Em 2025, a inteligência artificial deixou definitivamente o campo do “experimento promissor” e entrou na agenda dura de resultado. Nas grandes empresas, AI já não é apenas um laboratório paralelo: mais de dois terços das organizações que usam IA a aplicam em mais de uma função de negócio, e metade já a utiliza em três ou mais áreas, segundo a pesquisa global de 2025 da McKinsey. Ao mesmo tempo, a BCG mostra que três quartos dos executivos de C-level colocam IA entre as três principais prioridades estratégicas para o ano.
Nesse cenário, a consultoria de negócios está no olho do furacão. Em 2026, a pergunta central deixa de ser “como testar IA” e passa a ser “como redesenhar negócios a partir da IA” – com impactos profundos no modelo de projetos, na formação de talentos e na própria definição do que significa ser consultor.
Do slide deck ao copiloto estratégico
Nos bastidores das grandes firmas, a rotina já mudou. Ferramentas internas como o Lilli, da McKinsey, permitem vasculhar décadas de projetos em segundos, transformando o acesso a conhecimento em algo radicalmente mais rápido. Modelos generativos escrevem versões preliminares de relatórios, fazem varreduras de mercado e esboçam análises financeiras, liberando consultores para gastar mais tempo na síntese e na conversa estratégica com o cliente.
Experimentos conduzidos pela própria BCG apontam ganhos de 30% a 40% de produtividade para analistas juniores e de 20% a 30% para profissionais mais experientes quando usam IA generativa em tarefas estruturadas, mas também mostram queda de desempenho em problemas complexos quando o julgamento humano é relaxado. A mensagem é clara: em 2026, a vantagem competitiva das consultorias não estará em “ter IA”, e sim em desenhar o fluxo de trabalho certo entre humanos e máquinas.
A virada dos agentes de IA
Se 2023 foi o ano do hype da IA generativa e 2024–2025 consolidaram pilotos e provas de conceito, 2026 tende a ser o ano dos agentes de IA na consultoria.
O BCG AI Radar mostra que cerca de dois terços das empresas já exploram o uso de agentes, sistemas capazes de executar sequências de ações de forma semi-autônoma, como reconciliar dados, montar cenários ou disparar campanhas. A McKinsey, por sua vez, inclui “agentic AI” entre os principais vetores da paisagem tecnológica até 2025, reforçando que a próxima onda não é apenas gerar texto ou código, mas orquestrar processos inteiros.
Na consultoria, isso significa projetos em que partes relevantes do diagnóstico, do monitoramento de indicadores e até da implementação de recomendações são executadas por agentes conectados diretamente aos sistemas do cliente. O consultor continua definindo o problema, calibrando hipóteses e validando decisões sensíveis, mas a “linha de produção” analítica passa a rodar 24/7 em segundo plano.
Isso tende a pressionar o modelo comercial tradicional baseado em hora-homem. À medida que tarefas antes atribuídas a equipes de analistas são automatizadas, ganha força a precificação por impacto (ganhos de margem, redução de custos, aumento de receita) e por uso de ativos tecnológicos – plataformas, aceleradores, modelos proprietários.
Um mercado em expansão – e cada vez mais “AI-driven”
Os números sugerem que essa não é uma transformação marginal. Estimativas citadas pela McGill Business Review indicam que o mercado global de serviços de consultoria em IA, em torno de US$ 11 bilhões em 2025, pode ultrapassar US$ 90 bilhões até 2035. Em paralelo, reportagens financeiras apontam que a BCG prevê que cerca de 40% de sua receita venha de trabalhos relacionados à IA já em 2026, enquanto a EY registra crescimento anual de 30% na demanda por consultoria impulsionada por IA.
Na prática, isso significa que, em 2026, será cada vez mais raro ver um projeto de estratégia, eficiência operacional ou transformação digital que não tenha componentes de IA, seja como motor de análise, seja como solução final entregue ao cliente. Mesmo temas clássicos como redesenho organizacional e fusões e aquisições passam a incorporar modelos de IA para simular sinergias, mapear riscos regulatórios e avaliar cenários de integração.
Ao mesmo tempo, a pesquisa global de 2025 da McKinsey mostra que apenas cerca de um terço das organizações considera que conseguiu escalar suas iniciativas de IA para além de pilotos, e que só 39% atribuem algum impacto mensurável de EBIT à tecnologia, geralmente inferior a 5% do resultado total. Ou seja, há uma “lacuna de impacto” importante: muito investimento, muita experimentação, pouca captura de valor em escala. É justamente nesse espaço que a consultoria tende a se reposicionar.
