Cortex Summit 2026: aprendizados sobre IA, dados e “organizações aumentadas”

A discussão sobre Inteligência Artificial nas empresas está mudando rapidamente. Se há pouco tempo a pergunta era “como podemos usar IA para ganhar produtividade?”, agora o debate começa a avançar para algo maior: como redesenhar processos, equipes e decisões para uma realidade em que pessoas e agentes de IA trabalham juntos?

Essa mudança esteve no centro das discussões do Cortex Summit 2026, realizado em 1º de setembro, em São Paulo. O evento reuniu mais de 1.300 líderes e decisores e trouxe ao palco executivos e especialistas de empresas como AWS, Winning by Design, iFood, Grupo Boticário, KFC Brasil e Carrefour.

Mais do que falar sobre novas tecnologias, porém, boa parte das discussões convergiu para questões bastante conhecidas por quem lidera negócios: processos mal estruturados, dados fragmentados, dificuldade de transformar informação em decisão e necessidade de preparar pessoas para trabalhar de uma maneira diferente.

A seguir, confira alguns dos principais aprendizados do Cortex Summit 2026 e o que eles podem ensinar para empresas que estão repensando suas estratégias de crescimento, vendas e uso de Inteligência Artificial.

A próxima fase da IA não é sobre pessoas mais produtivas, mas sobre empresas aumentadas

Um dos conceitos que atravessou o Cortex Summit foi a passagem das “pessoas aumentadas” para as “organizações aumentadas”.

Na prática, estamos saindo de uma primeira fase da IA generativa, marcada principalmente pelo uso individual de ferramentas para escrever, resumir, pesquisar e analisar informações, para uma etapa em que agentes passam a participar efetivamente dos processos das empresas.

Daniel Pires e Leonardo Rangel, fundadores e Co-CEOs da Cortex, organizaram essa evolução em quatro ondas: 

• IA preditiva
• IA generativa
• agentes de execução
• “colegas digitais”

A diferença entre as duas últimas etapas é especialmente importante. Um agente de execução recebe uma tarefa. Um colega digital recebe uma responsabilidade. Em vez de pedir “faça isso”, a empresa passa a delegar algo mais próximo de “cuide disso”.

“Essa mudança de paradigma é tão brutal que ela faz com que a questão deixe de ser tecnológica. Ela vira organizacional”,  resumiu Daniel Pires.

Isso significa que implementar IA deixa de ser apenas uma decisão sobre qual ferramenta contratar. 

É preciso discutir quais atividades continuam dependendo das pessoas, quais podem ser executadas de forma autônoma, quando o humano deve entrar no processo e quais informações um agente precisa acessar para tomar boas decisões.

Em vendas, por exemplo, a discussão não é simplesmente se uma IA consegue escrever um follow-up. É se ela conhece o histórico daquela negociação, entende em qual etapa do processo o cliente está, sabe o que aconteceu nas últimas conversas e consegue identificar qual deveria ser o próximo passo.

Quanto maior a autonomia da tecnologia, maior também precisa ser a qualidade da estrutura que existe por trás dela.

Antes de ser AI First, é preciso ser Data First

Apesar de o evento ter a Inteligência Artificial como um de seus principais temas, talvez um dos aprendizados mais recorrentes tenha sido justamente sobre aquilo que vem antes dela: os dados.

Paula Bellizia, vice-presidente da AWS para a América Latina, apresentou um contraste importante. A IA pode adicionar entre US$ 1,1 trilhão e US$ 1,7 trilhão por ano às economias latino-americanas, mas apenas 23% das empresas da região relatam gerar valor econômico real com a tecnologia.

Segundo ela, existem quatro alicerces fundamentais para avançar:

• infraestrutura tecnológica modernizada
• dados organizados e governados
• segurança tratada dentro da agenda de IA e não ao lado dela
• governança preparada para a convivência entre pessoas, agentes e processos autônomos

Juarez Borges Neto, Diretor de Planejamento de Franquias do Grupo Boticário, resumiu uma parte desse desafio em uma frase.

