As 10 principais oportunidades para empresas de tecnologia em 2026

Obtenção de ROI por meio de um ciclo de investimento acelerado.

Em resumo

• As empresas de tecnologia podem acelerar o crescimento em 2026 por meio de M&A, joint ventures e produtos de IA interoperáveis que incorporam a IA física para impulsionar a inovação.
• Incorporação de práticas seguras de IA, adoção de princípios de soberania por padrão e implantação de especialistas técnicos para ampliar a adoção e fortalecer a governança.
• Transformar modelos de negócios com preços baseados em resultados e otimizar estratégias de IA em todas as funções de negócios para impulsionar a criação de valor sustentável.

O setor de tecnologia entra em 2026 em meio à aceleração da adoção da inteligência artificial (IA), à complexidade geopolítica e à crescente pressão para oferecer resultados mensuráveis. As empresas de tecnologia estão concentradas em comprovar o ROI da IA, repensar os modelos de negócios e promover um mandato para executar em escala. Os executivos não estão mais perguntando se a IA transformará seus negócios — eles estão perguntando como operacionalizar estratégias nativas de IA com práticas seguras e confiáveis e capturar valor com soluções orientadas por agentes. 

Essa urgência é sobrecarregada por um ambiente operacional cada vez mais não linear, acelerado, volátil e interconectado (NAVI). A vantagem competitiva dependerá de as empresas adotarem a superfluidez, em que os sistemas autônomos lidam com a execução da rotina, enquanto os líderes humanos se concentram na direção estratégica. Tecnologias como IA autônoma, Web3 e contratos inteligentes podem eliminar ainda mais o atrito e permitir a governança adaptativa em tempo real.

Diante desse cenário, as oportunidades a seguir representam ações para que os líderes de tecnologia impulsionem o crescimento, a resiliência e a confiança nesse ambiente em rápida mudança.

Oportunidade 1

Dimensione mais rapidamente com o M&A e o ecossistema de joint venture neste momento de hipervelocidade da IA

A velocidade será o fator determinante do sucesso em 2026. O ritmo acelerado da inovação em IA faz com que ela seja a principal prioridade para a forma como as empresas escalam e obtêm vantagens. As organizações que agirem rapidamente – sem sacrificar a interoperabilidade ou a governança — estarão mais bem posicionadas para aproveitar os cenários em que o vencedor leva a maior parte.

Na atual economia orientada por dados, as empresas de tecnologia estão formando alianças estruturadas e parcerias focadas em resultados para desbloquear novos mercados, dimensionar a distribuição e codificar os direitos sobre os dados. A colaboração da EY com a NVIDIA para lançar soluções de gerenciamento de risco na plataforma agêntica EY.ai ilustra como as alianças podem combinar insights de domínio com infraestrutura avançada de IA para acelerar a inovação e fornecer valor diferenciado. Essas colaborações não apenas aceleram o crescimento, mas também permitem o acesso a setores que antes eram restritos devido a barreiras regulatórias ou financeiras. Uma pesquisa recente da EY com CEOs de tecnologia descobriu que 83% estão priorizando joint ventures e alianças nos próximos meses – um aumento de quase 30% em comparação com janeiro de 2025 – refletindo a urgência de agir rapidamente.¹

Ao mesmo tempo, o ambiente de mercado está alimentando a atividade de M&A direcionada — com grandes empresas especialmente interessadas em startups com ativos para permitir a integração avançada de IA ou recursos de dados exclusivos. Os líderes com visão de futuro adotarão uma abordagem abrangente, buscando parcerias e aquisições que possam otimizar os portfólios e ajudar a capturar oportunidades emergentes rapidamente antes que elas desapareçam.

O sucesso nesse cenário exige mais do que negócios oportunistas. As organizações devem priorizar a interoperabilidade e os mecanismos transparentes de compartilhamento de resultados desde o início. Ao incorporar a governança e alinhar os incentivos entre os ecossistemas e as parcerias, as empresas de tecnologia podem criar sistemas resilientes que proporcionam valor diferenciado. Isso permitirá que você tenha agilidade para se adaptar rapidamente em meio à evolução das demandas técnicas e regulatórias.

Oportunidade 2

Projeto para interoperabilidade agêntica e IA física

A IA incorporada aos produtos não é mais um diferencial. A próxima fronteira é a interoperabilidade agêntica entre plataformas e entre nuvens, permitindo que os produtos operem perfeitamente em todos os ecossistemas e, ao mesmo tempo, desbloqueiem novas camadas de automação e orquestração. Essa mudança posiciona a interoperabilidade como um princípio de design essencial, pois as empresas exigem flexibilidade em ambientes com várias nuvens e pilhas heterogêneas.

