Gabriel Simonet (*)
Ao observar o cenário atual, percebemos que a maioria das empresas não está atrasada na adoção de IA, mas, sim, presa à superficialidade. Se há dois anos o risco era ficar para trás, hoje o risco é se tornar indistinguível.
A convergência entre os grandes modelos de linguagem deixou de ser uma previsão e se tornou um fato mensurável. Para o usuário, a diferença entre OpenAI, Anthropic, Google e modelos open-source tornou-se praticamente imperceptível. Ao mesmo tempo, cortes agressivos de preços consolidaram um comportamento típico de mercado comoditizado.
O modelo virou commodity. E quando o modelo vira commodity, a vantagem competitiva se desloca. Ela já não está em qual modelo se usa, mas em qual sistema se constrói ao redor dele.
Durante muito tempo falamos de AI adoption, experimentação, provas de conceito, geração de texto e imagem e automação pontual. Mas, em 2026, mudou o enquadramento da conversa. A vantagem competitiva está na arquitetura que envolve a inteligência – dados, workflows, memória, orquestração, governança e integração com o ciclo decisório do negócio. Estamos migrando da era dos modelos para a era dos sistemas.
As empresas que continuam tratando a IA como ferramenta isolada capturam ganhos marginais. As organizações que constroem sistemas com IA aceleram seu ciclo de adaptação. Essa lógica é consistente com o Ciclo OODA (Observar, Orientar, Decidir, Agir), do militar norte-americano John Boyd, que consiste na velocidade de adaptação para vencer, e na força ou inteligência bruta.
Em 2026, vencerá quem girar esse ciclo mais rápido – com sistemas, não com prompts. Há pouco tempo, a preocupação era soar igual na comunicação. Mas, hoje, o novo risco se torna a chamada: homogeneização operacional.
Isso ocorre porque com o avanço da Agentic AI, os agentes não apenas geram conteúdo, mas também tomam decisões, estruturam estratégias fiscais, aprovam fluxos financeiros, priorizam tickets, sugerem investimentos e coordenam cadeias de suprimentos. Se todos usam os mesmos modelos, com os mesmos dados públicos e estruturas semelhantes, a homogeneização deixa de ser comunicacional e passa a ser operacional.
As empresas começam a decidir da mesma forma. E quando as decisões se tornam previsíveis, a diferenciação desaparece. Por isso, o conceito de identidade operacional torna-se central. Não se trata apenas de voz ou tom de marca, mas de critérios próprios de decisão, modelos mentais organizacionais, dados exclusivos, regras internas codificadas e estratégias de risco e priorização.
A dúvida ainda é como usar IA para ser diferente – e não para soar ou agir como todos os demais. Mas agora ela é ainda mais profunda.
Se os modelos convergiram, o novo ouro é o dado proprietário. As empresas que alimentam seus sistemas com dados exclusivos, históricos próprios, padrões internos e conhecimento contextual constroem um “mundo-base” que nenhum concorrente pode replicar.
Já aquelas que utilizam o mesmo modelo com os mesmos prompts e dados públicos inevitavelmente produzirão resultados semelhantes. Por isso, o diferencial está na inteligência organizacional incorporada ao sistema.
Dados estruturados, governados e integrados aos fluxos decisórios passam a ser o ativo estratégico central. IA sem dados proprietários é eficiência. IA com dados proprietários é vantagem competitiva.
Outro elemento que ganhou protagonismo em 2026 é a privacidade. O tratamento de dados deixou de ser apenas uma questão de compliance e passou a ser um componente da identidade de marca. As empresas que demonstram soberania sobre seus dados, transparência no uso de modelos e controle sobre onde e como a inteligência opera constroem confiança – e confiança, em ambientes automatizados, é um diferencial competitivo.
Para escapar da paralisia e da comoditização, propomos o Golden Path da IA, um conjunto estruturado de práticas para evoluir da experimentação à soberania operacional.
A primeira etapa é chamada de familiarização e consiste no uso básico de modelos para gerar fluidez e reduzir barreiras culturais. Isso pois, sem base cultural, não há evolução sustentável.
A segunda envolve a avaliação de modelos, arquiteturas e fornecedores. Essa etapa se trata de garantir portabilidade e flexibilidade em um mercado no qual os modelos são intercambiáveis.
A terceira fase é a de criação de assistentes e agentes que refletem processos, regras e critérios internos. Aqui nasce a identidade operacional – quando a IA começa a decidir segundo a lógica da empresa.
Na quarta etapa, a IA deixa de ser ferramenta auxiliar e passa a integrar o fluxo decisório central. O sistema observa dados internos e externos, orienta decisões com base na memória organizacional, executa ações e aprende com os resultados. Aqui, os dados proprietários estruturados tornam-se a base da diferenciação.
No estágio mais avançado, múltiplos agentes são orquestrados dentro de um sistema governado, ganhando escala, velocidade e consistência. A empresa passa a operar com soberania sobre seus dados, seus agentes, seus critérios de decisão e sua arquitetura de IA. É aqui que a identidade operacional se consolida.
Ou seja, o grande erro do momento não é ignorar a IA, é adotá-la de forma homogênea. Movimentos recentes do mercado mostram isso com clareza: ondas de adoção acelerada, impulsionadas pelo medo da substituição por agentes autônomos, levaram muitas organizações a implementar IA sem uma estratégia de diferenciação. Adotar por urgência sem construir identidade operacional gera paridade, não vantagem.
A dúvida sobre como usar IA para ser diferente continua válida. Porém, a resposta evoluiu. Não está no modelo, não está no prompt e não está na ferramenta isolada. Está no sistema. As empresas que constroem sistemas de IA baseados em dados proprietários, critérios próprios, governança clara e integração profunda com os processos decisórios acelerarão seu OODA Loop e criarão vantagem sustentável.
Em um mundo no qual a inteligência virou commodity, o diferencial passa a ser a identidade operacional. E isso não se compra, se constrói.
(*) CMO da GeneXus by Globant.