O mercado global de Software Empresarial e Software como Serviço (SaaS) aproxima-se de um ponto de inflexão. Após um período de 2025 caracterizado por ambições excessivas em torno da Inteligência Artificial (IA), a exaustão do cliente (CX fatigue) e a volatilidade econômica persistente, 2026 será definido como o “ano do acerto de contas” (year of reckoning). A mentalidade do mercado está mudando rapidamente da experimentação tecnológica para uma busca rigorosa por Pragmatismo, Confiança e Consolidação.
A exigência de resultados tangíveis se intensifica. Líderes de Tecnologia e Segurança serão compelidos a abandonar projetos de experimentação e focar na entrega de resultados de negócios mensuráveis e seguros (measurable, secure business outcomes). O sucesso corporativo em 2026 dependerá diretamente da capacidade das empresas de diferenciar seu valor, não pelo volume de inovação, mas pela genuína confiança e pelos resultados comprováveis que o software oferece.
Apesar da pressão por contenção de custos, o mercado SaaS mantém sua trajetória de crescimento exponencial. As projeções indicam que o mercado global de SaaS deve atingir cerca de US$315 bilhões no início de 2026, sustentado por uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 20%. Este crescimento será fortemente impulsionado pela GenAI, que é o principal acelerador de um aumento projetado de pelo menos 40% nos gastos com software empresarial até 2027.
O desafio estratégico reside, portanto, em canalizar esse crescimento de forma responsável. A alocação de capital será extremamente criteriosa, exigindo “prova sobre promessas” (proof over promises). Os investimentos serão concentrados em soluções de software que abordam diretamente problemas de custo e eficiência em nichos verticais, enquanto a adoção de software genérico, não validado ou com risco de governança, será contida. Este relatório detalha as cinco macrotendências de software que moldarão este cenário em 2026.
1. Tendência 1: O Imperativo do Pragmatismo da GenAI e a Ascensão dos Sistemas Agentes (The Synthesist)
1.1 O Acerto de Contas da IA: Risco Financeiro e Déficit de Confiança
A intensa adoção de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) por compradores B2B para obter insights mais rápidos está criando uma nova classe de riscos. A explosão de funcionalidades de GenAI novas e não testadas, combinada com a falta de habilidades adequadas para o usuário (AI user skills), levará a incidentes que podem resultar na perda de mais de US$10 bilhões em valor empresarial. Tais perdas virão de litígios, multas regulatórias e declínio no preço das ações.
Este risco financeiro já se reflete na confiança do comprador. Uma pesquisa indica que 19% dos compradores B2B que utilizam aplicações de IA sentem-se menos confiantes em suas decisões de compra devido à informação imprecisa ou não confiável gerada pela GenAI.
Para restaurar a confiança e mitigar o risco, as organizações B2B não podem depender apenas de práticas de governança top-down (de cima para baixo). O foco deve ser em elevar o “quociente de inteligência de IA” (AI intelligence quotient) dos funcionários e democratizar os esforços de governança.
A expertise humana está se tornando um diferencial crucial. Embora a GenAI ofereça informação, a expertise humana rivalizará em apelo, especialmente durante a fase final de commit de uma compra, onde os compradores buscam validação aprofundada. O software de sucesso em 2026 será aquele que integra o elemento humano no fluxo de trabalho da IA, garantindo que a inteligência artificial seja auditável, governada e, acima de tudo, que aumente a experiência humana em vez de tentar substituí-la integralmente.
1.2 Da Comoditização à Inteligência Vertical e Multiagente
Com a taxa acelerada de inovação, a GenAI genérica (como Large Language Models – LLMs básicos) está caminhando rapidamente para a comoditização. O valor real, e a próxima fronteira de diferenciação em software B2B para 2026, será encontrado em implementações pragmáticas e verticalizadas.
