência para pequenas e médias empresas (PMEs). Até 2026, negócios que não incorporarem IA em seus processos correm o risco de perder relevância em mercados cada vez mais pressionados por eficiência e rapidez. A transformação não se limita à tecnologia, mas redefine modelos operacionais e estratégicos, exigindo das PMEs capacidade de automatizar tarefas, especializar soluções e reforçar governança. A automação inteligente emerge como principal motor de competitividade. A IDC projeta que os gastos globais com IA devem crescer exponencialmente na próxima década, indicando que a tecnologia está se tornando infraestrutura essencial para empresas de todos os portes. Este crescimento é impulsionado pela necessidade de automatização e análise de dados em larga escala. Pesquisas de mercado, como as realizadas pela Microsoft, indicam que PMEs concentram seu uso inicial de IA em áreas de alto impacto como atendimento ao cliente e produtividade interna, utilizando ferramentas para reduzir custos e ganhar eficiência, resultando em uma operação mais ágil. Soluções especializadas por setor também ampliam o acesso das PMEs à inteligência artificial. O uso de IA em setores verticalizados, como o varejo, para otimizar preços e gerenciar estoques; ou a logística, para roteirização e previsão de demanda, demonstra que a tecnologia deixa de ser abstrata e se transforma em recurso estratégico para equipes enxutas. Consultorias como a Gartner confirmam que a adoção setorial é um motor de crescimento, permitindo que empresas menores acessem análises de dados e processos complexos de forma mais facilitada. A governança e o uso responsável da inteligência artificial ganham protagonismo. De acordo com o relatório “The Adoption of AI by SMEs” (2025) da OCDE, 31% das PMEs pesquisadas (em países-membros) já utilizavam ativamente alguma forma de Inteligência Artificial Generativa, um crescimento que evidencia a rápida incorporação da tecnologia. Esse cenário reforça a necessidade de políticas claras de segurança e ética no tratamento de dados. O mesmo relatório da OCDE aponta as barreiras à adoção da IA. A falta de habilidades e talentos internos é citada como um dos principais obstáculos, seguida pela dificuldade de integrar a IA ao trabalho e as preocupações regulatórias. Empresas que endereçam essas preocupações de governança obtêm maior confiança do mercado e previsibilidade em suas operações. Existe a ideia de que os custos de implementação e a curva de aprendizado podem ser obstáculos para PMEs. No entanto, o retorno é significativo. O relatório da OCDE (2025) fornece evidências claras de ganhos: 65% das PMEs que adotam IA Generativa relatam aumento no desempenho de seus funcionários e redução da carga de trabalho. Este dado sugere que a produtividade e a eficiência operacional são os principais impulsionadores e retornos da tecnologia. Consultorias como a McKinsey reforçam a tese, afirmando em seus estudos sobre o potencial da IA que os ganhos de produtividade e a redução de custos operacionais (por meio de automação) são os fatores que criam uma vantagem competitiva sustentável para os adotantes. A janela de oportunidade ainda está aberta, mas tende a se fechar rapidamente. Até 2026, a inteligência artificial deixa de ser diferencial e passa a ser infraestrutura de competitividade. Automação, especialização e governança formam o tripé que separa empresas preparadas de negócios que correm o risco de perder relevância. Para pequenas e médias empresas, o desafio não é apenas adotar tecnologia, mas integrá-la de forma estratégica ao cotidiano operacional. Quem agir agora, transformando dados e processos em decisões inteligentes, terá vantagem sustentável nos próximos anos. *Aline Lefol, CEO e fundadora da IA2YOU, e Tiene Colins, consultora de IA e embaixadora da AI Brazil, atuam com Inteligência Artificial aplicada a negócios. Coautoras do livro IA para Negócios – Guia prático para pequenas e médias empresas, dedicam-se a ampliar a presença feminina no setor tecnológico, promovendo capacitação, pesquisa e iniciativas que unem inovação e estratégia empresarial.

