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    Tendências de IA até 2026: Brasil avança em finanças, regulação e produtividade assistida

    Redação Fatos AMBy Redação Fatos AM8 de dezembro de 2025Nenhum comentário5 Mins Read
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    Multimodalidade, agentes autônomos, Open Finance e novo marco regulatório colocam o país em rota de integração da IA

    Brasil, dezembro de 2025 – Um dos assuntos mais comentados em 2025 promete dominar o ano de 2026 também. O uso da inteligência artificial vem aumentando significativamente e essa tendência deve seguir pelos próximos anos. Em 2026, a inteligência artificial no Brasil tende a sair da fase de demonstrações pontuais para se tornar parte estruturante de processos de negócio. A avaliação é de Danilo G. Moreira, CGO e cofundador da StaryaAI (https://starya.ai/), com base em marcos regulatórios recentes e em dados de investimentos em setores-chave da economia.

    Segundo Danilo, a principal mudança até 2026 será menos foco em “provas de conceito isoladas” e mais em IA embutida em fluxos críticos, como atendimento, vendas, finanças e operações. Modelos multimodais, que combinam texto, imagem, áudio e vídeo, já disponíveis nas grandes nuvens, passam a atuar diretamente em canais de contato com o cliente, análise de documentos, suporte a compliance e sistemas corporativos como CRM, ERP e ITSM. Em paralelo, a chamada Agentic AI — agentes que tomam decisões, acionam ferramentas e colaboram entre si — deixa o status de buzzword e entra em roadmaps de produto e operações, exigindo governança, trilhas de auditoria e humano no loop em decisões sensíveis.

    No campo da produtividade, copilotos horizontais (e-mail, ofimática, CRM) e verticais (saúde, jurídico, finanças, manufatura) começam a mostrar ganhos mensuráveis em tarefas de conhecimento, embora de forma desigual entre setores e empresas. Em vez de promessas padronizadas de “10% a 30% de ganho para todos”, estudos internacionais indicam que o impacto varia por tarefa, nível de preparo organizacional e investimentos em qualificação e reorganização de processos. Em paralelo, cresce a chamada “IA regulatória”, com ferramentas para avaliação de risco, gestão de modelos, geração de relatórios de impacto e evidence logging, impulsionadas por marcos como o NIST AI RMF, a norma ISO/IEC 42001 e o EU AI Act.

    Os dados mais recentes do setor, indicam que o sistema financeiro brasileiro está entre os mais avançados do mundo em uso de IA. A Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2025 projeta que o orçamento em IA, analytics e big data dos bancos no país deve crescer de R$ 1,12 bilhão em 2024 para R$ 1,8 bilhão em 2025, enquanto o orçamento em Open Finance sobe cerca de 65% no mesmo período. Com mais de 100 milhões de consentimentos ativos e dezenas de milhões de contas conectadas, o Open Finance cria uma infraestrutura de dados transacionais que favorece crédito mais granular, detecção de fraude e recomendações financeiras personalizadas, combinando dados abertos, modelos de IA e experiências centradas no cliente.

    Em outros setores, o movimento é mais heterogêneo, mas tende a se intensificar até 2026. Na saúde, a Estratégia Brasileira de IA e o Plano Brasileiro de IA tratam o tema como prioridade em telemedicina, apoio ao diagnóstico e gestão de filas, com ganhos esperados sobretudo em administração, faturamento e suporte clínico, desde que respeitados privacidade e validação técnica. No varejo, casos como a assistente Bah.IA, da Casas Bahia, mostram reduções de tempo de espera e ganhos de eficiência em atendimento e vendas, enquanto IA generativa passa a apoiar descrição de produtos, segmentação e campanhas. No setor público, o Brasil combina alta maturidade em governo digital com discussões avançadas sobre ética e transparência, favorecendo o uso de IA em atendimento ao cidadão, combate a fraudes e gestão de benefícios, sob o guarda-chuva da LGPD e da atuação da ANPD.

    Para o especialista, o triângulo formado por regulação, pequenas e médias empresas e mercado de trabalho será decisivo para definir o saldo da IA até 2026. De um lado, o PL 2338/2023, a LGPD, a EBIA e o PBIA 2024–2028 apontam para uma regulação baseada em risco, com transparência, documentação e governança como requisitos mínimos, em linha parcial com o EU AI Act. De outro, estimativas reunidas por organismos internacionais indicam que o mercado de IA no Brasil pode superar US$ 11 bilhões até 2030, com impacto de 6% a 8% no PIB, desde que haja forte investimento complementar em qualificação e infraestrutura.

    “O grande ganho até 2026 não virá de projetos de IA isolados, mas da combinação de três elementos: dados transacionais confiáveis, agentes e copilotos integrados a processos reais, e uma camada robusta de governança e evidências para reguladores e clientes. . Para as PMEs, a oportunidade está em soluções de IA ‘prontas para uso’, com tempo de retorno curto e boas práticas de segurança e compliance já embutidas, enquanto o maior risco é ficar à margem por falta de qualificação, integração de dados e estratégia de longo prazo”, afirma

    Na avaliação do executivo, o período até 2026 tende a ser marcado por um movimento de “saída do piloto” em diversas organizações, com IA integrada a processos de atendimento, comercial, back-office e TI. Um playbook prudente passa por mapear dados e governança, definir políticas internas de uso, estruturar comitês de IA criar trilhas de capacitação diferenciadas para operação e liderança e priorizar casos de uso com ROI de até 90 dias, especialmente em setores já digitalizados. “Em paralelo, ferramentas de catalogação de modelos, model cards, logging e relatórios de impacto devem se tornar parte do dia a dia de times de produto, risco e compliance”, ressalta.

    Se as tendências atuais forem mantidas, um cenário plausível para 2026 inclui crédito e onboarding mais rápidos combinando Open Finance e IA; serviços públicos com assistentes digitais mais acessíveis; usos ampliados de agentes e tutores multimodais em saúde e educação; e um legado do projeto Drex mais visível em tokenização e contratos inteligentes de bastidor do que em uma “nova moeda” no cotidiano. “O Brasil tende a se destacar em finanças digitais, em uma regulação pragmática de IA e em soluções voltadas a mercados emergentes, enquanto enfrenta desafios de qualificação, fragmentação de dados e maturidade de governança em parte das organizações”, completa Moreira.

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