No dia 30 de julho de 2026 a consultoria francesa Capgemini divulgou seus resultados do primeiro semestre e, ao mesmo tempo, elevou a meta de crescimento de receita para o ano inteiro. Os números mostraram receita de €12.082 milhões, alta de 8,8% em termos reportados e de 11,3% em moeda constante, enquanto os bookings do semestre atingiram €12.602 milhões com book-to-bill de 1,04. O segundo trimestre isolado registrou bookings de €6.547 milhões, crescimento de 9,2% e book-to-bill de 1,07. Diante desses dados, a empresa ajustou para cima a projeção de crescimento de receita em moeda constante de 2026, passando de uma faixa entre 6,5% e 8,5% para uma nova faixa entre 8,5% e 9,0%, mantendo inalteradas as metas de margem operacional entre 13,6% e 13,8% e de fluxo de caixa livre orgânico entre €1,8 bilhão e €1,9 bilhão. Se os bookings tivessem permanecido estáveis ou em queda, então a elevação da meta não seria justificável; como os números subiram, a revisão para cima reflete confiança em um ciclo sustentado de demanda.
O que os resultados do semestre revelam sobre a demanda por transformação
A análise segmentada mostra que a unidade de Applications & Technology cresceu 5% em moeda constante, exatamente porque clientes estão atualizando sistemas antigos para suportar iniciativas de inteligência artificial. Já a unidade Operations & Engineering registrou expansão de 24,7%, impulsionada em parte pela integração da WNS, que ampliou a oferta de serviços de processos de negócios orientados por IA. O headcount total chegou a 417.600 profissionais, aumento de 20% em relação ao ano anterior, refletindo principalmente a incorporação da equipe da WNS. Se o crescimento tivesse se concentrado apenas em projetos experimentais isolados, então o impacto nos resultados seria limitado; como o aumento veio de programas de transformação em escala, a Capgemini conseguiu superar as expectativas iniciais e elevar as projeções para o resto do ano. A demanda foi mais forte na América do Norte, com alta de 19,8% em moeda constante, e no Reino Unido, com 21,1%, enquanto a França voltou a crescer 0,4% após período de contração.
Além dos números agregados, a Capgemini destacou que clientes estão migrando de experimentos pontuais para programas de transformação de grande porte. Essa mudança de padrão de gastos significa que os orçamentos de IA estão sendo direcionados para iniciativas que exigem modernização simultânea de dados, aplicações e infraestrutura. Se os clientes continuassem priorizando apenas pilotos, então o crescimento da consultoria seria mais modesto; como eles optam por programas end-to-end, a receita recorrente e o pipeline de grandes contratos se expandem de forma mais previsível. O book-to-bill acima de 1,0 em ambos os trimestres indica que o volume de novos contratos supera o faturamento realizado, sinalizando continuidade do ciclo de demanda.
O diagnóstico do CEO sobre o superciclo de modernização
O CEO Aiman Ezzat foi direto ao afirmar que o maior obstáculo para a adoção ampla de IA não é o acesso aos modelos, mas os sistemas legados, os dados fragmentados e os complexos patrimônios tecnológicos construídos ao longo de décadas. Ele observou que toda organização hoje deseja se tornar “agentic”, termo que designa sistemas de IA projetados para executar tarefas em múltiplos passos de forma autônoma. No entanto, antes de alcançar esse estágio, as empresas precisam se tornar AI-ready, e a maioria ainda não está. Se os dados permanecem espalhados por sistemas incompatíveis acumulados por anos de dívida técnica, então as ferramentas de IA não conseguem acessar informações confiáveis e consistentes; caso contrário, quando a base é modernizada, a execução de processos de negócio se torna viável em escala. Essa lacuna de prontidão cria um paradoxo: a IA generativa pode produzir respostas, mas frequentemente falha ao tentar executar processos corporativos quando os sistemas subjacentes continuam desconectados.
