Finanças em 2026: três prioridades que já definem a agenda

Demonstrar o impacto real da IA, proteger a qualidade dos produtos digitais reduzindo o time to market e capacitar pessoas com novas habilidades. Na Abstracta, vemos essas como três das prioridades de maior peso na agenda financeira de 2026.

A discussão financeira sobre 2026 já mudou de tom. Anúncios grandiosos perderam força. Em seu lugar, surge uma demanda mais concreta: justificar investimentos, sustentar a qualidade do software em ambientes complexos e ajudar pessoas a trabalhar melhor com inteligência artificial.

Nessa interseção, várias discussões acontecem ao mesmo tempo:

• Como as organizações podem adotar IA sem ficar presas em pilotos intermináveis?
• Como acelerar entregas sem abrir espaço para mais defeitos, retrabalho e desgaste?
• Como fortalecer capacidades internas para que a tecnologia não dependa de poucas pessoas ou ferramentas isoladas?

Para ajudar a interpretar esse cenário, reunimos as perspectivas de Gustavo Rodríguez Pintado, gerente da área de testes e implementação do Banco República (BROU), e Mario Ernst, CEO e fundador da Evolution Labs. Também incluímos a perspectiva de Matías Reina, co-CEO da Abstracta.

Prioridades do setor financeiro para 2026¶

Entre os temas que moldam a agenda financeira de 2026, três começam a se destacar: o impacto da IA no negócio, a qualidade dos produtos digitais e pessoas capacitadas com novas habilidades.

1. Adotar IA demonstrando impacto no negócio¶

A primeira prioridade deixou de ser apenas adotar IA, passando a demonstrar para que ela serve e quais resultados gera.

Nos últimos meses, muitas organizações avançaram com pilotos, assistentes, licenças e experimentos variados. Agora começa uma nova etapa. A discussão se volta ao impacto: onde o valor é criado, quais iniciativas vale escalar e como evitar que o investimento cresça mais rápido que os resultados.

Mario Ernst aponta justamente essa questão: “A principal pergunta que recebo de diferentes organizações é: onde a IA agrega valor? Onde deve ser incorporada para realmente valer a pena? É preciso sensibilidade para entender claramente as dores do mercado hoje e as ineficiências que elas geram.”

Mario enfatiza: “ A primeira coisa a estruturar é um plano para escalar projetos com inteligência artificial.”

Gustavo Rodríguez Pintado acrescenta uma perspectiva mais operacional, ligada ao que significa levar esses recursos à produção:

“ Não há dúvida de que implementar funções de IA generativa nos processos de produção será um grande desafio em 2026, tanto na instalação quanto na configuração, na implementação e no controle.”

Essa nuance importa porque uma organização pode ter entusiasmo, orçamento e pressão competitiva e ainda não ter uma lógica clara de adoção. Nesse caso, a IA vira um conjunto de esforços dispersos. Há movimento, mas fica difícil demonstrar resultados.

Para Matías Reina, a prioridade é romper esse ciclo cedo: a adoção de IA precisa de métricas, contexto e conexão visível com objetivos de negócio. Quando essa relação falta, o investimento perde força e a discussão rapidamente fica vazia.

Na Abstracta, vemos essa tensão de perto em equipes que querem melhorar a entrega com IA, mas ainda definem onde aplicá-la, como estabelecer governança e quais indicadores medem seu impacto real. Nesse ponto, a discussão deixa de ser estritamente tecnológica e passa ao território de negócios, visibilidade e decisões.

2. Proteger a qualidade dos produtos digitais reduzindo o time to market¶

A segunda prioridade já estava em pauta, mas em 2026 as empresas começam a entender seu verdadeiro peso. “É fácil reduzir o time to market com IA. A questão real é preservar ou melhorar a qualidade”, destaca Matías Reina.

No setor financeiro, acelerar entregas ou impulsionar automação com IA sem proteger a qualidade pode prejudicar a experiência e obrigar organizações a corrigir o rumo. Surgem defeitos em produção, as equipes de suporte ficam pressionadas, integrações falham e se gasta mais tempo corrigindo do que avançando. A experiência sofre justamente onde o negócio precisa de estabilidade e confiança na tecnologia.

Por exemplo, em 2025, o CEO da Klarna admitiu à Reuters que a fintech havia ido longe demais no uso de IA para cortar custos e redirecionava a estratégia para melhorar serviços e produtos.

Gustavo Rodríguez Pintado descreve uma das camadas em que essa tensão se torna mais visível:

“Da perspectiva tecnológica, algumas prioridades permanecem constantes, mesmo sem serem novas. Um exemplo é a automação crescente das conexões com fornecedores e órgãos públicos para agilizar procedimentos, verificar a identidade de pessoas e empresas e eliminar a troca de documentos físicos.”

