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

O ano de 2026 não terá falta de dados — mas sim de clareza.
A adoção da IA continua a se acelerar: de acordo com a McKinsey, 71% das organizações já utilizam IA generativa em pelo menos uma função de negócios. No entanto, a escalabilidade continua sendo 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 à falta de clareza quanto ao valor comercial, à governança deficiente ou a bases de dados precárias.

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 dão mais trabalho do que valem a pena 

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 ela se torna uma maldição quando as equipes ficam sobrecarregadas com informações que carecem de contexto e interpretação adequados. Isso muitas vezes leva apenas à confusão e ao trabalho desnecessário. Aqui estão alguns exemplos: 

• No setor bancário, a IA pode detectar padrões de fraude em segundos — mas somente 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 de demanda melhora as margens somente quando os tomadores de decisão compreendem os níveis de confiança dos modelos e os limites de risco.
  
  O denominador comum não é a automação. É a inteligência decisória — a capacidade de combinar dados confiáveis, modelos transparentes e processos responsáveis para gerar insights acionáveis.
• Um fabricante pode observar um aumento no número de defeitos em várias linhas de produção. Ele dispõe de dados sobre o desempenho das máquinas, os lotes dos fornecedores, as condições operacionais e muito mais, mas todas essas informações estão espalhadas por vários sistemas. Como ele pode identificar onde realmente está o problema e decidir o que precisa ser mudado? 

Essas situações mostram como os dados podem, na verdade, complicar as coisas, quando deveriam, na realidade, ajudar as pessoas a decidir o que fazer a seguir. A IA está se tornando cada vez mais eficaz 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 ferramenta estratégica de apoio à tomada de decisões em todos os setores, desde o bancário e o de seguros até a indústria, o varejo e muito mais.

As organizações não sofrem com a falta de informações. Elas sofrem com sistemas fragmentados, definições inconsistentes e responsabilidades pouco claras. Uma pesquisa da IBM sugere que a baixa qualidade dos dados custa às organizações milhões anualmente — não apenas em termos financeiros, mas também por causa de decisões atrasadas ou equivocadas. Quando a IA é treinada com dados inconsistentes, ela aumenta a confusão em vez de trazer 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 capaz de prever com precisão cenários futuros. Mas essa expectativa não se sustenta em mercados que mudam tão rapidamente quanto aqueles para os quais estamos caminhando em 2026. A boa notícia é: a IA não precisa fornecer às suas equipes uma previsão perfeita, desde que lhes dê uma noção confiável de onde estão hoje, para que possam se preparar para o que está por vir. 

No setor de varejo, essa questão surge quando as equipes tentam compreender mudanças repentinas no comportamento dos clientes. A atividade online, o fluxo de clientes nas lojas e os dados de fidelidade muitas vezes apontam em direções diferentes, e os painéis de controle habituais raramente explicam o motivo. Quando essas fontes são analisadas em conjunto, os padrões tornam-se mais fáceis de interpretar. Os varejistas podem perceber se estão lidando com um pico passageiro ou com uma mudança genuína na demanda, o que os ajuda a concentrar seu tempo onde realmente importa. 

No setor de seguros, a questão é o ritmo em que os riscos evoluem. Os padrões de sinistros podem mudar rapidamente após eventos climáticos severos ou alterações nas apólices. 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 os casos atuais com tendências mais amplas podem destacar o que se destaca e por quê, mas o raciocínio precisa ficar visível. Se um sistema sinalizar um risco sem explicar os fatores por trás dele, o gestor ainda terá que fazer a interpretação manualmente. 

Como fazer com que a IA trabalhe a seu favor 

Independentemente do caso de uso, para que a IA realmente traga benefícios para a 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 tomar medidas em relação a uma transação sinalizada ou a um pedido rejeitado, a menos que possam explicar a decisão aos clientes. Sem uma explicação confiável e lógica, o resultado terá que ser verificado manualmente de qualquer maneira. 
  
  A confiança não é um fator secundário — é um requisito essencial para a escalabilidade. 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 permanecem como sugestões. Com transparência, elas se tornam decisões.
• Governança: Osdados com os quais sua ferramenta de IA trabalha devem estar limpos, atualizados 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 se distanciar da realidade. Na indústria, por exemplo, se os sistemas de produção e da cadeia de suprimentos estiverem isolados uns dos outros, os engenheiros podem receber alertas com base em dados desatualizados ou incompletos. Quando isso acontece, eles acabam gastando mais tempo investigando a origem de um alerta, em vez de resolver o problema em si. 
  
  Na Europa, 2026 não se trata apenas de capacidade — trata-se 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 fiscalização a partir de 2025 e 2026. Organizações que implantam IA sem estruturas de governança bem definidas 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 implantação sustentável da IA.
• Alfabetização em IA: Aesta altura, já está claro que a IA é um complemento e não um substituto do julgamento humano. É necessário um treinamento específico para garantir que as pessoas utilizem a IA para ajudá-las a desempenhar melhor suas funções, e não simplesmente confiem nos resultados gerados por ela sem nunca questioná-los. Sabemos que a IA pode agilizar a coleta de informações e as tarefas analíticas, mas, em última análise, não se trata de automatizar decisões. Com uma implementação cuidadosa, a IA funciona como um mecanismo de clareza. Ela simplifica a complexidade para que sua equipe esteja mais bem preparada 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 o maior número de projetos-piloto — mas sim aquelas com os quadros de decisão mais claros.

Um ponto de partida prático?

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

A IA não elimina a complexidade. Ela torna a complexidade mais fácil de lidar — quando se baseia na clareza.

Na Getronics, percebemos que as iniciativas bem-sucedidas de IA combinam a implementação técnica com o planejamento da governança e o apoio organizacional. O apoio à tomada de decisões não se resume apenas à implantação de modelos — trata-se de construir sistemas nos quais as pessoas confiam e que elas 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 IAamplia as competências, geraconfiança em grande escala, possibilitaa personalização no ambiente de trabalhoe promovea eficiência em situações de pressão.