A vanguarda tecnológica será definida pelos Sistemas Agentes e o conceito de The Synthesist. Estes sistemas multiagentes de IA cooperam entre si para resolver tarefas complexas e orquestrar valor, dividindo tarefas e decisões com as equipes humanas. A orquestração eficaz de valor entre humanos e máquinas é o centro dessa evolução.
Para endereçar o déficit de confiança e o risco de imprecisão, o software deve incorporar Modelos de Linguagem de Domínio Específico (LLMs). Estes modelos são especializados em setores altamente regulamentados e técnicos, como finanças, saúde ou jurídico, garantindo maior precisão e conformidade regulatória.
No cenário brasileiro, a GenAI já demonstra um poder transformador no setor financeiro, onde algoritmos avançados são utilizados para detecção de fraudes, avaliação de crédito e consultoria financeira automatizada. Além disso, a GenAI está sendo aplicada para otimizar rotas e transportes no setor de logística. A produtividade esperada é alta, com empresas colhendo aumentos de receita entre 3% e 15% e um retorno sobre o investimento (ROI) em vendas de 10% a 20%, graças à automação inteligente e à personalização avançada. No varejo e bens de consumo, a GenAI tem um impacto anual projetado sobre a produtividade entre US$400 bilhões e US$660 bilhões, sendo um dos mais elevados da economia.
O desafio do mercado é migrar da experimentação de IA (Tendência 1) para a implementação eficaz em casos de negócio de alto valor (como o impacto projetado no varejo). Isso requer LLMs de Domínio Específico, os quais, por sua vez, só se tornam viáveis e seguros quando implementados sobre infraestruturas que garantem a Soberania de Dados (Tendência 4) — uma necessidade crítica para a conformidade e a confiança.
A tabela abaixo quantifica a tensão entre o potencial de crescimento acelerado pela GenAI e os riscos associados à má governança em 2026.
Tabela 1: Métricas-Chave da Adoção de GenAI e Risco Corporativo (2026)
| Métricas-Chave da Adoção de GenAI (2026) | Foco de Valor | Risco e Governança |
| Expansão do Mercado Global de SaaS (CAGR até 2026) | 20% (Atingindo $315 Bilhões) 1 | Perda de Valor Corporativo (multas/litígios) |
| Aceleração de Gasto Empresarial em Software | Aumento de 40% até 2027 (Impulsionado por GenAI) 1 | >$10 Bilhões 2 |
| Confiança do Comprador B2B | Busca por Confiança e Prova sobre Promessas 3 | 19% dos Compradores menos confiantes devido a GenAI não confiável 2 |
2. Tendência 2: Arquitetura Componível e Verticalização via Nuvens de Domínio Específico
2.1 A Transição para a Arquitetura Componível (Composable)
A rigidez dos sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) tradicionais e monolíticos, amplamente adotados nas últimas décadas , impôs desafios significativos, incluindo altos custos de manutenção, tempo de aprendizagem prolongado e considerável resistência à mudança. A migração de um ERP, conforme demonstrado em estudos de caso no Brasil, exige não apenas treinamento intensivo para as áreas de negócio, mas também um redesenho completo dos processos e uma revisão de toda a arquitetura tecnológica acoplada.
A evolução do mercado exige agilidade incompatível com o modelo monolítico. A tendência para 2026 é a consolidação da Arquitetura Componível (Composable Architecture). Este modelo é baseado em modularização e design API-First, permitindo que as empresas substituam ou aprimorem funcionalidades específicas — como finanças ou gestão de cadeia de suprimentos — sem a necessidade de interromper o core business.
Soluções de integração Business-to-Business (B2B) estão migrando para modelos orientados a API (API-First) , que facilitam a configuração, a integração de parceiros e a governança. No Brasil, essa tendência é evidente no crescimento de infraestrutura como serviço financeiro (Fintech Infrastructure), onde plataformas como IORQ levantam capital para expandir suas APIs modulares de crédito. A adoção de uma arquitetura componível é a estratégia de TI para enfrentar a volatilidade macroeconômica e a pressão por inovação em IA (Tendência 1), permitindo a incorporação rápida de novos serviços e o suporte a recursos de segurança contínua (Tendência 3) sem o risco inerente a uma substituição de sistema em larga escala.
