Redação Culturize-se
A aceleração da transformação digital colocou a inteligência artificial no centro das estratégias corporativas, mas também expôs um paradoxo que deve marcar 2026: nunca se investiu tanto em tecnologia, e nunca foi tão evidente a distância entre adoção, maturidade e impacto real nos negócios. Em um cenário atravessado por pressões regulatórias, climáticas e sociais, empresas percebem que avançar não significa apenas incorporar novas ferramentas, mas construir bases sólidas de governança, dados e pessoas.
Dados recentes mostram esse descompasso. Embora 94% das empresas tenham aumentado os investimentos em IA, apenas 21% conseguiram integrá-la plenamente às suas operações. A razão está menos na tecnologia em si e mais na ausência de planejamento estruturado. Sem equipes preparadas, infraestrutura adequada e políticas claras de dados, a IA tende a operar de forma pontual, sem gerar ganhos consistentes de eficiência ou competitividade.
Especialistas apontam cinco pilares como fundamentais para superar esse gargalo. O primeiro é o preparo do time interno. A transformação digital é, antes de tudo, um processo humano. Formar equipes dedicadas à inovação, capazes de identificar lacunas e definir prioridades estratégicas, é condição básica para que a tecnologia gere valor. Em seguida, vem a infraestrutura, responsável por garantir escalabilidade, integração e sustentação das soluções adotadas.
A cibersegurança aparece como eixo central desse processo. Com milhares de novas ameaças detectadas diariamente, confiar apenas em medidas reativas tornou-se inviável. Proteger dados e sistemas não é apenas uma questão técnica, mas um requisito estratégico, especialmente em um contexto em que a IA depende de grandes volumes de informação para operar. Nesse sentido, agentes de IA voltados à automação de tarefas repetitivas surgem como aliados importantes, liberando profissionais para atividades analíticas e de maior valor agregado.
Outro ponto sensível é a automação fiscal, que ganha urgência diante da Reforma Tributária prevista para entrar em vigor a partir de 2026. Ferramentas capazes de garantir conformidade e reduzir riscos operacionais serão decisivas durante o longo período de adaptação, sobretudo para empresas que operam em ambientes regulatórios complexos.
Paralelamente a esses desafios operacionais, cresce uma preocupação menos visível, mas estrutural: a qualidade dos dados que alimentam os sistemas de IA. O avanço acelerado da tecnologia trouxe à tona o risco de modelos treinados majoritariamente com conteúdos gerados por outras inteligências artificiais. Segundo especialistas, esse ciclo fechado reduz o contato com dados reais e pode comprometer a capacidade de adaptação dos algoritmos.
Pesquisas acadêmicas apontam para o risco do chamado model collapse, fenômeno em que sucessivas gerações de modelos apresentam desempenho inferior, mesmo mantendo a mesma arquitetura. A degradação é silenciosa: os sistemas continuam funcionando, mas passam a oferecer respostas mais previsíveis, menos diversas e com menor capacidade de reconhecer padrões raros — justamente os mais críticos em áreas como crédito, saúde, jurídico e recursos humanos.
Esse alerta ganha peso no ambiente corporativo. Relatórios indicam que, até 2026, mais de 60% dos dados usados no treinamento de sistemas de IA nas empresas serão sintéticos. Sem políticas robustas de governança, o risco é amplificar vieses, comprometer decisões estratégicas e gerar perdas operacionais. A alternativa mais segura, segundo especialistas, está na combinação entre dados reais e sintéticos, com supervisão humana e auditorias frequentes.
Agenda ESG
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial desponta como peça-chave na agenda ESG. Pesquisa da KPMG revela que 82% dos executivos dos setores de energia, recursos naturais e produtos químicos enxergam na IA um potencial significativo para reduzir emissões e otimizar o uso de energia. A tecnologia também é vista como ferramenta estratégica para análise de riscos climáticos e modelagem de cenários futuros.
Apesar disso, a governança segue como o elo mais frágil. Apenas 26% dos CEOs afirmam ter alta confiança nas práticas ESG de suas organizações, e menos de 40% integram plenamente essas estratégias às decisões de capital. Eventos climáticos extremos já figuram entre os principais fatores de risco estratégico, mas a implementação ainda fica aquém das expectativas de investidores e da sociedade.
A formação de talentos aparece como ponto de convergência entre transformação digital e ESG. Embora muitas empresas reconheçam a urgência da requalificação profissional, apenas uma parcela reduzida oferece capacitação ampla para o uso de IA. A lacuna de habilidades, somada à concorrência com empresas de tecnologia, impõe um desafio adicional.
Diante desse cenário, 2026 tende a ser menos um ano de apostas ousadas e mais um período de consolidação. O recado do mercado é claro: não basta adotar inteligência artificial ou anunciar compromissos ESG. Será a maturidade na gestão de dados, pessoas e governança que definirá quem conseguirá transformar tecnologia em vantagem competitiva sustentável.