Nem prompt, nem hype: o que vai legitimar as novas marcas de IA é a verdade

Por Clarisse Medeiros, Head de Marketing do Jota* Estamos no meio de uma mudança de era que parece técnica, mas é profundamente cultural. A inteligência artificial deixou de ser tema de mesa-redonda e virou parte da rotina: está no celular, na planilha, no trabalho e, aos poucos, nas decisões que tomamos sem perceber. Mas junto com o fascínio vem uma certa histeria coletiva. Entre futurologias apocalípticas e teorias de dominação das máquinas, é fácil esquecer que a IA não chegou de foguete, e sim  de WhatsApp. O curioso é ver como o mercado reage. Empresas querem desesperadamente parecer prontas para essa nova era, mesmo quando muitas ainda não entenderam o que isso significa. Outro dia, um amigo, economista de um grande banco, me contou que o uso de IA entrou como meta no farol que define o bônus anual dele. Perguntei como ele ia fazer isso. Ele respondeu: “Nem eu sei, e acho que ninguém sabe”. É um bom retrato do momento. Quem tem mais de quarenta anos sente um certo déjà vu. Lá atrás, as companhias se debatiam entre a digitalização e o medo das nativas digitais. Hoje, a história é igual com novos nomes. A diferença é que o tempo é outro. A transformação é mais rápida, mais invisível, e igualmente inevitável. E no meio desse cenário surgem startups que nasceram dentro da lógica da IA, e que não a usam como ferramenta, mas sim como estrutura. Elas não precisam “adotar” inteligência artificial porque foram criadas por causa dela. E aí mora o novo dilema: como ser uma companhia de IA sem parecer uma companhia sem alma? Como construir uma marca que seja tecnológica e, ainda assim, profundamente humana? O desafio é de linguagem. É sobre ensinar as pessoas a se relacionarem com algo que nunca existiu antes. Quando um negócio nasce com IA no core, ela não vende só um produto, mas um novo jeito de consumir, de conversar, de resolver a vida. E, para que isso faça sentido, o marketing deixa de ser um megafone e passa a ser um espelho: o que ele mostra tem de  bater com o que a empresa é de verdade. Vivemos um tempo em que as pessoas se interessam cada vez menos por empresas e cada vez mais por benefícios. A marca continua importante, mas o protagonismo mudou de lugar. O papel do marketing é garantir visibilidade, credibilidade e humanidade. E, acredite, não usar travessão não basta. É preciso ser verdadeiro. Nada constrói mais legitimidade do que fazer o que a IA não faz: tirar o crachá, admitir erros, ser vulnerável. O que gera confiança não é a perfeição, mas a sensação de que, se algo der errado, existe alguém para resolver. No fim das contas, valores pesam mais do que guidelines. Quando a IA alucina, a equipe humana entra. Simples assim. E no storytelling, usamos IA? Claro que sim. Às vezes por eficiência, às vezes por estética, às vezes porque é a melhor ferramenta disponível. Mas é importante falar sobre isso com transparência. A OpenAI, por exemplo, fez uma campanha profundamente humana. E fez isso não por contradição, mas pelo contexto. Eles já caminharam o bastante para apontar o futuro  em que não se usa IA para recriar a realidade, mas para facilitá-la. A ferramenta ajuda a contar, mas não substitui o motivo de contar. Os desafios éticos e regulatórios que acompanham tudo isso são grandes, mas é aí que mora o verdadeiro teste. A regulação ajuda a desenhar o contorno, mas são as empresas que preenchem o conteúdo e decidem qual mundo estão ajudando a construir. No fim, o uso de toda inovação carrega uma escolha de futuro.  É essa escolha, mais do que qualquer código, que vai definir o que chamamos de progresso. Por fim, à medida que a IA se integra de forma mais orgânica aos negócios, ela deixará de ser pauta e passará a ser pressuposto. Já começa a ser incômodo percorrer toda a jornada de UX de um aplicativo quando só queremos dizer o que queremos e pronto. Naturalmente, é por esse caminho que a experiência vai evoluir. As marcas nativas de IA terão a missão de carregar essa transição. Deixar para trás o medo, os estigmas e o ruído para mostrar que a tecnologia pode, sim, tornar a vida mais simples e mais humana.  O futuro da IA não é uma equação, é uma relação. E construir uma marca nesse contexto é entender que reputação não se programa, se pratica. As companhias entenderem isso não vão apenas sobreviver, vão definir o padrão de uma nova era: a de marcas que dão segurança para lembrar que a IA é só uma ferramenta, mesmo quando muda completamente a forma como vivemos e nos comportamos. Porque, no fim, o insight ainda é humano. E, principalmente, a escolha ainda é nossa. *Clarisse Medeiros é Head de Marketing do Jota, assistente financeiro com inteligência artificial conversacional que funciona diretamente no WhatsApp. Com cerca de 15 anos de experiência em conteúdo, marketing e marcas, a profissional possui passagem por empresas como QuintoAndar, Inter, Live e F.Biz.

