Homem usando computador com múltiplos monitores exibindo gráficos e códigos, promovendo o avanço da IA em 2026 Imagem gerada digitalmente

IA 2026: da experimentação à institucionalização 

2 minutos de leitura

Para transformar adoção em produtividade, empresas precisam avançar em governança, integração das ferramentas aos processos e mensuração de resultados



Por Redação em 06/02/2026

Após o boom das ferramentas de inteligência artificial (IA), especialmente no que diz respeito aos chatbots, a tecnologia atravessa, em 2026, a fronteira que a separa da fase de experimentação da institucionalização no marketing. A conclusão é do estudo “Tendências de Marketing 2026”, da Conversão, segundo o qual a pergunta já não é mais se as empresas devem usar IA, mas como extrair valor mensurável dessa tecnologia em um contexto de orçamentos pressionados e maior cobrança por resultados.

Apesar de apontar para uma adoção ampla e irreversível da IA, a pesquisa indica que as empresas têm um desafio que também pode ser uma oportunidade: transformar uso individual em ganhos estruturais de produtividade. Nesse sentido, a tarefa das organizações passa por integrar a tecnologia aos processos, com governança, métricas claras e impacto direto nos resultados de negócio.

A lacuna entre adoção e eficiência

Embora 88,4% dos profissionais tenham afirmado usar as ferramentas de IA para as atividades de marketing, o esforço ainda tem impacto organizacional limitado. Na prática, o uso ainda é predominantemente individual, fragmentado e pouco coordenado. Em uma análise mais aprofundada, observa-se que apenas 6,1% automatizam tarefas com fluxos de trabalho baseados em IA e 2,7% utilizam agentes autônomos para execução de tarefas sem a necessidade de intervenção direta. 

Com isso, a ferramenta funciona como um assistente pessoal, economizando tempo em tarefas pontuais, mas sem extrair o potencial máximo da tecnologia, integrá-la a processos e implementar governança. Essa configuração retrata a imaturidade organizacional que empresas ainda preservam.

A capacitação e o investimento também são destacados dentre os fatores que contribuem para o uso eficiente da IA. No entanto, a capacitação ainda se mostra insuficiente, com 41,1% das empresas oferecendo somente cursos gratuitos ou de baixo custo e 28,1% sem promover nenhum tipo de capacitação. O padrão de investimento também é aquém do necessário para maiores avanços em automação, dado que 82,3% das empresas investem até cinco mil reais em ferramentas e APIs de IA. Dessa porcentagem, 40,2% só fazem o uso de ferramentas gratuitas e 42,1% investem entre mil e cinco mil reais. 

Portanto, diante da pressão por retorno sobre investimento (ROI) e competição por orçamento com outros departamentos, a eficiência da tecnologia ganha um peso ainda maior.

Institucionalização é requisito para produtividade

É nesse contexto que a institucionalização da inteligência artificial passa a ser determinante para a produtividade. Empresas que avançam para modelos mais maduros deixam de tratar a IA como um conjunto de ferramentas isoladas e passam a incorporá-la à lógica operacional do marketing. Isso implica redesenhar fluxos de trabalho, identificar gargalos passíveis de automação, criar agentes especializados e estabelecer diretrizes claras de uso. Robôs, humanos e sistemas passam, dessa forma, a operar de maneira coordenada.

Para isso, é preciso estruturar processos formais de governança. A falta deles faz com que os colaboradores decidam por conta própria a maneira de utilizar as ferramentas de IA e isso fica ainda mais claro em números: 47,1% das empresas não têm processos formais de governança e 21,2% avaliam a segurança quando necessário. Sendo assim, 68,3% operam sem governança ou apenas com reatividade. Entre os profissionais, só 12,1% declararam ter aprovação da liderança antes de utilizar as ferramentas.

A avaliação da pesquisa é que é preciso haver um equilíbrio na hora de estruturar e implementar a governança de IA. O objetivo é evitar tanto o excesso de controle, que pode inibir a inovação, quanto a falta de diretrizes, a ponto de expor dados sensíveis e pôr a empresa em risco.



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