Empresas reconstroem operações para gerar impacto real com IA

A inteligência artificial deixou de ser tratada apenas como uma promessa tecnológica e passou a ocupar um espaço mais concreto nas estratégias corporativas. Essa é uma das leituras centrais de estudos da Deloitte citados na reportagem, que apontam 2026 como um período de consolidação da IA em larga escala dentro das empresas. O movimento descrito vai além da automatização de tarefas pontuais: envolve a reconstrução de operações, processos e modelos de trabalho para que a tecnologia gere impacto real em eficiência, escala e resultado de negócio.

O cenário retratado é resultado de uma transição importante no mercado. Depois de anos marcados por testes, pilotos e iniciativas experimentais, a indústria começa a entrar em uma fase mais madura de aplicação da IA. Essa mudança é especialmente relevante em setores como Tecnologia, Mídia e Telecomunicações, em que a digitalização já é estrutural e a incorporação de novas camadas de automação pode afetar desde a produção de conteúdo até a infraestrutura usada para armazenar, processar e distribuir dados.

Da experimentação à reorganização dos processos

Segundo a Deloitte, o momento atual revela uma diminuição da distância entre as expectativas criadas em torno da inteligência artificial e os resultados efetivamente entregues. Em vez de apenas inserir ferramentas de IA em fluxos já existentes, empresas mais avançadas estariam redesenhando processos do zero. Isso significa revisar etapas operacionais, papéis internos, integrações entre sistemas e a forma como pessoas e máquinas interagem para executar tarefas.

Essa abordagem é diferente da automação tradicional. Em modelos clássicos, a tecnologia costuma ser aplicada para acelerar ou reduzir o custo de atividades repetitivas que já existiam. No novo cenário descrito pela pesquisa, a pergunta muda: em vez de automatizar o que a empresa fazia antes, a organização passa a pensar como um processo pode nascer de forma nativa para trabalhar com IA. Essa diferença é relevante porque altera a arquitetura da operação e pode abrir espaço para ganhos mais amplos de produtividade e resposta ao mercado.

Eduardo Rodrigues, líder do CIO Program da Deloitte, resume essa mudança ao afirmar que a IA está alterando a lógica de funcionamento das empresas. A fala reforça a ideia de que o tema deixou de ser apenas uma agenda de testes para se tornar parte da transformação organizacional. A ênfase em redesenho de ponta a ponta mostra que o uso mais relevante da tecnologia não está em tarefas isoladas, mas na reconfiguração do negócio como um todo.

O que o mercado ainda precisa organizar

Apesar da aceleração, a adoção da IA ainda enfrenta barreiras. Ronaldo Fragoso, sócio-líder para a indústria de Technology, Media & Telecommunications da Deloitte Brasil, destaca que 2026 deve ser o ano de trazer a tecnologia para a prática. Ele lembra que 2025 foi um período de experimentação e que ainda existe uma etapa anterior essencial para destravar resultados mais consistentes: organização de dados, treinamento de modelos e capacidade analítica.

Esse ponto é central para entender por que muitas empresas ainda não capturaram todo o valor da IA. Sistemas de inteligência artificial dependem de dados de qualidade para aprender padrões e entregar respostas mais confiáveis. Sem uma base de dados bem estruturada, iniciativas podem gerar efeitos limitados, mesmo quando a tecnologia usada é avançada. Por isso, o relatório sugere que a maturidade em IA não depende apenas da aquisição de ferramentas, mas também da preparação da infraestrutura, dos processos e das equipes.

No Brasil, esse desafio ganha contornos próprios. A reportagem destaca um ambiente econômico com pressões por eficiência e incertezas regulatórias. Nesse contexto, a adoção de IA tende a ser cobrada não apenas por inovação, mas por retorno concreto. Ou seja, empresas precisam justificar investimentos com ganhos mensuráveis, seja em produtividade, seja em redução de tempo operacional, seja em capacidade de resposta ao cliente e ao mercado.

Rodrigues também observa que, em muitas conversas com CIOs, os casos de uso ainda se concentram em interfaces de chat com IA generativa ou na automação de processos já conhecidos. Isso sugere que a tecnologia, em parte das companhias, ainda está sendo usada em sua camada mais visível e menos transformadora. O passo seguinte, segundo a lógica apresentada na reportagem, é explorar usos mais profundos e integrados aos objetivos do negócio.

As tendências que devem moldar 2026

O relatório Tech Trends 2026, também citado na reportagem, aponta cinco grandes tendências para o ambiente corporativo. A primeira é o avanço dos robôs inteligentes e da chamada IA física. Nesse caso, a tecnologia deixa de operar apenas em software e passa a atuar em ambientes concretos, com autonomia maior e capacidade de lidar com situações complexas. Isso amplia o alcance da IA para áreas como indústria, logística e operações de campo.