Cinco tendências concretas para a consultoria em 2026
Sem pretensão de exaustividade, cinco linhas de força parecem particularmente relevantes para 2026:
- Projetos AI-first e redesenho de processos
A BCG mostra que as empresas que mais extraem valor da IA concentram mais de 80% dos investimentos em transformar funções-chave e criar ofertas, e não em ganhos marginais de produtividade. Na consultoria, isso se traduz em projetos que começam pela pergunta “que parte do negócio pode ser reinventada com IA?” e não “onde cabe um piloto de chatbot?”. A entrega deixa de ser apenas um roadmap e passa a incluir o redesenho detalhado de fluxos, papéis, KPIs e incentivos. - Ascensão das boutiques de dados e IA – e das alianças globais
A fronteira técnica da IA está se movendo rápido demais para que apenas as grandes firmas tradicionais deem conta. A região já vê o crescimento de consultorias especializadas em dados e IA, muitas vezes nascidas em cidades fora dos grandes centros e conectadas a ecossistemas internacionais via parcerias e investimento de plataformas globais, como o caso da Indicium, que recebeu aporte da Databricks e mira ter 60% da receita vindo dos EUA até 2026. Em 2026, a competição por relevância consultiva tende a ocorrer tanto entre marcas globais quanto entre redes de parceiros em torno de stacks de tecnologia. - Remodelagem do “pyramid model” e requalificação em larga escala
Reportagens recentes mostram grandes consultorias congelando salários de entrada e reavaliando o tradicional modelo piramidal de times, justamente porque a automação reduz a necessidade de grandes contingentes de analistas juniores para tarefas repetitivas. Em paralelo, o BCG AI Radar indica que menos de um terço das empresas treinou ao menos 25% da força de trabalho em IA.
Na prática, 2026 deve consolidar um novo mix de talentos: menos foco em volume de horas de análise manual, mais peso em consultores capazes de orquestrar agentes de IA, interpretar modelos, dialogar com áreas técnicas e, ao mesmo tempo, sustentar conversas de negócio em nível de conselho.
- Governança, risco e regulação como oferta central
A agenda de risco em IA amadureceu. A Gartner já destacava, em 2023–2024, a importância de AI TRiSM (gestão de confiança, risco e segurança em IA) como tendência estratégica. Pesquisas da McKinsey de 2025 mostram que mais da metade das empresas que usam IA já experimentou algum impacto negativo – com incerteza sobre inaccuracy, reputação, privacidade ou compliance – e que organizações líderes são justamente as que mais estruturam práticas de mitigação.
Isso abre espaço para uma linha de serviços que combina jurídico, tecnologia e ética: assessment de risco, frameworks de governança algorítmica, implantação de comitês de IA e desenho de processos de validação humana para decisões sensíveis.
- Medição de valor e fechamento da “AI impact gap”
Apesar do entusiasmo, apenas cerca de um quarto dos executivos entrevistados pela BCG declara ter gerado “valor significativo” com IA até agora, e a maioria das empresas sequer acompanha indicadores financeiros específicos para essas iniciativas. Em 2026, consultorias que não conseguirem amarrar IA a métricas concretas, EBIT, margem, churn, ticket médio, produtividade de funções críticas, correm o risco de ver seus projetos rotulados como “mais um piloto caro”.
Por outro lado, firmas que dominarem a engenharia de casos de uso, a modelagem de ROI e a implantação de dashboards de valor recorrente tendem a ocupar posição privilegiada como parceiras de longo prazo.
Como as consultorias podem se preparar
Para 2026, algumas prioridades parecem razoavelmente consensuais entre estudos e movimentos de mercado:
- Escolher poucas batalhas e ir fundo: em vez de um portfólio disperso de dezenas de pilotos, concentrar esforços em 3–5 casos de uso com clara conexão a resultado financeiro, como fazem os “líderes” identificados pela BCG.
- Redesenhar o trabalho, não só automatizar tarefas: incorporar IA em fluxos ponta a ponta – da estratégia à operação – definindo o que é responsabilidade do modelo, do agente e do humano.
- Investir em formação estruturada: criar trilhas de capacitação em IA para todos os níveis, do estagiário ao partner, com foco em uso prático, leitura crítica de saídas e ética de dados. Veja aqui a melhor formação para sua empresa.
- Atualizar modelos comerciais: combinar receitas de projeto com licenciamento de ativos (modelos, aceleradores, plataformas) e, onde fizer sentido, componentes de remuneração variável atrelados a indicadores de negócio.
- Fortalecer o diálogo com reguladores e sociedade: participar de consultas públicas, apoiar associações setoriais e produzir conhecimento aberto sobre governança responsável em IA.
Um 2026 menos glamouroso – e mais decisivo
A consultoria de negócios vive um momento curioso: nunca se falou tanto em IA, mas o trabalho de campo necessário para transformar hype em impacto é menos glamouroso do que os anúncios de lançamento sugerem. Trata-se de rever processos, migrar dados, revisar incentivos, enfrentar resistências internas e aceitar que parte do know-how tradicional terá de ser reaprendido.
Em 2026, o diferencial não estará em quem promete “IA para tudo”, mas em quem souber dizer “não” aos casos de uso errados, desenhar soluções viáveis para os certos e compartilhar risco com o cliente na captura de valor.
Se a IA está reescrevendo a consultoria, o desafio para o setor – e para o Brasil, em particular – é garantir que essa reescrita aprofunde a inteligência do negócio, e não apenas a sofisticação dos slides.
