A estratégia de IA que está funcionando em 2026 é top-down, focada em dois ou três processos com ROI definido antes de construir. Por que experimentação ampla virou armadilha — e o pattern das implementações que estão gerando resultado.
Dados & Estratégia
Inteligência de mercado, análise e as decisões que separam quem age de quem apenas observa.
Nem todo dado proprietário é um moat competitivo. Quatro características definem dados genuinamente defensáveis — e a maioria das empresas tem apenas dois ou três conjuntos que realmente passam no filtro. Como identificar os seus.
Decisão em tempo real exige três camadas técnicas — e o gargalo não é nenhuma delas. É o processo de decisão que precisa estar preparado para absorver velocidade. Como separar casos de uso reais dos que não precisam de streaming.
"Caixa-preta" deixou de ser só problema de compliance — virou risco de negócio. Por que explicabilidade está virando requisito de procurement, diferenciador em vendas B2B e pré-condição de adoção clínica.
PwC: as empresas que vão capturar mais valor com IA em 2026 começaram antes de 2024. O gap está se ampliando. O que early movers têm que não pode ser comprado — e o que líderes que começaram tarde deveriam fazer diferente agora.
Analytics deixou de ser relatório e virou sistema nervoso operacional — decisões tomadas em tempo real, automaticamente. O que diferencia quem chegou lá de quem ainda está no dashboard de segunda-feira.
Data mesh e data fabric são conceitos diferentes que resolvem problemas diferentes. Data mesh é sobre quem é responsável pelos dados. Data fabric é sobre como conectar dados dispersos. Qual faz sentido para cada contexto — e o que vem antes dos dois.
Deloitte: 100% das empresas dizem que IA é prioridade, mas poucas entregam resultado mensurável. A diferença não é de intenção — é tratar IA como transformação organizacional em vez de projeto de TI. Os três estágios de maturidade e o que o timing significa.
MIT Sloan identifica cinco tendências que vão definir dados e IA em 2026: deflação de bolha, IA como recurso organizacional, infraestrutura de fábrica, progressão agêntica e o debate de quem gerencia tudo isso. O que cada uma significa na prática.
Dados ruins estavam custando relatórios mediocres. Com IA agêntica tomando decisões operacionais, dados ruins custam decisões erradas em escala. Por que qualidade de dados é o único ativo de IA que não pode ser comprado — e como priorizar a correção.
