5 tendências IBM 2026: IA agêntica e soberania de IA

O estudo “5 tendências IBM 2026: Capture fleeting opportunities with confidence”, do IBM Institute for Business Value (IBV), traz um recado claro para os líderes empresariais: a próxima vantagem competitiva virá de quem conseguir combinar IA agêntica, soberania de IA, velocidade e confiança em um novo modelo operacional.

Longe de ser apenas mais um relatório de tendências, o estudo se baseia em entrevistas com mais de 1.000 executivos C-level e 8.500 consumidores e colaboradores ao redor do mundo, incluindo o Brasil, oferecendo um retrato concreto de como as organizações estão se preparando para 2026.

No contexto brasileiro, os números são ainda mais contundentes: 75% dos executivos esperam que agentes de IA estejam operando de forma independente até o final de 2026, integrados a processos críticos de negócio. Além disso, 82% afirmam que perderão vantagem competitiva se não conseguirem operar em tempo real, e 95% acreditam que a confiança dos clientes na sua IA será determinante para o sucesso de novos produtos e serviços.

Este artigo em formato de blog aprofunda os principais insights do estudo da IBM, mostra o que realmente está por trás das cinco tendências, e traduz esses conceitos em implicações práticas para empresas que querem se manter competitivas até (e depois de) 2026.

As 5 tendências centrais da IBM para 2026

Embora o foco deste texto esteja em IA agêntica, soberania de IA, velocidade e confiança, vale entender rapidamente o conjunto das cinco tendências apontadas pela IBM para 2026.

Segundo o IBM Institute for Business Value, as cinco macrotendências que devem guiar a estratégia empresarial até 2026 são:

1. Empresas usarão IA agêntica para transformar incerteza em oportunidade.
2. Colaboradores serão mais abertos à IA do que a maioria dos líderes imagina.
3. Clientes vão exigir transparência e confiança radical nos sistemas de IA.
4. Resiliência global de IA exigirá um “safety net” local – ou seja, soberania de IA.
5. Vantagem em computação quântica dependerá de colaboração em ecossistemas.

Na prática, essas tendências se convergem em um ponto: empresas que conseguirem orquestrar agentes de IA autônomos, em ambientes soberanos, com governança robusta e alta velocidade de decisão, sairão na frente.

O que é IA agêntica – e por que ela muda o jogo

IA agêntica (ou agentic AI) não é apenas “IA mais avançada”; é um novo paradigma em que sistemas de IA atuam como agentes autônomos, capazes de perceber o contexto, tomar decisões, executar ações e adaptar seu comportamento com base em feedback contínuo.

Em vez de simplesmente responder a prompts ou executar tarefas pontuais, agentes de IA:

• Monitoram sinais em tempo real (mercado, operações, clientes, risco).
• Tomam decisões com base em objetivos pré-definidos.
• Orquestram outros sistemas, APIs e fluxos de trabalho.
• Aprendem com os resultados e ajustam suas estratégias.

Estudos recentes da própria IBM mostram que executivos esperam um salto agressivo no uso de fluxos de trabalho habilitados por IA: de cerca de 3% hoje para 25% até o fim de 2025, impulsionados justamente por agentes de IA mais autônomos. Mais de 70% dos executivos entrevistados consideram a IA agêntica importante para o futuro de suas organizações, e mais de dois terços veem “melhora na tomada de decisão” como o principal benefício.

O dado-chave: 75% dos executivos esperam agentes de IA operando de forma independente até 2026

No recorte brasileiro do estudo “5 Tendências para 2026”, a expectativa em relação à autonomia da IA é ainda mais forte.

Alguns números que merecem destaque:

• 75% dos executivos brasileiros esperam que agentes de IA estejam operando de forma independente até o final de 2026.
• 65% afirmam que esses agentes já estão ajudando a tomar decisões melhores e mais rápidas e a realocar recursos em meio à disrupção.
• Executivos que acreditam que IA agêntica melhora decisões são mais do que duas vezes mais propensos a enxergar oportunidades em um ambiente volátil.

Isso significa que, em um horizonte de menos de dois anos, a norma – e não a exceção – será ter agentes de IA atuando no coração dos processos de negócio: supply chain, pricing, crédito, atendimento, operações internas, planejamento de demanda e muito mais.

Para empresas que ainda tratam IA como “projeto piloto” ou apenas como copiloto de produtividade individual, o recado é claro: é preciso acelerar a transição de IA assistiva para IA agêntica.

Soberania de IA: controlar o sistema, não só o dado

Outra ideia central do estudo da IBM é a de soberania de IA – conceito que vai além da já conhecida discussão sobre residência de dados.

De forma simplificada, soberania de IA significa a capacidade de uma organização controlar, governar e provar como seus sistemas de IA operam, onde rodam, quais dados utilizam e quem tem autoridade sobre eles.