Com um impulso crítico, a IA física e a robótica estão surgindo como fronteiras essenciais para a inovação, aproximando-se dos ambientes de borda e criando oportunidades para ofertas diferenciadas. Os sistemas autônomos e a automação industrial, quando combinados com estruturas de agentes interoperáveis, poderão abranger várias nuvens e plataformas comerciais. As empresas que investirem nesses recursos ganharão uma vantagem competitiva, pois a convergência da inteligência de software e da execução física se tornará um diferencial decisivo.

A IA em várias nuvens está quebrando os modelos de exclusividade e criando demanda por orquestração, bem como por intermediação de capacidade de GPU. Esse ambiente favorece as empresas que projetam a interoperabilidade autêntica entre nuvens e plataformas. Grupos de produtos dedicados, focados em IA avançada e IA física, podem ajudar a garantir que a inovação abranja os domínios digital e físico, permitindo uma ideação e execução mais rápidas.

Oportunidade 3

Capacitar os líderes funcionais para operacionalizar a IA segura e confiável, especialmente à medida que as implantações amadurecem e crescem

À medida que a observabilidade melhora, a IA segura e confiável se tornou um imperativo operacional, indo além da ética e da conformidade para proteger a receita e a reputação. Com a IA permeando todas as funções e escalando desde as primeiras provas de conceito até a adoção em toda a empresa, a governança deve ser flexível e proativa. As organizações estão se movendo em direção à responsabilidade distribuída, capacitando os líderes funcionais - aqueles que estão mais próximos dos fluxos de trabalho e dos riscos - para definir as proteções, estabelecer apetites claros de risco e estabelecer práticas de confiabilidade nas operações diárias. Sem estruturas robustas, as empresas correm o risco de ter práticas fragmentadas que resultam em falhas e decisões em cascata que prejudicam os objetivos comerciais. O tempo é essencial, pois uma pesquisa recente da EY indicou que menos de um terço dos executivos de tecnologia tem altos níveis de confiança em relação à sua ética e estratégia de IA responsável. 

Incorporar IA segura e confiável em escala significa institucionalizar a governança como parte dos ciclos de vida de produtos e operações. De forma crítica, a prontidão dos dados surgiu como a dimensão mais despreparada, exigindo uma linhagem robusta, verificações de qualidade e governança para mitigar as falhas sistêmicas à medida que a IA aumenta. As ferramentas precisam acompanhar o ritmo à medida que os líderes reforçam os padrões, incluindo áreas como qualidade e linhagem de dados, política como código, monitoramento de tendências e desvios, manuais de incidentes e reversões auditáveis. Encontrar o equilíbrio certo permite a experimentação rápida sem sacrificar a resiliência, a confiabilidade ou a confiança. As empresas bem-sucedidas mitigarão os riscos regulatórios e de reputação e evitarão falhas operacionais que comprometam o crescimento e os resultados dos clientes.

Oportunidade 4

Repensar a estratégia comercial para a era agêntica

As empresas nativas de IA estão redefinindo a forma como o software é precificado, empacotado e comprado. O aumento da compra mediada por agentes está transformando o envolvimento do cliente, à medida que os modelos tradicionais de assinatura e consumo dão lugar a APIs seguras, testes instantâneos e preços baseados em resultados. Os clientes estão começando a esperar experiências sem atrito e valor transparente, não apenas acesso ou uso.

A inovação do modelo de negócios está se acelerando. De fato, 89% dos CEOs de tecnologia pesquisados afirmam que estão explorando modelos de preços inovadores, como preços baseados em resultados.² Mas a exploração por si só não será suficiente. Em 2026, os líderes devem passar de pilotos para uma implantação significativa, vinculando o preço diretamente aos resultados obtidos e ao valor mensurável. Possibilitada pela capacidade da IA de eliminar serviços e atividades adjacentes, a precificação baseada em resultados está surgindo como a abordagem preferida para atender às mudanças nas expectativas dos clientes e enfrentar as pressões macroeconômicas. Esses modelos baseados em resultados visam a criar uma experiência de compra "sem arrependimentos" para os clientes.

Ao mesmo tempo, as ferramentas de IA estão sendo implantadas em todas as funções de negócios — vendas, serviços, suporte e financiamento — criando oportunidades para ofertas integradas e novas propostas de valor. Ao incorporar a IA generativa (GenAI) e os aplicativos agênticos, as empresas automatizam e aprimoram essas funções, possibilitando soluções agrupadas que combinam produtos, serviços e financiamento em experiências sem atrito. Essa evolução está dando origem ao Service as Software, em que as interações tradicionalmente conduzidas por humanos são fornecidas por meio de plataformas inteligentes e automatizadas. O sucesso dependerá do design para o comércio orientado por agentes, por exemplo, expondo produtos e preços por meio de APIs seguras e alinhando modelos comerciais com métricas baseadas em resultados. A interoperabilidade será um fator crítico de sucesso à medida que as empresas trabalharem para oferecer fluxos de trabalho contínuos e de ponta a ponta entre plataformas e nuvens, introduzindo desafios que são tanto comerciais quanto técnicos.

