Se 2025 foi um ano marcado pela fase de testes e aprendizados, 2026 consolida a integração definitiva da IA aos dados, às operações de marketing e às decisões de negócio. O estudo de tendências do portal Tudo Sobre CDP “The Future of Customer Data: 10 tendências que vão moldar 2026” é um retrato do momento em que a inteligência artificial deixa de ser apenas uma aposta experimental e passa a ocupar um papel central na estratégia das empresas.
A partir da análise de movimentos do mercado e sinais claros de transformação digital, este especial explora como as organizações estão estruturando seus dados, adotando inteligência artificial de forma prática e construindo vantagens competitivas sustentáveis em um cenário cada vez mais orientado por automação, personalização e eficiência.
Report “The Future of Customer Data”
Confira as 10 tendências que vão moldar 2026:
1) IA entra no P&L e redefine métricas de sucesso
“A inteligência artificial deixou de ser um experimento e passou a ser um fator direto de eficiência financeira. Em 2026, quem não mede impacto de IA no resultado simplesmente não compete.”
Sundar Pichai, CEO no Google / Alphabet
A promessa de gerar eficiência e crescimento sustentável empurra o uso da IA para o centro das métricas de resultado. Em vez de medir apenas impressões ou conversões, as empresas vão olhar para:
- Receita incremental atribuída a dados e IA;
- Impacto de automações sobre custo por aquisição e churn;
- Produtividade de equipes impulsionadas por IA.
O diferencial competitivo passa a ser não só ter dados, mas ter dados que movem o resultado financeiro.
2) Agentes de IA saem do piloto e entram na operação
“Consumer behaviour is being fundamentally reshaped by AI; shifting from simple fact-finding to dynamic exploration. People are using conversational search experiences like AI Mode to combine text, images, and audio to explore topics with unprecedented depth.”
Oliver Newth, AI Product Lead no Google / Alphabet
Ferramentas de IA que respondem a prompts serão substituídas por agentes autônomos e workflows IA-orquestrados. Eles vão operar em sistemas de CRM, martech e analytics para:
- Automatizar ações repetitivas;
- Priorizar leads e segmentos;
- Gerar insights em tempo real diretamente no fluxo de trabalho.
Esse tipo de uso exige uma arquitetura de dados madura, com eventos, identidades e controles prontos para uso por IA.
3) Dado proprietário como vantagem competitiva
“Em um cenário de commoditização tecnológica, o dado próprio se torna o principal diferencial competitivo.”
Ricardo R. Junior, CIO & CRO na consultoria aunica
À medida que modelos genéricos se tornam commodity, o verdadeiro diferencial reside no dado exclusivo de uma marca: o histórico de interações, comportamento de compra, preferências contextuais e sinais de engajamento.
Empresas que construírem:
- Pipelines de dados próprios;
- Governança forte;
- Modelos de qualidade e integridade de dados.
Inteligência e monetização de dados definitivamente entram em pauta e as empresas que dominarem seu pipeline de dados terão a vantagem competitiva que sobrevive à pressão por eficiência e performance.
4) CRM conversacional e interfaces IA
“À medida que a personalização avança, o CRM deixa de ser um sistema de registro e passa a ser uma camada inteligente de interação entre marcas e consumidores.”
Caíque Severo, Sales Director Brasil – Mastercard Dynamic Yield
A interface tradicional de dashboards e relatórios está cedendo espaço para interação por linguagem natural e copilotos de vendas e atendimento. Em 2026, equipes vão:
- Conversar com seus CRMs;
- Pedir insights diretamente via prompt;
- Receber recomendações de ação em tempo real.
Para isso é necessário um dicionário semântico de dados e uma taxonomia clara de entidades e eventos.
5) Autenticidade e confiança ganham infraestrutura
“Confiança não é um atributo opcional da IA; é parte da infraestrutura que sustenta sua adoção.”
Sam Altman, CEO na OpenAI
Com o uso intenso de IA, cresce a necessidade de provar a origem e validade de dados e decisões. Marcas precisarão de:
- Trilhas de auditoria;
- Rastreabilidade de dados e modelos;
- Logs de versões e origem de conteúdo.