Software com inteligência artificial revoluciona a gestão financeira e automatiza controle de contas a pagar e a receber

A transformação digital inaugura um novo momento para o universo da gestão financeira. A QYON Tecnologia – empresa norte-americana referência e pioneira no desenvolvimento de softwares de gestão com Inteligência Artificial – apresenta outra ferramenta ao mercado. Trata-se do QYON Gestão Financeira, uma solução completa, integrada à plataforma QYON Solução Contábil, totalmente dedicada à gestão financeira com inteligência artificial embarcada, que promete automatizar o controle de contas a pagar e a receber, oferecendo visibilidade total e em tempo real do fluxo de caixa. Desenvolvido para atender às demandas de empresas de todos os portes e escritórios contábeis, o QYON Gestão Financeira foi projetado para eliminar tarefas manuais e repetitivas, mitigar possíveis erros operacionais e liberar tempo das equipes para atividades estratégicas. De acordo com Mauricio Frizzarin, fundador e CEO da QYON Tecnologia, com o uso de algoritmos de IA, o sistema é capaz de capturar, automaticamente, NF-e de produtos e serviços emitidos contra um determinado CNPJ, além de boletos e impostos, e organiza tudo em ambiente seguro. Com um clique, os documentos são validados e convertidos em contas a pagar. Como o sistema está integrado ao sistema bancária, via Open Finance, as contas ficam conectadas diretamente ao sistema e todas as movimentações são realizadas e importadas, em tempo real e de forma segura. Os extratos são conciliados e enviados automaticamente para a contabilidade, garantindo precisão às operações. “Nosso objetivo é oferecer às empresas e escritórios de contabilidade uma ferramenta que funcione, efetivamente, como um assistente financeiro inteligente, capaz de trabalhar de forma autônoma, mas com total transparência e controle para o gestor”, explica Frizzarin. “O resultado é uma gestão muito mais ágil, precisa e estratégica, tanto para empresas quanto para escritórios contábeis que administram múltiplos clientes”. Segundo Frizzarin, ao optar pelo uso do QYON Gestão Financeira, equipes administrativas das empresas e times de contabilidade vão usufruir de benefícios importantes, como automação total do contas a pagar e a receber, sem necessidade de lançamentos manuais; previsão inteligente do fluxo de caixa, com base em histórico e comportamento financeiro; redução de erros e retrabalhos administrativos; economia de até 70% do tempo gasto com tarefas operacionais de controle financeiro; integração com bancos, ERPs e sistemas contábeis; painéis e relatórios inteligentes, com indicadores personalizados e análises preditivas. Para os escritórios contábeis, o software QYON Gestão Financeira representa uma oportunidade de ganhar produtividade e escala, com centralização das finanças de todos os clientes em um único ambiente. Já para as empresas, o sistema oferece clareza total sobre entradas e saídas, permitindo decisões mais rápidas e assertivas sobre investimentos, prazos e capital de giro. “A rotina financeira deixa de ser um obstáculo operacional e se transforma em uma fonte estratégica de insights e eficiência”, finaliza Mauricio Frizzarin, fundador e CEO da QYON Tecnologia.

