Estudo do IBM Institute for Business Value mostra como agentes de IA, decisões em tempo real, soberania tecnológica e ecossistemas devem influenciar a competitividade empresarial.

A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de produtividade para se tornar parte da estrutura de decisão das empresas. Em 2026, segundo o estudo “5 Tendências para 2026”, do IBM Institute for Business Value (IBV), organizações de grande porte devem lidar com um ambiente em que a capacidade de agir rápido, coordenar tecnologias e governar dados terá impacto direto na competitividade.

O cenário descrito pelo levantamento combina três pressões principais: avanço acelerado da IA, instabilidade econômica e necessidade de respostas em tempo real. Na prática, isso significa que empresas não poderão depender apenas de processos lentos, análises isoladas ou estruturas tecnológicas pouco integradas. A disputa por eficiência passa a envolver autonomia operacional, confiança, soberania tecnológica e colaboração.

Entre executivos brasileiros, a percepção é ao mesmo tempo otimista e exigente. O estudo aponta que 93% avaliam de forma positiva o desempenho futuro de suas organizações, mas 82% acreditam que perderão vantagem competitiva se não conseguirem operar em tempo real. Essa combinação ajuda a entender por que a IA aparece menos como uma aposta distante e mais como um elemento de gestão para o curto prazo.

A seguir, veja cinco tendências de inteligência artificial que devem ganhar força nas empresas em 2026, com base nos pontos destacados pelo levantamento.

1. IA agêntica entra no centro das operações

A IA agêntica é uma das tendências mais relevantes apontadas pelo estudo. Diferentemente de sistemas que apenas respondem a comandos pontuais, agentes de IA são desenhados para executar tarefas com maior autonomia, coordenar etapas de processos e apoiar decisões em ambientes dinâmicos.

No Brasil, 65% dos executivos afirmam que agentes de IA já contribuem para decisões mais rápidas e qualificadas. O dado indica que essa tecnologia não está limitada a testes experimentais. Ela começa a aparecer em áreas ligadas a planejamento, análise de cenários, alocação de recursos e resposta a mudanças de mercado.

O ponto central é que a IA passa a atuar como parte do fluxo operacional. Em vez de ser acionada apenas para gerar relatórios, ela pode acompanhar indicadores, identificar desvios, sugerir caminhos e apoiar equipes na definição de prioridades. Isso altera a forma como as empresas distribuem trabalho entre pessoas, sistemas e processos.

O que muda com agentes mais autônomos

Segundo o levantamento, 75% dos líderes brasileiros esperam que agentes de IA atuem de forma independente até o fim de 2026. Essa expectativa aponta para uma mudança importante: a autonomia tecnológica deixa de ser uma ideia abstrata e passa a exigir regras claras de governança.

Quanto mais independentes forem esses agentes, maior será a necessidade de definir limites de atuação, critérios de validação e mecanismos de supervisão. A empresa precisa saber quais decisões podem ser automatizadas, quais exigem revisão humana e quais devem permanecer sob responsabilidade direta de gestores.

Esse movimento também exige integração com sistemas já existentes. Um agente de IA só gera valor se conseguir trabalhar com dados confiáveis, acessar informações relevantes e operar dentro de processos bem desenhados. Sem isso, a autonomia pode aumentar a complexidade em vez de reduzir o atrito operacional.

2. Decisões em tempo real viram requisito competitivo

A velocidade aparece como um dos temas mais fortes do estudo. Em mercados voláteis, a capacidade de decidir rapidamente pode separar empresas que reagem a mudanças daquelas que apenas percebem o problema quando ele já afetou resultados.

Entre os executivos brasileiros, 98% afirmam que precisam decidir de forma cada vez mais rápida para sustentar o desempenho em ambientes competitivos. Esse dado mostra que a agilidade não é vista apenas como ganho operacional, mas como condição para manter relevância.

A IA tem papel direto nessa transformação porque permite analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e apoiar decisões com menor intervalo entre informação e ação. Isso é especialmente importante quando a empresa precisa lidar com mudanças na demanda, rupturas em cadeias de fornecimento, variações econômicas ou movimentos de concorrentes.

