Clareza na complexidade: tomando melhores decisões com a IA em 2026

É um novo ano, mas muitos líderes empresariais estão fazendo a mesma velha pergunta: como tomar decisões claras quando tudo ao nosso redor é tão incerto?  

2026 não terá falta de dados, mas sim de clareza.
A adoção da IA continua a acelerar: de acordo com a McKinsey, 71% das organizações utilizam agora IA generativa em pelo menos uma função empresarial. No entanto, a escalabilidade continua a ser um desafio. A Gartner prevê que pelo menos 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados após a prova de conceito até o final de 2025, muitas vezes devido ao valor comercial pouco claro, governança fraca ou bases de dados deficientes.

A lição é clara: a IA não falha por falta de inteligência. Ela falha porque as organizações têm dificuldade em transformar sinais em decisões. 

Quando os dados causam mais problemas do que benefícios 

Em todos os setores, as pessoas começam o dia lidando com dados operacionais que nem sempre correspondem ao que observam na vida real. A abundância de dados é uma bênção. Mas torna-se uma maldição quando as equipes ficam sobrecarregadas com informações que carecem de contexto e interpretação adequados. Isso muitas vezes leva apenas a confusão e trabalho desnecessário. Aqui estão alguns exemplos: 

• No setor bancário, a IA pode detectar padrões de fraude em segundos — mas apenas se os modelos forem explicáveis e auditáveis. Na indústria, a manutenção preditiva só agrega valor quando os dados dos sensores são padronizados e monitorados continuamente. No varejo, a previsão da demanda só melhora as margens quando os tomadores de decisão compreendem os níveis de confiança do modelo e os limites de risco.
  
  O denominador comum não é a automação. É a inteligência de decisão — a capacidade de combinar dados confiáveis, modelos transparentes e processos responsáveis em insights acionáveis.

• Um fabricante pode observar um aumento nos defeitos em várias linhas. Ele tem dados sobre o desempenho das máquinas, lotes de fornecedores, condições operacionais e muito mais, mas tudo isso está espalhado por vários sistemas. Como ele pode identificar onde realmente está o problema e decidir o que precisa ser alterado? 

Essas situações mostram como os dados podem realmente complicar as coisas, quando na verdade deveriam ajudar as pessoas a decidir o que fazer a seguir. A IA está ficando cada vez melhor em conectar informações de diferentes sistemas, identificando tendências que se desenvolvem lentamente e nos alertando quando algo não se encaixa no padrão. Ela está se tornando uma ajuda estratégica para a tomada de decisões em todos os setores, desde bancos e seguros até manufatura, varejo e muito mais.

As organizações não sofrem com a falta de informações. Elas sofrem com sistemas fragmentados, definições inconsistentes e propriedade pouco clara. Uma pesquisa da IBM sugere que a má qualidade dos dados custa milhões anualmente às organizações — não apenas em termos de impacto financeiro, mas também em decisões atrasadas ou equivocadas. Quando a IA é treinada com dados inconsistentes, ela aumenta a confusão em vez da clareza.

Da previsão ao aprimoramento da tomada de decisões 

Quanto mais trabalhamos com IA, mais realistas ficamos em relação ao que ela pode ou não fazer. Muitas organizações iniciam sua jornada com a IA esperando que ela seja uma bola de cristal que preveja com precisão cenários futuros. Mas essa expectativa não se sustenta em mercados que mudam tão rapidamente quanto aqueles em que estaremos em 2026. A boa notícia é que a IA não precisa fornecer às suas equipes uma previsão perfeita, desde que lhes dê uma noção confiável de onde elas estão hoje, para que possam responder ao que vier a seguir. 

No varejo, isso ocorre quando as equipes tentam entender mudanças repentinas no comportamento do cliente. A atividade online, o tráfego na loja e os dados de fidelidade muitas vezes apontam em direções diferentes e os painéis habituais raramente explicam o motivo. Quando essas fontes são analisadas em conjunto, os padrões se tornam mais fáceis de interpretar. Os varejistas podem ver se estão lidando com um pico de curta duração ou uma mudança genuína na demanda, o que os ajuda a concentrar seu tempo onde realmente importa. 

