O lucro da Intelbras cresceu 16% no segundo trimestre de 2026, puxado, entre outros fatores, por câmeras e soluções com inteligência artificial para varejo e segurança pública. A receita líquida somou R$ 1,149 bilhão e o conselho aprovou R$ 93,4 milhões em proventos. Não é slide de inovação: é resultado reportado ao mercado.
Na mesma leva de notícias, um dado que parece contradizer esse — e não contradiz. O M&A de tecnologia no Brasil caiu 33% no primeiro semestre de 2026, com 87 transações. O que importa aí não é a queda. É o que os compradores que sobraram estão comprando: software vertical, com dados proprietários e IA aplicada, e disposição de pagar prêmio por esses ativos.
Os dois números dizem a mesma coisa por ângulos diferentes. Em 2026, a IA deixou de ser linha de despesa de inovação e virou ativo com preço. E aí aparece a pergunta que quase nenhuma empresa de médio porte com que eu converso consegue responder: quanto vale a IA que vocês já construíram?
Principais aprendizados
- A Intelbras reportou lucro 16% maior no 2T26 com câmeras e soluções de IA entre os vetores de crescimento — IA aparecendo em resultado, não em roadmap.
- O M&A de tecnologia recuou 33% no primeiro semestre de 2026, mas compradores pagam prêmio por software vertical com dados proprietários e IA aplicada.
- Cerca de dois terços das organizações não têm política formal para gerir o uso de IA nem para identificar agentes rodando sem supervisão — o que a IBM classifica como caos operacional.
- Sem inventário, dono e métrica, iniciativa de IA não vira ativo. Vira custo invisível que ninguém sabe defender quando o board pergunta.
- A régua regulatória está se formando em paralelo (PL 2.338 e o Sistema Nacional de IA sob coordenação da ANPD). Quem só for organizar depois da sanção vai organizar sob pressão.
Por que sua empresa não consegue dizer quanto vale a IA que já tem?
Porque ela nunca foi tratada como ativo. Foi tratada como experimento, e experimento não entra em inventário. O que eu encontro na prática é sempre parecido: o atendimento montou um assistente, o marketing assinou uma ferramenta de conteúdo, alguém do financeiro automatizou um relatório com um agente que ele mesmo configurou, e o time de dados fez um piloto que ninguém mais lembra se foi desligado. Cada um funciona. Nenhum tem dono formal, métrica acordada ou custo isolado.
Não é um problema de disciplina individual — é o estado do mercado. Cerca de dois terços das organizações ainda não têm política formal para gerir o uso de IA ou identificar agentes rodando sem supervisão. É o suficiente para que a própria IBM chame o fenômeno de caos operacional, e para que uma startup brasileira acelerada pelo Google, a Dooers, capte investimento construindo uma plataforma inteira só para governar agentes dentro das empresas.
A consequência prática aparece na reunião de orçamento. Quando o board pergunta qual foi o retorno da IA no ano, a resposta vem como uma coleção de anedotas: “o atendimento ficou mais rápido”, “o time de conteúdo produz mais”. Nenhuma dessas frases sobrevive a uma pergunta de acompanhamento. Já escrevi sobre esse padrão de iniciativas desconectadas no blog da HAIA: o problema quase nunca é a tecnologia escolhida, é a ausência de estrutura em volta dela.
O que transforma uma iniciativa de IA em ativo com valor?
Três coisas, e nenhuma delas é tecnologia: nome, dono e métrica.
Nome é inventário — a lista do que existe, em qual área, com qual ferramenta, acessando quais dados. Dono é uma pessoa de negócio que responde pelo resultado, não o fornecedor nem o time técnico que construiu. Métrica é o indicador definido antes de começar, acordado com quem paga a conta, e não escolhido depois para justificar o que já foi gasto.
Em 2012 eu liderei a implantação de um assistente virtual no atendimento de uma grande operadora de telecom, quando IA conversacional no Brasil ainda era assunto de poucos. O resultado foi R$ 131 milhões em custos evitados. A tecnologia disponível naquela época era incomparavelmente pior que a de hoje — e ainda assim o número foi defensável na frente do conselho. Não foi o modelo que fez isso. Foi ter, desde o primeiro dia, um dono de negócio, uma métrica combinada com quem pagava a conta e um perímetro explícito do que entrava e do que não entrava no escopo.