O desafio não é só tecnologia

Operar em tempo real não depende apenas de comprar novas ferramentas. A empresa precisa revisar processos, reduzir barreiras internas e criar modelos de decisão mais claros. Se os dados estão dispersos, se cada área trabalha com métricas diferentes ou se aprovações passam por muitas camadas, a IA terá dificuldade para entregar velocidade de fato.

Por isso, a tendência envolve uma combinação de tecnologia e desenho organizacional. A inteligência artificial pode acelerar análises, mas a empresa precisa estar preparada para agir com base nelas. Isso inclui definir responsabilidades, indicadores prioritários e protocolos para situações de alta pressão.

O dado de que 82% dos líderes no país acreditam que perderão vantagem competitiva caso não consigam operar em tempo real reforça essa urgência. A questão não é apenas fazer mais rápido, mas criar estruturas capazes de transformar informação em ação com consistência.

3. Soberania de IA ganha espaço na estratégia de negócios

A soberania de IA aparece no levantamento como uma prioridade estratégica para 2026. O conceito envolve a capacidade de controlar e governar dados, modelos, sistemas e infraestrutura tecnológica ao longo do ciclo de uso da inteligência artificial.

Entre os executivos brasileiros, 85% afirmam que a soberania de IA precisa ser incorporada às estratégias de negócio até 2026. Isso mostra que o tema deixou de ser restrito a áreas técnicas, jurídicas ou de segurança da informação. Ele passa a fazer parte da discussão sobre crescimento, risco e competitividade.

Na prática, soberania significa saber onde os dados estão, como são processados, quem tem acesso, quais modelos são utilizados e quais dependências tecnológicas sustentam a operação. Também envolve garantir que a empresa tenha capacidade de auditar, corrigir e adaptar sistemas de IA de acordo com suas necessidades e responsabilidades.

Dependência tecnológica entra no radar

O estudo mostra que 56% dos executivos brasileiros demonstram preocupação com a dependência excessiva de recursos computacionais concentrados em determinadas regiões. Esse ponto revela uma inquietação ligada à concentração de infraestrutura e à exposição a riscos externos.

Empresas que dependem demais de poucos fornecedores, regiões ou ambientes tecnológicos podem enfrentar limitações em situações de instabilidade, restrições regulatórias, falhas de disponibilidade ou mudanças de custo. A soberania de IA busca reduzir esse tipo de vulnerabilidade por meio de escolhas mais conscientes sobre arquitetura, governança e parceiros.

Isso não significa que todas as organizações precisarão construir tudo internamente. O ponto é ter clareza sobre dependências e capacidade de gestão. Em muitos casos, a estratégia envolverá uma combinação de infraestrutura própria, serviços de terceiros, modelos especializados e políticas internas de governança.

4. Confiança na IA passa a influenciar produtos e serviços

A adoção de IA não depende apenas de desempenho técnico. A confiança dos usuários, clientes e demais partes interessadas será um fator decisivo para a aceitação de novos produtos e serviços baseados em inteligência artificial.

No Brasil, 95% dos executivos acreditam que a confiança dos clientes na IA utilizada pelas empresas será determinante para o sucesso de novas ofertas. Esse dado reforça uma mudança importante: não basta usar IA nos bastidores; será necessário explicar, governar e demonstrar responsabilidade no uso da tecnologia.

À medida que sistemas de IA influenciam recomendações, atendimento, análise de crédito, personalização, planejamento e automação de processos, consumidores tendem a prestar mais atenção ao modo como seus dados são usados. A confiança passa a depender de fatores como transparência, segurança, consistência e possibilidade de revisão.

Como a governança sustenta a confiança

Para empresas, confiança em IA não deve ser tratada como uma camada de comunicação adicionada no fim do processo. Ela precisa estar ligada à governança desde o desenho da solução. Isso inclui avaliar qualidade dos dados, definir responsabilidades, monitorar resultados e estabelecer limites para a automação.