Mitos e verdades sobre o uso de IA em fotos de produtos

O uso de Inteligência Artificial na criação e edição de fotos de produtos cresceu significativamente e passou a fazer parte da rotina de profissionais de imagem, pequenos vendedores e grandes marcas. A tecnologia permite ajustar cenários, padronizar iluminação e criar variações visuais com mais agilidade, mas também gera dúvidas sobre limites, riscos e boas práticas. Segundo Matt Rouif, co-fundador e CEO da Photoroom, ainda existe grande confusão sobre o que a IA realmente faz e sobre como utilizá-la de forma responsável. A seguir, ele esclarece alguns dos mitos e verdades mais comuns relacionados ao uso da tecnologia em fotografias de produtos. Mito. De acordo com o especialista em edição de fotos com IA, as ferramentas atuais permitem melhorar iluminação, cenário e composição sem modificar o produto em si. Cor, textura, dimensões e acabamento podem ser preservados exatamente como no item real, desde que o processo siga boas práticas. Usada corretamente, a IA funciona como um recurso de apoio para qualificar a imagem, não para reinventar o objeto. Isso garante fidelidade visual e evita frustrações na hora da compra para o consumidor. Mito. Matt explica que a IA pode realmente ajudar a fortalecer a identidade visual. As ferramentas permitem padronizar a iluminação, as sombras e o enquadramento, garantindo consistência entre diferentes produtos. Isso torna mais fácil para as marcas construírem sua própria estética reconhecível, algo que é valorizado no e-commerce e nos marketplaces. No entanto, ele observa que os resultados dependem muito do prompt. Dominar a arte do prompt tornou-se indispensável para produzir imagens de alta qualidade que reflitam o estilo de cada marca, em vez de um visual genérico. Verdade. Existe um equívoco comum de que a IA produz automaticamente imagens excessivamente editadas ou com aparência artificial. Na realidade, a edição excessiva não é inerente à IA, mas sim um resultado de como as ferramentas são utilizadas. O que a IA realmente faz é acelerar a identificação e correção de problemas que antes exigiam um trabalho manual demorado, como reflexos indesejados, sombras desalinhadas ou cores inconsistentes em um catálogo. Ela também pode dar suporte a fluxos de trabalho de edição em lote, ajudando a aplicar ajustes consistentes em várias imagens sem alterar o produto em si. Quando orientada adequadamente, a IA aumenta a eficiência e mantém a autenticidade do item, provando que a “edição excessiva” não é uma consequência da tecnologia em si, mas das instruções que ela recebe. Mito. Ferramentas mais recentes trabalham com profundidade, coerência de luz e textura de forma muito próxima à fotografia real. Quando configurados corretamente, os fundos criados por IA ficam naturais e se integram de maneira precisa ao objeto, criando a impressão de um cenário fotografado em estúdio. Verdade. O especialista explica que a tecnologia permite criar ambientações coerentes, onde o produto aparece posicionado em situações reais, como sobre uma mesa, em uma bancada ou em um espaço doméstico. Isso facilita a compreensão do consumidor sobre tamanho, proporção e utilidade, sem recorrer a manipulações irreais. Mito. Para Matt, o papel do profissional continua sendo indispensável. É ele quem define limites, valida a fidelidade visual, ajusta detalhes e garante que a imagem final represente com precisão o produto. A IA acelera os processos, mas não substitui o olhar técnico. A criatividade, as decisões artísticas e a narrativa da marca continuam sendo funções fundamentalmente humanas, que a IA não consegue replicar totalmente. Em suma, ao compreender como aplicar a IA de maneira responsável, profissionais e vendedores conseguem tornar o fluxo de criação mais eficiente, mantendo a fidelidade das imagens e garantindo uma apresentação que reforça a transparência e a credibilidade da marca perante os consumidores. Verdade. Uma das maiores vantagens da IA é a capacidade de manter unidade visual entre fotos de produtos diferentes, garantindo a mesma iluminação, perspectiva e estilo. Isso facilita a navegação do consumidor e reforça a identidade da marca no e-commerce.

