BI em 2026 não é sobre dashboard. É sobre decisão confiável, no tempo certo

Romildo Burguez • January 26, 2026

Em 2026, a tolerância para decidir “no escuro” ficou menor. Metas mudam rápido, a operação está mais pressionada e o negócio quer resposta sem “depende”. O problema é que muita empresa tenta resolver isso do jeito antigo: publicando mais dashboards. Só que o que atrasa a decisão não é falta de visual. É inconsistência, atraso, falta de contexto e disputa de versõesBI em 2026 é menos sobre “ver” e mais sobre “agir”, com rotina confiável e operação estável. 


2026 elevou o custo do erro: decisão mais rápida, margem menor 


Quando o ambiente fica mais híbrido, regulado e imprevisível, a gestão passa a lidar com cenários simultâneos: eficiência vs. experiência, velocidade vs. controle, automação vs. risco. Nessa conta, dado atrasado vira retrovisor, dado inconsistente vira debate, e debate vira paralisia. 


O que muda agora é que “ser orientado a dados” deixa de ser discurso e vira mecanismo de sobrevivência — especialmente em operações críticas (logística, atendimento, varejo, manufatura, finanças e serviços essenciais). O BI não falha só como relatório: ele falha como capacidade de resposta


O novo papel do BI: de repositório de relatórios para camada operacional 


A transformação mais importante não é estética. É de papel. 


De “o que aconteceu?” para “o que eu faço agora?” 


Quando o BI se aproxima do fluxo de execução, ele deixa de ser um lugar onde “os dados ficam” e vira um componente ativo da rotina: orienta priorização, reduz retrabalho e encurta tempo de reação. Isso exige que o BI seja tratado como sistema, não como entrega pontual. 


Interfaces conversacionais: autonomia aumenta e a exigência também 


A demanda por perguntas em linguagem natural (sem “caçar” filtros e páginas) está deixando de ser luxo e virando padrão. O Power BI já caminha nessa direção com experiências de copiloto/assistente para localizar e analisar relatórios, modelos semânticos e dados disponíveis. 


Só que aqui está o ponto que muita empresa subestima: autonomia sem base é só multiplicação do problema. Quanto mais gente consome, pergunta e decide, mais importante fica a consistência do que está “por trás” (definições, regras, atualização, qualidade e rastreabilidade). 


BI em “tempo real”: o fim da decisão depois do fechamento 


Existe uma cena clássica em empresas grandes: entender o que aconteceu só depois do fechamento e tentar corrigir no dia seguinte. Em 2026, isso vira custo direto. 


Quando indicadores passam a ser consumidos continuamente, a gestão muda de postura: sai do “vamos ver amanhã” e entra no “vamos ajustar agora”. Em operações com impacto alto, isso costuma se traduzir em menos desperdício, menos escalonamento de crise e mais previsibilidade. 


Mas BI em tempo real não é um botão. É uma escolha de arquitetura, integração e monitoramento — e, principalmente, de sustentação. Porque o mesmo ambiente que entrega velocidade também expõe fragilidade: qualquer falha vira impacto imediato; qualquer inconsistência vira decisão errada mais rápido ainda. 


O gargalo real não é falta de dashboard. É falta de confiança. 


Se você já viu o mesmo KPI ter três números diferentes, você já viu o “custo invisível” do BI: tempo gasto para discutir o número, não para agir com ele. 


A desconfiança costuma aparecer com sinais bem conhecidos: 


  • o indicador “oscila” sem explicação; 
  • a regra muda no sistema de origem e ninguém percebe até virar crise; 
  • áreas criam planilhas paralelas “para garantir”; 
  • cada time passa a defender sua própria versão; 
  • o BI vira gargalo para perguntas básicas. 


Quando isso vira rotina, o BI deixa de ser alavanca e vira ruído. A virada de 2026 tem uma palavra-chave: confiabilidade


Governança que funciona é a que não atrapalha e tende a ser mais automática 


Governança, na prática, só é bem-sucedida quando vira trilho: o usuário ganha autonomia sem inventar “uma verdade nova” a cada relatório. 