Para a área comercial, essa discussão é especialmente relevante. Uma empresa pode ter milhares de clientes, anos de relacionamento e incontáveis interações comerciais e, ainda assim, possuir uma base de dados pobre. 

Isso acontece quando informações importantes permanecem em planilhas individuais, caixas de e-mail, anotações ou conversas de WhatsApp que nunca chegam ao CRM.

Nesse cenário, implementar IA não resolve a fragmentação. Pelo contrário, limita a capacidade da tecnologia de entender o contexto do negócio.

É por isso que uma das evoluções recentes do Agendor tem sido aproximar cada vez mais as conversas comerciais do CRM. Com o WhatsApp Sync, por exemplo, as interações realizadas pelos vendedores no WhatsApp podem ser registradas automaticamente, criando uma base mais completa sobre o relacionamento com cada cliente.

Antes de perguntar o que a IA pode fazer com seus dados, portanto, existe uma pergunta anterior: quais dados sua empresa realmente tem disponíveis para a IA?

Automatizar um processo ruim só faz o erro acontecer mais rápido

Outro ponto que apareceu em diferentes apresentações foi um alerta contra a pressa em automatizar.

Daniel Hoe, VP de Marketing Latam da Salesforce, foi bastante direto: “Se os seus processos são falhos, na hora que você coloca a IA, você vai amplificar a falha. Vai acontecer mais rápido a falha”.

A frase sintetiza um problema que também encontramos frequentemente nas operações comerciais.

Imagine uma empresa em que cada vendedor faz o follow-up de uma maneira, não existem critérios claros para avançar uma oportunidade no funil, informações importantes não são registradas e ninguém sabe exatamente quando uma negociação deve ser considerada perdida.

Adicionar uma automação a esse cenário não cria um processo comercial. Apenas automatiza partes de uma operação que continua desorganizada.

O mesmo vale para agentes de IA. Antes de delegar atividades à tecnologia, a empresa precisa saber quais são as etapas do processo, quais informações devem ser registradas, quais eventos exigem uma ação, quem é responsável por cada decisão e quais critérios determinam o próximo passo.

Isso não significa que todo processo precise ser rígido. Especialmente em vendas consultivas, cada negociação possui particularidades. 

O objetivo é criar estrutura suficiente para que vendedores, gestores e tecnologia compartilhem uma mesma lógica de operação.

É justamente aí que o CRM ganha um papel ainda mais importante na era da IA. Ele deixa de ser apenas o lugar em que o vendedor registra informações para funcionar como uma memória estruturada da operação comercial.

Crescimento precisa ser tratado como sistema, não como soma de talentos individuais

Um dos debates mais interessantes para líderes comerciais veio da apresentação de Jacco van der Kooij e Renata Centurión, da Winning by Design.

Ao apresentar o conceito de Revenue Architecture, eles propuseram olhar para marketing, vendas e sucesso do cliente como partes de um mesmo sistema de geração de receita.

A provocação é relevante porque muitas empresas ainda dependem excessivamente de desempenhos individuais. Existe o vendedor que “sempre dá um jeito”, o profissional de Customer Success que conhece todos os clientes ou o gestor que consegue prever os problemas porque acompanha a operação há anos.

Claro que esse conhecimento tem valor. O problema aparece quando ele não consegue ser transformado em processo.

A Revenue Architecture parte justamente da ideia de que um sistema pode ser dividido em modelos, medido e melhorado. Em vez de analisar apenas o resultado final, é possível decompor a jornada em microprocessos e observar variáveis como volume, taxa de conversão e tempo.

Há ainda outra mudança importante nessa visão: o funil não deveria terminar na venda.

Em modelos recorrentes, aquisição, onboarding, adoção, retenção e expansão fazem parte da mesma arquitetura de receita. O cliente também não enxerga os silos internos da empresa. Para ele, existe apenas uma relação contínua com o negócio.

