32% em 2024, 95% em 2026: por que a IA virou prioridade nas empresas
Uma pesquisa realizada pela Avantia com 105 organizações revela uma mudança acelerada na percepção sobre inteligência artificial: enquanto em 2024 apenas 32,8% das empresas investiam em IA, em 2026 impressionantes 95,2% a colocam entre as prioridades estratégicas. Esse salto não é apenas estatístico — representa uma transformação nas operações, nos riscos e nas decisões de investimento das empresas.
O que a pesquisa mostrou
O levantamento apontou a inteligência artificial como a tecnologia de maior impacto esperado para 2026. Outros itens mencionados como prioritários incluem integração de sistemas críticos, video analytics e reconhecimento inteligente. O relatório também destaca que 100% dos respondentes consideram a IA relevante para suas operações, com a maioria atribuindo alta relevância.
Esse movimento é acompanhado por sinais econômicos: o mercado de segurança eletrônica registrou faturamento médio de R$ 14 bilhões em 2024, com crescimento de 16,1%. A digitalização, a integração entre segurança física e digital e a expansão do 5G foram citadas como fatores que ampliam a capacidade de adoção de soluções baseadas em IA.
Por que a IA se tornou central
A adoção em larga escala se explica por dois vetores principais: maior maturidade das soluções de IA e necessidade operacional. Modelos de visão computacional, detecção de anomalias e automação de processos tornaram-se mais robustos e acessíveis, gerando benefícios claros como redução de falsos positivos, priorização automática de incidentes e ganho de eficiência na operação.
Além disso, a convergência com outras tecnologias — especialmente 5G, IoT e computação em nuvem — viabiliza aplicações em tempo real e em escala, permitindo que câmeras, sensores e dispositivos conectados alimentem modelos que geram insights acionáveis.
Crescimento do setor e papel do 5G
O 5G amplia a largura de banda e reduz a latência, facilitando a transmissão de vídeo em alta resolução e a execução de análises em edge, próximas à fonte de dados. Isso significa respostas mais rápidas e menor consumo de banda para operações críticas. A combinação de câmeras mais avançadas, conectividade e algoritmos mais eficientes tornou o retorno sobre investimento em projetos de segurança inteligente mais atraente para empresas de variados setores.
Desafios reais: infraestrutura, talento e sistemas legados
Apesar do otimismo, a pesquisa também destacou obstáculos relevantes. Entre eles estão infraestrutura de segurança física obsoleta, dificuldade de treinamento e escassez de talentos com conhecimentos em visão computacional, ciência de dados e cibersegurança. Sistemas legados representam uma barreira prática: muitos equipamentos e plataformas não foram projetados para integração com modelos de IA e exigem modernização ou adaptação.
Modernizar exige investimento em hardware, redes e capacitação, além de escolhas estratégicas sobre fornecedores e arquitetura (nuvem vs. edge). Sem esse esforço coordenado, projetos de IA podem se tornar custosos e apresentar baixo impacto operacional.
Tendências e riscos para 2026
Para 2026, as prioridades estratégicas listadas no relatório incluem proteção de dados e cibersegurança, redução de riscos operacionais, inovação tecnológica e eficiência com redução de custos. Em termos de orçamento, mais da metade das empresas planeja aumentar aportes em segurança eletrônica.
Um alerta importante é a preocupação com o uso malicioso de IA. A automação pode ser explorada por adversários para burlar sistemas, gerar deepfakes ou automatizar ataques. Por isso, a adoção de IA precisa vir acompanhada de práticas robustas de governança, testes de robustez dos modelos, criptografia e monitoramento contínuo.
O que empresas e profissionais podem fazer agora
Algumas ações práticas ajudam a transformar intenção em resultados concretos:
- Mapear ativos e priorizar modernização dos pontos críticos (câmeras, servidores, sensores).
- Iniciar por pilotos com métricas claras de retorno (redução de alarmes falsos, tempo de resposta, redução de custos operacionais).
- Investir em capacitação para operadores e equipes técnicas, com foco em visão computacional, integração de sistemas e segurança.
- Integrar segurança física e cibersegurança desde o desenho da solução: segmentação de rede, criptografia e controle de acesso.
- Escolher parceiros que ofereçam suporte para integração com sistemas legados e práticas transparentes sobre modelos de IA.
Conclusão
O salto de 32,8% para 95,2% deixa claro que a inteligência artificial deixou de ser um item experimental e passou a integrar o núcleo estratégico de muitas organizações. A convergência entre IA, 5G, IoT e nuvem amplia as possibilidades, mas exige resposta em termos de modernização, formação de profissionais e mitigação de riscos. Empresas que equilibrarem inovação com governança terão vantagem competitiva.
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