Isso envolve:

• Soberania de dados: onde os dados são armazenados, processados e replicados.
• Soberania operacional: quem controla o ambiente, quem pode desligar, modificar ou auditar o sistema.
• Soberania tecnológica: possibilidade de mudar de provedor, migrar workloads e evitar lock-in extremo.
• Soberania regulatória: capacidade de demonstrar conformidade a reguladores e auditores em diferentes jurisdições.

Em janeiro de 2026, a IBM lançou o IBM Sovereign Core, uma plataforma de software pensada exatamente para permitir que organizações e governos implementem ambientes “AI-ready” com requisitos de soberania embutidos – combinando abertura, compliance e autonomia operacional.
O movimento reflete uma pressão real de mercado: empresas enfrentam novas regulações (como o EU AI Act), multas, risco de interrupção de acesso a modelos e infraestruturas críticas por motivos geopolíticos, e crises de reputação ligadas à forma como seus modelos processam dados sensíveis.

Pesquisas recentes indicam que mais de 90% dos executivos já consideram soberania de IA algo “mission-critical” para sua estratégia, percentual que praticamente dobrou em relação a 2024.

Velocidade: vantagem competitiva em tempo real

Se IA agêntica é o “motor”, e soberania de IA é o “chassi” que garante segurança e controle, velocidade é o diferencial competitivo que separa quem captura oportunidades de quem apenas reage.

O estudo da IBM mostra que a maioria dos executivos sente que existe menos tempo para identificar e capturar oportunidades em meio à volatilidade econômica e geopolítica.
No Brasil, 82% dos líderes afirmam que perderão vantagem competitiva se não conseguirem operar em tempo real – isto é, se não forem capazes de detectar sinais, tomar decisões e implementar ações com rapidez.

IA agêntica entra exatamente aqui: ao monitorar múltiplos sinais simultaneamente, modelar cenários em tempo real e executar ações automatizadas, agentes de IA ajudam a reduzir o gap entre “perceber” e “agir”.
Em vez de ciclos de decisão de semanas ou meses, empresas passam a operar em ciclos de horas ou minutos em áreas como precificação dinâmica, detecção de fraude, gestão de risco de crédito ou ajuste de rotas logísticas.

Confiança: o novo filtro para adoção de IA

Por mais avançada que seja a tecnologia, sem confiança não há escala – especialmente em IA aplicada a decisões críticas e experiências de cliente.

O estudo da IBM enfatiza que, até 2026, a confiança do consumidor nos sistemas de IA será um fator decisivo para o sucesso de novos produtos e serviços.
No Brasil, 95% dos executivos entrevistados acreditam que a confiança dos clientes na IA da organização definirá se suas inovações terão ou não tração no mercado.

Essa confiança depende de alguns pilares principais:

• Transparência: explicar de forma compreensível como o sistema chega a determinadas decisões (explicabilidade).
• Eqüidade e ausência de vieses indevidos: evitar discriminação injusta em decisões de crédito, seleção de talentos, preços etc.
• Segurança e privacidade: proteger dados sensíveis contra vazamentos e usos indevidos.
• Responsabilidade: definir claramente quem responde por decisões e danos causados por sistemas de IA.

Especialistas da IBM apontam que reguladores e consumidores já exigem que agentes de IA “mostrem o seu trabalho” – ou seja, sejam capazes de apresentar trilhas de auditoria compreensíveis até mesmo para saídas complexas.
Isso reforça a ligação direta entre soberania de IA e confiança: não basta que o modelo seja preciso; é preciso provar que ele é governado de forma correta e consistente.

Como as 5 tendências se conectam na prática

As cinco tendências descritas pela IBM não são caixas isoladas, mas peças de um mesmo quebra-cabeça estratégico.

• IA agêntica permite que empresas ajam com rapidez e inteligência em ambientes incertos.
• Maior abertura dos colaboradores à IA cria terreno fértil para adoção em larga escala, desde que acompanhada de capacitação e redesign de funções.
• Clientes mais exigentes em relação à transparência pressionam por modelos mais explicáveis e auditáveis.
• Soberania de IA garante resiliência global com segurança jurídica e operacional, mesmo em cenários de ruptura geopolítica.
• Colaboração em ecossistemas (incluindo em computação quântica) permitirá que empresas acessem capacidades que não conseguiriam desenvolver sozinhas.

Quando orquestradas, essas tendências apontam para um modelo em que empresas:

• Operam com múltiplos agentes de IA especializados, coordenados entre si.
• Rodam esses agentes em ambientes arquitetados para soberania e compliance.
• Entregam experiências em tempo real, mas com trilhas de governança e explicabilidade.
• Conectam-se a parceiros, plataformas e ecossistemas para ampliar sua capacidade de inovação.

Exemplos concretos de uso de IA agêntica até 2026

Para tirar o conceito do abstrato, vale imaginar alguns casos de uso típicos de IA agêntica em empresas que querem estar à frente em 2026.

