De hype a execução: como transformar as macro tendências de 2025 em prioridades de tecnologia para 2026 (Brasil)

O recado das tendências de 2025 é claro: ubiquidade de IA, engenharia de contexto e plataformas internas. Muita empresa ainda não mede o ROI de GenAI de ponta a ponta — e tudo bem admitir isso. A pergunta que vale o orçamento de 2026 é: como sair do piloto simpático e chegar ao resultado repetível? Este guia traduz achados de Deloitte e Thoughtworks em prioridades práticas para o mercado brasileiro — com um pé na realidade de orçamento, compliance e, claro, velocidade.

Mapa do assunto

• Ubiquidade de IA: a tecnologia deixa de ser “função” e passa a ser subestrutura, permeando processos e decisões.
• Engenharia de contexto: além de prompts, entram memória, RAG (recuperação aumentada de geração), protocolos como MCP (padrões para conectar LLMs a ferramentas) e agentes — sempre com atenção à infraestrutura e à segurança.
• Plataformas internas: IDPs (Internal Developer Platforms) e engenharia de plataforma viram base para padronizar ferramentas, acelerar o fluxo e reduzir risco.
• Brasil em tração: 217 milhões de conexões móveis (102%), 183 milhões de usuários de internet (86,2%) e 144 milhões de identidades em social (67,8%) no início de 2025. Investimentos em IA devem ultrapassar R$ 13 bilhões até 2025, e 87% dos líderes planejam manter ou elevar aportes.

“Como explica um gerente de CX de uma varejista no Sul, ‘sem dado vivo e contexto, IA vira palpite caro’.” [exemplo hipotético]

O que realmente mudou em 2025 (nov/2025)

A Deloitte, no 16º Tech Trends (publicado em dezembro de 2024), sintetizou a inflexão: a IA deixa de ser “mais IA” e passa a ser “IA ubíqua”. O relatório organiza os movimentos em seis macro-forces. Três elevam a inovação — interação, informação e computação. Outras três sustentam o crescimento — negócios de tecnologia, ciber e confiança, e modernização do core. Em bom português: a IA some da vitrine e aparece no encanamento.

Em 05/11/2025, a Thoughtworks lançou o Technology Radar v33 e cravou a mudança de marcha: a indústria saiu do “vibe coding” para a engenharia de contexto. O volume destaca consolidação técnica (context engineering), novos protocolos como MCP e a ascensão de sistemas agentes. Há um alerta, porém: aumentam as demandas de infraestrutura e os antipadrões ligados à IA. Em 2025, tudo pareceu um experimento ao vivo — benefícios começaram a aparecer, mas nada é inevitável sem rigor.

O pano de fundo brasileiro ajuda: segundo o DataReportal (jan/2025), o país soma 217 milhões de conexões móveis (102% da população), 183 milhões de usuários de internet (86,2%) e 144 milhões de identidades em mídias sociais (67,8%). Do lado do investimento, projetos de IA — inclusive generativa — devem ultrapassar R$ 13 bilhões até 2025, e 87% dos líderes pretendem manter ou aumentar os aportes. Além disso, a EBIA, política pública ancorada em princípios da OCDE, baliza transparência, explicabilidade, segurança e responsabilização — um norte bem-vindo para 2026.

Cinco prioridades para 2026 (traduzindo tendências em decisões)

1) Construir a base: engenharia de plataforma e IDP Não adianta sonhar com agentes se o deploy trava. Consolide um Internal Developer Platform (IDP) com:

• Ferramentas padronizadas e catálogos de serviço.
• Self-service para ambientes e pipelines.
• Segurança por padrão (segredos, policies, imagens base verificadas).
• Observabilidade desde o dia 1.

Evite o antipadrão “portal por portal”. Em vez de mais uma vitrine, foque no fluxo ponta a ponta (do commit ao go-live), com automação e trilhas de ouro. A pauta é reduzir complexidade e lead time — não trocar um mosaico de ferramentas por um mosaico de plugins.

2) Operacionalizar IA com contexto e governança Esqueça prompt solto. Adote engenharia de contexto — memória, RAG (buscar conteúdo confiável e injetar no prompt), ferramentas, MCP (interoperabilidade) — e, quando fizer sentido, agentes com planos restritos e supervisão humana. Comece por casos verticais onde há dado, dono e integração clara. Governança desde o dia 1: LGPD, EBIA (princípios alinhados à OCDE), segurança e explicabilidade. Isso implica um checklist mínimo: DPIA, data mapping, retenção, auditoria, políticas de acesso e avaliação de risco do modelo.

[micro-história — exemplo hipotético] Uma indústria de equipamentos em Joinville automatizou a classificação de documentos fiscais e integrou ao ERP. Com trilha de auditoria e validação amostral semanal, reduziu o TAT de conciliação de 2 dias para 6 horas e cortou reprocessos em 35% no trimestre pós-go-live (abril/2026).

