Os principais insights do Ai4 2026, o maior evento de IA das Américas, para o seu negócio!

Voltei na semana passada do Ai4 - Artificial Intelligence Conferences em Las Vegas, com uma sensação incômoda.

Enquanto passamos os últimos anos discutindo a velocidade com que a inteligência artificial evolui, o verdadeiro problema começa a aparecer do outro lado. A IA ficou rápida. As empresas continuam lentas.

O AI4 é apresentado por seus organizadores como a maior conferência de inteligência artificial das Américas. Em 2026, foram mais de 12 mil participantes (embora muita gente especulava 14 mil), mais de 1000 palestrantes, 400 expositores e representantes de 90 países reunidos no Venetian, em Las Vegas.

Os números impressionam, mas não explicam completamente a importância do evento. O que torna o AI4 tão relevante é a mistura de setores, experiências e diferentes níveis de maturidade. No mesmo dia, era possível ouvir discussões sobre chips, infraestrutura, agentes, varejo, marketing, segurança, mobilidade autônoma, pequenas empresas, modelos de mundo e aplicações que já estão operando em grandes organizações. Além disso, temas focadas em diversos segmentos, muito além do varejo (obviamente, meu foco), como saúde, educação, e até mesmo astronomia.

Eu tive ainda o privilégio de participar no palco, moderando o painel “Building Smarter Retail Experiences in the AI World”, com representantes da americanas ACE Hardware e AREA15 , a mexicana Coppel e francesa Vapi .

Estar no palco oferece uma perspectiva diferente. Você não escuta apenas respostas. Precisa conectar visões, perceber contradições e encontrar uma síntese enquanto a conversa acontece. E a minha principal síntese do AI4 2026 é esta:

A inteligência artificial deixou de ser uma discussão sobre possibilidades. Agora, é uma discussão sobre capacidade de EXECUÇÃO.

A fase da curiosidade acabou

Durante algum tempo, testar IA já era suficiente para uma empresa parecer inovadora. As empresas criavam pilotos, apresentações e provas de conceito. A pergunta era: “O que essa tecnologia consegue fazer?”

No AI4, a pergunta mudou: “Que resultado isso está produzindo?”

Em um dos painéis, surgiu a expressão “morte por mil pilotos”. Outra empresa contou que chegou a manter 76 pilotos ao mesmo tempo. O problema deixou de ser criar experimentos. Passou a ser escolher quais merecem escala, quais repetem o que outra equipe já está fazendo e quais deveriam simplesmente ser encerrados.

Em outras palavras, a empresa pode gerar uma quantidade enorme de iniciativas e ainda assim não transformar nenhum processo importante.

IA não é brinquedo. É ferramenta. E resultado vem primeiro.

Isso significa medir o que realmente importa: tempo economizado, custo reduzido, receita ampliada, risco controlado, produtividade da equipe ou melhoria concreta na experiência do cliente.

Se um projeto de IA não consegue explicar qual problema resolve e qual resultado pretende modificar, talvez ainda seja apenas uma demonstração interessante.

A tecnologia acelerou. A organização, não

Conteúdo, código, análises e protótipos que levavam semanas agora podem ser produzidos em horas. Mas o restante da empresa não ganhou a mesma velocidade.

Continuam existindo aprovações, compliance, integração, segurança, sistemas legados, orçamento, disputas internas e resistência à mudança. Em um dos painéis, foi dito que, nas grandes empresas, cerca de 90% do tempo de um projeto não está necessariamente na programação, mas nas decisões, na governança, na segurança e em tudo o que permite colocar algo em produção.

Esse foi um dos pontos mais fortes do evento. O gargalo está mudando de lugar.

Quando produzir fica mais fácil, decidir fica mais importante. Quando o código acelera, integração e julgamento passam a limitar o avanço. Quando qualquer equipe pode criar uma solução, a empresa precisa aprender a priorizar, padronizar e abandonar.

O risco já não é apenas ficar para trás na tecnologia. É ter uma tecnologia veloz presa dentro de uma empresa que continua operando com a velocidade de antes.

O que comprar, o que criar e o que ter

Essa discussão apareceu com muita força no painel que moderei e se conectou a várias outras conversas do evento.

Para mim, a estratégia de IA não começa pela pergunta “qual modelo devemos usar?”. Ela começa por três decisões, que levei para o meu painel: o que comprar, o que criar e o que ter.

COMPRAR (BUY) aquilo que já se tornou capacidade disponível no mercado. Soluções maduras, recursos genéricos e infraestrutura que não representam, por si só, uma vantagem competitiva.

CRIAR (BUILT) aquilo que diferencia o negócio. Processos, experiências e aplicações ligadas ao conhecimento do cliente, à operação e às particularidades que nenhuma ferramenta pronta conhece completamente.

TER (OWN) aquilo que a empresa não pode deixar sob o controle de terceiros. Dados, contexto, regras, governança, propriedade intelectual, avaliações e capacidade de orquestração.

Lembrando que criar não significa necessariamente desenvolver tudo internamente, assim como ter também não significa construir tudo sozinho. Uma empresa pode criar em parceria e ainda manter o controle sobre sua inteligência e sua diferenciação.

A melhor síntese talvez seja: Comprar capacidade. Criar diferenciação. Ter controle.

As empresas vencedoras não serão aquelas que desenvolverem tudo, nem as que comprarem tudo pronto. Serão as que souberem fazer essa escolha com clareza.

O tamanho da empresa muda o papel da IA

Outra conclusão importante é que não existe uma única jornada de maturidade.

