Autor: Natan Oller

A cobrança por resultado que vai definir quem continua investindo em IA em 2026

Provar o ROI de IA deixou de ser desejável e virou pré-requisito: 83% dos CIOs brasileiros já adiaram um projeto estratégico este ano por restrição de orçamento, segundo pesquisa da Zoho Workplace com mais de 100 líderes de TI, realizada em março de 2026. Não é um dado isolado de um setor específico. É um retrato de como 2026 está tratando tecnologia: com orçamento mais apertado e menos tolerância para promessa sem prova. Isso muda a régua de quem consegue continuar investindo em IA. Não é mais sobre quem adotou primeiro. É sobre quem consegue mostrar, com clareza, o que aquele investimento já trouxe de volta. Por que isso acontece agora Depois de alguns anos de “adoção de IA” tratada quase como obrigação (testar, pilotar, anunciar), o board chegou em 2026 com uma pergunta mais simples e mais incômoda: e o resultado? Ao mesmo tempo, o orçamento de tecnologia está mais disputado, com outras áreas competindo pelo mesmo espaço. A combinação é direta: quem não consegue apontar o resultado do projeto anterior tem menos chance de aprovar o próximo, mesmo que a ideia seja boa. O que o discurso de mercado ainda ignora A conversa sobre IA em muitas empresas continua girando em torno de “adotar mais”: mais casos de uso, mais times usando ferramenta de IA, mais anúncio interno de iniciativa nova. É uma conversa sobre volume, não sobre prova. O que decide o próximo orçamento não é quantas iniciativas de IA a empresa tem rodando. É se ela consegue mostrar, com indicador definido antes do projeto começar, ROI de IA gerado: redução de custo, tempo, risco ou receita. A maioria das empresas nunca definiu esse indicador no início; tenta reconstruir a prova depois, quando já é tarde para convencer o board. O que diferencia quem consegue defender orçamento As empresas que continuam conseguindo aprovar investimento em IA em 2026 costumam ter resolvido, antes de começar o projeto, o que a maioria só percebe que faltou depois: Indicador de sucesso definido antes do projeto começar. Não é “vamos ver o que a IA consegue fazer”. É “esse projeto precisa reduzir X em Y%, e vamos medir isso desde o primeiro dia”. Critério de decisão claro sobre o que conta como sucesso.Sem esse critério, qualquer resultado parece bom o suficiente para quem apresenta e insuficiente para quem aprova o próximo orçamento. Responsável nomeado pelo resultado, não só pela execução do projeto. Alguém precisa responder pelo número, não só pela entrega técnica. Nenhum desses três pontos costuma aparecer na proposta inicial de um projeto de IA. Todos os três aparecem na reunião em que o próximo orçamento é negado. Quando falta esse indicador definido, o problema raramente é falta de gente querendo comprovar valor. É falta de direcionamento estratégico focado nisso desde o início, algo mais fácil de trazer sob demanda do que de construir do zero dentro de um time já sobrecarregado. Como provar ROI de IA antes de pedir aprovação para o próximo projeto Se sua empresa está prestes a pedir aprovação para mais um projeto de IA, vale inverter a pergunta mais comum. Em vez de “o que a IA pode fazer por nós?”, pergunte: “quando esse projeto terminar, que número exato vamos apresentar para provar que ele funcionou, e já definimos isso antes de começar?” Não é uma pergunta que atrasa o projeto. É a pergunta que decide se ele sobrevive ao próximo ciclo de orçamento. Em 2026, o orçamento vai para quem já provou valor — não para quem promete provar depois. Fonte: pesquisa Zoho Workplace com mais de 100 líderes de TI de tecnologia, março de 2026. Fale com a Tinnova sobre como estruturar discovery e indicadores de ROI de IA antes do próximo investimento em IA.

