O que 2026 passou a exigir que a sua empresa enxergue

Três leis diferentes, um julgamento bilionário e um fenômeno climático cobram, este ano, a mesma coisa de quem dirige um negócio. E não é tecnologia.

Em Shenzhen, na China, dezesseis times de robôs humanoides estão se batendo desde fevereiro por um prêmio de dez milhões de yuans. A liga se chama URKL, foi montada pela EngineAI, vai até dezembro e mistura robôs controlados à distância com robôs que lutam sozinhos. Existe vídeo, existe plateia, existe transmissão. É tão absurdo quanto parece.

O detalhe que quase ninguém repara é o que os organizadores dizem estar buscando. Não é audiência. A arena é bancada de teste: ela mede força, velocidade e tempo de resposta, estressa os algoritmos de equilíbrio e, principalmente, gera dado bruto sobre cada queda — material que depois é usado para melhorar os modelos. Guarde o robô que apanha, porque ele volta no fim.

Porque o robô não melhora por apanhar. Ele melhora porque alguém registrou o tombo.

A conta de quem projetou o produto contra a pessoa

Na quarta-feira passada, dia 26 de agosto, a Meta aceitou pagar até US$ 17,1 bilhões para encerrar a ação movida por 29 estados americanos que a acusavam de ter desenhado o Facebook e o Instagram para prender crianças na tela. É o maior desembolso da história da empresa: algo em torno de 27% do lucro que ela teve em 2025.

Aqui entra a letra miúda, que muda bastante o sentido da manchete. Os US$ 17,1 bilhões são um acordo, não uma condenação: a empresa nega ter cometido irregularidade, e uma parcela de US$ 5,3 bilhões só sai se TikTok e YouTube adotarem salvaguardas equivalentes. A condenação de verdade é outra e é bem menor — em 6 de agosto, o juiz Bryan Biedscheid, no Novo México, ordenou o pagamento de US$ 567 milhões a um fundo de reparação, depois de um júri ter fixado US$ 375 milhões em março.

Mas há um ponto nesse processo que vale para qualquer negócio, em qualquer setor. O que estava em julgamento não era o que os usuários postavam. Era o desenho do produto. Decisões de engenharia tomadas para prolongar o tempo de uso. Ou seja: a intenção embutida no processo virou objeto de prova — com registro, prazo e obrigação de relatório semestral de conformidade.

O Brasil já tinha escrito isso, e ninguém comentou

Enquanto a notícia americana ocupava a semana, uma lei brasileira sobre exatamente o mesmo tema já estava valendo há cinco meses. O Estatuto Digital da Criança e do Adolescente, a Lei nº 15.211/2025, entrou em vigor em 17 de março de 2026. Ele alcança qualquer plataforma com provável acesso por criança ou adolescente, independentemente de onde a empresa esteja sediada, com multa de até 10% do faturamento do grupo no Brasil, limitada a R$ 50 milhões por infração.

E não parou aí. Em 23 de dezembro de 2025, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados aprovou, por resolução, o mapa do que vai fiscalizar em 2026 e 2027. São quatro eixos: direitos dos titulares, tratamento de dados pelo poder público, proteção de crianças e adolescentes no ambiente digital e inteligência artificial e tecnologias emergentes.

Repare na coincidência. Em dezembro, o regulador brasileiro escolheu como prioridade os dois assuntos que, oito meses depois, custaram bilhões à Meta nos Estados Unidos. Não foi profecia. Foi leitura de onde o risco estava — e é exatamente o tipo de leitura que se espera de quem dirige uma empresa.

Falta o marco legal da inteligência artificial, é verdade. O PL 2338 foi aprovado por unanimidade no Senado em dezembro de 2024, mas ainda tramita na Câmara e a votação final escorregou. Quem está esperando "a lei da IA" para se organizar já está atrasado, porque LGPD, ECA Digital e a norma de que falo a seguir já cobram hoje.

O abismo entre usar e ter

Agora um par de números que, colocados lado a lado, explicam boa parte da confusão do momento.

Uma pesquisa da EY divulgada em maio apontou que 95% dos executivos brasileiros dizem já usar inteligência artificial — dez pontos acima da média global. Só que, quando o instituto oficial mede a empresa em vez da percepção de quem responde, o número é bem outro: a pesquisa TIC Empresas, do Cetic.br, mostra que a adoção de IA por empresas brasileiras foi de 13% em 2024 para 17% em 2025. Entre as pequenas, de 10% para 15%. O Sebrae mede a mesma fenda por outro ângulo: 96% das micro e pequenas conhecem ferramentas de IA generativa, e só 15% usam com frequência.

Isso não é contradição. É a diferença entre pessoas usando e empresa tendo no processo. Uma cabe no celular de qualquer um; a outra exige que alguém tenha organizado onde o dado mora — e é aí que a maioria trava. (Sobre o que acontece quando só a primeira existe, escrevi em outro texto.)

