Tendências de Inteligência Artificial (IA) 2026

A inteligência artificial (IA) avançou muito além de demonstrações em laboratório e aplicações altamente especializadas. Hoje, ela está sendo integrada em larga escala a tecnologias e produtos globais.

Para as empresas, a IA já está se tornando um alvo estratégico de investimento: até o final de 2024, os investimentos de capital em tecnologias de inteligência artificial somaram US$ 252,3 bilhões de investidores corporativos e US$ 33,9 bilhões de investidores privados.

De acordo com um relatório da HAI Stanford University, 78% das organizações americanas e europeias utilizaram IA em 2024, o que indica sua crescente popularidade e ampla adoção no setor corporativo.

De acordo com uma pesquisa da Universidade ELON, 52% da população adulta americana utilizou serviços como o ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot em 2025, tornando os programas de LLM (Large Language Models) os mais ativamente implementados no mundo.

De acordo com análise de mercado da McKinsey, 92% das empresas aumentarão seus investimentos no setor de IA nos próximos três anos para passar de projetos-piloto a resultados em larga escala.

Modelos de IA e seu desempenho

Ao longo do ano atual, os modelos de IA, especialmente os modelos de linguagem de grande porte (LLMs), demonstraram progresso ativo e melhorias tecnológicas, e essa tendência continuará em 2026. Eles estão se adaptando rapidamente a diversas áreas temáticas e se integrando a novas tarefas por meio de ajustes finos e reciclagem.

Os resultados de diversos benchmarks mostram que os LLMs não estão apenas aumentando em tamanho ou poder de computação, mas também melhorando suas capacidades, especialmente em raciocínio, programação e resolução de problemas.

De acordo com um estudo da HAI Stanford University, entre 2023 e 2024, os sistemas de IA apresentaram crescimento de 18,8% e 48,9% nos benchmarks MMMU e GPQA, respectivamente.

Em 2024, os indicadores de desempenho no benchmark SWE-bench (tarefas de engenharia de software/tarefas de codificação real) aumentaram para 71,7% (em 2023, esse indicador era de 4,4%).

Uma tendência importante neste ano é que muitos modelos não são mais simplesmente universais. Há uma tendência crescente de especialização para tarefas, setores e contextos específicos.

Por exemplo, os modelos o3 e o3-mini da OpenAI são projetados para análises, escrita de código e resolução de problemas científicos mais eficientes. Em particular, o modelo o3 obteve 87,7% no benchmark GPQA-Diamond (perguntas científicas especializadas), em comparação com as pontuações mais baixas dos modelos anteriores.

No benchmark SWE-bench Verified (informações reais sobre problemas no GitHub), o o3 obteve uma pontuação de cerca de 71,7%, em comparação com pontuações muito mais baixas de modelos anteriores ou menos especializados.

Os modelos estão expandindo suas janelas de contexto e entradas multimodais: por exemplo, o Llama 4 Scout/Maverick inclui entrada de imagem e texto, suporta janelas de contexto longas (1 milhão de tokens e, em alguns casos, mais) e é adaptado para tarefas multilíngues e multimodais. Esses modelos são mais adequados para aplicações de domínio específico (direito, medicina, engenharia, atendimento ao cliente, etc.) e são cada vez mais utilizados em ambientes corporativos onde o desempenho geral do LLM é insuficiente.

Em 2026, espera-se que a diferença de desempenho entre os diferentes modelos de linguagem diminua à medida que mais participantes do mercado ganham acesso a computação e dados mais avançados.

Assim, o GPT-4.1 oferece desempenho de codificação aproximadamente 21% maior em comparação ao GPT-4o e 27% maior em comparação ao GPT-4.5.

De acordo com relatórios internos da OpenAI, o GPT-5 comete erros factuais quase 45% menos frequentemente do que as versões "antigas" do GPT-4 em um conjunto de consultas de teste.

No próximo ano, veremos modelos ainda mais especializados, e modelos treinados em áreas específicas se tornarão a norma. Métodos de treinamento híbridos baseados em um modelo básico com ajustes funcionais e retreinamento serão mais otimizados, reduzindo custos e aumentando o desempenho. A capacidade de trabalhar com contextos mais longos e dados multimodais também se expandirá, permitindo que os modelos processem documentos maiores, tipos de entrada mais complexos (por exemplo, vídeo+texto+áudio) e mantenham a consistência durante interações prolongadas.

Agentes de IA e autonomia

Agentes de IA são sistemas de software especializados que planejam, tomam decisões e executam tarefas em várias etapas com envolvimento humano mínimo. Hoje, eles passaram de projetos de demonstração de pesquisa para produtos corporativos reais e serão implementados ativamente nos próximos anos.

Nos mercados dos EUA e da Europa, essas tecnologias têm uma ampla gama de aplicações:

• automação de sequências de ações;
• coordenação de ferramentas e gerenciamento de fluxos de trabalho de ponta a ponta em atendimento ao cliente, marketing, TI e operações.