Diebold Nixdorf destaca como Inteligência Artificial molda o futuro do varejo na NRF Retail’s Big Show 2026

A Diebold Nixdorf, líder global em transformar o modo como as pessoas fazem compras e transações bancárias, apresentará durante a NRF Retail’s Big Show 2026 um portfólio completo de soluções e serviços que combina Inteligência Artificial (IA), automação e analytics para apoiar varejistas na transformação de suas operações. A companhia mostrará tecnologias inovadoras aplicadas a cenários reais do varejo, comprovando como é possível ampliar a eficiência operacional e oferecer uma experiência de compras mais fluida, conveniente e inteligente aos consumidores, com resultados mensuráveis. O evento acontece de 11 a 13 de janeiro, no Jacob K. Javits Convention Center, em Nova York (Estados Unidos). “Vamos mostrar como uma loja verdadeiramente inteligente atua em situações reais no dia a dia do varejo. Ao combinar IA, visão computacional e dados em tempo real com equipamentos de ponta, criamos um ambiente capaz de entender o que acontece na loja e responder de forma proativa, para que varejistas possam operar com mais produtividade e oferecer uma experiência de compra mais personalizada e ágil aos consumidores”, afirma Elias Rogério da Silva, Vice-Presidente da Diebold Nixdorf para a América Latina. O estande da empresa (#3522) trará o conceito “Do Insight ao Impacto — explore soluções inteligentes de varejo que funcionam” e oferecerá aos visitantes uma jornada imersiva que reflete a construção da inteligência no setor. A experiência começa na Insight Zone, que apresenta dados reais de lojas em funcionamento e projetos-piloto ao redor do mundo. Também será possível conhecer em profundidade como o time de Storevolution Advisory Services da Diebold Nixdorf transforma dados em insights práticos para enfrentar os desafios reais do varejo. A partir de uma compreensão aprofundada das operações, a equipe adota uma abordagem consultiva e tecnológica para recomendar a configuração ideal da loja, definindo o equilíbrio adequado entre caixas tradicionais com atendimento humano, caixas de autoatendimento e os pontos mais indicados para a aplicação de IA Visual, além de propor um modelo de força de trabalho alinhado às necessidades do negócio. O objetivo é garantir a aceitação e a adoção do processo pelo consumidor, além de otimizar o fluxo operacional com o menor custo total de propriedade e de operação. Já a Impact Zone reunirá histórias de sucesso de clientes, demonstrando como insights podem ser convertidos em ações e em resultados mensuráveis, incluindo retorno sobre investimento (ROI). Nesse ambiente, o intuito é compartilhar aprendizados e boas práticas que possam ser replicados em iniciativas de transformação do varejo. Outro destaque será a Retail Store, onde os participantes poderão acompanhar as soluções da Diebold Nixdorf operando ao vivo. Nesse ambiente, visitantes terão a oportunidade de conferir fluxos avançados de IA Visual, que permitem diversas iniciativas como o escaneamento de cestas de produtos com reconhecimento simultâneo de múltiplos itens, a verificação automática de idade em compras de itens restritos, o reconhecimento de produtos sem código de barras, além de monitoramento de segurança com IA capaz de identificar riscos antes que se tornem incidentes. A partir dessas experiências, será possível explorar os diferentes cenários enfrentados pelos varejistas hoje, como os tipos de perdas no momento da finalização das compras, seus impactos nas operações e as estratégias para mitigá-las. A abordagem também se aprofunda nas melhores práticas que indicam quando a aplicação de Inteligência Artificial é mais adequada, além dos principais pontos que os varejistas devem considerar ao iniciar projetos com IA, entre outros temas relevantes. Essas demonstrações evidenciarão como a adoção de