3) Modernizar dados e o core com eficiência de custo IA confiável exige qualidade, linhagem e observabilidade de dados. Priorize o que destrava 2–3 casos críticos de IA (por exemplo, RAG para atendimento, classificação de textos no back-office). Leve a modernização do core pelo valor: migrações e refatorações com marcos mensais, revisando gasto de nuvem e atacando dívida técnica que impede o “last mile” de integração.

4) Segurança e confiança por design Ciber e confiança estão entre as macro-forces da Deloitte — não à toa. Trate zero trust, MFA, MDR, backups e DR como pré-requisito de produto. Integre IA ao SOC com automação para triagem e enriquecimento de alertas. Em setores regulados e casos sensíveis, antecipe a conversa com compliance e jurídico para definir limites de uso, retenção de dados e explicabilidade. “Se eu não consigo explicar como a decisão foi tomada, eu não posso assiná-la.” — líder jurídico de um banco médio [exemplo hipotético]

5) Produtividade e DevX como métrica de sucesso Defina KPIs de plataforma e IA que conversam com o negócio:

• Plataforma: adoção de self-service, tempo de onboarding, MTTR, custo por deploy.
• IA: ciclo ideia→produção, taxa de adoção, precisão/recall, alucinação e cobertura — além de ROI por caso (R$ economizados ou gerados).

[micro-história — exemplo hipotético] Uma edtech em Belo Horizonte reduziu o provisionamento de ambientes de 4 dias para 4 horas ao combinar IaC, templates e IDP. Em 90 dias (mar/2026), o tempo médio de onboarding de devs caiu 45%, e o MTTR dos serviços críticos baixou de 70 para 40 minutos.

Fluxo prático (passo a passo)

• Padronize o básico (CI/CD, IaC, observabilidade) antes dos agentes.
• Selecione 3 casos de IA com dono claro e dado pronto para uso.
• Crie um “context store” com documentos, APIs e ferramentas priorizadas.
• Aplique DPIA e políticas LGPD/EBIA no kick-off, não no fim.
• Meça valor por caso e mate o que não entrega.

Roadmap de 180 dias (do diagnóstico ao primeiro ROI)

0–30 dias: mapa e “stop list”

• Inventarie pilotos de IA, custos de nuvem/dados e riscos. Elimine experimentos sem tese de ROI ou sem dono de negócio.
• Crie um comitê leve (Negócio, TI, Jurídico, Segurança) alinhado a LGPD/EBIA e defina critérios de sucesso e baseline.

[exemplo hipotético] Data de corte 31/01/2026; economia imediata de R$ 420 mil/ano com a descontinuação de 6 pilotos sem dono.

31–90 dias: plataforma mínima viável

• Levante um IDP mínimo (CI/CD, IaC, catálogos, observabilidade) e um “context store” para IA (documentos, APIs, ferramentas) com guardrails (segurança, privacidade, orçamento).
• Avalie MCP para interoperabilidade e garanta capacidade infra (GPU/CPU) com política de uso. Renegocie contratos de nuvem e ative rotinas de FinOps.

[exemplo hipotético] Ferramentas previstas: repositório Git corporativo, pipeline CI/CD padronizado, stack de logs/métricas/trace, cofre de segredos e catálogo de serviços. Meta de redução de custo de nuvem: -12% até 30/04/2026.

91–180 dias: 3 casos verticais em produção

• 1 back-office (ex.: contas a pagar com classificação automática).
• 1 atendimento (ex.: assistente com RAG treinado em base de conhecimento).
• 1 risco/fraude (ex.: detecção em tempo quase real).

Priorize integrações nativas e o “last mile” com parceiros, o que tende a aumentar as chances de sucesso e adoção.

[micro-história — exemplo hipotético] Uma fintech no Recife lançou (jun/2026) um modelo de detecção de fraude em pagamentos instantâneos que reduziu chargebacks em 28% sem elevar falsos positivos. O time de risco ganhou um painel auditável com explicações de decisão e revisão humana por amostragem.

Estudos de caso brasileiros

[micro-histórias — exemplos hipotéticos inspirados em práticas do mercado]

• Saúde (Nordeste) [exemplo hipotético]: um hospital em Recife unificou protocolos clínicos em um repositório versionado e ativou um copiloto de atendimento com RAG. Resultado: tempo de resposta a dúvidas de enfermagem caiu de 7 para 2 minutos, com trilha de auditoria para compliance (go-live: maio/2026).

• Agro (Centro-Oeste) [exemplo hipotético]: uma trading em Dourados integrou dados de clima, pragas e preços a um “context store” e rodou agentes para simular cenários de colheita. Em dois meses, aumentou em 9% a acurácia do planejamento logístico, reduzindo janelas ociosas de transporte.