A anatomia dos dados: como as empresas estão estruturando o ativo mais estratégico da era digital​

Não é exagero dizer que os dados se tornaram o coração da nova economia. Em 2023, o volume global de dados gerados chegou a 120 zettabytes​, e a projeção é que atinja 181 zettabytes até 2025​. E o mais relevante: mais de 60% desses dados serão processados em tempo real​. Eles já não servem apenas para relatórios retroativos: hoje, direcionam ações em tempo real, alimentam modelos de inteligência artificial, ajustam operações dinâmicas e criam novas fontes de receita. Mas para que isso aconteça, é preciso mais do que armazenar informação: é preciso arquitetura, integração, governança e estratégia. A evolução da infraestrutura de dados​ Durante décadas, os dados corporativos estiveram centralizados em data warehouses​, otimizados para análises retroativas e relatórios executivos. Com o crescimento do volume, variedade e velocidade dos dados (os 3Vs do Big Data), surgiram os data lakes​ com maior flexibilidade para dados estruturados e não estruturados. Hoje, o desafio é ainda maior: dados precisam estar disponíveis em tempo real​, distribuídos entre diferentes domínios, acessíveis por várias equipes e preparados para consumo por modelos de IA generativa. É nesse contexto que surgem arquiteturas como data mesh​, streaming pipelines​ e lakehouses​, com foco em escalabilidade, descentralização e governança. Dados como plataforma de decisão e automação​ Dados já não servem apenas para entender o passado. Eles são o insumo central de sistemas preditivos, modelos prescritivos e mecanismos de automação. Combinados a modelos de machine learning e IA generativa, dados permitem: Apesar disso, 83% dos dados nas empresas ainda estão isolados em silos​ e apenas 12% estão totalmente aproveitados para decisão em tempo real​. A maturidade analítica de uma empresa hoje se mede pela sua capacidade de transformar dados em ação​. Governança e cultura: os pilares invisíveis​ Com dados distribuídos por múltiplas fontes e sistemas, a governança se torna ainda mais crítica. Isso envolve: Mas a governança só é eficaz se acompanhada de uma cultura orientada a dados​. Isso significa que as decisões precisam ser baseadas em evidências, com fluência analítica disseminada entre todas as áreas. Um dado marcante: apenas 29% das empresas dizem confiar totalmente nos dados que usam diariamente​. Dados como produto e fonte de receita​ As empresas mais avançadas estão transformando seus dados em plataformas abertas​. Não se trata mais de explorar os dados apenas internamente, mas de: Segundo a MIT Technology Review, 1 em cada 3 empresas já monetiza seus dados externamente​ — seja com vendas diretas ou produtos baseados em dados. No setor financeiro, o open finance é um exemplo claro. Mas essa tendência se estende para o varejo (comportamento de consumo), logística (dados de entrega e rastreamento), agro (clima, solo, produção) e saúde (histórico clínico). Case real Consolidação de dados para o setor jurídico de um banco digital​ Um banco digital brasileiro enfrentava um desafio significativo: consolidar dados dispersos em múltiplas bases de microserviços para atender ordens judiciais com prazo crítico e risco de multa. A Tinnova atuou com foco em: Resultados alcançados:​ Esse é um exemplo prático de como uma arquitetura de dados bem estruturada, com governança, automação e segurança, pode gerar valor imediato para o negócio. Barreiras técnicas e organizacionais​ Apesar do potencial, a evolução para uma estrutura moderna de dados esbarra em desafios: Superar essas barreiras exige uma abordagem transversal, com patrocínio executivo, gestão de mudança e investimentos em tecnologia, processos e pessoas. O papel da IA na cadeia de valor dos dados​ Modelos de IA generativa estão impulsionando uma nova fase de uso de dados: Isso exige que os dados estejam acessíveis, confiáveis e contextualizados — ou seja, preparados para consumo por máquinas e não apenas por humanos. Caminhos para evoluir com dados​ Para que os dados cumpram seu papel estratégico, é preciso avançar em quatro frentes: 1. Arquitetura moderna​: streaming, cloud, microsserviços e integração via APIs. 2. Governança robusta​: segurança, compliance, padronização e transparência. 3. Cultura orientada a dados​: formação, aculturação e envolvimento de toda a organização. 4. Monetização e produtos de dados​: criar APIs, relatórios e serviços baseados em dados para uso interno e externo. O desafio está em orquestrar​ Mais do que ferramentas, dados exigem orquestração. A capacidade de integrar fontes, garantir qualidade, democratizar acesso e entregar valor em tempo real. Nessa nova anatomia, os dados são o sistema nervoso das organizações digitais. Na Tinnova, ajudamos empresas a estruturar essa base com eficiência, escalabilidade e segurança. Se você quer entender como transformar seus dados em vantagem competitiva, fale com nossos especialistas.

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