Em 2026, isso conversa com uma tendência maior: o aumento da pressão por segurança, rastreabilidade e proveniência em ecossistemas que misturam dados, automação e IA. O próprio Gartner coloca temas como proteção de valor, orquestração e fundamentos resilientes no centro das tendências estratégicas para 2026. 


Traduzindo para BI: governança eficaz precisa ser contínua, com regras claras de definição, acesso, qualidade e auditoria — e o máximo possível “rodando em segundo plano”, para não virar burocracia que trava decisão. 


Dashboards mais úteis: menos ruído, mais sinal 


Outra maturidade importante: a fadiga do excesso de informação. Quando tudo vira gráfico, nada vira decisão. 


O dashboard que realmente ajuda em 2026 não é o que “mostra tudo”. É o que: 


  • prioriza o que importa para aquele papel (gestor, operação, finanças, atendimento); 
  • traz contexto (o que mudou, por quê, desde quando); 
  • destaca anomalias e impacto (onde agir primeiro); 
  • mantém consistência de conceito (mesma métrica, mesma definição, mesma lógica). 


Isso exige camada semântica bem definida, padrões de métrica e disciplina para que “receita”, “margem”, “SLA” ou “churn” signifiquem a mesma coisa em qualquer área — e continuem significando mesmo quando o ERP muda, o CRM atualiza e a operação cria exceções. 


Por que a sustentação de BI virou a maior alavanca 


Quando BI era “um projeto”, fazia sentido tratá-lo como entrega. Quando BI vira “infraestrutura crítica”, faz sentido tratá-lo como operação. 


Sustentação, então, deixa de ser “consertar dashboard” e passa a ser garantir decisão confiável enquanto o mundo muda: performance, atualização, qualidade, acessos, governança, rastreabilidade, versionamento e resposta a incidentes. 


Esse ponto aparece de forma bem direta em um conteúdo recente da CSP Tech: a sustentação como disciplina para manter dados, modelos e relatórios confiáveis e evolutivos. 


Em termos práticos, a sustentação vira a alavanca quando ela reduz, continuamente, quatro fontes de perda: 


  1. Retrabalho (refazer análise porque a base mudou sem aviso) 
  2. Atraso (decidir tarde porque o dado chega tarde) 
  3. Discussão de versão (tempo gasto para “validar o número”) 
  4. Risco operacional (decidir rápido com dado errado) 


O que muda quando a TI trata BI como “run” (e não como entrega pontual) 


Quando a postura muda, três efeitos aparecem rápido: 


1) A conversa sai de ferramenta e entra em confiabilidade. 


A pergunta vira: “quão rápido e quão certo eu consigo responder?” 


2) O foco vai para o que o usuário sente na pele. 


Consistência de métrica, tempo de atualização, rastreabilidade de regra, clareza de definição, priorização do que gera valor e redução do esforço para manter o ambiente saudável. 


3) BI e IA passam a fazer sentido juntos. 


Assistentes e experiências conversacionais só geram valor quando a resposta é confiável; caso contrário, eles aceleram a desconfiança. E, no Power BI, a própria evolução de copilotos/assistentes reforça essa expectativa de consulta e análise mais diretas. 


No fundo, é uma troca de mentalidade: sair do “vamos construir mais” e entrar no “vamos operar melhor”. 


Onde a CSP Tech entra nessa conversa 


Em empresas grandes no Brasil, com legado, múltiplas áreas e operação crítica, é comum ver a expectativa por “mais inteligência” crescer enquanto a base sofre com inconsistência e falta de rotina de sustentação. Quando o objetivo é destravar valor com BI (e preparar terreno para IA sem comprar risco), o caminho mais eficiente quase sempre começa pela operação: estabilizar o que dá previsibilidade, organizar o que reduz atrito e criar um ciclo contínuo de evolução. 