2.2 Nuvens de Domínio Específico (iVNs) e a Otimização Setorial
A necessidade de arquitetura componível se funde com a demanda por soluções altamente especializadas, levando à ascensão das Nuvens de Domínio Específico (Industry Vertical Networks – iVNs). Grandes provedores de nuvem (ex: Google Cloud, Microsoft Azure) oferecem essas soluções setoriais em parceria, integrando experiência de domínio e serviços avançados em IA, dados e análise para acelerar o valor comercial em setores regulamentados.
As iVNs permitem que as empresas reduzam custos e aumentem a agilidade operacional. No setor financeiro brasileiro, a migração para a nuvem pública (Azure) por empresas como a Celcoin exemplifica a busca por escalabilidade para suportar picos de operação e oferecer plataformas de Open Finance. Ao utilizar serviços especializados, instituições financeiras e fintechs conseguem focar em seu core business sem se preocupar com a manutenção de serviços complementares obrigatórios, como pagamento de contas e tributos. Além disso, a modernização constante para soluções baseadas em nuvem, apoiadas por GenAI, pode reduzir significativamente os custos de manutenção de sistemas legados a longo prazo.
A Arquitetura Componível, operando sobre iVNs, cria o ambiente ideal para a conformidade. A arquitetura componível com guardrails fornecidos pela iVN garante que os módulos de software (APIs) sejam implementados em um contexto seguro e regulado, o que se conecta diretamente com a necessidade de Soberania de Dados (Tendência 4).
Tabela 2: Matriz de Transformação Arquitetônica: Monolito vs. Componível
| Fator de Análise | Modelo de Software Legado (Monolítico/ERP Tradicional) | Modelo Futuro (Componível/API-First/SaaS) | Implicações Estratégicas 2026 |
| Estrutura de Integração | Alta dependência e integração rígida | Modularidade e APIs abertas (IORQ, Axway) | Aceleração da integração B2B e redução de custos de manutenção |
| Suporte a Setores | Soluções horizontais, adaptação complexa | Nuvens de Domínio Específico (iVN) | Maior aderência regulatória e foco no core business do cliente |
| Ciclo de Segurança | Segurança como projeto ou perímetro | Segurança Zero Trust Contínua | Redução do movimento lateral e mitigação de ameaças internas |
3. Tendência 3: Zero Trust e a Cibersegurança como Processo Contínuo e Gerenciado
3.1 O Princípio ZT e a Visibilidade Total
O modelo de segurança tradicional baseado em perímetro é insustentável no ambiente de TI moderno, que é descentralizado, baseado em nuvem e impulsionado pelo trabalho híbrido. A estrutura de segurança Zero Trust (ZT) é a resposta a essa vulnerabilidade, operando sob o princípio de “nunca confiar, sempre verificar” (never trust, always verify). Isso é particularmente crítico ao considerar os riscos introduzidos pela GenAI não governada (Tendência 1).
O ZT não é um produto único, mas sim um conceito que exige a combinação de múltiplas soluções de segurança : a remoção de toda confiança implícita entre dispositivos, a validação de autoridade do operador por políticas predefinidas, e a criptografia e isolamento de canais de comunicação. Sua implementação é crucial para minimizar o impacto potencial de violações, limitando significativamente o movimento lateral dentro da rede.
Para 2026, a proteção da infraestrutura exige visibilidade total, abrangendo rede, servidores, dispositivos e conexões. Ferramentas de monitoramento e auditoria contínua são essenciais para fornecer alertas instantâneos de ameaças, logs detalhados de acesso e relatórios de conformidade, incluindo os requisitos rigorosos da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
A implicação cultural dessa tendência é profunda: a segurança digital não pode mais ser tratada como um “projeto único a ser resolvido e esquecido”. Em 2026, ela será tratada como um processo contínuo e parte integrante da cultura organizacional.