Ezzat descreveu o movimento como um “superciclo de modernização plurianual” que abrange plataformas de dados, aplicações e infraestrutura central. A IA não apenas gera demanda por novas capacidades de negócio, mas também acelera a modernização da fundação tecnológica sobre a qual essas capacidades dependem. Se as empresas mantivessem os investimentos em projetos isolados sem atacar a dívida técnica, então os resultados de IA permaneceriam limitados a casos de uso pontuais; ao priorizar programas de transformação em larga escala, elas abrem caminho para ganhos mais amplos e mensuráveis. A Capgemini posiciona-se como parceira preferencial exatamente para esse tipo de transformação ponta a ponta, e analistas do setor já a reconhecem como líder também em Physical AI, a próxima fronteira que integra IA a sistemas físicos.
Por que a modernização de infraestrutura é parte inseparável desse ciclo
A modernização citada por Ezzat inclui explicitamente data platforms, applications e core infrastructure. Quando os sistemas legados são substituídos ou integrados, surge necessidade de capacidade computacional adicional, armazenamento escalável e conectividade de alta performance. Essa demanda por infraestrutura física e em nuvem reforça o movimento de investimentos em data centers que vem sendo observado no setor. Se as empresas não atualizarem suas fundações de dados e computação, então os projetos de IA em escala enfrentam gargalos de energia, espaço e integração; ao contrário, quando a infraestrutura é renovada em paralelo com as aplicações, a adoção de IA se torna operacionalmente viável. A Capgemini observa que os clientes permanecem dispostos a investir em IA, porém os gastos estão se tornando mais direcionados, priorizando programas de transformação em larga escala em detrimento de experimentos isolados.
Para compreender a dimensão prática dessa infraestrutura, é útil observar como os investimentos em data centers se intensificaram globalmente, conforme detalhado em análise sobre a nova febre imobiliária de data centers. A reportagem sobre data centers mostra que provedores de nuvem e grandes corporações estão destinando bilhões para expandir capacidade, movimento que coincide exatamente com a necessidade de bases modernas para suportar IA. Se a demanda por computação continuar crescendo nos ritmos atuais, então a modernização de TI e a expansão de data centers caminham juntas; caso contrário, projetos de IA poderão ser postergados por falta de recursos computacionais subjacentes.
O que as empresas devem fazer para se preparar
O diagnóstico da Capgemini, respaldado por dados de mercado como o estudo da McKinsey de 2025 que apontou 70% das empresas citando integração de sistemas legados como principal obstáculo, e pelo próprio relatório de prontidão para IA da consultoria que mostra apenas 13% das organizações com fundações de dados adequadas, oferece um roteiro claro. Se uma empresa deseja passar de experimentos para resultados mensuráveis em IA, então o primeiro passo é mapear a dívida técnica acumulada e identificar onde os dados estão fragmentados. Caso essa avaliação revele sistemas incompatíveis ou dados isolados, a modernização deve preceder qualquer iniciativa de IA em escala; senão, os investimentos em modelos e agentes tenderão a subutilizados. A Capgemini relata que seu pipeline expandiu substancialmente, com vários grandes contratos fechados recentemente, indicando que clientes estão adotando exatamente essa abordagem de transformação integrada.
A Caixa de Ferramentas
Para transformar o diagnóstico em ação prática, comece avaliando o estado atual dos sistemas legados e a fragmentação dos dados em sua organização. Em seguida, priorize programas de transformação em larga escala que integrem modernização de dados, aplicações e infraestrutura em vez de projetos isolados. Monitore o book-to-bill e o crescimento em unidades de operações como indicadores de que a demanda por serviços de modernização está acelerando. Considere parcerias com consultorias especializadas em transformação ponta a ponta, especialmente aquelas que já demonstram tração em Intelligent Business Operations após aquisições como a da WNS. Por fim, alinhe os investimentos em IA com a atualização da base tecnológica, garantindo que a infraestrutura esteja pronta antes de escalar agentes autônomos. Com esses passos, a empresa deixa de ser uma das que “querem se tornar agentic” e passa a estar efetivamente AI-ready, capturando os benefícios do superciclo de modernização que a Capgemini projetou para os próximos anos.