As tendências tecnológicas para 2026 não chegam como surpresa para quem acompanha o ritmo da transformação digital, mas exigem uma leitura estratégica diferente das anteriores.
Pela primeira vez, inteligência artificial, automação, segurança e arquitetura de dados convergem de forma definitiva, formando uma base operacional orientada por decisões inteligentes e processos autônomos, conforme aponta o relatório de Tendências Tecnológicas Estratégicas da Gartnet.
Isso significa que 2026 é o ano em que as empresas deixam de simplesmente adotar tecnologia e passam a desenhar negócios nativamente digitais.
Dessa forma, para empresas do varejo brasileiro, essa virada tem peso ainda maior, pois operando em margens estreitas, com volumes altos de transações, múltiplos canais de venda e uma base regulatória em transformação acelerada.
O setor precisará absorver mudanças tecnológicas que vão do processamento de dados financeiros em tempo real à incorporação de agentes de IA no ciclo operacional.
Nas próximas seções, você encontrará as 12 tendências tecnológicas mais relevantes para 2026. Continue lendo.
Por que acompanhar as tendências tecnológicas?
No cenário corporativo atual, a tecnologia não é apenas um suporte para as operações diárias, mas um fator decisivo para o crescimento e a competitividade de qualquer negócio.
Sendo assim, acompanhar as tendências tecnológicas permite que empresas antecipem mudanças no mercado, aprimorem seus processos e criem diferenciais estratégicos para alcançar bons resultados.
Organizações que adotam inovações de forma proativa têm maior capacidade de reduzir custos, aumentar a eficiência e oferecer melhores experiências para clientes e colaboradores.
Além disso, estar atualizado com as transformações tecnológicas ajuda a mitigar riscos, garantindo conformidade com regulamentações e segurança digital.
Ignorar essas mudanças pode significar perda de relevância e oportunidades. Por isso, investir na compreensão e na aplicação das principais tendências tecnológicas não é apenas uma escolha estratégica, mas uma necessidade para o sucesso no futuro.
As 12 tendências tecnológicas que vão moldar o ambiente corporativo em 2026
O Gartner organizou as tendências deste ciclo em três eixos estratégicos: o Arquiteto (quem constrói a infraestrutura digital), o Sintetizador (quem orquestra dados, IA e processos) e o Sentinela (quem protege e governa o ecossistema).
Essa estrutura serve como mapa para qualquer líder de transformação digital ou gestor que precise priorizar investimentos e entender onde o risco de inércia é maior.
Vamos conhecê-las?
1. IA generativa em escala e copilotos corporativos
Sem dúvidas, a grade tendência do momento. Nem somente pelo conhecimento em si, mas por seus testes, implementações e usos.
Os copilotos de inteligência artificial generativa ganham um espaço definitivo em 2026 porque representam a forma mais concreta de transformar a IA em produtividade diária.
Ao invés de depender de experimentos isolados, o que o mercado presencia agora é a inteligência sendo embutida diretamente no fluxo de trabalho
Segundo projeções da IDC citadas pela Forbes Brasil, assistentes de IA estarão integrados a 80% dos aplicativos corporativos até 2026.
Nesse sentido, o valor da tecnologia passa a estar menos na ferramenta em si e mais em como ela se integra aos processos de ponta a ponta, apoiando equipes com resumos de reuniões, geração de conteúdo jurídico e aceleração de tarefas financeiras.
No varejo, isso significa copilotos auxiliando no planejamento de sortimentos, precificação dinâmica, análise de estoque e atendimento ao cliente, todos alimentados por dados em tempo real.
2. Agentes de IA autônomos
O que muda em 2026 é a escala e a autonomia desses agentes. Enquanto os chatbots tradicionais apenas sugerem ações, os sistemas multiagentes passam a executar etapas inteiras de processos complexos, cooperando entre si sem a necessidade de supervisão humana constante
O Gartner projeta que, até 2028, pelo menos 15% das decisões de trabalho diárias serão tomadas de forma autônoma por agentes de IA, contra praticamente zero em 2024.
