IA e tomada de decisão: o que o Gartner revelou e o que separa empresas preparadas das que ficam para trás

Uma previsão divulgada pelo Gartner durante a Conferência Data & Analytics, realizada em São Paulo em abril de 2026, deixou claro que o horizonte da tomada de decisão corporativa está mudando de forma irreversível: até 2027, 50% das decisões de negócios serão aumentadas ou automatizadas por agentes de inteligência artificial.

Essa previsão não é sobre o futuro distante. É sobre os próximos 12 meses. E o que ela revela é que a janela entre empresas que têm a base tecnológica para aproveitar essa transição e as que ainda não têm está se fechando com rapidez que poucos gestores estão dimensionando com precisão.

O que significa "decisão aumentada ou automatizada por IA"

Para entender o impacto real dessa previsão, é importante precisar o que o Gartner quer dizer com decisão aumentada versus decisão automatizada.

Uma decisão aumentada é aquela em que um humano ainda decide, mas com suporte ativo da IA: o sistema analisa os dados relevantes, identifica os fatores que mais influenciam o resultado, simula cenários e apresenta uma recomendação estruturada com grau de confiança e justificativa. O gestor avalia e decide com informação de qualidade muito superior ao que teria sem o suporte.

Uma decisão automatizada é aquela em que o próprio agente de IA decide e age dentro de parâmetros previamente definidos, sem necessidade de confirmação humana a cada execução. Aprovação de crédito dentro de critérios estabelecidos, ajuste de preços em tempo real, roteamento de chamados de suporte por urgência e acionamento de manutenção preditiva são exemplos que já estão em operação em empresas de diferentes setores.

O Gartner chama esse conjunto de capacidades de decision intelligence: a combinação de dados, analytics e inteligência artificial para criar fluxos de decisão que operam de forma mais rápida, consistente e rastreável do que qualquer processo puramente humano consegue alcançar.

Os dados brasileiros que contextualizam o desafio

O Brasil ocupa uma posição de destaque nessa corrida, mas com contradições que merecem atenção. Dados do IBGE revelam que a adoção de IA nas empresas industriais brasileiras saltou de 16,9% para 41,9% em apenas dois anos, um crescimento de 2,5 vezes. Os usos mais frequentes incluem automação de processos operacionais, análise preditiva de dados e apoio à tomada de decisões em tempo real.

Ao mesmo tempo, o Brasil se destaca globalmente em uso estratégico: um levantamento de consultoria global posicionou o país entre os onde empresas mais utilizam IA para promover mudanças estruturais, com 42% dos entrevistados brasileiros citando esse objetivo, acima da média global de 34%.

O que esses números não mostram, mas que o Gartner deixa claro, é que adoção não é o mesmo que preparação. A maioria das empresas está usando IA de forma pontual. Poucas têm a infraestrutura de dados, a governança e a arquitetura de sistemas necessárias para que a IA opere de forma confiável nas decisões que realmente importam.

As seis tendências que o Gartner identificou para dados e analytics até 2030

Na mesma conferência, o Gartner publicou o relatório "Top Trends in Data and Analytics for 2026", que mapeou seis tendências que vão moldar como as empresas processam e usam dados nos próximos anos:

1. Modelo operacional AI-first. O Gartner prevê que mais de uma em cada dez empresas adotará um modelo operacional totalmente AI-first até 2030, no qual a IA é consideração central em todas as decisões, fluxos de trabalho e investimentos. As que chegarem lá primeiro acumularão vantagens que serão muito difíceis de alcançar depois.

2. Decision intelligence como disciplina. A inteligência de decisão, que aplica princípios de governança à tomada de decisão automatizada para tornar as ações auditáveis e alinhadas aos objetivos da empresa, vai crescer fortemente. O Gartner projeta que até 2029, decisões explicitamente modeladas serão cinco vezes mais confiáveis e 80% mais rápidas do que as tomadas sem governança estruturada.

3. Plataformas de governança de IA como necessidade operacional. Com agentes autônomos assumindo decisões estratégicas, táticas e operacionais, os riscos legais e reputacionais associados à falta de supervisão crescem proporcionalmente. O Gartner alerta que os métodos tradicionais de controle não são mais suficientes.

4. Streaming de dados agêntico. O processamento contínuo de dados em tempo real, em vez de em lotes periódicos, é o que permite que agentes de IA operem com informação atualizada. A adoção desse modelo deve ultrapassar 60% até 2028, partindo de menos de 15% em 2025.

5. Agentes de IA na gestão de dados. Os próprios processos de gestão de dados, como monitoramento de qualidade, identificação de anomalias e recomendações operacionais, serão progressivamente automatizados por agentes.

6. GraphRAG para casos de uso complexos. O GraphRAG, que combina grafos de conhecimento com modelos de linguagem para melhorar a precisão em consultas complexas, deve ser adotado por 40% das empresas até 2029.

O que a McKinsey descobriu sobre quem está se preparando de verdade

Enquanto o Gartner mapeou as tendências, a McKinsey publicou na segunda edição do livro "Rewired" uma análise que estudou as 20 empresas com melhor desempenho em transformações de tecnologia e IA no mundo. Os números são contundentes: essas organizações obtiveram, em média, um incremento de 20% no EBITDA com seus projetos orientados por IA, com retorno do investimento alcançado em um a dois anos e retorno médio de três dólares para cada dólar investido.

O dado mais revelador, porém, é o seguinte: dois terços dessas empresas concentraram seus esforços em no máximo três áreas de foco. Não espalharam IA por toda a organização. Direcionaram recursos para os pontos de alavancagem econômica onde pequenas melhorias geram impacto desproporcional.

Isso inverte um equívoco comum: empresas que tentam implementar IA em todos os processos ao mesmo tempo raramente chegam a algum lugar de valor real. Empresas que escolhem com precisão onde a IA vai mudar o resultado de negócio, e constroem a base certa para essa área primeiro, são as que os números da McKinsey descrevem.

O que precisa estar pronto antes que a demanda chegue

O Gartner é explícito sobre o que determina se uma empresa vai aproveitar ou perder a janela da decision intelligence: a infraestrutura de dados e o suporte tecnológico precisam estar prontos antes que a demanda chegue. E a demanda, como os números mostram, não está esperando.

Três condições definem se uma empresa está ou não preparada. A primeira é a governança de dados estruturada: dados de qualidade, integrados entre sistemas e acessíveis em tempo real. A segunda é a arquitetura de APIs e integrações que permitem que agentes de IA acessem e acionem sistemas diferentes de forma confiável. A terceira é uma estrutura de governança de IA que define quais decisões podem ser automatizadas, como os resultados são monitorados e como as exceções são tratadas.

Essa é a combinação que separa empresas que vão escalar com a onda de decision intelligence das que vão observar a transformação acontecer na concorrência. Na Appmoove, a software house mais completa do Brasil, esse é exatamente o trabalho que começa pelo diagnóstico: entender qual das três condições está faltando e em qual ordem construir.

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