Introdução: por que 2026 será um ano decisivo para a tecnologia?
O ano de 2026 marca um ponto de inflexão na agenda tecnológica das organizações. A velocidade do avanço da Inteligência Artificial, somada à expansão de novas arquiteturas de computação, segurança e aplicações inteligentes, cria um cenário de forte pressão estratégica sobre CIOs, CEOs e conselhos de administração. A promessa recorrente é a de uma aceleração significativa da produtividade, da estrutura de custos e da capacidade competitiva. Porém, a distância entre o discurso comercial e a maturidade real das tecnologias ainda é relevante. Se, por um lado, as inovações são vendidas como chaves para o sucesso, por outro, decisões precipitadas podem destruir valor de forma rápida e silenciosa.
Ao mesmo tempo, o fluxo de investimentos evidencia que a tecnologia segue no centro da agenda executiva. Pesquisas globais mostram que Inteligência Artificial, a Segurança Cibernética e a temática mais ampla de Data & Analytics continuam apresentando crescimento expressivo de funding, mesmo diante de ambientes macroeconômicos restritivos. Esse comportamento sinaliza uma convicção coletiva que vemos na prática nas dezenas de clientes que atendemos: a próxima onda de eficiência e diferenciação competitiva virá das capacidades digitais combinadas, ou seja, da união entre clareza estratégica, bons casos de uso e equipes letradas para retirar o máximo valor dessas tecnologias.
Esse cenário exige sobriedade. A combinação entre expectativas infladas, baixa compreensão técnica e pressão por resultados rápidos tem criado um “mercado da esperança”, no qual soluções são vendidas como atalhos para desafios estruturais das organizações. Paralelamente, limitações técnicas ainda presentes nas LLMs e nos modelos de raciocínio revelam que há um abismo entre as promessas dos agentes autônomos e aquilo que, de fato, é seguro e escalável no ambiente corporativo. Para líderes empresariais, essa assimetria é um risco estratégico que precisa ser gerido com rigor.
Este artigo foi escrito para apoiar essa tomada de decisão. Sintetizamos as tendências estratégicas de tecnologia para 2026, discutimos seus impactos reais para o negócio e destacamos os requisitos de prontidão organizacional que diferenciam empresas que capturam valor daquelas que acumulam frustração e risco. O objetivo é claro: oferecer uma visão prática, fundamentada e executiva, que permita ao C-level navegar 2026 com ambição, mas também com responsabilidade.
Panorama financeiro: para onde os investimentos em tecnologia devem ir em 2026?
Os movimentos de alocação orçamentária para 2026 mostram que a tecnologia voltou a ocupar papel central nas estratégias corporativas, mesmo em um ambiente macroeconômico marcado por pressão sobre custos e necessidade de racionalização de portfólios. O comportamento dos CIOs com os quais conversamos é claro: as organizações estão dispostas a investir de forma seletiva e concentrada nas tecnologias que oferecem ganhos reais de produtividade, sustentam crescimento futuro e mitigam riscos críticos de operação. Destacamos aqui a questão da necessidade de materialização de ganhos reais e não a busca por novidades apenas pelo apelo tecnológico.
A análise das intenções de investimento mostra uma priorização robusta de tecnologias diretamente conectadas à Inteligência Artificial e ao fortalecimento da infraestrutura digital, como era de se esperar. Aplicações de IA, tanto tradicional, quanto generativa e agêntica, segurança cibernética, dados e plataformas de nuvem lideram o fluxo de recursos, com percentuais de aumento de funding expressivos. Esse movimento demonstra que o C-level compreende a necessidade de criar bases tecnológicas sólidas para suportar modelos operacionais mais ágeis, automatizados e orientados a dados.
Outro ponto relevante é a forte dispersão entre tecnologias que recebem expansão orçamentária e aquelas que sofrem retração, o que indica um processo ativo de realocação interna. O corte de investimentos em infraestrutura on-premises, por exemplo, reflete a consolidação de arquiteturas híbridas e cloud-first. Já o aumento expressivo em domínios como IA Generativa, plataformas em nuvem e integração por APIs indica a intenção de acelerar a modernização do core operacional e reduzir dependências de sistemas legados.