Oportunidade 5

Otimizar a flexibilidade na seleção de modelos

A riqueza de opções entre modelos de IA abertos e fechados está criando novas decisões estratégicas para as empresas de tecnologia. À medida que as organizações avaliam as compensações entre transparência, personalização e custo (aberto) versus desempenho, suporte e segurança integrada (fechado), a capacidade de navegar nessa divisão se torna uma fonte de vantagem competitiva. O ecossistema de modelos abertos está amadurecendo rapidamente, oferecendo barreiras mais baixas para a entrada, iteração mais rápida e o potencial de integração profunda em fluxos de trabalho proprietários – geralmente por uma fração do custo. Os modelos fechados, por sua vez, continuam a estabelecer padrões de referência em termos de capacidade bruta e confiabilidade, mas podem introduzir custos mais altos, dependência do fornecedor e menos flexibilidade para localização ou conformidade.

Esse cenário em evolução não é apenas um debate técnico — é também uma questão de política e negócios globais. Em regiões onde o acesso a modelos ou infraestrutura proprietários é restrito, as abordagens abertas estão permitindo uma adoção e inovação mais amplas. Para as empresas, a oportunidade está em promover uma estratégia flexível que equilibre preço e desempenho, evite a dependência de um único fornecedor e se alinhe aos requisitos regulatórios e de soberania em constante evolução. As organizações que conseguirem orquestrar modelos abertos e fechados — otimizando a carga de trabalho, a geografia e a conformidade — estarão bem posicionadas para capturar valor, gerenciar riscos e se adaptar à medida que a pilha de IA continuar a se fragmentar.

Oportunidade 6

Projetar a soberania por padrão e executar um modelo de talento sem fronteiras

A fragmentação regulatória e a incerteza geopolítica estão redefinindo os modelos operacionais. O processamento soberano e local de IA está se tornando padrão à medida que os governos reforçam a residência de dados e as exigências de conformidade. Embora regulamentações como a Lei de Mercados Digitais (DMA) da União Europeia, a Lei de Serviços Digitais (DSA) e a Lei de IA estejam afetando os planos das empresas, a soberania agora vai muito além da conformidade. Ela abrange o local onde o talento reside, onde a computação acontece e como os modelos fundamentais refletem os valores, a moral e as tradições nacionais. Países e culturas estão afirmando o controle sobre a infraestrutura e moldando a IA para se alinhar às prioridades locais.

Para os líderes de tecnologia, a soberania é um desafio técnico e organizacional. As arquiteturas devem incorporar controles jurisdicionais desde o início, equilibrando o desempenho com a conformidade entre as regiões. Essas decisões influenciam o custo, a latência e a escalabilidade e forçam a modernização das estratégias de talentos em direção a pods sem fronteiras e centros de habilidades regionais. No entanto, a confiança continua baixa. Apenas 47% dos executivos globais de tecnologia acreditam que sua estratégia de IA capacita efetivamente os talentos em toda a organização, ressaltando como os modelos de força de trabalho estão atrasados em relação ao ritmo das mudanças tecnológicas e geopolíticas.³ As restrições de visto e as exigências locais complicam a mobilidade, mesmo que a inovação exija colaboração global, criando pressões duplas sobre a infraestrutura e a agilidade dos talentos.

Vencer nesse ambiente significa institucionalizar a soberania por padrão, incorporando controles regionais aos fluxos de trabalho e ao planejamento da infraestrutura e, ao mesmo tempo, adotando um modelo de talentos sem fronteiras que aproveita os pods de engenharia distribuídos e o gerenciamento proativo de riscos. As empresas que integrarem diversas perspectivas regionais e requisitos regulatórios à estratégia conseguirão obter conformidade sem sacrificar a velocidade, possibilitando a escala global em um cenário cada vez mais fragmentado.