Para a área financeira, esses agentes já são aplicados em conciliação bancária, análise de recebíveis e monitoramento de caixa sem intervenção humana.
3. Plataformas de desenvolvimento nativas de IA
Olha a IA novamente aqui.
Se antes a inteligência artificial era utilizada apenas para acelerar tarefas isoladas de programação, agora ela redefine como o software é criado desde a sua concepção.
As plataformas de desenvolvimento nativas de IA combinam automação, geração de código e testes com um conhecimento profundo do domínio de negócio.
Dessa forma, equipes menores e menos técnicas conseguem construir aplicações complexas ao trabalhar lado a lado com a IA, reduzindo sensivelmente o tempo de entrega (time-to-market) de novas soluções.
Para empresas do varejo que operam sobre SAP, esse movimento reforça a importância da estratégia Clean Core, que preserva o núcleo do ERP padrão e transfere customizações para o SAP BTP, garantindo dados limpos e específicos para alimentar modelos de IA com qualidade e segurança.
O ponto de atenção, entretanto, são questões de segurança em relação a proteção de dados, LGPD e cibersegurança.
4. Modelos de linguagem específicos por domínio (DSLMs)
Modelos generalistas como GPT atendem bem a tarefas amplas, mas falham em contextos que exigem precisão regulatória e terminologia técnica. O Gartner prevê que, até 2028, a maior parte das aplicações de IA generativa corporativa será baseada em modelos de domínio específico.
Para o setor financeiro e varejo, DSLMs treinados com dados de conciliação, tributação e gestão de caixa oferecem respostas mais confiáveis e conformes.
5. Infraestrutura híbrida e multicloud
As plataformas de nuvem especializadas por setor (ICPs) ganham destaque porque traduzem a infraestrutura em valor direto para cada cadeia produtiva.
Em vez de uma oferta genérica, essas nuvens trazem modelos de dados e aplicativos prontos para áreas como saúde, finanças e indústria.
Para operações de varejo que exigem alta disponibilidade e segurança, as arquiteturas híbridas permitem o melhor dos dois mundos: a elasticidade da nuvem pública para lidar com picos de demanda em datas como a Black Friday e a segurança de servidores locais para dados de alta sensibilidade.
Contudo, a gestão dessa infraestrutura exige uma orquestração impecável para evitar o aumento descontrolado de custos e a fragmentação da informação.
Dessa forma, a tendência é que as empresas deixem de gerenciar servidores para gerenciar serviços e resultados.
Por exemplo, ao adotar nuvens especializadas, um varejista pode implementar soluções de análise de jornada do cliente em tempo real sem a necessidade de construir a arquitetura de dados do zero, acelerando drasticamente a entrega de resultados para os acionistas.
6. Plataformas de segurança para IA
Com a IA e os agentes processando informações sensíveis em tempo real, surge uma nova superfície de risco que a segurança tradicional não consegue cobrir.
As plataformas de segurança para inteligência artificial entram em cena em 2026 para proteger modelos internos e aplicações de terceiros contra vazamentos de dados e ataques de injeção de prompt.
Além disso, a computação confidencial (confidential computing) garante a proteção dos dados não apenas em repouso ou em trânsito, mas enquanto estão sendo processados.
Um exemplo real do risco envolvido foi o incidente divulgado pela Anthropic em 2025, onde cibercriminosos utilizaram capacidades agentivas de IA para realizar ataques táticos sofisticados.
Nesse sentido, as novas plataformas de segurança oferecem uma camada unificada de visibilidade e políticas de monitoramento que são vitais para a continuidade do negócio
7. Cibersegurança preditiva e SOC preemptivo
A transição do SOC reativo para o SOC preditivo, combinando IA, automação e inteligência comportamental, é apontada pelo Gartner como tendência estratégica.
Em vez de detectar e reagir após incidentes, as empresas passam a bloquear ameaças antes que causem impacto.
No varejo, onde transações financeiras e dados de clientes são alvos prioritários, essa abordagem reduz o tempo médio de resposta a incidentes e diminui a superfície de exposição.
8. Automação inteligente de processos (IPA)
A evolução do RPA para a IPA marca a entrada da inteligência na execução de tarefas repetitivas. Enquanto o RPA segue regras fixas, a IPA aprende com as exceções.
