A inteligência synthetic deixou de ser tendência e se consolidou como um imperativo estratégico para as organizações. Na medida em que o hype vai passando e a agenda das empresas se torna execução, novos desafios se apresentam. Afinal, ampliar acesso não garante adoção, e a utilização em massa não necessariamente proporciona transformação. Incorporar todo o potencial da tecnologia para os negócios demanda repensar processos e funções do zero, conectar dados, além de criar um ambiente de confiança e inovação.
“A IA pode trazer vantagem cognitiva para as empresas. O foco precisa ser no reimaginar o negócio, estratégia e operações, criando novos modelos possíveis. IA potencializa esses modelos, que devem ser liderados por pessoas e para as pessoas”, afirmou Jefferson Denti, Chief Disruption Officer da Deloitte, durante o GenAI Summit 2026: da Estratégia ao ROI, evento realizado pela Deloitte, a organização com o portfólio de serviços profissionais mais diversificado do mercado.
Pelo terceiro ano consecutivo, o evento reuniu líderes globais, executivos e especialistas de mercado para discutir como evoluir da experimentação em IA generativa para resultados concretos, mensuráveis e sustentáveis, conectando tecnologia, governança, ética e efficiency empresarial.
Com patrocínio de AWS, Dynatrace, Palo Alto, Databricks, Lecom, ClickHouse e Neo4J e apoio de Quinta Period, StartSe, Brasscom, Infinity Quest e VRGlass, o encontro aconteceu em São Paulo, no DotHub, em 3 e 4 de março. Foi organizado pelo Deloitte AI Institute, hub dedicado a apoiar organizações com insights estratégicos sobre inteligência synthetic e tendências inovadoras.
Definição de estratégias
Durante sua apresentação, Costi Perricos, líder international de GenAI da Deloitte UK, destacou os principais resultados do estudo The State of AI within the Enterprise, lançado este ano em Davos, e chamou atenção para a mudança de maturidade no debate sobre inteligência synthetic. “No ano passado, a conversa girava em torno da tecnologia em si — uma inovação extraordinária, capaz tanto de destruir o mundo quanto de salvar a humanidade. Este ano, o foco mudou: as organizações já estão conduzindo múltiplos POCs e enxergam resultados positivos, mas enfrentam desafios para escalar essas iniciativas no ambiente corporativo, justificar os custos e gerar retorno actual sobre as estratégias definidas. Ficou evidente que a inteligência synthetic deixou de ser apenas um tema tecnológico para se tornar um vetor de transformação”, afirmou.
Por sua vez, Beena Ammanath, líder international do Deloitte AI Institute, apontou desafios que precisam ser superados para que essa jornada em direção ao uso estratégico da tecnologia seja bem-sucedida. “Existe a armadilha da otimização: apenas cumprir as mesmas rotinas, mais rápido, não é suficiente. É preciso reinventar processos, com base no redesenho dos treinamentos de pessoal, alinhados a um gerenciamento claro, transparente e seguro”.
Como reforçou Suzana Morais, Diretora de AI e GenAI da Deloitte, em apresentação realizada no segundo dia do evento, a escala de utilização foi acelerada, mas a ativação ainda representa o gargalo. “Acesso não é adoção. É o equivalente a uma pessoa pagar a academia e não frequentar”, disse, lembrando que, de acordo com dados do Deloitte AI Institute, o acesso a ferramentas de IA cresceu 50% em um ano, mas a transformação profunda ainda alcança apenas 34% do complete. “Em muitos casos, as empresas estão educando as pessoas, mas sem foco em redesenhar as formas como elas entregam valor”.
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A period da IA agêntica e dos robôs autônomos
Ao longo de toda a programação, palestrantes e participantes de painéis destacaram a relevância de dois temas que vêm ganhando espaço nas agendas corporativas: os agentes de IA e os robôs autônomos. A chamada period agêntica foi apontada como uma evolução capaz de endereçar desafios recorrentes das organizações, como o uso de conhecimento não estruturado, a personalização da jornada do cliente, a redução da latência na tomada de decisão, a atuação contínua em escala e a aceleração dos ciclos de desenvolvimento. Nesse contexto, ganhou força a visão de que mapear corretamente os problemas é um passo essencial para a adoção de soluções tecnológicas mais eficazes, em um cenário no qual a agilidade se consolida como diferencial competitivo sustentável.
“A indústria está focada em experimentação, casos de uso e governança, com 79% das organizações testando soluções agênticas em suas organizações”, descreveu Jojy Mathew, sócio da prática de Information & Analytics para a indústria de Monetary Providers da Deloitte USA. “O cenário atual é marcado por operacionalização, treinamento e ganho de escala, com 91% das empresas convictas de que os agentes de IA vão melhorar a produtividade”.
Outro ponto discutido foi o avanço dos robôs autônomos baseados em IA, já presentes em ambientes industriais ao redor do mundo e com tendência de expansão nos próximos anos. A avaliação compartilhada nos painéis é que essa evolução marca o início de uma nova fase, impulsionada pelas deep techs, na qual a inovação deixa de ser pontual e passa a redefinir modelos produtivos de forma contínua.
Parte relevante do GenAI Summit foi dedicada a mostrar, de forma aplicada, como a inteligência synthetic já é utilizada para impulsionar eficiência, crescimento e novos modelos operacionais. Os painéis reuniram diferentes indústrias, como energia, recursos e indústria, varejo e consumo, serviços financeiros, setor público e saúde, com exemplos de como a IA generativa vem sendo incorporada ao dia a dia dos negócios.
Em setores industriais, a tecnologia aparece como alavanca para transformar operações, aumentar produtividade e acelerar resultados em ambientes complexos. Já em áreas voltadas ao consumidor, a IA tem apoiado ganhos de eficiência e a criação de experiências mais personalizadas, enquanto serviços financeiros avançam com foco em segurança, governança e geração de valor na relação com clientes. No setor público e na saúde, o debate se concentrou no potencial de escalar capacidades operacionais e ampliar o impacto social.
Ao longo dos debates, consolidou-se a percepção de que não há um caminho único para a adoção da GenAI, mas sim trajetórias específicas por indústria. O ponto comum entre elas é a necessidade de alinhar estratégia, dados, governança e execução para transformar experimentos em modelos operacionais robustos, capazes de gerar resultados reais e sustentáveis.