3.2 MSSPs, LGPD e o Mercado Gerenciado no Brasil
O rigor regulatório no Brasil está aumentando. A LGPD deve passar por atualizações até 2026, ampliando o rigor e exigindo auditorias técnicas periódicas, registro completo do ciclo de vida dos dados e políticas de segurança documentadas. A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) estabeleceu um regulamento de dosimetria para a aplicação de sanções, considerando a gravidade e a natureza das infrações, o que eleva o risco de penalidades severas, perda de reputação e rescisão de contratos para empresas que não se adequarem.
A complexidade técnica do ZT e a complexidade regulatória da LGPD criam um gargalo para pequenas e médias empresas (PMEs) que não podem arcar com o custo e a complexidade de montar times internos de cibersegurança robustos.
O crescimento de Provedores de Serviços de Segurança Gerenciados (MSSPs) é a solução natural para essa lacuna. Os MSSPs oferecem consultoria estratégica, gerenciamento de firewall e monitoramento 24/7, garantindo que a segurança seja mantida como um processo contínuo. No estado de São Paulo, empresas como Vertros CyberDefense e Huge Networks já se especializam em soluções alinhadas com Zero Trust, oferecendo monitoramento ativo, auditoria e detecção de ameaças, funcionando como a fortaleza digital terceirizada para seus clientes.
A terceirização da governança via MSSP transforma o software de segurança em Compliance as a Service. Globalmente, a indústria de cibersegurança está respondendo por meio de fusões e aquisições (M&A). Em outubro de 2025, dezenas de negócios de M&A em cibersegurança foram anunciados, com um foco estratégico na consolidação de plataformas de Governança, Risco e Conformidade (GRC) e na aquisição de tecnologias de identidade e autenticação de próxima geração (pilares do ZT). Este movimento demonstra a estratégia da indústria para construir as plataformas gerenciadas necessárias para o ZT e a conformidade regulatória.
4. Tendência 4: A Soberania Digital como Exigência de Infraestrutura Crítica
4.1 O Controle Estratégico e a Geopatriação de Dados
A Soberania Digital, ou Geopatriação, é definida como o controle estratégico e a segurança dos ativos digitais e dados de uma organização ou nação. Com o aumento das regulamentações globais de privacidade, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia e a própria LGPD no Brasil, a soberania deixou de ser um conceito político para se tornar um requisito fundamental de design de software e infraestrutura.
Organizações de todos os portes enfrentam desafios crescentes relacionados ao controle sobre seus dados, operações, tecnologia e cadeias de suprimentos. A soberania exige controle em quatro domínios principais :
- Soberania de Dados: O direito de controlar a localização, proteção e privacidade da informação.
- Soberania Tecnológica: A capacidade de executar workloads sem dependência intransponível da infraestrutura de um único provedor (reforçando o valor do open source e da arquitetura componível).
- Soberania Operacional: Transparência e auditabilidade sobre padrões, processos e políticas de gerenciamento de infraestrutura.
- Soberania de Confiabilidade: Garantia de integridade, resiliência e continuidade do serviço.
A incapacidade de um fornecedor de software SaaS B2B de garantir a soberania de dados pode inviabilizar grandes contratos, especialmente em setores críticos e regulamentados como Fintech e Saúde, onde a confiança (Tendência 1) é o pilar de qualquer transação.
4.2 A Resposta dos Hiperescaladores: Nuvens Soberanas
Para atender a essas exigências, os grandes provedores de nuvem estão lançando soluções de Nuvens Soberanas. Estas soluções são projetadas para estender os benefícios das nuvens públicas (funcionais, operacionais e econômicos) sem comprometer a autonomia e a conformidade.
As Nuvens Soberanas (exemplificadas por ofertas como a Oracle Cloud e as soluções Red Hat Sovereign Cloud) são arquitetadas intencionalmente com a soberania em mente, muitas vezes através de regiões de nuvem separadas para dados sensíveis. A separação física ou lógica da infraestrutura fortalece a proteção contra a movimentação de dados e o acesso de usuários não autorizados, simplificando as estruturas de conformidade regulatória.