Assim, o impacto no setor financeiro é a automação de ponta a ponta: desde a leitura inteligente de faturas complexas até a conciliação bancária automática com tratativa de erros. Dessa forma, a equipe financeira deixa de ser operadora de sistema para se tornar analista de estratégia e riscos, elevando o nível de maturidade da gestão.
9. Open Finance e Banking as a Service (BaaS)
O Open Finance amadurece como infraestrutura do dia a dia econômico, ampliando o compartilhamento de informações entre contas, investimentos e crédito, sempre com consentimento do usuário.
Conforme projeções da PwC Brasil, o Open Finance pode gerar cerca de R$ 42 bilhões em novas receitas até o final 2026. Para empresas de varejo, isso significa acesso a crédito, gestão de caixa e soluções financeiras personalizadas integradas diretamente ao ERP SAP.
10. Análises em tempo real e Decision Intelligence
A capacidade de tomar decisões baseadas no “agora” é o diferencial competitivo supremo em 2026.
A Decision Intelligence estrutura a tomada de decisão a partir de modelos analíticos que processam dados no momento em que os fatos ocorrem.
No varejo, isso permite o ajuste de preços em tempo real conforme a concorrência e a demanda, além de projeções de fluxo de caixa em D+0. Dessa forma, a empresa elimina a defasagem de informação que muitas vezes leva a escolhas estratégicas equivocadas.
Paralelamente a essa velocidade, a segurança dessas decisões e dados exige a preparação para a computação quântica.
Nesse sentido, o impacto para a organização é a construção de uma “infraestrutura de confiança e velocidade”. Enquanto a Decision Intelligence acelera o negócio, a criptografia avançada garante que essa aceleração ocorra sobre uma base segura.
11. Governança adaptativa de dados e IA
Com a explosão do uso de IA, a governança precisa ser algo a mais que um conjunto de regras estáticas para passar a ser um processo dinâmico e automatizado.
A mudança está na capacidade de classificar e proteger dados sensíveis no momento em que são criados. Dessa forma, as empresas garantem conformidade com a LGPD sem travar a inovação.
Além disso, a governança adaptativa cria trilhas de auditoria para cada decisão tomada por uma IA, garantindo transparência e segurança jurídica para o negócio.
12. Sustentabilidade digital e ESG tecnológico
A tecnologia passa a ser vetor de responsabilidade socioambiental, com soluções como o SAP Sustainability Control Tower permitindo:
- Capturar métricas ESG com os dados de sistemas da SAP e de terceiros em toda a empresa.
- Gerar relatórios ESG com métricas e conteúdo da SAP e de nossos parceiros.
- Cumprir normas de geração de relatórios, como o ESRS e a taxonomia da UE.
- Impulsionar o progresso com sustentabilidade incorporada aos principais processos de negócios
Essa tendência conecta diretamente a agenda ESG à automação financeira, criando rastreabilidade e auditoria de impacto ambiental integrados à gestão do negócio.
Como se preparar para as tendências tecnológicas de 2026?
Adotar tendências tecnológicas com eficiência não começa pela tecnologia em si, mas pela clareza de onde estão os maiores gargalos operacionais e quais deles têm solução madura disponível hoje.
Para empresas do varejo com operações SAP, o roteiro a seguir oferece uma sequência lógica de priorização:
- Mapear a maturidade atual: antes de investir em IA ou automação, é necessário entender em qual nível a empresa está em governança de dados, integração de sistemas e qualidade de informação. Dados inconsistentes comprometem qualquer modelo de IA, independentemente da sofisticação da plataforma.
- Priorizar por impacto e viabilidade: nem todas as 12 tendências precisam ser adotadas simultaneamente. Processos financeiros com alto volume manual, como conciliação bancária, aprovação de pagamentos e gestão de DDA, oferecem retorno rápido e mensurável quando automatizados.
- Adotar a estratégia Clean Core no SAP: garantir que customizações e extensões sejam construídas sobre SAP BTP preserva a capacidade de atualização do sistema e cria a base de dados limpa necessária para alimentar modelos de IA com qualidade.