Para um pequeno negócio, a IA pode ser uma ferramenta ou uma assistente para tarefas específicas. Pode ajudar a organizar um processo comercial, analisar atendimentos, produzir conteúdo, configurar um sistema ou eliminar horas de trabalho operacional. A pequena empresa tem uma vantagem importante: consegue decidir e mudar mais rápido.

Em operações maiores e mais complexas, a IA começa a deixar de ser apenas uma ferramenta e passa a funcionar como infraestrutura do negócio.

A Ace Hardware mostrou que uma empresa não precisa nascer como companhia de tecnologia para começar bem. Seu assistente Hey ARMA já está presente em mais de 2.300 lojas, apoiado por uma rede interna de cerca de 50 profissionais que atuam como AI Champions.

A Coppel apresentou o outro lado dessa curva. Quando uma empresa conecta varejo, banco e previdência, atende milhões de clientes e opera com enorme complexidade, chega um momento em que não basta acrescentar IA aos processos existentes. A companhia precisa dominar dados, plataformas e decisões tecnológicas. Sua plataforma interna Genius já reúne 15 mil usuários registrados e 10 mil usuários ativos diariamente.

As duas visões estão corretas. Elas apenas representam pontos diferentes da mesma curva.

Você não precisa ser uma empresa de tecnologia para começar. Mas, dependendo da escala e da complexidade, talvez precise desenvolver capacidade tecnológica para continuar avançando.

A IA está saindo da tela

Talvez esta tenha sido a novidade mais importante para quem ainda associa inteligência artificial apenas a um campo de texto.

O chat foi a porta de entrada. Não será a casa inteira.

O AI4 mostrou agentes capazes de executar tarefas, atualizar sistemas, proteger aplicações, tomar decisões e concluir transações. Mostrou a Waymo tratando inteligência artificial como operação de mobilidade no mundo físico. Mostrou a Runway avançando dos vídeos gerados para os chamados modelos de mundo, capazes de aprender relações de espaço, movimento e física. Mostrou a AREA15 conectando ticketing, capacidade, filas virtuais e itinerários dentro de uma experiência física.

Também apareceu com força o retorno da voz como interface. Não como a velha árvore de opções de uma central de atendimento, mas como uma conversa capaz de compreender contexto, agir e transferir o cliente para uma pessoa quando necessário.

Para muitas empresas brasileiras, a IA ainda está concentrada na produção de textos, imagens e análises. No evento, porém, a fronteira já estava em outro lugar: IA executando, interagindo e interferindo no mundo real.

Não existe inteligência artificial sem infraestrutura

Por trás de uma interface simples existe uma estrutura cada vez mais complexa.

Modelos proprietários, modelos abertos, chips, centros de dados, energia, segurança, conectores, inferência e custo por tarefa apareceram em praticamente todas as discussões mais maduras.

A ideia de escolher um único modelo para toda a empresa começa a perder sentido. Diferentes tarefas pedem diferentes combinações de custo, velocidade, segurança e desempenho. O trabalho passa a ser menos sobre encontrar “a melhor IA” e mais sobre orquestrar a capacidade certa para cada problema.

Também ficou clara uma mudança na forma de medir custo. Token barato não significa necessariamente resultado barato. O que importa é quanto de inteligência útil e de valor para o negócio a empresa consegue gerar com o investimento realizado.

Essa discussão ainda aparece pouco no Brasil. Falamos muito sobre a ferramenta utilizada e pouco sobre a arquitetura que permitirá seu uso de maneira segura, escalável e economicamente viável.

Pessoas continuam sendo a parte mais difícil

Quanto mais avançava a discussão tecnológica, mais o fator humano reaparecia.

As empresas que mostraram adoção consistente não distribuíram apenas licenças. Criaram redes internas, envolveram especialistas do negócio, treinaram equipes, redesenharam processos e estabeleceram critérios de uso.

IA sem mudança de comportamento vira mais uma ferramenta esquecida. IA sem conhecimento do negócio automatiza o que não deveria. IA sem julgamento acelera decisões ruins.

O conhecimento técnico continua importante, mas cresce o valor de quem conhece profundamente o problema, sabe fazer boas perguntas e consegue avaliar a qualidade do resultado.

Ao mesmo tempo, segurança, confiança e acessibilidade deixaram de aparecer como assuntos posteriores. Passaram a fazer parte do desenho inicial. Um agente rápido, mas inseguro, não é eficiente. Uma experiência inteligente que exclui parte das pessoas não é realmente inteligente.

Por que foi tão importante estar lá

É possível acompanhar anúncios, assistir a vídeos e ler bons resumos a distância. Mas existe algo que só aparece quando estamos no evento.

Estar no AI4 me permitiu comparar o que muitas empresas ainda discutem com aquilo que outras já estão operando. Mais importante, permitiu perceber quais perguntas começaram a ficar velhas.

Talvez a grande questão já não seja “o que a IA pode fazer pela minha empresa?”.

A questão agora é: O que a minha empresa precisa mudar para conseguir fazer algo relevante com a IA?

É por isso que eventos como o AI4 importam. Eles não servem apenas para mostrar o futuro. Servem para revelar a distância entre o presente da sua empresa e o presente de quem já começou a operar de outra forma.

No palco, eu brinquei que, na próxima edição, quero ver ainda mais brasileiros na plateia e também no palco. Depois de tudo o que vi, deixou de ser apenas uma brincadeira.

A inteligência artificial está avançando rápido demais para ser compreendida somente por meio de timelines, vídeos curtos e resumos. Em algum momento, é preciso estar no lugar onde as perguntas que definirão os próximos anos estão sendo feitas.

E se te fez pensar, faça acontecer

Caio Camargo