Empresas devem aumentar gastos com IA em 2026 mas vão concentrar investimento em menos fornecedores
- Por Gabriela Mialich
- @gabmialich
- 08 janeiro, 2026
- 6 min de leitura
Investimento em IA
Investidores em tecnologia estão apostando que esse ano será decisivo para a intensificação dos investimentos corporativos em inteligência artificial (IA) porém, com um movimento importante de consolidação de fornecedores e tecnologias-chave, em vez de uma expansão ampla e fragmentada como vimos nos últimos anos.
Fim da fase de experimentação e início da racionalização
Nos últimos anos, grandes empresas passaram por um período de experimentação com uma série de ferramentas e soluções de IA testando múltiplos produtos para descobrir o que realmente entrega valor no mundo real. Essa fase, segundo investidores de venture capital focados no segmento corporativo, está chegando ao fim.
Em uma recente pesquisa qualitativa com 24 fundos que investem em tecnologia empresarial, a maioria dos entrevistados previu que os orçamentos destinados à IA em 2026 vão crescer. No entanto, esse crescimento não será distribuído igualmente entre todos os fornecedores; em vez disso, vai se concentrar naqueles produtos e plataformas que já demonstraram retorno de investimento claro e capacidade de escala.
Por que as empresas estão reduzindo a dispersão dos investimentos?
Segundo os investidores consultados, várias tendências explicam essa mudança:
• Nas fases iniciais, departamentos e unidades de negócios compraram múltiplas ferramentas para resolver problemas semelhantes, levando à sobreposição de soluções e complexidade operacional.
• À medida que os casos de uso comprovam valor, as organizações estão eliminando fornecedores redundantes e preferindo plataformas mais completas ou integradas.
• A necessidade de segurança, governança e confiabilidade em larga escala também favorece fornecedores com soluções mais maduras e robustas.
Esse processo é semelhante ao visto no mercado de SaaS nos últimos anos: quando a tecnologia se torna estratégica e crítica para a operação, empresas tendem a escolher menos parceiros, mas com uma profundidade maior de integração e suporte.
Setores e áreas que devem puxar o aumento de gastos
Segundo analistas e estudos de tendências de IA, algumas áreas devem concentrar grande parte dos investimentos em 2026:
• Fundação de dados e infraestrutura de dados confiáveis para alimentar modelos de IA e garantir integridade e governança.
• Automação inteligente e integração de sistemas IA que conecta fluxos de trabalho espalhados e unifica canais de dados e operações.
• IA generativa para criação de dados sintéticos que permite simulações, prototipagem e desenvolvimento de produtos com menor necessidade de dados reais, aumentando a segurança.
Estudos recentes mostram que, já em 2026, uma grande maioria das empresas deve adotar IA generativa em suas operações, com cerca de 75% das organizações usando a tecnologia para gerar dados sintéticos ou insights automatizados um salto significativo em relação aos níveis de 2023.
IA como funcionalidade ou como sistema nervoso da empresa?
À medida que a inteligência artificial deixa de ser um experimento e passa a ocupar um papel central nas operações corporativas, surge um divisor claro no mercado: empresas e startups que tratam IA como funcionalidade e aquelas que a constroem como parte estrutural do sistema de decisão da organização.
No primeiro grupo estão soluções que usam IA para resolver tarefas isoladas como geração de texto, análises pontuais ou automações específicas. Embora úteis, essas ferramentas são cada vez mais vistas como features facilmente replicáveis, seja por grandes plataformas de software ou por fornecedores já integrados ao stack corporativo.
No segundo grupo estão produtos em que a IA atua como camada central de inteligência, conectando múltiplos sistemas, aprendendo com dados internos e influenciando decisões estratégicas em tempo real. Nesse modelo, a tecnologia não é um complemento, mas um sistema nervoso que coordena processos, reduz fricções e gera eficiência contínua.
Essa distinção ajuda a explicar por que muitas startups de IA podem perder espaço nos próximos anos: não por falhas técnicas, mas porque entregam valor limitado em ambientes corporativos que agora buscam soluções profundas, integradas e escaláveis.
Dados proprietários: por que modelos viraram commodities e dados não
Outro fator decisivo para a consolidação do mercado de IA é a mudança na percepção sobre onde está, de fato, o valor. À medida que modelos de linguagem e algoritmos avançados se tornam amplamente acessíveis, o diferencial competitivo migra dos modelos para os dados.
Hoje, diferentes empresas podem utilizar modelos semelhantes ou até idênticos com níveis próximos de desempenho. O que separa soluções estratégicas de produtos genéricos é o acesso a dados proprietários, históricos e contextuais, capazes de treinar, ajustar e refinar sistemas de IA de forma contínua.
Startups que não controlam dados relevantes tendem a operar em um ciclo frágil: dependem de dados genéricos, enfrentam margens pressionadas e têm dificuldade em criar barreiras reais de entrada. Já aquelas que constroem ou organizam dados exclusivos sejam dados operacionais, comportamentais ou até dados sintéticos criam um fosso competitivo difícil de replicar.
Para empresas, isso reforça a preferência por fornecedores que não apenas oferecem IA, mas que entendem profundamente seus dados, sua operação e seus fluxos de decisão. Para startups, fica claro que sobreviver e crescer exigirá muito mais do que bons modelos: será preciso dominar o ativo mais escasso do mercado dados de qualidade em escala.
O impacto para startups e fornecedores menores de IA
Uma consequência direta dessa concentração de investimentos pode ser mais desafiadora para startups que oferecem soluções de nicho ou produtos muito parecidos com os de grandes fornecedores. Se apenas uma parte dos players capturar a maior fatia dos orçamentos de IA corporativos, outras startups podem enfrentar dificuldade em manter crescimento ou até atrair novos clientes empresariais.
Por outro lado, empresas que desenvolvem produtos com forte diferenciação como capacidades exclusivas de processamento de dados, proteção de privacidade ou soluções otimizadas por casos de uso específicos podem se destacar e prosperar nesse ambiente mais seletivo.
Contexto global: IA como prioridade estratégica e ainda uma oportunidade para empresas brasileiras
A adoção de IA não é apenas uma tendência de mercado: vários relatórios apontam que essa tecnologia será central para a estratégia digital das empresas em 2026. Pesquisas com executivos mostram que a IA se tornou uma das prioridades número um para a transformação digital corporativa, mesmo em organizações que hoje ainda destinam menos de 2% do orçamento total para isso.
Além disso, em países como o Brasil, planos nacionais e iniciativas públicas vêm sendo estruturados para fomentar o uso ético e estratégico de IA, incluindo metas de investimento e desenvolvimento de infraestrutura, com mais de R$ 20 bilhões previstos em ações estratégicas até 2028.
Conclusão: 2026 como ano de definição para a IA nas empresas
Em síntese, a perspectiva de investidores e analistas é que 2026 represente uma virada na forma como organizações corporativas abordam e gastam com inteligência artificial: não mais um período de experimentação dispersa, mas sim um momento de foco em poucos fornecedores que comprovem impacto real e retorno claro.
Para líderes de tecnologia e negócios, isso significa priorizar parcerias com fornecedores confiáveis e escaláveis, além de estruturar internamente uma capacidade madura de IA que vá além de protótipos com métricas claras de valor e integração profunda nos principais processos da empresa.
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