Vivi a mesma lógica depois liderando cinco squads e 58 pessoas em uma grande indústria e varejista de beleza, num contexto de R$ 368 milhões de risco fiscal mitigado. A régua era a mesma: quem responde, por qual número, medido como. É uma disciplina de gestão antiga, que a IA não dispensou — só tornou mais urgente, porque agora qualquer pessoa da operação consegue criar um agente numa tarde.
É esse o ponto que costuma incomodar: hoje as ferramentas são muito melhores do que as que eu tinha em 2012, e a disciplina em volta delas costuma ser muito pior. Tecnologia boa sem estrutura de decisão não amplifica resultado — amplifica dispersão.
Isso muda alguma coisa se você não pretende vender a empresa?
Muda, por três motivos concretos.
O primeiro é orçamentário. A conta de licenças, tokens e infraestrutura cresce todo trimestre, e cresce de forma difusa, distribuída em cartões corporativos de áreas diferentes. Sem inventário, ninguém consegue nem somar o que já se gasta, muito menos comparar com o que se ganha.
O segundo é regulatório. O PL 2.338, aprovado no Senado no fim de 2024, segue em análise por Comissão Especial, e o Executivo enviou projeto complementar criando o Sistema Nacional de IA sob coordenação da ANPD. Não há data para a sanção, e é exatamente por isso que vale começar agora: mapear quais dados alimentam qual agente é trabalho de meses, não de semanas, e ninguém faz isso bem sob prazo de fiscalização.
O terceiro é de infraestrutura. A expansão de data centers voltados a IA movimenta cifras da ordem de US$ 69 bilhões, o Brasil já concentra 48% da capacidade instalada da América Latina e 71% da capacidade em construção na região — a ponto de a demanda comercial de eletricidade dever superar a residencial no país. Custo de IA vai continuar aparecendo na conta, com ou sem estratégia por trás.
O exercício de uma hora
Se você é quem decide orçamento na sua empresa, proponho um teste simples antes de aprovar qualquer nova ferramenta de IA neste semestre. Peça uma lista: todos os agentes, copilotos e automações com IA em uso hoje, por área, com o nome de quem responde por cada um e a métrica que cada um deveria mover.
Se essa lista aparecer em uma hora, sua empresa está à frente da maioria e tem base para discutir valor. Se não aparecer, você acabou de fazer o diagnóstico — e o próximo passo não é comprar mais uma licença. É mapear o que já existe e decidir o que fica, o que sai e o que precisa de dono. É esse o trabalho que o Diagnóstico Executivo de IA da HAIA endereça: entender onde a operação perde valor antes de comprometer mais orçamento com execução.
O mercado começou a precificar IA aplicada. Vale checar se a sua empresa consegue, ao menos, nomear a dela.
Perguntas frequentes
Como calcular o retorno da IA que a empresa já implantou?
Comece pelo inventário: liste cada iniciativa em uso, a área responsável, o custo mensal real (licença, consumo e horas de manutenção) e o indicador de negócio que ela deveria mover. Sem essa base, qualquer cálculo de retorno é estimativa sobre estimativa. Com ela, o cálculo vira uma conta simples de custo contra indicador acordado.
O que significa ter agentes de IA rodando sem supervisão?
Significa que existem automações ou assistentes criados por áreas de negócio, acessando dados corporativos, sem registro central, sem política de uso e sem responsável formal. Cerca de dois terços das organizações estão nessa situação, segundo levantamento citado pela IBM — o risco não é só de conformidade, é também de ninguém conseguir explicar o que a empresa gasta e ganha com IA.
Por que compradores pagam prêmio por empresas com IA aplicada?
Porque IA aplicada sobre dados proprietários é difícil de replicar. No primeiro semestre de 2026, com o M&A de tecnologia em queda de 33%, os compradores ficaram mais seletivos e passaram a priorizar software vertical com base de clientes fiel, receita recorrente e capacidade comprovada de incorporar IA à operação — não a promessa de fazê-lo.
Vale esperar o Marco Legal da IA ser sancionado para estruturar governança?
Não. O PL 2.338 segue em análise sem prazo definido, e o projeto complementar que cria o Sistema Nacional de IA sob a ANPD reforça a direção. O trabalho de mapear dados, agentes e responsáveis leva meses e não melhora sob pressão de prazo regulatório. Quem começa antes chega à vigência da lei com inventário pronto, e não com um projeto de emergência.
Sou Gillian Pellegrino, fundadora da HAIA. São mais de 30 anos conectando estratégia, tecnologia e execução — de IA conversacional em telecom, em 2012, a diagnóstico e governança de IA para empresas de médio porte hoje. Escrevo aqui sobre o que funciona, o que não funciona e onde o valor real está.
