A última semana do ano costuma ser silenciosa no noticiário, mas a IA não conhece recesso. Enquanto conselhos de administração fazem balanços e equipes desaceleram, os grandes modelos continuam aprendendo, as regulações seguem sendo ajustadas nos bastidores e o capital flui com um apetite curioso: menos hype, mais pragmatismo. Foi uma semana em que a IA deixou de “prometer” e passou a “entregar”, especialmente no front da receita.
Nos últimos sete dias, três vetores se conectaram de forma clara.
Primeiro, produtividade real. Empresas globais intensificaram o uso de modelos multimodais para reduzir custos operacionais, não para experimentação. Segundo, regulação silenciosa, com ajustes técnicos na implementação do AI Act europeu, focando menos em proibição e mais em governança prática. Terceiro, capital paciente. Fundos e big techs reduziram anúncios barulhentos, mas mantiveram investimentos contínuos em infraestrutura, dados proprietários e modelos especializados.
Nos Estados Unidos, o discurso mudou de “quem tem o maior modelo” para “quem controla o melhor fluxo de dados”. Na Europa, o foco foi interoperabilidade e auditoria algorítmica. Na Ásia, especialmente China e Coreia do Sul, a IA avançou integrada a manufatura, logística e semicondutores, menos conversa, mais chão de fábrica.
A sensação é clara: entramos na fase adulta da IA generativa.
Aplicações e mercado
O impacto para negócios é direto. IA deixou de ser área experimental e virou linha de eficiência. Líderes estão aprendendo, às vezes com dor, que o ROI da IA não vem do modelo em si, mas da combinação entre processos bem definidos, dados organizados e pessoas treinadas para dialogar com máquinas.
Empresas que tentaram “colar IA por cima” de estruturas confusas estão recuando. As que redesenharam fluxos, da venda ao pós-venda, estão colhendo ganhos reais de margem. IA não salva estratégia ruim, mas amplifica estratégia boa.
Dados e gráfico da semana
Um dado chamou atenção nos relatórios consolidados de mercado:
crescimento do investimento corporativo em IA aplicada a operações, não a P&D puro, em 2025.
O gráfico abaixo mostra a evolução global estimada de investimentos corporativos em IA operacional nos últimos três anos, destacando a aceleração em 2024 e a consolidação em 2025.
📊 Gráfico: Crescimento global de investimento corporativo em IA operacional (2023–2025)
Fonte: Compilação a partir de relatórios de mercado da OECD, Bloomberg Intelligence e McKinsey Global Institute.
A leitura é simples e poderosa: a IA saiu do laboratório e foi para o caixa.
Ferramentas da semana
Nesta semana, três ferramentas merecem atenção, não pelo hype, mas pela utilidade real.
A primeira é OpenAI GPTs Customizados, que continuam ganhando tração em times comerciais e jurídicos. O diferencial não é o modelo, é a capacidade de encapsular conhecimento específico e transformar especialistas em “produtos internos”.
A segunda é Anthropic Claude para análise documental longa, cada vez mais usado em contratos, compliance e auditoria. Menos criatividade, mais confiabilidade, exatamente o que áreas críticas pedem.
A terceira é Perplexity AI, que vem sendo adotada como camada de pesquisa executiva. Não substitui estratégia, mas economiza horas de coleta e validação de informação.
Ferramentas não criam vantagem sozinhas. Mas, quando bem escolhidas, removem fricção do sistema.
Dica de engenharia de prompts da semana
Tema: decisões melhores vêm de contexto, não de comando.
Mau exemplo:
“Crie uma estratégia de vendas usando IA.”
Genérico, superficial, produz texto bonito e inútil.
Bom exemplo:
“Você é um consultor de crescimento B2B. Considere uma empresa SaaS com ticket médio de R$ 15 mil, ciclo de venda de 90 dias e time comercial de 12 pessoas. Quais 3 pontos do processo comercial mais se beneficiariam de IA nos próximos 6 meses, considerando impacto em receita e risco operacional?”
Por que funciona melhor?
Porque define papel, contexto, restrições e horizonte de decisão. IA responde melhor quando entende o jogo que está jogando.
Reflexão estratégica final
A grande virada de 2025 não é tecnológica, é cultural. Estamos aprendendo que IA não é um atalho mágico, mas um espelho. Ela reflete a maturidade das empresas que a usam. Onde há clareza, ela escala. Onde há confusão, ela amplifica o caos.
No front da receita, a pergunta deixou de ser “qual modelo usar?” e passou a ser “qual decisão queremos melhorar?”. Quem entender isso cedo vai atravessar 2026 com vantagem silenciosa e sustentável.
Edição publicada em 02 de Janeiro de 2026.
Fontes: MIT Technology Review, Bloomberg, Reuters, Stanford HAI, OECD, McKinsey Global Institute.