1. Supply chain adaptativo: agentes monitoram dados de demanda, ruptura de fornecedores, custos logísticos e eventos geopolíticos, acionando automaticamente novos fornecedores, recalculando rotas de transporte e ajustando estoques regionais em tempo quase real.
2. Gestão dinâmica de risco de crédito: agentes analisam sinais de risco em portfólios de clientes, atualizam limites de crédito, revisam condições de pagamento e sinalizam casos para intervenção humana quando necessário.
3. Atendimento ao cliente orientado a resultados: em vez de simples chatbots, agentes de IA assumem jornadas completas – desde a triagem até renegociação de contratos, upgrade de planos ou resolução de problemas – com supervisão humana focada apenas em exceções.
4. Operações internas “self-healing”: agentes monitoram indicadores de performance de sistemas internos e processos, detectam gargalos e aplicam correções automáticas ou sugeridas (por exemplo, escalar recursos de nuvem, reatribuir tarefas ou acionar equipes específicas).
5. Planejamento de receita orientado por IA: agentes combinam dados de mercado, histórico de vendas, campanhas, capacidade operacional e tendências macroeconômicas para propor cenários de previsão e planos de ação táticos.

Esses exemplos ilustram o tipo de autonomia que muitos executivos já esperam ver na prática até o final de 2026, conforme relatado nos estudos da IBM.

Desafios para chegar lá: não é só tecnologia

Apesar do otimismo dos executivos, a própria IBM ressalta que ainda existem obstáculos significativos para escalar IA agêntica e construir soberania de IA.

Entre os principais desafios apontados em estudos recentes estão:

• Qualidade e integração de dados: quase metade dos executivos cita dados fragmentados ou de baixa qualidade como barreira para extrair valor de IA.
• Confiança e governança: mais de 40% mencionam preocupações com confiança, auditabilidade e riscos reputacionais.
• Escassez de talentos: cerca de 42% apontam a falta de profissionais qualificados em IA, dados e segurança como um gargalo crítico.
• Cultura organizacional: muitas empresas ainda tratam IA como “experimento” em vez de parte da estratégia central de negócio.

Isso exige uma abordagem que vá além de “comprar tecnologia” e envolva:

• Redesenho de processos pensando em automação orquestrada por agentes.
• Criação de estruturas de governança de dados e modelos (comitês, políticas, KPIs).
• Programas de upskilling e reskilling para times de negócio e tecnologia.
• Parcerias com fornecedores e consultorias capazes de ajudar na jornada de arquitetura, implementação e governança.

Passos práticos para empresas que querem ser competitivas em 2026

Diante de tudo isso, o que uma organização pode começar a fazer hoje para não ficar para trás até 2026?

A partir das recomendações do estudo da IBM e da leitura das cinco tendências, alguns movimentos práticos se destacam:

1. Mapear processos críticos onde IA agêntica gera mais valor.
   Em vez de tentar “colocar IA em tudo”, comece pelos fluxos com maior impacto em receita, margem ou experiência do cliente.
2. Desenhar uma arquitetura de IA com soberania embutida.
   Planeje desde cedo onde seus dados e modelos vão rodar, como será a governança, como evitar lock-in extremo e como provar conformidade a reguladores.
3. Criar uma estratégia clara de confiança em IA.
   Isso inclui critérios de explicabilidade, processos de revisão de vieses, políticas de uso de dados e mecanismos de comunicação transparente com clientes e colaboradores.
4. Capacitar times para trabalhar com agentes de IA, não só com ferramentas de IA.
   Treine colaboradores para interagir com agentes, supervisionar decisões, definir objetivos e interpretar recomendações.
5. Experimentar com rapidez, mas com disciplina.
   Pilotos de IA agêntica devem ser desenhados desde o início com métricas de negócio, governança, compliance e potenciais caminhos de escalabilidade.
6. Construir e participar de ecossistemas.
   A tendência apontada pela IBM em computação quântica – de que vantagem virá de colaboração em redes – também vale para IA: parcerias com provedores de nuvem, consultorias, startups e comunidades de código aberto podem acelerar a curva de aprendizado.

Conclusão: competitividade em 2026 será decidir com mais confiança, mais rápido

O estudo “5 tendências para 2026” da IBM deixa um recado inequívoco: competitividade, daqui para frente, não será apenas questão de ter dados ou modelos – será questão de como as empresas arquitetam ambientes de IA agêntica, soberania de IA e governança de confiança para tomar decisões em alta velocidade.

Com 75% dos executivos brasileiros esperando ver agentes de IA atuando de forma independente até 2026, e uma ampla maioria reconhecendo soberania e confiança como pilares estratégicos, o relógio competitivo já está correndo.
Empresas que tratarem IA como um recurso central de negócio – e não como acessório tecnológico – estarão melhor posicionadas para transformar volatilidade em vantagem.

Mais do que seguir uma “moda de IA”, a próxima fronteira é construir organizações capazes de operar com velocidade, controle e confiança em um mundo onde agentes de IA estarão presentes em praticamente todas as decisões relevantes.