O primeiro semestre de 2026 surpreendeu pela resiliência da economia, mas a perspectiva para os próximos meses é de fôlego mais curto. Projeções do JPMorgan apontam desaceleração a partir do segundo trimestre, com avanço abaixo do potencial no segundo semestre, pressionado por margens corporativas mais apertadas, custos de insumos em alta e juros ainda elevados.
Com a margem mais curta, a forma como cada empresa usa seus dados deixa de ser uma escolha de tecnologia e passa a ser uma questão de sobrevivência competitiva. Um levantamento da Amazon Web Services (AWS) mostra que a adoção de inteligência artificial no Brasil saltou de 31% para 40% das empresas em apenas um ano. Mais de 9 milhões de companhias já utilizam a tecnologia em algum processo. Entre as que adotaram IA, 95% relataram aumento de receita e 96% registraram ganhos de produtividade. Para os próximos 12 meses, 89% esperam que a tecnologia contribua diretamente para o crescimento do negócio.
O dado, porém, esconde uma divisão relevante. Pesquisa da Abiacom (Associação Brasileira de Inteligência Artificial e E-commerce), em parceria com a Brazil Panels e a escola de negócios Lideres.ai, mostra que 72% das empresas brasileiras ainda estão em estágio inicial ou experimental de adoção de IA. Ou seja: a maior parte do mercado ainda testa ferramentas isoladas, enquanto uma minoria já capta os ganhos de receita de forma estruturada.
O diretor de Tecnologia e Inovação da Globalsys, empresa especializada em inteligência artificial preditiva, Beto Yunes, explica que a diferença entre usar IA para automatizar tarefas e usar IA para faturar mais está na previsão. “Quando o sistema antecipa demanda, comportamento de compra e risco de perda de cliente, a empresa deixa de reagir ao mercado e passa a se antecipar a ele”, afirma ele.
Essa é a lógica por trás da análise preditiva: cruzar histórico de vendas, sazonalidade, comportamento do consumidor e variáveis externas para projetar cenários futuros e orientar decisões de estoque, precificação e atendimento antes que o problema ou a oportunidade apareça.
Para Yunes, no entanto, o resultado financeiro não vem da ferramenta isolada, e sim da base sobre a qual ela é construída. Segundo o executivo, boa parte das empresas brasileiras ainda tropeça antes de chegar à inteligência artificial: dados espalhados em sistemas que não conversam entre si, bancos de dados sem manutenção adequada e processos de integração frágeis comprometem a qualidade da previsão antes mesmo de o modelo ser treinado.
“Não existe IA preditiva confiável sobre uma base de dados desorganizada. A empresa que quer transformar previsão em faturamento precisa primeiro garantir que seus sistemas estejam integrados e que o banco de dados tenha sustentação contínua, senão o modelo aprende com informação incompleta e a decisão de negócio erra na largada”, afirma o diretor.
É esse o gargalo que explica, em parte, que mesmo com investimentos bilionários em inteligência artificial, nem todas as grandes empresas conseguem traduzir a tecnologia em crescimento consistente de faturamento. A diferença entre os dois grupos (quem fatura mais e quem apenas testa ferramentas) tende a se acentuar justamente quando a economia exige mais eficiência de cada real investido.
Com o segundo semestre de 2026 projetado para ser mais exigente, a aposta de executivos como Yunes é que as empresas que já investiram em integração de sistemas e governança de dados estarão em posição mais confortável para sustentar receita, enquanto concorrentes menos preparados sentirão com mais intensidade o efeito da desaceleração.
“Quem deixar para organizar a casa quando a margem já estiver apertada vai chegar atrasado. O momento de transformar dado em previsão, e previsão em faturamento, é agora, antes que o cenário fique ainda mais competitivo”, finaliza o diretor.
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