Esse pensamento ajuda a entender por que estruturar um processo comercial é tão importante para gerar previsibilidade.

O objetivo não é retirar autonomia do vendedor, mas fazer com que os resultados da empresa dependam menos da memória, dos hábitos ou do talento isolado de algumas pessoas.

E, novamente, isso se torna ainda mais importante com IA: para que agentes consigam participar da operação, processos, sistemas e pessoas precisam falar a mesma língua.

Mais dados não significam necessariamente melhores decisões

Se a qualidade dos dados apareceu como requisito para a Inteligência Artificial, outro aprendizado do evento foi que simplesmente produzir mais informação também não resolve o problema.

Deborah Rodrigues, Diretora de Comunicação na Cogna, trouxe uma frase que poderia ser aplicada a praticamente qualquer área de negócio.

O ponto central é a diferença entre medir atividade e medir impacto.

Uma área pode apresentar dezenas de indicadores, dashboards sofisticados e relatórios extensos e, ainda assim, não conseguir responder à pergunta mais importante: o que devemos fazer de diferente a partir dessa informação?

Na gestão comercial, esse problema aparece quando o CRM se transforma apenas em uma ferramenta para reportar números.

Quantidade de negócios, ligações realizadas, propostas enviadas e atividades concluídas são informações importantes. Mas seu verdadeiro valor surge quando ajudam a identificar gargalos e orientar decisões.

Por que uma etapa do funil está levando mais tempo? Por que determinado perfil de cliente converte melhor? Onde as oportunidades estão parando? Quais vendedores precisam de apoio? Que negócios estão sem próximo passo? Por que estamos perdendo clientes?

Dados passam a gerar inteligência quando provocam ação.

Essa lógica também ajuda a definir qual deveria ser o papel da IA nas ferramentas de gestão. Mais do que produzir novos relatórios, a IA pode ajudar a interpretar o que está acontecendo e levar sinais relevantes até as pessoas que precisam tomar uma decisão.

A IA deve ampliar a capacidade humana, não retirar o humano da equação

Apesar de tantas discussões sobre agentes autônomos, uma mensagem apareceu repetidamente no Cortex Summit: aumentar a participação da IA não significa eliminar o papel das pessoas.

Roberto Leivas, Diretor de Desenvolvimento do KFC Brasil, trouxe uma expressão bem interessante ao falar sobre decisões de expansão: é preciso continuar “gastando sola de sapato”.

Modelos conseguem analisar milhares de cenários, encontrar padrões e fazer previsões em uma velocidade impossível para qualquer pessoa. Mas existem elementos do contexto que ainda exigem experiência, repertório e observação humana.

A mesma lógica vale para vendas B2B. A IA pode resumir uma conversa, encontrar uma informação no histórico, sugerir um próximo passo, atualizar o CRM ou identificar um risco na negociação. 

Mas compreender nuances políticas de uma empresa, construir confiança com um decisor, perceber hesitações durante uma reunião e conduzir uma negociação complexa continuam sendo atividades profundamente humanas.

O ganho está justamente na combinação dessas capacidades.

Quando a tecnologia assume tarefas operacionais e organiza informação, o vendedor pode dedicar mais tempo às atividades em que seu julgamento e sua capacidade de relacionamento realmente fazem diferença.

Essa também é a lógica por trás da evolução da Ava, agente de IA para vendas do Agendor: reduzir o trabalho operacional necessário para manter o CRM atualizado e transformar as informações da operação em apoio para a ação comercial.

Pensamento crítico se torna ainda mais importante em um mundo com IA

Martha Gabriel, consultora, escritora e futurista, encerrou o Cortex Summit trazendo a discussão de volta para as pessoas e apresentou o pensamento crítico como a “habilidade zero”, aquela necessária para que todas as demais funcionem.

A ideia ganha importância justamente porque a IA facilita o acesso a respostas.