• Varejo (Sul) [exemplo hipotético]: uma rede de moda em Caxias do Sul padronizou promoções com um IDP que publica APIs e feature flags. Black Friday de 2026 sem guerra de planilhas: custo por deploy de R$ 180 caiu para R$ 60, e o MTTR no pico ficou abaixo de 20 minutos.

“Quando padronizamos CI/CD e segredos, o medo de deploy caiu. A conversa passou a ser ‘quando’ e não ‘se’ dá para lançar”, diz um líder de plataforma do varejo — exemplo hipotético.

Limites e trade-offs

Nem tudo precisa de IA generativa. Se o processo é raríssimo, regulado ao extremo ou depende de dados que você não tem (e não terá), talvez o melhor investimento seja automatizar o fluxo tradicional, melhorar a qualidade de dados ou modernizar o core. Outro dilema: agentes poderosos versus governança. Quanto mais autonomia, maior o esforço de auditoria, explicabilidade e rollback. E, claro, custo de infraestrutura: GPUs ociosas viram despesa silenciosa.

Vale lembrar: em ambientes com forte exigência de precisão, modelos discriminativos clássicos ou regras determinísticas ainda vencem. Elegância técnica não paga boletos; resultado sim.

KPIs, compliance e orçamento: como medir e financiar

KPIs que importam

• Plataforma: adoção de self-service (% times), tempo de onboarding (dias), MTTR (min), custo por deploy (R$), SLOs cumpridos (%).
• IA: ciclo ideia→produção (dias), taxa de adoção de usuários (%), qualidade (precisão/recall, taxa de alucinação, cobertura de documentos), ROI por caso (R$ economizados/gerados).

[exemplo hipotético] Baseline jan/2026: MTTR 70 min; meta trimestral: 50 min (abr/2026), 40 min (jul/2026).

Compliance e risco

• DPIA, catálogo de dados, controle de acesso, trilha de auditoria e explicabilidade.
• Classificação de risco de modelos e revisão periódica (trimestral) sob princípios da EBIA: valores centrados no humano, transparência e segurança.

Calendário de auditorias [exemplo hipotético]: mar/2026, jun/2026, set/2026.

Orçamento 2026

• Recalibre IA para casos com impacto mensurável; corte desperdício (rightsize de nuvem, legados redundantes).
• Reforce segurança (MFA, MDR, backup/DR) como linha de base.
• Reserve verba para dados/analytics e “last mile” de integração — frequentemente é aí que a adoção patina.

Antipadrões a evitar (e como corrigi-los)

Pilotos eternos e “vibe coding” Sem dono de negócio, sem critério de sucesso, sem integração. Corrigir em 30 dias: cada piloto precisa de sponsor, KPI e plano de integração. Padronize “definition of done” com métrica de valor e passagem para produção. Alvo de promoção: pelo menos 30% dos pilotos compondo releases trimestrais.

GenAI genérico e DIY isolado Ferramentas horizontais que não encaixam no fluxo setorial tendem a travar. Construir tudo dentro de casa funciona menos do que se imagina; parcerias com domínio e integração nativa aceleram o “last mile”. Defina uma avaliação de fornecedores com foco em workflow e dados, e rode POCs com métrica e escopo fechado (4–6 semanas).

Infra, contexto e segurança negligenciados Sem engenharia de contexto, telemetria e políticas de dados, os custos e incidentes crescem. A orientação do Radar v33 é inequívoca: trate contexto, infraestrutura e segurança como projeto, não como “ajuste fino” ao final. Metas mínimas [exemplo hipotético]: 90% de cobertura de logs de modelos e 100% de prompts críticos versionados até maio/2026.

O que medir a partir de agora

• Percentual de casos de IA com DPIA aprovado e trilha de auditoria ativa.
• Tempo de provisionamento de ambientes (meta: horas, não dias).
• Acurácia/precisão por caso e taxa de alucinação abaixo de patamar definido pelo negócio.
• ROI por caso em R$ trimestral, e taxa de retenção de uso (>60% após 90 dias).
• Custos de nuvem por serviço e por caso de IA, com alocação showback para donos de produto.

No fim, 2026 pede menos PowerPoint e mais pipe rodando. Comece pequeno, com contexto e guardrails, escolha casos verticais e meça o que importa. A ubiquidade da IA só vira vantagem competitiva quando aparece — silenciosa, previsível, auditável — no dia a dia. É quando o usuário nem percebe que ela está lá que o resultado começa a escalar.

Fontes

Artificial Intelligence 2025 - Brazil | Global Practice Guides

Digital 2025: Brazil — DataReportal – Global Digital Insights

Thoughtworks Technology Radar Highlights The Rapid Evolution of AI Assistance in 2025

Thoughtworks Technology Radar Highlights The Rapid Evolution of ...