A seguir, apresentamos uma visão de acréscimos e decréscimos orçamentários previstos para 2026 segundo o Gartner Group®:
Fonte: Gartner Group® – adaptado por Bridge & Co.
A síntese desses dados revela um importante padrão: o investimento está migrando para tecnologias que fortalecem a capacidade analítica, aceleram automação inteligente e constroem fundações seguras para a escalabilidade da IA. Em contrapartida, áreas associadas a arquiteturas tradicionais perdem relevância orçamentária. Para o C-level, a mensagem prática é objetiva: capturar valor competitivo em 2026 exige priorizar tecnologias habilitadoras, não apenas aquelas de impacto direto no processo, mas todas que sustentam a governança, a segurança e a eficiência necessárias para que a IA entregue resultados concretos.
Tendências de tecnologia: o que deve moldar o mercado em 2026?
Plataformas de IA para acelerar desenvolvimento e operações digitais
As plataformas nativas de IA estão redefinindo a engenharia de software ao permitir que pequenos times criem aplicações completas por meio de prompts, agentes e automação inteligente. Quando combinadas a modelos de linguagem específicos por domínio (DSLMs), elas elevam a precisão e reduzem o tradicional gargalo entre negócios e TI. Exemplos práticos desse tipo de tecnologia incluem a geração automática de protótipos, automação de testes, migração assistida de sistemas legados e copilotos especializados para áreas como jurídico, crédito, saúde ou supply chain.
Os principais benefícios que as empresas estão almejando envolvem reduzir o tempo de entrega de produtos digitais e ampliar capacidade de inovação. O risco está na ausência de governança: times sem letramento podem criar aplicações frágeis, inseguras ou desalinhadas com compliance. Nossa orientação nesse sentido é instituir e implantar um modelo de operações que defina com clareza critérios de governança, segurança e boas práticas para redução dos riscos citados.
Escalabilidade computacional e infraestrutura para IA avançada
A demanda crescente por modelos de IA cada vez mais sofisticados pressiona as empresas a investirem em infraestrutura capaz de suportar cargas intensivas de uso dessas soluções. Plataformas de supercomputação, combinadas a mecanismos de confidential computing, tornam possível treinar e executar modelos sensíveis com segurança em ambientes híbridos ou multicloud. Entre as aplicações de ponta estão simulações financeiras avançadas, análise de risco sistêmico, otimização logística e desenvolvimento farmacêutico assistido por IA.
Para o board das empresas, essa é uma decisão de arquitetura estratégica: alugar, comprar ou combinar capacidades? Nossa orientação é avaliar não apenas custo de hardware, mas maturidade regulatória, consumo energético, latência de dados críticos e dependência tecnológica. Empresas que tratarem infraestrutura de IA como “commodity” podem enfrentar problemas tanto do ponto de vista da incapacidade de entrega quanto de custos muito acima do orçado.
Agentes inteligentes e automação de processos complexos
A convergência entre sistemas multiagentes e a IA embarcada em corpos robóticos inaugura uma nova fase da automação: agentes digitais que coordenam fluxos complexos e máquinas físicas que percebem, decidem e agem de forma autônoma. Entre os exemplos corporativos estão agentes que coordenam etapas do processo de backoffice, robôs autônomos em centros logísticos, drones que realizam inspeções industriais ou agrícolas, e fluxos operados de ponta a ponta por agentes especializados (finanças, compras, atendimento, manutenção).
O ganho potencial é grande, mas os riscos também são: complexidade de coordenação, imprevisibilidade, superfícies ampliadas de ataque e dependência operacional de agentes que ainda possuem limitações técnicas fundamentais. Aos decisores das empresas cabe estabelecer fronteiras claras de atuação, investir em telemetria, criar mecanismos de validação e tratar automações críticas como sistemas que continuarão dependendo de supervisão humana, pelo menos no próximo ano.