Para que você possa se aprofundar ainda mais, recomendamos também a leitura dos artigos abaixo: 


Curva da demanda por BI depois da pandemia o que mudou desde 2020 

Muito além dos Dashboards: Descubra o Futuro do Business Intelligence (BI)
 

IA não salva dados bagunçados: descubra como sustentação em BI virou a maior alavanca de produtividade
 


Conclusão 


BI em 2026 deixou de ser sinônimo de dashboard. Ele virou o que a gestão usa para atravessar complexidade sem se perder: conectar estratégia com operação, decidir rápido com impacto alto e evitar que cada reunião vire disputa de versões. 


A pergunta que separa quem vai “ficar em dia” de quem vai “ficar para trás” não é “quantos dashboards você tem”. É esta: quando alguém pergunta “qual é o número?”, a sua empresa responde com certeza ou com discussão? 


Se ainda vem com debate, o desafio não é construir mais. É sustentar melhor com governança que funciona, camada semântica consistente e operação de BI tratada como infraestrutura crítica. 

Esperamos que você tenha gostado do conteúdo desse post!  

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No Brasil, esse tema ficou ainda mais sério porque 2026 tende a ser a primeira eleição geral vivendo, na prática, o impacto do regramento recente do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) sobre uso de IA em propaganda, que inclui proibição de deepfakes e exigência de aviso de transparência quando houver conteúdo fabricado ou manipulado . A seguir, vamos olhar para os dois lados com calma — e, principalmente, trazer ideias úteis para o dia a dia de quem só quer atravessar o período eleitoral sem cair em armadilhas e sem viver em estado de alerta permanente. O que muda de verdade quando a IA entra nas eleições? Quando se fala em IA nas eleições , muita gente imagina apenas vídeos falsos de candidatos dizendo coisas absurdas. Isso existe, mas é só a ponta do iceberg. O impacto maior vem de quatro mudanças simples: Velocidade: produzir conteúdo persuasivo (texto, imagem, áudio) vira tarefa de minutos. Escala: uma equipe pequena consegue publicar como se fosse uma equipe enorme. Personalização: mensagens podem ser adaptadas para “conversar” com públicos diferentes. Ambiguidade: fica mais difícil ter certeza do que é real, do que é editado, do que é encenado e do que é inventado. Isso mexe com um recurso valioso da vida pública: confiança . E confiança não é um detalhe; é o chão onde debate, imprensa, instituições e eleitor caminham. Onde a IA pode ser um recurso valioso nas eleições Vamos começar pelo lado bom — porque ele existe e pode ser muito prático. Acessibilidade e inclusão: política em linguagem mais humana Uma eleição tem muita informação difícil: regras, propostas, comparações, dados. A IA pode ajudar a traduzir isso para linguagem simples, produzir versões em Libras, gerar legendas melhores, resumir planos extensos, adaptar conteúdo para pessoas com baixa visão ou baixa familiaridade digital. Não é “enfeite”. É dar acesso para mais gente participar do debate, com menos barreira. Atendimento ao cidadão: respostas rápidas sem “jogo de empurra” Em período eleitoral, dúvidas operacionais explodem: como regularizar título, local de votação, horários, o que pode ou não pode. Assistentes virtuais bem construídos podem reduzir gargalos e melhorar o serviço — desde que sejam transparentes e responsáveis. Combate a golpes e fraudes com apoio da IA A IA também é usada para defesa: identificar padrões de abuso, priorizar denúncias, achar comportamentos coordenados e reduzir o tempo entre “surgiu um boato” e “alguém percebeu que explodiu”. Autoridades eleitorais vêm reforçando cooperações e iniciativas com esse objetivo, especialmente no combate a deepfakes e desinformação eleitoral. Educação política: comparar propostas sem se perder Existe um uso que pode ser muito saudável: ferramentas que organizam informações públicas