De acordo com dados obtidos em pesquisas e análises do setor, até 80% das empresas já utilizam agentes de IA em suas operações e planejam expandir sua implementação no próximo ano.

O Índice Agentic Enterprise da Salesforce mostra que a interação dos funcionários com agentes de IA cresceu aproximadamente 65% no primeiro semestre de 2025, enquanto o volume de ações iniciadas por agentes de IA aumentou aproximadamente 76%. Este indicador reflete não apenas o crescimento do número de projetos-piloto, mas também a expansão do uso operacional.

De acordo com a MarketsandMarkets, o mercado de agentes de IA está avaliado em US$ 7,8 bilhões e crescerá para US$ 52,6 bilhões até 2030.

Os especialistas da Mordor Intelligence calcularam a capitalização de mercado atual em US$ 4,4 bilhões, com crescimento para US$ 18,3 bilhões nos próximos cinco anos.

De acordo com as previsões do ResearchNester, a capitalização de mercado de agentes de IA é de US$ 8,6 bilhões e crescerá para US$ 263,9 bilhões nos próximos 10 anos.

O uso de sistemas de agentes baseados em IA tem uma ampla gama de aplicações:

• Organização de atendimento e suporte ao cliente – os sistemas de agências podem estabelecer diálogos, avaliar as necessidades dos clientes, enviar solicitações para sistemas de back-end e executar diversas ações, como emitir empréstimos, abrir tickets ou planejar entregas, o que minimiza significativamente o fator humano. Assim, já em 2025, alguns bancos testaram o uso de seus próprios agentes de IA para automatizar serviços e tomadas de decisão em várias etapas;
• Operações de marketing e desenvolvimento – agentes de IA conduzem experimentos de campanha, criam briefings criativos, segmentam públicos e até mesmo executam testes A/B em pilhas de marketing conectadas, permitindo que os profissionais de marketing se concentrem na estratégia e na direção criativa;

• Desenvolvimento de software e automação de TI – Agentes de IA automatizam a classificação, executam conjuntos de testes, criam tickets e sugerem ou aplicam correções. Testes preliminares mostram que os agentes reduzem o tempo médio necessário para resolver problemas de rotina e aceleram os fluxos de trabalho dos desenvolvedores.

Até 2026, uma proporção significativa de projetos-piloto será implementada especificamente nos setores de finanças, telecomunicações, varejo e TI corporativa.

Inteligência Artificial e Linguagem Gerativa

Principais capacidades da inteligência artificial generativa:

• Criação de conteúdo – agências de marketing, empresas de mídia e gerentes de conteúdo para pequenas empresas usam ferramentas de texto generativo para criar blogs, descrições de produtos, postagens em mídias sociais e textos publicitários;
• Síntese e ampliação de dados – ao treinar modelos de ML em áreas com escassez de dados (saúde, direito, ciências especializadas), dados sintéticos e conjuntos de dados aumentados criados por modelos generativos ajudam a reduzir preocupações com a privacidade e melhorar o desempenho.
• Tradução e compreensão multilíngue – este é um auxílio eficaz em tarefas de tradução e processamento de linguagem natural entre idiomas.
• A IA generativa multimodal combina texto com imagens, áudio ou vídeo, permitindo a aplicação de inteligência artificial em design, criação de conteúdo virtual, campanhas de marketing com elementos multimídia e até mesmo em trabalhos criativos.

Em 2026, a IA generativa e os modelos de linguagem continuarão a evoluir rapidamente, melhorando a compreensão do contexto, criando texto, imagens e vídeos de maior qualidade, tornando-se mais úteis em aplicações do mundo real.

Abaixo estão as principais tendências e previsões para 2026.

Os dados apresentados indicam tanto o alto nível atual de uso e adoção de tecnologia quanto as expectativas de rápido crescimento na próxima década. De acordo com as previsões da pesquisa, a escala da IA ​​generativa crescerá rapidamente até 2032.

IA na vida cotidiana

A inteligência artificial está rapidamente se tornando parte da vida cotidiana e um recurso conveniente da modernidade. As tecnologias estão sendo integradas a gadgets e eletrodomésticos, ajudando as pessoas a tornarem seu dia a dia mais conveniente e eficiente.

De acordo com previsões de especialistas, o mercado global de assistentes virtuais inteligentes crescerá para US$ 27,9 bilhões este ano, com a América do Norte já respondendo por quase 42,5% desse total.

O segmento de IA em casas inteligentes valia US$ 15,3 bilhões no final de 2024 e, até 2034, crescerá para US$ 104,1 bilhões, com uma taxa média de crescimento anual esperada de 21,3%.

Em 2025, 38% dos domicíliosnos EUA já tinham câmeras de vigilância inteligentes instaladas, 33% tinham interfones de vídeo e 22% tinham fechaduras inteligentes.

De acordo com a Blueprism, 86% das organizações de saúde relatam o uso generalizado de IA. Por exemplo, 12% da população adulta dos EUA relata que seus profissionais de saúde utilizam inteligência artificial para diagnóstico, tratamento e comunicação.