Os números de quem tentou confirmam. Uma pesquisa do MIT indica que 95% dos pilotos de IA generativa não produzem retorno mensurável. O Gartner projeta que 60% dos projetos de IA serão abandonados por dado não preparado, e que mais de 40% dos projetos de agentes devem ser cancelados até o fim de 2027. Numa pesquisa de abril com 782 líderes de infraestrutura, só 28% dos casos entregaram o retorno esperado; entre os que falharam, 57% apontaram a mesma causa — esperar demais, rápido demais.

Nenhum desses estudos diz que a tecnologia não funciona. Todos dizem a mesma coisa por caminhos diferentes: o gargalo nunca foi o modelo.

O peso que agora precisa aparecer na planilha

E aqui a conversa deixa de ser sobre tecnologia e passa a ser sobre gente.

Dados oficiais do INSS, compilados pela Associação Nacional de Medicina do Trabalho em janeiro, mostram 393.670 concessões de benefício por transtornos mentais até novembro de 2025 — contra 219.850 em 2023. Um aumento de 79% em dois anos, e o número de 2025 ainda está incompleto. Os casos de burnout saltaram de 1.760 para 6.985 no mesmo intervalo. O recorte considera só afastamentos acima de quinze dias, quando o trabalhador passa a receber benefício; tudo o que dura menos que isso não aparece nessa conta.

Vale ler de novo o que isso significa. Aliviar a carga de quem trabalha deixou de ser gentileza da direção e virou item de conformidade documentado. Uma planilha que consome três horas de alguém competente toda semana não é mais só ineficiência: é um fator de risco que a empresa é obrigada a mapear.

O exemplo que mostra como isso fica bonito quando dá certo

Em junho, a Samel, maior grupo privado de planos de saúde do Norte do país, contou o resultado de integrar ao prontuário eletrônico um sistema que cruza sozinho sinais vitais, exames, histórico, prescrições e balanço hídrico. Ele estrutura a evolução médica e emite alerta quando encontra interação medicamentosa ou dose fora do esperado. A preparação de uma discussão clínica complexa, que levava até dois dias, passou a sair em segundos, e o tempo que os médicos gastavam com burocracia caiu até 50%.

O que o diretor técnico disse sobre isso é a frase mais importante deste texto: "a inteligência artificial não substitui o médico, mas amplia sua capacidade de atuação". A máquina varre o volume que cansa o olho humano. A pessoa decide o que aquilo significa.

E note o que foi ganho ali. Não foi "produzir mais". Foi devolver hora de gente para o lado do paciente — que é, por acaso, exatamente o que a NR-1 pede que se gerencie.

Contra o clima, a única vantagem é decidir antes

Falta um último assunto que parece não ter nada a ver, e tem tudo.

Em 11 de junho, o centro de previsão climática americano confirmou El Niño, com 63% de probabilidade de um evento muito forte no trimestre de novembro a janeiro e 97% de chance de o fenômeno persistir até o início da primavera de 2027. A manchete assusta, mas a letra miúda desarma: El Niño não é quebra de safra decretada. O efeito divide o Brasil ao meio, com mais risco de seca no Norte e no Nordeste e mais chuva no Sul, e o cenário-base dos analistas ainda admite safra recorde em 2026/27.

O detalhe que importa aqui vale muito além da lavoura. Para o milho de segunda safra, o impacto principal do fenômeno não é climático em sentido estrito: é de calendário. Chuva irregular atrasa o plantio da soja, comprime a janela de plantio seguinte e empurra o enchimento de grão para o período de calor. Contra um evento de escala planetária, a única vantagem disponível a uma empresa é decidir antes — e decidir antes exige ter o número pronto na mesa, não espalhado em seis planilhas que alguém consolida na sexta-feira.

Tudo isso é a mesma exigência

Junte as pontas. A ANPD quer que você saiba que dado guarda. O ECA Digital quer que você saiba quem acessa o que você opera. A NR-1 quer que você saiba quem está sobrecarregado. O júri do Novo México julgou o que uma empresa sabia e não registrou. O Gartner diz que os projetos de IA morrem porque o dado não estava pronto. E o El Niño premia quem enxergou o calendário primeiro.

Governança é uma palavra difícil para uma coisa simples: enxergar. E tecnologia bem usada é o que permite enxergar sem esmagar quem olha. Foi assim com o livro-caixa, com o telefone, com a planilha eletrônica — cada um deles tirou peso de cima de alguém e, de quebra, deixou a operação visível.

Voltando ao robô que apanha em Shenzhen: ele é engraçado, mas é honesto sobre o momento. A máquina só aprende porque cada queda vira registro. A empresa que compra a ferramenta mais nova e não organiza o próprio dado está fazendo o contrário — apanhando na arena sem ninguém anotando nada.

Comece pelo relatório que alguém monta na mão toda semana. Ele revela onde o dado mora, quanto tempo custa e o que a empresa deixa de ver enquanto espera por ele. É o menor projeto possível que já responde a três obrigações de uma vez — e o primeiro que devolve uma tarde inteira para alguém que estava cansado.