Esse ponto tem grande profundidade e está diretamente ligado à qualidade do produto. Cada nova interconexão promete mais agilidade, mas também acrescenta dependência entre sistemas, processos de validação cruzada, dados sensíveis e maior exposição ao risco.

Nesses contextos, a qualidade do software passa a influenciar operações diárias, velocidade de entrega e capacidade de sustentar mudanças sem prejudicar a experiência do usuário.

Mario Ernst acrescenta outro ponto essencial ao direcionar a discussão ao cliente: “A solução não está em nós, por mais poderosos que sejamos. Está em compreender o cliente.”

A qualidade também está em jogo aí. Quando o foco fica preso em prazos, ferramentas ou urgências internas, as equipes podem perder de vista o que realmente afeta usuários, quais atritos merecem mais atenção e quais mudanças exigem validação mais sólida antes da produção.

Gustavo acrescenta um alerta especialmente relevante para os bancos. Quando o que se movimenta é dinheiro, a qualidade do produto digital também se mede pela confiabilidade dos processos, pela segurança e pela confiança que a instituição sustenta ao introduzir novas tecnologias.

“O ativo em movimento é dinheiro, então ações automatizadas com IA não admitem as conhecidas ‘alucinações’ da IA. A segurança prevalecerá sobre a velocidade de incorporar essas tecnologias à produção, pois a confiança nos processos de trabalho é o capital mais valioso de um banco.”

Para Matías Reina, essa tensão terá papel central ao longo de 2026: “Reduzir o time to market não pode ser um convite a conviver com mais fragilidade. Proteger a qualidade do software é parte da proteção do negócio enquanto se avança mais rápido, especialmente onde cada produto digital afeta receita, risco operacional ou experiência do cliente.”

3. Capacitar pessoas com IA¶

A terceira prioridade atravessa as outras duas. A IA não gera resultados apenas por estar disponível. É preciso discernimento para usá-la, contexto para integrá-la ao trabalho diário e capacidades internas para que não se reduza a uma ferramenta ruidosa com pouco efeito real.

“As pessoas são essenciais. Sentirem-se motivadas e capacitadas é fundamental para o sucesso dos projetos”, destaca Matías Reina.

Mario Ernst aponta: “ Precisamos mudar a mentalidade para criar novas competências. Hoje, muitas licenças de IA são distribuídas em massa em instituições e países, mas as pessoas não sabem o que fazer com elas.”

Gustavo Rodríguez Pintado acrescenta um sinal cada vez mais presente na agenda tecnológica:

“Há muita discussão sobre implementar agentes especializados que ajudam e aprimoram o trabalho das pessoas, tanto no negócio quanto em processos internos. A IA oferece grandes oportunidades para melhorar a eficiência dos processos de muitas instituições. O BROU trabalha para entender o alcance e os usos da IA, além de identificar bons casos de uso para implementá-la.”

Essas perspectivas se complementam, e todas são necessárias para capacitar de fato as pessoas no uso de IA. Por um lado, permanece uma necessidade básica: ajudar pessoas a entender onde usar esses recursos, com quais critérios e para resolver problemas reais. Por outro, cresce o interesse por agentes especializados e aplicações mais concretas.

Esses princípios também orientam nossa abordagem à Abstracta Intelligence, nossa plataforma de IA para ambientes corporativos, e ao Tero, nosso framework open-source para agentes sensíveis ao contexto. O objetivo é ajudar equipes a desenvolver capacidades, ganhar visibilidade e melhorar a produtividade em fluxos reais de QA e engenharia.

“A IA pode gerar melhorias concretas de eficiência, mas isso não justifica uma adoção apressada”, enfatiza Matías. “Capacitar pessoas com IA significa fornecer contexto, fortalecer o discernimento e apoiar o trabalho com sistemas seguros em fluxos reais, nos quais as decisões continuam em mãos humanas.”

Uma agenda mais exigente e muito menos simbólica¶

Essas três prioridades se reforçam:

A IA precisa de impacto visível para sustentar credibilidade e investimento.

A velocidade precisa de qualidade para não gerar mais erros e custos operacionais maiores.

As pessoas precisam de contexto, discernimento e novas capacidades para que a tecnologia contribua concretamente para o trabalho.

Por isso, a agenda financeira de 2026 começa a se formar em torno de um nível de exigência muito maior. Já não basta testar, anunciar ou mostrar atividade. Hoje, o foco se volta a resultados, execução e capacidade interna.

Na Abstracta, trabalhamos justamente nessa interseção. Apoiamos organizações nas quais a qualidade do software afeta diretamente o negócio, o risco e a experiência do cliente. Fazemos isso combinando expertise humana, agentes de IA, governança e visibilidade aplicados a desafios concretos de entrega.

A agenda já está em andamento. A diferença estará em quem conseguir transformar essas prioridades em decisões mais conectadas ao negócio e em uma base mais sólida para continuar crescendo.