A segunda tendência envolve os agentes de inteligência artificial. Esses sistemas são projetados para executar tarefas, tomar decisões dentro de limites definidos e colaborar com equipes humanas. Na prática, eles ampliam o conceito de automação porque não se limitam a responder comandos simples. Em vez disso, podem participar de fluxos de trabalho mais amplos, apoiando atividades que exigem continuidade, contexto e coordenação.

A terceira tendência é a necessidade de evolução da infraestrutura tecnológica. Isso inclui maior capacidade de processamento, armazenamento, conectividade e integração entre sistemas. Sem essa base, o uso intensivo de IA tende a encontrar gargalos, especialmente em cenários que envolvem grandes volumes de dados ou múltiplas aplicações simultâneas.

A quarta tendência é a transformação dos modelos operacionais de Tecnologia da Informação. Isso indica que o próprio departamento de TI precisa se adaptar à nova realidade, com processos diferentes de gestão, governança e suporte. A IA não altera apenas a operação final da empresa, mas também a forma como a tecnologia é desenvolvida, mantida e monitorada internamente.

A quinta tendência é o paradoxo da cibersegurança impulsionada pela própria inteligência artificial. A mesma tecnologia que ajuda a identificar ameaças, automatizar respostas e proteger ambientes digitais também pode ser usada para criar riscos mais sofisticados. Isso exige das empresas uma postura de vigilância maior, combinando inovação e responsabilidade na implementação de ferramentas baseadas em IA.

Impactos para o setor de tecnologia, mídia e telecomunicações

O TMT Predictions, outro estudo mencionado na reportagem, lista 13 temas relevantes para 2026 dentro do setor de Technology, Media & Telecommunications. Mais da metade deles está relacionada à automação, o que confirma o peso crescente da IA em áreas que dependem de escala, velocidade e distribuição digital. Entre os tópicos citados estão a necessidade de mais poder computacional, o uso crescente de IA em robótica industrial, robôs humanoides e drones, além da expansão da internet via satélite.

Essas frentes têm efeitos diferentes, mas convergem para um mesmo ponto: a tecnologia passa a ser parte do núcleo da operação e não apenas suporte. No caso da mídia, isso pode significar novas formas de produzir e distribuir conteúdo, inclusive com vídeos curtos lançados diretamente para celular. Já nas telecomunicações, a expansão de serviços via satélite amplia as possibilidades de conectividade em regiões onde a infraestrutura tradicional é limitada.

Jefferson Denti, especialista de IA da Deloitte Brasil, observa que o setor possui inúmeras possibilidades de uso diretamente no core business. A expressão indica atividades centrais do negócio, e não apenas funções de apoio. Em outras palavras, a IA pode influenciar a forma como as empresas criam valor, operam e monetizam serviços. Esse ponto ajuda a explicar por que a adoção da tecnologia deixou de ser uma pauta periférica e passou a ocupar espaço estratégico nas decisões de liderança.

Para empresas desse ecossistema, a principal consequência é a necessidade de revisão de prioridades. Investir em IA já não significa apenas adotar uma nova ferramenta, mas decidir onde a tecnologia pode gerar vantagem competitiva de forma mensurável. Isso inclui avaliar infraestrutura, qualidade dos dados, segurança, governança e capacitação das equipes. Sem esses elementos, o potencial da IA tende a ser capturado apenas parcialmente.

O papel da maturidade tecnológica na próxima fase da IA

A reportagem mostra que a consolidação da inteligência artificial não depende apenas da evolução dos algoritmos, mas da capacidade das empresas de reorganizar seu funcionamento. Em vez de buscar ganhos rápidos em tarefas isoladas, a nova fase exige visão de longo prazo e integração entre estratégia, tecnologia e operação. Essa mudança é particularmente importante em um momento em que o mercado pede resultados concretos e estruturas mais eficientes.

O avanço da IA em larga escala também deve ampliar a diferença entre empresas que se limitam a testar soluções e aquelas que conseguem incorporá-las ao desenho central do negócio. Organizações com dados organizados, infraestrutura adequada e equipes preparadas tendem a avançar mais rapidamente. Já companhias sem essa base podem permanecer presas a iniciativas pontuais, com impacto limitado.

No conjunto, os estudos citados pela Deloitte indicam que 2026 pode marcar uma virada importante no uso corporativo da IA. A tecnologia continua evoluindo, mas o diferencial passa a estar menos na novidade e mais na capacidade de transformação real. Isso inclui reconstruir processos, adaptar estruturas e aceitar que a inteligência artificial, para gerar valor, precisa ser tratada como parte da operação e não como complemento.

O cenário desenhado pela reportagem aponta, portanto, para uma fase mais madura da adoção tecnológica. A inteligência artificial se consolida como ferramenta estratégica, mas seu impacto dependerá da disposição das empresas em rever fundamentos, organizar dados, redesenhar fluxos e alinhar inovação com responsabilidade. Nesse contexto, a consolidação da IA em larga escala não representa apenas um avanço técnico, mas uma mudança na forma como negócios de tecnologia, mídia e telecomunicações podem operar e competir nos próximos anos.