Segurança preditiva e defesa digital de próxima geração
O aumento de ataques baseados em IA exige que a segurança mude de postura: de defensiva para preditiva. As soluções de preemptive cybersecurity usam automação, análise comportamental e IA para identificar vulnerabilidades antes de serem exploradas e para isolar os ativos mais críticos de forma automática. Exploram primeiro vulnerabilidades como forma de defesa. Alguns exemplos incluem sistemas que antecipam movimentos de ransomwares, tecnologias de honeypots inteligentes que desviam invasores e mecanismos de microisolamento automático para impedir propagação de ataques internos.
Para o C-level, o recado é simples: as defesas tradicionais não são suficientes.
O investimento em segurança preditiva deve ser proporcional à criticidade dos dados e processos. Além disso, recomendamos integrar a segurança ao ciclo de desenvolvimento de IA e adotar métricas de risco mais amplas, incorporando impacto reputacional, regulatório e de continuidade operacional.
Governança digital
Em um ambiente marcado por deepfakes, cadeias de software complexas e mudanças regulatórias constantes, estabelecer a origem, integridade e autenticidade de dados, conteúdos e modelos vem se tornando uma questão central. O avanço de mecanismos como SBOMs (no inglês Software Bill of Materials), watermarking para conteúdos gerados por IA, trilhas de auditoria criptográficas e bases de atestação são formas de aumentar a confiança digital. Entre as aplicações estão verificação de fornecedores em cadeias críticas com blockchain, garantia de autenticidade de ativos financeiros, conformidade regulatória em setores como saúde e defesa e proteção contra litígios envolvendo propriedade intelectual e uso de dados. Sintetizamos esses elementos no conceito de Governança Digital, mais amplo do que Governança de TI. Cabe às empresas implementar uma estratégia que vá além de tecnologia: tratar a governança e confiança digital como política corporativa, integrada à gestão de riscos, compliance e segurança. Organizações que negligenciarem esse eixo deverão lidar com sanções, perda de credibilidade e exposição jurídica relevante.
Conclusão: como as empresas devem se preparar para 2026?
A transformação tecnológica que vivemos exige menos encantamento e mais lucidez. Não basta seguir o fluxo do mercado ou adotar tecnologias apenas porque “todos estão adotando”. É preciso maturidade estratégica, clareza sobre riscos e capacidade de separar aquilo que já entrega valor daquilo que ainda está no campo da promessa. Organizações terão dificuldade de atravessar 2026 com vantagem competitiva se ignorarem as limitações reais da IA, se negligenciarem a governança digital ou se tratarem automação como um atalho para resolver ineficiências estruturais. O jogo agora é de precisão: investir nos fundamentos corretos, formar times que combinem letramento e especialidade e atuar com disciplina para proteger dados, reputação e continuidade.
É exatamente nesse ponto que a Bridge se diferencia. Atuamos ao lado de líderes que não buscam soluções simplistas, mas estratégias sólidas, sobriedade técnica e decisões ancoradas em realidade, não em hype. Se este conteúdo trouxe reflexões, desafiou percepções ou ajudou a clarear prioridades tecnológicas, é porque seguimos o mesmo princípio que aplicamos nos projetos: ajudar organizações a caminhar com segurança em terrenos novos, antecipando riscos e identificando oportunidades reais. A tecnologia continuará avançando independentemente do ritmo de cada empresa; a questão é como você escolherá avançar. E, se quiser ir mais longe com profundidade, governança e impacto, a Bridge está pronta para caminhar ao seu lado.
Fundador e CEO da Bridge & Co., é Engenheiro de Produção e Mestre pela COPPE/UFRJ. Possui MBA Executivo pela Fundação Dom Cabral e especialização em Plataformas Digitais pelo MIT. É especialista em Business Transformation com ênfase em automação de processos, análise avançada de dados e Inteligência Artificial. Atua também como palestrante, autor e professor de pós-graduação em instituições como UFRJ, FGV e UFJF.
![](/wp-content/uploads/2024/06/icon-linkedin.png"){kind=icon}