A abordagem de nuvem híbrida aberta, fundamentada nos princípios de open source, é considerada uma ferramenta essencial para construir a soberania digital, oferecendo a transparência, a flexibilidade e a resiliência necessárias para desenvolver cargas de trabalho de IA soberana com segurança.
A integração das tendências é evidente: a Arquitetura Componível (Tendência 2), baseada em APIs e módulos SaaS de domínio (iVNs), deve rodar em Nuvens Soberanas (Tendência 4). A Soberania se estabelece como o guardrail operacional que garante a conformidade com a LGPD e o Zero Trust (Tendência 3), habilitando o uso responsável e ético da GenAI (Tendência 1) em ambientes empresariais de alto risco.
5. Tendência 5: Consolidação Estratégica B2B (M&A) e a Verticalização no Brasil
5.1 M&A: O Acelerador da Adoção de IA e Segurança
A atividade de Fusões e Aquisições (M&A) no setor de tecnologia, especialmente em software, funciona como um termômetro para as necessidades estratégicas do mercado. O M&A em software responde pela maioria das transações de tecnologia. Os compradores estão prioritariamente interessados em modelos de receita recorrente, arquiteturas escaláveis (SaaS, componível) e plataformas que demonstrem alinhamento nativo com as tendências de IA e automação.
O M&A em 2026 é, essencialmente, uma tática de time-to-market para adquirir rapidamente a Confiança e o Valor que o mercado exige (Tendência 1). Em vez de gastar anos desenvolvendo GenAI governada internamente, as empresas compram startups que já possuem produtos validados. Por exemplo, a startup brasileira Darwin AI levantou um seed round de US$4.5 milhões para automação de vendas B2B, um claro sinal da confiança do investidor em soluções de IA com product–market fit.
O M&A em cibersegurança é uma tendência global forte. Em outubro de 2025, 45 negócios de M&A em cibersegurança foram anunciados globalmente, com um foco claro na consolidação de plataformas GRC e na aquisição de tecnologias de Governança de IA e gestão de identidade. Estas aquisições são altamente estratégicas, pois facilitam a implementação da segurança Zero Trust (Tendência 3).
5.2 Maturação e Verticalização do Ecossistema Brasileiro
Apesar de um cenário macroeconômico desafiador em 2024, marcado por altas taxas de juros e volatilidade cambial, o ecossistema brasileiro de tecnologia está mostrando sinais de maturação e consolidação. Há uma expectativa crescente de que o Brasil possa registrar um recorde histórico de fusões e aquisições no setor de tecnologia em 2026. Os compradores estão mais criteriosos, focando em empresas mais maduras e preparadas para as operações de M&A.
O capital de risco (Venture Capital – VC) está se concentrando em verticais de alto valor estratégico e infraestrutura.
Setor Fintech
O setor Fintech permanece o mais dominante, respondendo por 55% do investimento total na América Latina. O capital está focado em soluções de infraestrutura financeira (Fintech Infra) que suportam o crescimento do Open Finance (Tendência 2), como APIs modulares de crédito. Exemplos incluem o investimento na IORQ (R$35 milhões Série A) e a extensão da Série B da QI Tech (US$63 milhões), ambas plataformas de infraestrutura financeira.
Setor Agtech
O software para o agronegócio (Agtech) é uma vertical de rápido crescimento e alto interesse. Embora historicamente o agro fosse mais lento na adoção de software, agora essa adoção está “acelerando e crescendo de forma mais intensa”. Empresas de capital de risco planejam dobrar os aportes em Agtechs até o final de 2026. A confiança no setor é reforçada por negociações de exit (saída de investimento) que superam R$100 milhões para startups focadas em deeptech e agronegócio. Este investimento impulsiona a adoção de sistemas de gestão como ERP para o agronegócio , com forte potencial para integrar soluções de IA física e deeptech.
