A análise de previsões de IA da PwC para 2026 tem uma conclusão que deveria preocupar líderes que ainda estão em modo de avaliação: as empresas com maior probabilidade de capturar valor significativo com IA este ano são aquelas que começaram a investir antes de 2024. Não porque a tecnologia estava mais barata ou mais acessível, mas porque construíram infraestrutura, desenvolveram talento e acumularam aprendizados que não têm atalho.
Isso não é determinismo — empresas que começaram tarde ainda podem entregar resultados. Mas o gap de vantagem entre early movers e late movers em IA está se ampliando, não se fechando. A janela de paridade está passando.
O que os early movers têm que os outros não têm
Dados históricos de uso. Sistemas de IA melhoram com feedback de uso real. Empresas que têm modelos em produção há 18-24 meses têm ciclos de melhoria que competidores não conseguem comprar — só replicar lentamente.
Talento treinado em contexto específico. Engenheiros e cientistas de dados que entendem tanto IA quanto os processos de negócio da empresa são raros e levam tempo para desenvolver. Contratar talento externo é mais fácil do que desenvolver essa combinação internamente.
Cultura de tomada de decisão baseada em dados. Essa talvez seja a mais difícil de replicar. Organizações que por anos têm incorporado outputs de modelos em decisões operacionais desenvolveram um instinto coletivo para calibrar confiança em dados — quando confiar, quando questionar, como agir sob incerteza. Isso não se cria com um projeto.
O que líderes que começaram tarde deveriam fazer diferente
Não tentar recuperar terreno em toda a frente simultaneamente — isso dilui recursos e não gera vantagem em lugar nenhum. Escolher dois ou três domínios onde a empresa pode construir vantagem mais rapidamente dado seu ponto de partida específico, e concentrar investimento ali com intensidade. Velocidade de aprendizado importa mais do que abrangência de cobertura neste momento.
