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Gastos com IA devem aumentar em 2026, mas fornecedores enfrentam consolidação

Capitalistas de risco preveem que as empresas aumentarão seus gastos em inteligência artificial em 2026, mas concentrarão esses investimentos em um número menor de fornecedores. Uma pesquisa recente da TechCrunch com 24 VCs focados em empresas revelou que a maioria prevê orçamentos de IA aumentados para empresas em 2026, com gastos focados em um número menor de contratos.

A mudança indica um afastamento da fase experimental da adoção de IA, onde as empresas testaram várias ferramentas para diversos casos de uso. Andrew Ferguson, vice-presidente da Databricks Ventures, acredita que 2026 marcará um período de consolidação de investimentos, à medida que as empresas selecionarem tecnologias de IA preferidas. "Hoje, as empresas estão testando várias ferramentas para um único caso de uso, e há uma explosão de startups focadas em certos centros de compra, como go-to-market, onde é extremamente difícil discernir a diferenciação, mesmo durante a prova de conceito", disse Ferguson.

O cenário atual envolve inúmeras startups visando funções de negócios específicas, como estratégias de go-to-market, tornando difícil para as empresas diferenciarem as ofertas durante os testes iniciais. À medida que as empresas reúnem evidências tangíveis do impacto da IA, espera-se que reduzam os orçamentos de experimentação, simplifiquem as ferramentas sobrepostas e aloquem recursos para tecnologias de IA que demonstraram valor.

Rob Biederman, sócio-gerente da Asymmetric Capital Partners, ecoou esse sentimento. A consolidação antecipada reflete um mercado amadurecido, onde as empresas priorizam soluções comprovadas em vez de ampla experimentação. O aumento nos gastos com IA sinaliza uma crescente confiança na capacidade da tecnologia de fornecer resultados tangíveis para as empresas. A mudança em direção a menos fornecedores sugere que as empresas estão procurando plataformas abrangentes e provedores estabelecidos que possam atender a várias necessidades, em vez de depender de uma coleção de soluções pontuais.

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