Os maiores insights da AutoU em 2026
Os maiores insights da AutoU em 2026
A tecnologia avançou muito em 2026. Agentes de inteligência artificial ganharam espaço na execução de tarefas que vão além de responder perguntas, como consultar informações em sistemas e realizar etapas de processos. No desenvolvimento de software, ferramentas de IA também ampliaram a possibilidade de criar aplicações a partir de instruções em linguagem natural.
Esses avanços abriram novas oportunidades para as empresas. Mas transformar esse potencial em resultados para o negócio continua sendo um desafio.
Segundo um levantamento realizado pela Strand Partners para a AWS, 50% das empresas brasileiras já utilizavam inteligência artificial em 2026. No entanto, apenas 15% das empresas adotantes haviam alcançado um estágio avançado de aplicação da tecnologia.
Se tantas organizações já utilizam IA, por que gerar impacto no negócio continua sendo um desafio?
Adotar IA é apenas o começo. Para gerar resultados consistentes, é necessário integrá-la à operação.
A partir da experiência acumulada pela AutoU em projetos de transformação digital e das trocas com lideranças de grandes empresas, reunimos seis conclusões que marcaram 2026 e ajudam a orientar as próximas decisões de negócio.
1. A inteligência artificial, sozinha, não transforma um negócio
Utilizar ferramentas de inteligência artificial pode aumentar a produtividade individual. Mas transformar uma operação exige compreender quais processos precisam mudar e como a tecnologia pode contribuir para essa mudança.
Essa é a base da abordagem AI-First, que considera as possibilidades da inteligência artificial desde o início da análise de um problema, sem dispensar a compreensão do negócio.
A partir da experiência com mais de 250 soluções desenvolvidas, 150 mil usuários em 15 países e mais de R$ 60 milhões em ganhos gerados para clientes, a AutoU estruturou essa visão na metodologia Maestr.ia.
A jornada parte de um processo relevante para a empresa e orienta os gestores a tomar decisões fundamentais para sua transformação.
Identificar oportunidades: compreender o processo e reconhecer onde a tecnologia pode contribuir.
Avaliar os ganhos esperados: analisar os resultados que a mudança pode proporcionar e sua complexidade.
Estruturar a implementação: definir um plano com prazos e condições necessárias para executar o projeto.
A metodologia também reforça o papel das lideranças, que conhecem os desafios das próprias áreas e podem participar das decisões sobre como a tecnologia será incorporada à operação.
Implementar IA não começa pela escolha de uma ferramenta, mas pela definição de um problema relevante e de um caminho viável para resolvê-lo.
É essa capacidade de transformar oportunidades em planos de execução que permite às empresas avançar da experimentação isolada para uma transformação estruturada.
2. Integrar agentes de IA aos processos é o que transforma capacidade em resultado
Os agentes de inteligência artificial ampliaram as possibilidades de automação ao permitir que a tecnologia participe de fluxos de trabalho conectados aos sistemas das empresas.
Para aproveitar esse potencial, é necessário definir quais atividades devem ser executadas pela IA e como elas se conectam às demais etapas da operação.
Em um sistema de atendimento, por exemplo, a IA pode interpretar solicitações e identificar quais fluxos precisam ser acionados. A partir disso, automações baseadas em regras de negócio podem executar atividades, enquanto outras demandas seguem para análise de um profissional.
A atuação conjunta da inteligência artificial com automações baseadas em regras permite aproveitar as capacidades de cada tecnologia conforme as necessidades do processo, mantendo controles sobre as decisões automatizadas.
A arquitetura também precisa acompanhar a evolução da operação. Estruturas excessivamente rígidas podem dificultar a incorporação de novos fluxos e limitar os resultados esperados.
A eficiência de um agente de IA depende menos da quantidade de tarefas que ele executa e mais da qualidade com que suas capacidades são integradas à operação.
O objetivo é construir soluções em que a inteligência artificial tenha responsabilidades claras e contribua diretamente para o funcionamento do negócio.
3. A confiabilidade da IA começa pela qualidade dos dados
Uma solução pode utilizar modelos avançados de inteligência artificial e, ainda assim, apresentar respostas inconsistentes.
Em muitos casos, a dificuldade está nas informações disponibilizadas à tecnologia.
Imagine uma base de conhecimento corporativa em que um mesmo procedimento aparece em diferentes documentos, com orientações contraditórias. Mesmo que o modelo consiga interpretar as informações, a qualidade das respostas pode ser comprometida.
Por isso, estruturar uma base de conhecimento exige identificar informações duplicadas, revisar conteúdos desatualizados e definir responsabilidades pela confiabilidade dos dados.
A governança também precisa garantir que o acesso às informações respeite as regras da organização. E, quando os processos mudam, as bases utilizadas pela IA precisam acompanhar essas alterações.