Oportunidade 7

Implantar especialistas técnicos incorporados para lidar com a complexidade da plataforma de IA 

À medida que as plataformas e os ecossistemas de IA se tornam mais complexos e especializados, as organizações enfrentam uma questão crítica: O uso de engenheiros avançados (FDEs) ou outros especialistas técnicos incorporados se tornará essencial para o sucesso? A resposta tem implicações amplas. A incorporação de talentos técnicos diretamente nas unidades de negócios ou nas equipes de projeto pode acelerar a adoção, melhorar a qualidade da prestação de serviços e ajudar a proporcionar continuidade à medida que as plataformas evoluem. No entanto, também levanta novos desafios em relação à aquisição e retenção de talentos, ao investimento financeiro, ao dimensionamento e à medição do impacto por meio de KPIs claros. Atualmente, 27% dos executivos de tecnologia dizem que a falta de habilidades em IA é a principal barreira para uma maior implementação em toda a empresa, mais do que qualquer outro desafio técnico ou operacional.⁴

As organizações devem ponderar os benefícios da solução mais rápida de problemas e da integração mais profunda em relação aos custos e às demandas operacionais de manter grandes organizações de conhecimento especializado incorporado. A oportunidade está na estruturação dessas funções para maximizar o valor, ajudando a garantir que os especialistas técnicos estejam conectados à aprendizagem organizacional mais ampla, à governança e à medição de resultados.

Oportunidade 8

Repense sua estratégia tributária para a infraestrutura digital e a era da IA

A escala e a velocidade sem precedentes do investimento em infraestrutura digital — computação, data centers e o rápido desenvolvimento de modelos e ferramentas de IA proprietários — elevaram a estratégia tributária para se tornar uma alavanca essencial para as empresas de tecnologia. À medida que os líderes de IA se expandem globalmente, aumentando as operações e contratando talentos em várias jurisdições, a complexidade e os riscos do planejamento tributário nunca foram tão altos. A lógica é clara: o imposto não é mais apenas uma função de conformidade, mas também um facilitador estratégico que pode liberar capital, acelerar a implantação e proteger as margens em um ambiente em rápida mudança.

Para as empresas de tecnologia, os impostos devem ser considerados de forma proativa — e não como uma reflexão tardia — ao tomar decisões sobre onde construir, como estruturar a propriedade de PI e como alocar custos e lucros entre fronteiras. A abordagem tributária correta pode influenciar tudo, desde a origem do data center e a expansão da nuvem até a monetização do IP digital e a estruturação de equipes globais de IA.

O imposto está se transformando em um produto de dados por si só. As organizações líderes estão incorporando a análise tributária em suas plataformas de dados principais, usando insights em tempo real para informar as decisões de negócios, gerenciar riscos e aumentar a transparência com os stakeholders e os órgãos reguladores. Essa mudança permite o gerenciamento proativo de incentivos, créditos e obrigações de conformidade, transformando o imposto de um centro de custos em uma fonte de valor e resiliência. A oportunidade está na construção da estratégia tributária na base da transformação digital, de modo que, à medida que a empresa cresce, ela o faz com agilidade, conformidade e uma visão clara dos riscos e oportunidades globais.

Oportunidade 9

Institucionalize o AI FinOps para tornar as finanças o mecanismo de ROI

A codificação e o atendimento ao cliente já demonstraram a capacidade da IA de transformar as empresas. O setor financeiro é o próximo — e deve se tornar o campo de provas do ROI. Esse domínio está no centro de processos críticos, controle e risco, o que o torna a próxima onda ideal para resultados significativos orientados por IA.

As empresas estão direcionando investimentos significativos em IA para finanças, mas os retornos ainda não se materializaram. Hoje, 51% das empresas globais de tecnologia classificam o setor financeiro entre as três principais prioridades orçamentárias para IA — atrás apenas das funções de TI/digital e de negócios principais —, mas apenas 27% afirmam que o setor financeiro está entre os três principais impulsionadores do ROI da IA.⁵ Essa lacuna destaca o desafio: pilotos com bons recursos e casos de uso exploratórios não se traduziram em valor em escala empresarial. Em 2026, isso precisa mudar. Os líderes financeiros precisam passar da experimentação para a implementação — incorporando a IA à previsão, acelerando os ciclos de fechamento, automatizando a conformidade e usando a análise preditiva para tomar decisões mais inteligentes.

Institucionalizar a IA FinOps significa tornar a IA essencial para as operações financeiras, adicionando visibilidade em tempo real do fluxo de caixa, modelagem dinâmica de cenários, verificações automatizadas de conformidade e alocação inteligente de recursos. Quando bem feito, o setor financeiro evolui de uma função de relatório para um mecanismo estratégico que impulsiona a expansão da margem, otimiza a aplicação de capital e permite decisões mais rápidas e inteligentes em toda a empresa.

Sumário

O ano de 2026 trata da execução responsável da IA em velocidade e em escala. As oportunidades descritas aqui refletem uma mudança da experimentação para a maturidade operacional e a resiliência. Embora os desafios persistam, desde o alto consumo de energia até os desafios legais e as contínuas alucinações da IA, o ritmo e o tamanho das oportunidades continuam a aumentar. As empresas de tecnologia que adotarem essas estratégias nativas de IA, permitirem uma governança transformadora e repensarem os modelos comerciais serão líderes nesta próxima era.