Quando clientes percebem que a empresa usa IA de forma pouco clara ou sem controle, a adoção pode encontrar resistência. Por outro lado, quando há práticas bem definidas, a tecnologia tende a ser percebida como um apoio à experiência, e não como uma caixa-preta difícil de contestar.

Esse ponto também se conecta à soberania. Quanto mais controle a organização tem sobre seus modelos, dados e processos, maior tende a ser sua capacidade de explicar decisões, corrigir falhas e responder a questionamentos. Em um ambiente de maior exigência, confiança e governança caminham juntas.

5. Ecossistemas de parceiros aceleram inovação e reduzem riscos

O estudo também destaca a importância dos ecossistemas de parceiros. Em vez de tentar resolver todos os desafios de forma isolada, empresas passam a buscar colaboração com fornecedores, especialistas, plataformas e outros atores capazes de acelerar adoção tecnológica e reduzir exposição a disrupções.

No Brasil, 69% dos executivos afirmam que a atuação em ecossistemas contribui para acelerar a incorporação de novas tecnologias. Além disso, 89% dizem que parceiros ajudam a mitigar o impacto de disrupções. Esses números mostram que colaboração deixou de ser apenas uma estratégia de expansão e passou a funcionar como mecanismo de resiliência.

A complexidade da IA ajuda a explicar esse movimento. Desenvolver, integrar e governar soluções inteligentes exige competências variadas: dados, infraestrutura, segurança, arquitetura, gestão de processos, conformidade e experiência do usuário. Raramente uma única organização domina todos esses pontos com a mesma profundidade.

Dados compartilhados ampliam capacidade de resposta

Outro dado relevante é que 78% dos líderes entrevistados afirmam que os dados compartilhados por parceiros do ecossistema contribuem diretamente para a melhoria dos resultados de negócio. Isso indica que a colaboração não se limita ao acesso a tecnologia, mas envolve também inteligência distribuída.

Quando bem governados, dados de parceiros podem ajudar empresas a enxergar tendências, antecipar riscos e adaptar operações. No entanto, esse compartilhamento precisa respeitar regras claras de segurança, privacidade e finalidade. Sem governança, a colaboração pode gerar riscos adicionais.

O desafio para 2026 será construir ecossistemas com equilíbrio entre abertura e controle. Empresas precisarão colaborar para inovar mais rápido, mas sem perder visibilidade sobre dados, responsabilidades e dependências. Essa combinação será especialmente importante para organizações que pretendem escalar o uso de IA em processos sensíveis.

O impacto das tendências na gestão empresarial

As cinco tendências apontam para uma mudança maior na forma como empresas organizam suas estratégias. A IA deixa de ser vista como uma iniciativa isolada de tecnologia e passa a influenciar decisões sobre estrutura operacional, governança, risco, relacionamento com clientes e parcerias.

Esse movimento exige que lideranças façam perguntas mais objetivas. Quais decisões podem ser apoiadas por agentes de IA? Quais dados estão prontos para uso? Quais processos precisam operar em tempo real? Quais dependências tecnológicas representam risco? Como clientes serão informados sobre o uso de IA?

A resposta a essas perguntas tende a variar conforme setor, porte e maturidade digital. Ainda assim, o estudo mostra que a direção é clara: organizações precisarão combinar velocidade com controle. A busca por agilidade não pode ignorar confiança, soberania e governança.

Para empresas brasileiras, o alto nível de otimismo entre executivos sugere disposição para avançar. Mas os dados também mostram pressão por adaptação. A vantagem competitiva dependerá menos de iniciativas pontuais e mais da capacidade de integrar IA ao modo como a organização decide, aprende e se relaciona com seu ecossistema.

Principais pontos para acompanhar em 2026

O avanço da inteligência artificial em 2026 deve favorecer empresas capazes de agir com rapidez sem abrir mão de controle. Agentes autônomos, decisões em tempo real, soberania tecnológica, confiança e colaboração formam uma agenda integrada. O desafio será transformar esses temas em práticas consistentes, conectadas à estratégia e sustentadas por governança.