hardware – como terminais de self-checkout e pontos de venda (PoS) avançados – aliada a softwares inovadores, como a Vynamic Retail Platform, uma plataforma nativa em Nuvem que conecta de forma escalável e eficiente as jornadas do consumidor, as lojas e as operações administrativas, e o DN AllConnect Services, voltado ao gerenciamento de processos críticos, contribui para a criação de ambientes de loja inteligentes, resilientes e preparados para atender às demandas atuais e futuras do varejo. Diebold Nixdorf na NRF Retail’s Big Show Data: 11 a 13 de janeiro Local: Jacob K. Javits Convention Center, em Nova York (Estados Unidos) Estande: #3522 (próximo à West Entrance da área de exposição)

O impacto da Inteligência Artificial na gestão de custos e eficiência em TI

Por Paulo Amorim A crescente complexidade dos ambientes de Tecnologia da Informação e a pressão constante por redução de custos têm levado as empresas a buscar soluções mais inteligentes e estratégicas. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) deixou de ser apenas uma inovação experimental e passou a ocupar um papel central na gestão de custos e na eficiência operacional em TI, especialmente em organizações que lidam com grandes volumes de dados, sistemas e infraestrutura. A IA permite analisar, em tempo real, o consumo de recursos tecnológicos, identificando desperdícios e oportunidades de otimização. Em ambientes de nuvem, por exemplo, algoritmos inteligentes conseguem prever demandas, ajustar automaticamente a capacidade contratada e recomendar o desligamento de serviços subutilizados. Segundo a Gartner, empresa global líder em pesquisa no segmento de tecnologia, empresas que utilizam ferramentas de otimização baseadas em IA podem reduzir seus custos de infraestrutura em até 30%, sem comprometer o desempenho dos sistemas. Além do impacto financeiro direto, a Inteligência Artificial também transforma a forma como as equipes de TI operam. Processos repetitivos e operacionais, como monitoramento de sistemas, análise de incidentes e abertura de chamados, podem ser automatizados por meio de IA. Isso reduz falhas humanas, acelera a resolução de problemas e libera os profissionais para atuarem em atividades mais estratégicas, aumentando a produtividade e a eficiência das equipes. Outro benefício relevante está na tomada de decisão. Com o uso de análises preditivas, gestores de TI passam a antecipar riscos, planejar investimentos com maior precisão e justificar gastos com base em dados concretos. A IA permite identificar gargalos antes que eles impactem o negócio, reduzindo custos com paradas não planejadas, retrabalho e correções emergenciais. A adoção da Inteligência Artificial também contribui para uma governança mais eficiente. Relatórios automatizados, análises de desempenho e indicadores em tempo real ajudam as empresas a manter controle sobre contratos, licenças e ativos de TI, garantindo maior transparência e alinhamento com objetivos estratégicos. Em um cenário de transformação digital acelerada, essa visibilidade é essencial para sustentar o crescimento de forma saudável. Diante desse panorama, investir em Inteligência Artificial na gestão de TI deixou de ser uma escolha e passou a ser uma necessidade competitiva. Quando aplicada de forma estratégica, a IA permite às empresas fazer mais com menos, equilibrando redução de custos, eficiência operacional e inovação contínua. Assim, a área de TI deixa de ser apenas um centro de despesas e se consolida como um pilar fundamental para o crescimento e a sustentabilidade dos negócios. *Paulo Amorim é engenheiro Mecânico Nuclear pela Universidade de Utah (EUA), MBA pela BYU Marriott Business School of Business, CEO e fundador da K2A Technology Solutions

Em 2026, a comunicação vai precisar de IA, mas principalmente de gente

