Do discurso à margem: o desafio da IA na estratégia empresarial

O debate sobre Inteligência Artificial nas empresas avança para 2026 com um paradoxo semelhante ao observado em outros ciclos tecnológicos: adoção crescente, investimentos relevantes e, ainda assim, dificuldade de traduzir inovação em resultado financeiro concreto. Enquanto o discurso avança, o impacto real no EBITDA segue restrito a um grupo pequeno de organizações mais maduras.

Após anos de experimentação, pilotos e provas de conceito, o consenso entre executivos é que a IA entrou definitivamente no radar estratégico. No entanto, a maioria das iniciativas ainda opera à margem do core do negócio, sem conexão direta com metas financeiras, indicadores de eficiência ou decisões executivas. O resultado é previsível: muito entusiasmo, pouco retorno mensurável.

Os casos que efetivamente geram valor seguem um padrão claro. Empresas que utilizam IA para otimizar processos críticos, reduzir custos operacionais, melhorar previsões de demanda ou apoiar decisões comerciais conseguem capturar ganhos reais de margem. Não se trata de adotar a tecnologia mais avançada, mas de aplicá-la onde há fricção, desperdício ou assimetria de informação.

Esse movimento exige integração profunda com os sistemas corporativos. Soluções isoladas, desconectadas de ERPs, CRMs e plataformas de dados, tendem a morrer na escala piloto. O impacto financeiro aparece quando a IA passa a operar de forma contínua, automatizada e integrada aos fluxos que movem receita, custo e risco dentro da organização.

Outro ponto que começa a ganhar destaque é o custo da própria IA. Infraestrutura, consumo de nuvem, licenciamento de modelos e governança passaram a pesar no orçamento. Em 2026, empresas mais atentas já tratam IA sob a ótica de FinOps e controle operacional, evitando que a promessa de eficiência se transforme em nova fonte de despesa recorrente.

Há ainda o fator governança. Modelos não auditáveis, decisões opacas e riscos regulatórios podem comprometer ganhos financeiros no médio prazo. Organizações que estruturam políticas claras, métricas de desempenho e mecanismos de controle conseguem sustentar o uso da IA sem expor o negócio a riscos desnecessários.

No fim, a questão central não é mais se a IA será adotada, mas como fazer isso de forma eficiente e estratégica. Em 2026, a vantagem competitiva estará com quem conseguir sair do discurso tecnológico e conectar algoritmos a resultados financeiros tangíveis.

O mercado já deixou claro: inovação sem impacto no EBITDA é custo, não estratégia.