Em 2026, nem toda IA é inovação. Algumas são só decisões ruins com nome bonito.
Começamos mais um ano, e adivinha quem voltou?
Ela mesma: a promessa de que a inteligência artificial vai transformar tudo, resolver tudo, automatizar tudo. A diferença é que agora o mercado já viu esse filme. E está começando a perceber que não é a tecnologia que está falhando, são as decisões que estamos tomando com ela.
Se nos últimos três anos vimos uma corrida por adoção apressada, 2026 exige uma nova competência executiva: discernimento.
AI já não é vantagem competitiva. É default.
A adoção virou commodity. Ferramentas generativas, automações assistidas, copilots e modelos customizados se tornaram padrão. O diferencial, agora, não está em ter IA, está em entender onde ela faz sentido e onde ela destrói valor.
Essa clareza, raríssima, é o que separa líderes que usam tecnologia como alavanca daqueles que usam como maquiagem.
Quando IA piora em vez de melhorar
Talvez você tenha visto alguns desses sintomas:
Soluções “inteligentes” que prometem eficiência, mas geram atendimentos despersonalizados, frios e ineficientes. Modelos que decidem roadmap de produto baseados em padrões genéricos, ignorando nuances reais do negócio. Times pressionados a entregar “algo com IA” mesmo sem clareza de objetivo, contexto ou impacto. E claro, infraestruturas complexas, caras e lentas, montadas apenas para justificar o uso da buzzword do momento.
Esses não são problemas técnicos. São sintomas de má liderança disfarçada de inovação.
Três perguntas que toda liderança deveria fazer antes de implementar IA
Antes de embarcar em mais um projeto “transformador”, pare e questione:
- Qual decisão estamos tentando melhorar? Se a resposta não é clara, o problema não é técnico, é gerencial. A IA deve servir à decisão, não substituí-la.
- Existe uma solução mais simples, mais barata ou mais confiável? Muitas vezes, o que se vende como “inovador” poderia ser resolvido com um processo bem desenhado, um dashboard honesto ou uma automação tradicional.
- O que essa IA pode atrapalhar se der errado? Esse é o ponto cego mais comum. Automatizar onde o erro é caro, onde o viés pode escalar ou onde a confiança do cliente está em jogo… não é ousadia. É irresponsabilidade estratégica.
Nem tudo precisa de IA, e tudo bem com isso
Há contextos onde a IA ainda mais atrapalha do que ajuda. Não por falta de capacidade técnica, mas por falta de contexto humano. Relacionamentos de alta complexidade, decisões sensíveis, ambientes com dados imaturos ou onde a margem para erro é mínima, não combinam com soluções probabilísticas e caixas-pretas.
Inovar, em 2026, pode significar simplificar. Pode significar dizer não. Pode significar escolher a ferramenta certa e às vezes, essa ferramenta é uma reunião bem conduzida, não um LLM.
Onde a IA entrega valor de verdade
Isso não significa abandonar a tecnologia. Significa usá-la com precisão. Em ambientes com alta variabilidade de dados, em processos repetitivos com supervisão humana, na geração de conteúdo técnico em escala, ou na orquestração de cadeias de suprimentos complexas a IA brilha.
Mas mesmo nesses cenários, ela exige o mesmo de sempre: objetivos claros, governança firme, gente preparada para interpretar e iterar com inteligência.
O novo imperativo de liderança: discernimento
O que separa líderes visionários dos seguidores do hype em 2026 não é o uso da AI.
É a capacidade de dizer não.
De entender o que a tecnologia pode fazer, sim — mas também o que não deve fazer.
De escolher propósito em vez de performance vazia. Clareza em vez de complexidade. Valor em vez de vaidade.
Porque no fim das contas, IA é só ferramenta. É a liderança que decide se ela vai servir à estratégia, ou mascarar a ausência dela.
Se esse texto te cutucou, compartilhe com alguém que ainda confunde inovação com espetáculo.
E se quiser seguir acompanhando reflexões assim, continue acompanhando a nossa newsletter. 2026 vai ser um ano brutal, e lucidez vai ser diferencial competitivo.
COMPARTILHE
Insights recentes