Quanto mais simples se torna gerar uma análise, um texto, uma recomendação ou uma previsão, mais importante se torna saber avaliar a qualidade daquilo que foi produzido.

Seu método de pensamento crítico passa por cinco pilares:

• questionamento
• superação de vieses
• lógica e argumentação
• repertório
• valores humanos

Essa talvez seja uma das mudanças mais relevantes para as lideranças nos próximos anos. 

Durante muito tempo, possuir informação era uma vantagem competitiva. Agora, quando ferramentas conseguem processar volumes gigantescos de conhecimento em segundos, parte dessa vantagem se desloca para a capacidade de formular boas perguntas e julgar as respostas.

Para gestores comerciais, isso significa não aceitar automaticamente uma previsão porque “o sistema mostrou”. Da mesma forma que não deveríamos aceitar uma percepção apenas porque “o vendedor acha”.

IA, dados, experiência e contexto precisam trabalhar juntos. O futuro provavelmente terá cada vez mais decisões apoiadas por algoritmos. Isso torna o julgamento humano mais importante, e não menos.

Ecossistema Agendor: tecnologia inteligente para o vendedor focar no que importa

Olhando para as diferentes discussões do Cortex Summit 2026, chama atenção o quanto um evento marcado pela Inteligência Artificial acabou falando muito sobre processos, dados, pessoas e gestão.

Talvez isso seja um sinal de maturidade do próprio mercado.

A discussão já não precisa se limitar ao que a IA é capaz de fazer. O desafio agora é entender o que precisa existir dentro de uma empresa para transformar essa capacidade em resultado.

Dados precisam estar disponíveis e organizados. Processos precisam ser compreendidos antes de serem automatizados. Sistemas precisam conversar entre si. Pessoas precisam saber quando confiar na tecnologia e quando questioná-la.

Nas vendas, essa transformação coloca o processo comercial e o CRM em uma posição ainda mais estratégica.

Se o CRM concentra histórico, conversas, atividades, etapas, resultados e próximos passos, ele deixa de funcionar somente como banco de dados e passa a fornecer contexto para uma nova geração de sistemas inteligentes.

É uma mudança que já começa a aparecer no ecossistema Agendor: CRM, WhatsApp, automações e IA se aproximam para reduzir tarefas operacionais sem abrir mão daquilo que continua essencial em vendas consultivas: relacionamento, contexto e julgamento humano.

A tecnologia pode executar cada vez mais. Mas, para executar bem, primeiro precisamos saber o que queremos que ela faça, com quais informações e dentro de qual processo.

Cortex: dados e inteligência comercial para decisões de negócio

O Cortex Summit 2026 também apresentou a evolução das soluções da Cortex a partir dessa visão de organizações aumentadas, incorporando agentes de IA às diferentes frentes da plataforma.

O Cortex Growth combina informações sobre ICP e sinais das contas para apoiar estratégias de crescimento e priorização.

O Cortex Reach leva inteligência de mercado para operações comerciais e de campo.

O Cortex Brand acompanha informações relacionadas à marca para identificar mudanças, causas e oportunidades.

O Cortex Geofusion utiliza inteligência geográfica para apoiar decisões de expansão e localização.

Outra novidade apresentada foi o Cortex Live, uma camada que permite disponibilizar os dados da Cortex não apenas para usuários humanos, mas também para os próprios ambientes de dados e agentes de IA das empresas.

A evolução conversa diretamente com um dos principais aprendizados do Summit: conforme agentes ganham espaço nas organizações, a qualidade e a disponibilidade dos dados que alimentam esses sistemas passam a ser ainda mais importantes.

Mais do que adotar Inteligência Artificial, empresas precisarão construir uma infraestrutura de informação capaz de fazer com que pessoas e agentes tomem decisões melhores.

Conheça as soluções da Cortex e veja como transformar dados em inteligência para as decisões do seu negócio.