Sua estratégia de dados prova ROI? O que está mudando em analytics em 2026. Por, Felipe Rodriguez*

Em 2026, a diferença entre empresas que estão crescendo de forma consistente e aquelas que apenas reagem estará, mais do que nunca, na maneira como tratam seus dados. Com o avanço das aplicações de inteligência artificial, transformar informação em ação deixa de ser diferencial e passa a ser requisito para competir em alto nível.

A conversa sobre dados deixou de ser técnica: hoje, ela é estratégica e deve estar no centro das discussões de planejamento. Mais do que prever o futuro, é hora de consolidar no plano de 2026 os pilares que já provam impacto em 2025 e cuja ausência já começa a custar caro.

Três pontos se destacam como prioridades a considerar: data products, agentic analytics e decision intelligence. Eles representam algo além de tecnologias: uma mudança de mentalidade que já está em curso e que separa quem consegue provar ROI de IA de quem ainda está testando em projetos isolados.

Data products: estruturando o uso de dados em escala

Em 2026, muitas empresas ainda buscam implementar soluções de inteligência artificial, mas poucas conseguiram dar o salto para uma mentalidade AI first. O próximo passo, portanto, não é apenas testar IA em processos isolados, mas repensar como os dados circulam na organização.

É nesse contexto que surgem os data products, estruturas que organizam, validam e entregam conjuntos de dados prontos para uso, com governança bem definida. O objetivo não é apenas armazenar informações, mas torná-las acessíveis, confiáveis e aplicáveis à rotina de negócio. Isso exige uma mudança de modelo: do controle centralizado para a governança federada, em que diferentes áreas ganham autonomia sobre seus dados sem abrir mão da segurança.

Na prática, os data products aceleram todo o ciclo: da coleta ao uso. No marketing, por exemplo, é possível automatizar a captura de dados digitais diretamente das interfaces, validar e qualificar informações em tempo real, e gerar visualizações inteligentes que entregam insights prontos para ação. Esse fluxo reduz a dependência de análises manuais e aumenta a velocidade das decisões.

Agentic analytics: IA que age, não só analisa

Uma vez que os dados estão organizados e fluindo com eficiência, o passo seguinte é transformar análise em ação. É aí que entra o conceito de agentic analytics, com agentes autônomos que usam IA para executar tarefas e decisões táticas no dia a dia.

Esses agentes funcionam como extensões inteligentes das equipes: absorvem dados, aprendem com o contexto e automatizam decisões que antes exigiam intervenção humana. O objetivo não é substituir pessoas, mas potencializar seu trabalho, liberando tempo para escolhas mais estratégicas.

No mercado, esse movimento já entrega resultados mensuráveis em vendas e atendimento, duas áreas onde a pressão por eficiência operacional e ROI é mais direta e visível. Nesses contextos, a IA atua como copiloto: antecipa necessidades, prioriza leads, sugere respostas e executa ações em escala.

Por isso, não surpreende que esses agentes venham sendo associados a figuras como os super atendentes ou super gerentes: profissionais potencializados pela IA, capazes de oferecer interações mais rápidas, precisas e contextuais.

Decision intelligence: o salto da decisão baseada em dados

Com dados bem estruturados e ações táticas automatizadas, o próximo nível é tomar decisões complexas com suporte da inteligência artificial. Esse é o campo do decision intelligence.

Segundo o Gartner, 75% das organizações globais devem adotar práticas de decision intelligence no próximo ano, acelerando decisões com base em dados e IA. O cenário atual, porém, ainda está distante: apenas 10% dos líderes de negócios afirmam ter insights suficientes para tomar decisões com segurança, de acordo com a Google cloud.

O motivo é simples: quem não conseguir encurtar o caminho entre dado e decisão — e provar o impacto disso em resultados — vai perder orçamento para quem consegue. Muitas empresas já buscam esse modelo, mesmo sem nomeá-lo como tal. Incorporar o termo no planejamento agora é estratégico, pois dá clareza e diferenciação em relação ao mercado. Entretanto, para que isso funcione na prática, é preciso superar alguns mitos. Um deles é achar que basta plugar um ChatGPT e esperar que ele resolva tudo, porém é necessário ferramentas mais focadas e assertivas que considerem pontos como:
• Ambientes multimodais, que integrem não apenas dados quantitativos, mas também informações qualitativas — como textos de atendimento, reviews em app stores, feedbacks de clientes, etc. Esse tipo de dado enriquece o contexto e melhora a qualidade das decisões.
• Composability de IA, ou seja, criar agentes especializados por área de decisão. Um único modelo genérico não entende a fundo o que é preciso para decidir sobre crédito, precificação, churn ou aquisição. A combinação de modelos estatísticos com LLMs e outras arquiteturas específicas traz mais precisão, menor custo e mais aderência à realidade do negócio.

Mais do que um novo termo, decision intelligence representa um novo modelo operacional, no qual o dado deixa de ser só “insumo para análise” e se transforma em instrumento direto de decisão, com agilidade, consistência e inteligência.

A corrida por dados já não é novidade. O que define quem avança agora é a capacidade de usar dados para decidir melhor, mais rápido e provar isso em resultados concretos. Data products, agentic analytics e decision intelligence não são apostas para o futuro. Já estão moldando quem lidera e quem perde espaço. Quem agir agora terá mais do que eficiência; terá o argumento mais valioso do momento: ROI real com IA.

*Felipe Rodriguez é CEO da Gauge