Por Francine Ferreira Não é de hoje que a inteligência artificial se tornou uma realidade dentro das rotinas de comunicação. Ainda afirmar esse ponto pode até mesmo parecer obsoleto. No entanto, à medida que o tempo passa e o uso das IAs torna-se tão rotineiro, é preciso parar e refletir. Em termos de comunicação, quando a velocidade vira prioridade absoluta, cresce também o risco de a marca perder algo que não pode ser automatizado: intenção, critério e presença humana. E isso não é um debate meramente filosófico. É um debate que tende, a longo prazo, a definir reputação. O uso de IA nas empresas já atingiu escala. Na McKinsey Global Survey, “The State of AI: Global Survey 2025”, publicada pela McKinsey em novembro de 2025, 88% dos respondentes afirmam que suas organizações usam IA regularmente em pelo menos uma função de negócio. E é justamente quando quase todo mundo passa a produzir com apoio de ferramentas de IA que surge um risco silencioso: a padronização. Quando muitas marcas usam recursos semelhantes para criar mensagens, aumenta a chance de a comunicação soar igual, genérica e sem assinatura. Nesse cenário, a diferença deixa de ser “quem produz mais” e passa a ser “quem produz melhor”, com mais coerência e mais autoridade percebida. Porque em um cenário onde as inteligências artificiais podem sugerir rapidamente o que os negócios devem falar e como precisam se comunicar, é necessário atentar-se ao fato que, antes de pensar no “o que”, as empresas precisarão definir “o porquê” A comunicação produzida em massa já deixou de ser competitiva há muitos anos. Em uma sociedade que produz milhares de conteúdo a qualquer momento, o olhar humano se tornará, ainda mais, o diferencial. Em outras palavras, na comunicação em 2026, eficiência será pré-requisito. Confiança e cuidado serão o diferencial. O contexto do próximo ano favorece quem comunica com responsabilidade A necessidade de a empresa ser vista como autoridade confiável cresce, porque o ambiente informacional está mais instável a cada dia que passa. No Global Risks Report 2025, publicado pelo World Economic Forum, “misinformation and disinformation” aparecem como o principal risco comunicacional projetado para 2027, pelo segundo ano consecutivo. Esse tipo de cenário muda a lógica da comunicação empresarial: o público tende a desconfiar mais rápido, interpretar com mais cautela e cobrar sinais de autenticidade. Quanto mais conteúdo circula, mais valor tem aquilo que parece verificável, humano e consistente. A questão é que a confiança na forma como as empresas usam IA não está garantida. No “IT Security Stats for 2025”, publicado pela Salesforce, uma pesquisa com consumidores indica que 60% concordam que os avanços em IA tornam a confiabilidade de uma empresa ainda mais crítica, e apenas 42% dizem confiar que as organizações usarão IA de forma ética, número menor do que em 2023 (58%). Para a comunicação, isso é um aviso direto: se a marca delega tudo para a IA, sem direção ou toque humano no processo, ela não só corre o risco de soar genérica, como também pode alimentar a desconfiança. O equilíbrio que tende a definir 2026 O debate, portanto, não é “usar ou não usar IA”. É onde a empresa coloca a IA na cadeia de comunicação. Em 2026, a tendência é que ganhem força as marcas que conseguirem sustentar três coisas ao mesmo tempo: ·       Eficiência com critério, usando IA para acelerar etapas operacionais, sem entregar a ela decisões de posicionamento, tom e contexto; ·       Revisão humana como regra, especialmente em temas sensíveis, comunicação institucional, reputação e qualquer mensagem com potencial de crise; ·       Humanidade como assinatura, com mensagens que tenham voz própria, coerência e verdade, porque é isso que gera confiança e sustenta autoridade no longo prazo. A IA pode ajudar a comunicação a ir mais rápido. São apenas as pessoas, porém, que garantem que ela vá na direção certa.