Uma IA confiável precisa de informações confiáveis. E a responsabilidade por essa qualidade permanece com a empresa.
4. O sucesso de uma transformação digital deve ser medido de acordo com o objetivo do negócio
Antes de definir como medir o sucesso de uma transformação digital, é necessário compreender qual problema a empresa pretende resolver.
Uma operação com alto índice de retrabalho, por exemplo, precisa identificar as causas das falhas e avaliar como a tecnologia pode reduzi-las. Já uma área com dificuldades para atender à demanda pode buscar aumentar sua capacidade operacional sem comprometer a qualidade das entregas.
São desafios diferentes, que exigem indicadores de sucesso diferentes.
No primeiro cenário, a redução de erros e da necessidade de correções pode demonstrar o impacto da solução. No segundo, o volume de solicitações atendidas e o cumprimento dos prazos podem ser mais relevantes.
A economia de tempo continua sendo uma medida importante, mas não deve ser utilizada isoladamente para avaliar projetos com objetivos distintos.
O sucesso de uma transformação digital não está em apresentar os números mais expressivos, mas em comprovar que a solução resolveu o problema que motivou sua implementação.
Por isso, a mensuração deve começar antes do desenvolvimento, com objetivos definidos e critérios que permitam comparar o cenário inicial com os resultados alcançados.
5. A transformação depende de profissionais capazes de construir com IA
A evolução da inteligência artificial está modificando o papel das pessoas nas empresas.
Com a possibilidade de automatizar atividades, cresce a importância de profissionais capazes de identificar oportunidades de melhoria e participar do desenvolvimento de novas soluções.
Por isso, a capacitação precisa ir além do ensino de ferramentas.
Um exemplo foi o programa desenvolvido pela AutoU com o Grupo Prumo, no qual 67 estagiários participaram de uma formação de cinco semanas para criar agentes de inteligência artificial utilizando Microsoft Copilot.
Durante a iniciativa, os participantes aplicaram os conhecimentos adquiridos para construir automações em suas próprias áreas, desenvolvendo propostas conectadas às necessidades da operação.
Os agentes desenvolvidos receberam reconhecimento da diretoria do Grupo Prumo, demonstrando o potencial da iniciativa para aproximar a capacitação das necessidades da empresa.
A experiência mostra como o conhecimento dos profissionais sobre seus processos pode contribuir para identificar oportunidades de transformação.
Quando esse conhecimento é combinado com capacitação tecnológica, as equipes ganham condições de participar da construção de soluções, ampliando seu papel nas iniciativas de inovação.
O futuro do trabalho exige profissionais capazes de transformar o conhecimento que possuem sobre o negócio em oportunidades de aplicação da inteligência artificial.
Aprender a utilizar IA é importante, mas saber onde aplicá-la é o que permite transformar esse conhecimento em contribuição para a empresa.
6. Sem prioridades claras, a tecnologia não garante resultados
A implementação de novas tecnologias exige decisões sobre quais problemas resolver primeiro e como acompanhar os resultados alcançados.
Essa foi uma das principais conclusões do Business Beyond AI, realizado pela AutoU em outubro, no Cubo Itaú.
O encontro reuniu lideranças de empresas como B3, Colgate-Palmolive e Stellantis para compartilhar experiências sobre os desafios da transformação digital.
As discussões reforçaram a importância de compreender os processos e estabelecer prioridades antes de investir em novas soluções.
Outro aprendizado foi a necessidade de começar com iniciativas de escopo bem delimitado, permitindo acompanhar os primeiros resultados e utilizá-los para orientar novas implementações.
As conversas também trouxeram uma reflexão sobre os ganhos de produtividade. Quando uma tecnologia automatiza atividades repetitivas, o tempo liberado pode ser direcionado para outras responsabilidades, mas essa reorganização precisa ser planejada pela empresa.
A transformação digital ganha consistência quando as empresas priorizam problemas relevantes, estabelecem critérios de sucesso e utilizam os resultados de cada iniciativa para orientar as próximas decisões.
Essas reflexões foram aprofundadas durante o encontro e estão reunidas no artigo Business Beyond AI coloca processos e resultados no centro do debate sobre inteligência artificial.
O que os aprendizados de 2026 revelam sobre o futuro
Os projetos desenvolvidos e as experiências compartilhadas ao longo do ano apontam para uma conclusão importante:
O avanço da inteligência artificial amplia as possibilidades das empresas, mas a capacidade de gerar resultados depende de como essas oportunidades são aproveitadas.
A experiência da AutoU reforça que as decisões começam antes da implementação e continuam no acompanhamento dos impactos alcançados.
Isso exige soluções conectadas às necessidades da operação e profissionais preparados para participar dessa transformação.
Para 2027, a questão central não será apenas quais tecnologias as empresas vão adotar, mas quais mudanças serão capazes de construir a partir delas.
Seguimos construindo.