Confiança, para clientes e para reguladores, será um ponto crítico, tanto quanto a performance.
6) Marca vira “algoritmo” no novo Discovery
“No novo ecossistema digital, marcas passam a ser interpretadas por algoritmos antes de serem percebidas por pessoas.”
Satya Nadella, CEO na Microsoft
Com buscadores e assistentes guiados por IA dominando a descoberta digital, a presença de marca passa a ser um elemento do algoritmo de escolha. Desta forma:
- SEO evolui para SEO estruturado + dados conectados;
- Perfis e sinalizações de marca alimentam assistentes e recomendações;
- Empresas precisam alinhar conteúdo, entidade digital e dados proprietários.
O “algoritmo” que escolhe a marca pode ser tão influente quanto o algoritmo que une consumidor e oferta.
7) Pesquisa orientada por IA transforma o papel dos dados de produto
“Catálogos estruturados e engenharia de contexto deixam de ser suporte operacional e se tornam motores de crescimento.”
Fei-Fei Li, Pesquisadora e Professora de IA na Stanford University
Consumidores usando IA não querem apenas resultados; querem respostas acuradas e contextualizadas. Isso cria demanda por:
- Catálogos estruturados (PIM);
- Dados enriquecidos de produto;
- Reviews, atributos e sinais contextuais.
O que antes era “conteúdo de e-commerce” vira base de dados acionável para geração de insights e recomendações.
8) Vibe coding e microaplicações internas
“Três em cada quatro pessoas agora dizem: ‘eu consigo fazer coisas que não conseguia antes’. Isso costuma passar despercebido na discussão sobre IA e trabalho.”
Aaron “Ronnie” Chatterji, economista-chefe da OpenAI
Ferramentas low-code/no-code e acessos democratizados vão criar um ecossistema de microaplicações internas que exploram dados e resolvem problemas específicos em tempo real.
Esse movimento aumenta a velocidade de entrega, mas também:
- Expõe dados sensíveis;
- Demanda controle de acesso e governança;
- Exige monitoramento e observabilidade contínuos.
Equipes de dados terão que equilibrar autonomia e segurança.
9) IA como competência transversal
“A verdadeira vantagem competitiva surge quando a IA deixa de ser um time e passa a ser uma habilidade organizacional.”
Jensen Huang, CEO na NVIDIA
Em 2026, IA não é mais domínio da área técnica. Profissionais de marketing, produto, vendas e dados vão trabalhar lado a lado com IA, exigindo:
- Alfabetização em dados;
- Capacidade de criar prompts direcionados;
- Entendimento de guardrails e limites éticos de uso.
Isso muda como times operam, e como CRM e martech entregam valor.
10) A ascensão das CEPs e o fim da complexidade
“O futuro do MarTech não é adicionar mais ferramentas, mas reduzir a complexidade por meio de plataformas integradas.”
Gui Zaniol, Solutions Lead na Resulticks
Uma das tendências mais claras na evolução do ecossistema de marketing e dados é o crescimento das Customer Engagement Platforms (CEPs) como alternativa às arquiteturas tradicionais, excessivamente fragmentadas e difíceis de operar.
Esse modelo, embora poderoso, criou um problema estrutural: quanto mais sofisticada a stack, maior a fricção operacional. Integrações quebram, dados se desalinham, a dependência de times técnicos cresce e a velocidade de execução diminui. É nesse contexto que as CEPs ganham protagonismo.
As Customer Engagement Platforms surgem como uma resposta direta à complexidade do ecossistema martech, unificando em uma única plataforma capacidades que antes estavam dispersas: ingestão de dados, orquestração de jornadas, personalização em tempo real, ativação omnichannel e inteligência aplicada.
Conclusão
2026 representa um ponto de inflexão: não é mais sobre “usar IA”, mas sobre como dados, IA e operação se conectam. Marcas que conseguirem integrar esses elementos com governança, confiança e foco em resultado vão transformar dados de clientes em vantagem competitiva sustentável.
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