O crescimento do late-stage e growth funding na América Latina , juntamente com o foco de fundos locais, como a Start Growth em São Paulo, que aloca capital para startups com produtos já validados em setores como Fintech, Martech e HR Tech , indica que o ecossistema brasileiro está se tornando mais robusto, preenchendo as lacunas de financiamento e sustentando a estratégia de consolidação verticalizada.
6. Conclusão e Recomendações Estratégicas para 2026
6.1 Síntese das Macrotendências
A redefinição do mercado de software em 2026 é uma resposta direta à convergência de rigor regulatório, restrições orçamentárias e a maturação da tecnologia de Inteligência Artificial. O mercado exige um abandono da experimentação genérica em favor de um foco intransigente na Tríade: Pragmatismo, Confiança e Consolidação.
As cinco tendências identificadas interconectam-se em uma estrutura que garante que o software não apenas inove, mas o faça de maneira segura e auditável:
- O Pragmatismo da GenAI (Tendência 1) exige LLMs de Domínio Específico (Verticalização da Inteligência).
- A Verticalização se apoia na Arquitetura Componível (Tendência 2), que substitui monólitos rígidos por módulos API-First.
- Estes módulos devem rodar em infraestruturas que garantam Soberania Digital (Tendência 4) e a localização estratégica de dados.
- A infraestrutura soberana e verticalizada é protegida pela filosofia Zero Trust (Tendência 3), que se torna um processo contínuo e gerenciado (MSSPs).
- O capital de risco e o M&A (Tendência 5) servem como mecanismos de Consolidação Estratégica, acelerando a adoção de capacidades de Confiança (Segurança/GRC) e Valor (IA Vertical) no mercado brasileiro e global.
6.2 Recomendações Acionáveis
Para CIOs e VPs de Tecnologia:
- Revisão Arquitetônica Componível: O planejamento de TI deve focar na substituição gradual de sistemas legados, utilizando APIs abertas e soluções modulares (Tendência 2). Priorize o software que opera dentro de Nuvens de Domínio Específico e que esteja nativamente alinhado com os requisitos de Soberania de Dados (Tendência 4). Este enfoque garante agilidade e independência tecnológica.
- Adote o Zero Trust Imediatamente: A segurança deve ser tratada como uma cultura e um processo contínuo (Tendência 3), e não um projeto pontual. Para empresas que não conseguem internalizar equipes robustas de cibersegurança, a contratação de Provedores de Serviços de Segurança Gerenciados (MSSPs) em São Paulo e outros centros é a abordagem mais eficaz para atender ao rigor crescente da LGPD e mitigar o risco de conformidade.
- Investimento em GenAI Pragmática e Governada: Concentre o investimento em use cases de GenAI que comprovadamente entreguem alto ROI (como automação de vendas e hiperpersonalização). O foco deve ser em Sistemas Agentes e Modelos de Linguagem de Domínio Específico (Tendência 1), acompanhado de um programa rigoroso para elevar o “AI IQ” dos colaboradores, minimizando o risco de perdas corporativas superiores a US$10 bilhões.
Para Investidores (VC/PE):
- Alocação de Capital Vertical e de Infraestrutura: O capital deve ser direcionado para soluções de software B2B em nichos verticalizados com receita recorrente comprovada. Setores como Infraestrutura Fintech (APIs modulares ) e Agtech Software no Brasil apresentam alta demanda e potencial de crescimento.
- Estratégia de Aquisição Baseada em Confiança: Busque ativamente startups que resolvam problemas críticos de Confiança e Governança, especialmente em GenAI, GRC e Cibersegurança (ZT). Estas empresas serão os principais alvos estratégicos de M&A em 2026, impulsionando exits e consolidação de plataformas.
- Critério Arquitetônico: Valorize startups que adotam arquiteturas API-First e que demonstrem alinhamento nativo com os princípios de Soberania Digital, facilitando a integração em grandes ecossistemas regulamentados (Tendência 4).