- Integrar Open Finance à operação: conectar múltiplos bancos ao SAP via APIs reguladas de Open Finance elimina portais bancários separados, automatiza a importação de extratos e oferece visibilidade de caixa em D+0, sem exportações manuais.
- Estruturar governança antes de escalar IA: automação sem governança amplifica risco operacional e regulatório. Definir políticas de qualidade de dados, alçadas de aprovação e rastreabilidade é pré-requisito para qualquer iniciativa de automação financeira com IA.
- Capacitar o time para trabalhar com agentes: o papel dos profissionais de tecnologia e finanças está migrando para camadas de supervisão e orquestração de agentes. Investir em capacitação técnica e cultural é tão estratégico quanto investir em plataforma.
Prepare sua operação financeira para o futuro com a YTecnologia
Com mais de 10 anos no ecossistema SAP, a YTecnologia apoia empresas do varejo brasileiro na jornada de transformação digital com foco em automação financeira, integração bancária e conformidade regulatória.
Desenvolvida nativamente sobre SAP BTP, a plataforma Yfinapay traduz as principais tendências tecnológicas de 2026, da automação inteligente ao Open Finance, em soluções funcionais que operam integradas ao SAP, com rastreabilidade total e conformidade LGPD.
Se a sua empresa está avaliando como se posicionar diante das tendências tecnológicas de 2026 e quer entender como a automação financeira integrada ao SAP pode transformar sua operação, converse com nossos especialistas.
FAQ — Perguntas frequentes sobre tendências tecnológicas
O que são agentes de IA e como eles se diferem de chatbots?
Chatbots respondem a perguntas dentro de um fluxo predefinido. Agentes de IA, por outro lado, operam com objetivos definidos, acessam múltiplos sistemas, tomam decisões e executam tarefas de ponta a ponta com baixa ou nenhuma intervenção humana.
No contexto financeiro, um agente de IA pode, por exemplo, identificar uma divergência de conciliação, verificar o extrato bancário correspondente, criar um lançamento corretivo no SAP e notificar o responsável, tudo de forma autônoma.
O que é Clean Core no SAP e por que ele é estratégico em 2026?
Clean Core é a estratégia da SAP de manter o núcleo do ERP padrão, sem customizações invasivas, e transferir extensões e automações para o SAP BTP. Isso garante que a empresa possa receber as atualizações do SAP, incluindo os novos recursos de IA, sem precisar reescrever customizações a cada versão.
👉🏻 Leia na íntegra o conteúdo completo sobre Clean Core
Como o Open Finance muda a gestão financeira no varejo?
O Open Finance permite que empresas conectem múltiplos bancos em uma única plataforma via APIs reguladas, recebendo saldos, extratos e informações financeiras em tempo real sem acessar cada portal bancário separadamente.
Para o varejo, que frequentemente opera com 3 a 5 bancos diferentes, isso significa visibilidade consolidada do caixa em D+0, eliminação de exportações manuais e uma base de dados bancários integrada ao SAP para alimentar modelos de conciliação, projeção de fluxo de caixa e decisões de tesouraria.
Quais são as tendências tecnológicas mais urgentes para empresas de varejo SAP em 2026?
As cinco tendências com impacto mais imediato para empresas do varejo que operam com SAP são: automação inteligente de processos financeiros (IPA), integração Open Finance ao ERP, agentes de IA para ciclos de conciliação e pagamento, governança adaptativa de dados e desenvolvimento nativo sobre SAP BTP com estratégia Clean Core.
A combinação dessas cinco tendências forma o núcleo da transformação digital financeira no varejo para o ciclo 2025-2027.
A inteligência artificial substitui profissionais financeiros?
A perspectiva mais precisa, e também a adotada pelas maiores instituições financeiras brasileiras, é que a IA amplia as capacidades humanas em vez de substituí-las.
Desse modo, o papel dos analistas e gestores financeiros migra para camadas de supervisão, orquestração e governança de processos automatizados, com foco em análise estratégica, tomada de decisão e relacionamento com bancos e fornecedores.