No setor de seguros, a questão é a velocidade com que os riscos evoluem. Os padrões de sinistros podem mudar rapidamente após condições climáticas severas ou alterações nas políticas. Um gestor pode observar um conjunto incomum de sinistros em uma região e não ter um contexto imediato para explicar por que isso está acontecendo. Ferramentas que comparam casos atuais com tendências mais amplas podem destacar o que se sobressai e por quê, mas o raciocínio precisa ser visível. Se um sistema sinaliza um risco sem explicar os fatores por trás dele, o gestor ainda precisa fazer a interpretação manualmente. 

Fazendo a IA trabalhar para você 

Independentemente do caso de uso, para que a IA realmente funcione para sua organização, é necessária uma abordagem em três camadas: 

• Transparência: as pessoassó podem confiar em um resultado se puderem ver como o sistema chegou às suas conclusões. No setor bancário ou de seguros, por exemplo, os analistas não podem agir sobre uma transação sinalizada ou um pedido rejeitado, a menos que possam explicar a decisão aos clientes. Sem uma explicação lógica e confiável, o resultado terá que ser verificado manualmente de qualquer maneira. 
  
  A confiança não é um fator secundário — é um requisito de escala. A McKinsey relata que 40% das organizações citam a explicabilidade como um dos principais riscos relacionados à IA, mas apenas 17% trabalham ativamente em estratégias de mitigação. Sem explicabilidade, as recomendações da IA continuam sendo sugestões. Com transparência, elas se tornam decisões.

• Governança: osdados com os quais sua ferramenta de IA trabalha devem ser limpos, atuais e completos. Também é necessário um monitoramento contínuo para garantir que o modelo continue se comportando conforme o esperado. Caso contrário, os resultados da IA começam a perder contato com a realidade. Na indústria, por exemplo, se os sistemas de produção e cadeia de suprimentos estiverem isolados, os engenheiros podem receber alertas com base em dados antigos ou incompletos. Quando isso acontece, eles acabam gastando mais tempo investigando a origem do alerta em vez de resolver o problema em si. 
  
  Na Europa, 2026 não se trata apenas de capacidade, mas também de preparação para a conformidade. A Lei de IA da UE introduz obrigações em fases para sistemas de IA de alto risco, com marcos importantes de aplicação a partir de 2025 e 2026. As organizações que implementam IA sem estruturas de governança estruturadas podem em breve enfrentar não apenas riscos operacionais, mas também exposição regulatória.
  
  A governança, portanto, não é uma restrição. É um facilitador estratégico para a implementação sustentável da IA.

• Letramento em IA: Atualmente, está claro que a IA é um complemento e não um substituto para o julgamento humano. É necessário um treinamento dedicado para garantir que as pessoas estejam usando a IA para ajudá-las a fazer melhor seu trabalho e não simplesmente confiando em seus resultados sem nunca questioná-los. Sabemos que a IA pode acelerar a coleta de informações e tarefas analíticas, mas, em última análise, não se trata de automatizar decisões. Com uma implementação cuidadosa, a IA serve como um mecanismo de clareza. Ela elimina a complexidade para que seus funcionários estejam mais bem equipados para tomar decisões por conta própria. 

Começando 2026 com uma visão mais clara 

As organizações que terão sucesso com a IA em 2026 não serão aquelas com mais projetos-piloto, mas sim aquelas com as estruturas de decisão mais claras.

Um ponto de partida prático?

• Identifique um processo de decisão crítico e atribua a responsabilidade por ele.
• Avalie a qualidade dos dados e a maturidade da governança.
• Introduza padrões de explicabilidade antes de ampliar a automação.

A IA não elimina a complexidade. Ela torna a complexidade gerenciável — quando baseada na clareza.

Na Getronics, percebemos que iniciativas de IA bem-sucedidas combinam implementação técnica com design de governança e capacitação organizacional. O suporte à decisão não se resume apenas à implantação de modelos — trata-se de construir sistemas nos quais as pessoas confiam e utilizam.

Obrigado por se juntar a nós nesta série sobre as cinco verdades reais sobre a IA. Não deixe de conferir nossos artigos anteriores sobre como a IAmultiplica habilidades, constróiconfiança em escala, impulsionaa personalização do ambiente de trabalhoe promovea eficiência sob pressão.