e ajudam a comparar propostas sem transformar tudo em torcida. O desafio aqui é governança: quem alimenta a ferramenta, com quais fontes, com quais limites e com qual transparência . Onde a IA vira ameaça nas eleições (e por que isso vai além das fake news) A desinformação é antiga. O que a IA faz é mudar o “tamanho do estrago” e o “tempo de reação”. Deepfakes: quando o vídeo “prova” algo que nunca aconteceu Deepfake é, em termos simples, uma mídia sintética (vídeo, áudio ou imagem) que imita uma pessoa de forma convincente. Ele pode ser usado como arma emocional: chocar, revoltar, humilhar, “cravar” uma mentira com aparência de evidência. Por isso, o TSE passou a tratar deepfake como prática proibida na propaganda eleitoral. Golpes com voz: o “ouvi com meus próprios ouvidos” Um risco ainda subestimado é a voz sintética . Golpes por telefone e áudio em aplicativos se tornam mais críveis quando a voz “parece” de alguém conhecido. Nos EUA, a FCC reconheceu chamadas com voz gerada por IA como “artificiais” para fins de combate a robocalls e fraudes. Produção em massa: muito conteúdo, pouca responsabilidade Mesmo sem deepfake , a IA permite a criação industrial de textos, memes, comentários e páginas que parecem espontâneos. Muitas vezes, o objetivo não é convencer — é confundir , cansar e desmobilizar . O risco mais perigoso: “se tudo pode ser falso, nada importa” Quando todo mundo sabe que a IA pode criar manipulações convincentes, surge uma desculpa pronta para negar fatos reais. Esse fenômeno é conhecido como liar’s dividend : a dúvida permanente vira ferramenta de quem quer escapar de responsabilidade. Regras e transparência: como o mundo tenta organizar o caos No Brasil, a diretriz é clara: é permitido usar IA, desde que haja transparência , e é proibido o uso de deepfakes na propaganda eleitoral. A eleição de 2026 será o primeiro grande teste prático desse conjunto de regras. No cenário internacional, a União Europeia colocou em vigor o AI Act , que estabelece obrigações graduais para usos considerados de alto risco. Mesmo fora da Europa, isso importa: plataformas e produtos globais tendem a adotar padrões mais restritivos de forma ampla. Como lidar com eleições e IA no dia a dia Troque “certeza instantânea” por confiança construída Conteúdos eleitorais exploram emoção. Se algo gerar urgência, raiva ou medo, trate isso como sinal de alerta , não como prova. Três perguntas antes de compartilhar Quem está dizendo isso? Onde mais isso apareceu? O que eu perco se esperar 10 minutos? Reconheça o padrão da manipulação moderna recortes sem contexto prints sem link áudios sem origem pedidos explícitos de compartilhamento A IA acelera esse pacote. Em organizações, prepare o plano de resposta Mais importante do que “postar rápido” é saber como responder quando algo der errado : canal oficial, triagem, tempo de reação e cuidado para não amplificar boatos.  Para que você possa se aprofundar ainda mais, recomendamos também a leitura dos artigos abaixo: Inteligência Artificial e BI: O Futuro da Análise de Dados Eleições 2024: O papel do BI na apuração de votos em tempo real Tudo o que você precisa saber sobre o futuro dos Agentes de IA está aqui Conclusão: a eleição mais importante acontece dentro da sua atenção A Inteligência Artificial pode tornar a política mais acessível, mais compreensível e mais eficiente. Mas também pode acelerar boatos, corroer confiança e alimentar cinismo. O impacto final da IA nas eleições não será definido só pela tecnologia, mas por regras, incentivos, responsabilidade institucional — e pequenos hábitos individuais. No fim, a melhor defesa não é dominar tecnologia. É algo mais simples: quando algo te fizer reagir rápido demais, pare um pouco — porque é exatamente aí que a manipulação costuma ganhar força. Esperamos que você tenha gostado do conteúdo desse post! 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