Áreas e formas de uso da IA ​​no dia a dia:

• Assistentes virtuais em smartphones, tablets, controle de carros e tecnologia residencial (Siri, Google Assistente, Alexa, etc.) – para muitas pessoas, pedir direções, definir lembretes, controlar a iluminação inteligente ou até mesmo encontrar uma receita com a ajuda da IA ​​está se tornando comum. Mais de 110 milhões de usuários nos EUA usam assistentes regularmente para tarefas cotidianas;
• Casas inteligentes — câmeras de segurança, videoporteiros, fechaduras inteligentes, etc. — estão se tornando cada vez mais comuns e agora estão equipadas com inteligência artificial. Isso não apenas melhora a automação, mas também aumenta a segurança e a conveniência, além de economizar energia;
• Dispositivos médicos baseados em IA (visualização, diagnóstico, monitoramento de pacientes) – o mercado de dispositivos médicos baseados em IA valerá cerca de US$ 18,9 bilhões em 2025 e a previsão é de que continue crescendo rapidamente.

As empresas usam IA para automatizar tarefas rotineiras (como planejamento e processamento de solicitações de clientes), liberando funcionários para executar tarefas estratégicas. Na educação, ferramentas de IA são usadas para tutoria, criação de exercícios, resumo de conteúdo e auxílio no aprendizado de idiomas.

Tendências e investimentos em inteligência artificial

Em 2025, o mercado global de inteligência artificial, incluindo hardware, software e serviços, é estimado em US$ 391 bilhões e, até 2030, pode crescer para US$ 1,81 trilhão.

O investimento corporativo no setor de IA em 2024 foi de US$ 252,3 bilhões, um recorde. O investimento privado durante o mesmo período foi de US$ 109,1 bilhões.

De acordo com a McKinsey & Company, quase 92% dos executivos de empresas que investem em IA esperam que os gastos com essas tecnologias aumentem nos próximos três anos.

O interesse do capital de risco em inteligência artificial está crescendo, com relatórios analíticos citando números de US$ 60 a 80 bilhões em capital levantado para o desenvolvimento de startups americanas. Empresas líderes em tecnologia, como Microsoft, Google/Alphabet, Amazon, Meta e OpenAI, continuam alocando aproximadamente 15 a 25% de seus orçamentos de pesquisa para IA fundamental, desenvolvimento de modelos e infraestrutura (poder computacional, processadores gráficos/processadores de teste, chips especializados).

Principais tendências que impulsionam o investimento no desenvolvimento de inteligência artificial:

• o uso de soluções de plataforma baseadas em API e o fornecimento de IA como um serviço completo;
• a especialização da inteligência artificial em áreas e esferas específicas da vida;
• IA periférica e inteligência local;
• desenvolvimento sustentável, eficiência energética e compressão de modelos.

O futuro da IA

Olhando para 2026 e o ​​futuro próximo, vários cenários-chave podem ser identificados para o impacto da IA ​​nos negócios, na sociedade e no progresso tecnológico. O fator mais poderoso é o fornecimento de autonomia profunda por meio do uso de sistemas de agentes, bem como a introdução de modelos generativos e de linguagem para comunicação próxima com humanos.

Ao falar sobre o desenvolvimento futuro da inteligência artificial, podemos identificar as seguintes tendências importantes:

• aumento da autonomia e eficiência na tomada de decisões;
• modelos fundamentais mais poderosos;
• mudanças na indústria e especialização profunda;
• sinergia entre humanos e IA, confiança e controlabilidade;
• impacto na economia e na força de trabalho.

A Gartner prevê que, até o final de 2022, 70% das organizações utilizarão IA, projetada para operar de forma autônoma. Este é um marco importante, indicando que os sistemas de agentes estão migrando da vanguarda para a popularização. Além disso, espera-se que os pequenos modelos específicos de domínio (SLM) desempenhem um papel mais importante do que antes nos próprios sistemas de agentes, graças à sua eficiência, custo e especialização em muitas tarefas repetitivas.

Medindo o Sucesso da IA

A inteligência artificial está em transição ativa de projetos-piloto para sistemas de missão crítica, tornando a questão de como mensurar seu sucesso um dos desafios estratégicos mais importantes. Nos EUA e na Europa, diversas métricas são utilizadas para refletir não apenas a precisão dos modelos, mas também seu impacto nos negócios, na eficiência, na confiança e no valor a longo prazo.

Mais detalhes sobre cada um deles:

• métricas técnicas (métricas de desempenho do modelo de IA) – precisão, confiabilidade, completude, pontuação F1 (para tarefas de classificação), índices BLEU/ROUGE/METEOR (para geração, tradução e sumarização), medição de perplexidade ou entropia cruzada (para modelagem de linguagem), latência, taxa de transferência, custo computacional (métricas de eficiência), bem como indicadores de equilíbrio em conjuntos de testes padrão (MMMU, GPQA, SWE-bench, MMLU, HumanEval, etc.);
• métricas de adoção, uso e eficácia – número de ações/adoções, economia de tempo/custo e ganhos de produtividade; consistência do fluxo de trabalho e velocidade de correção de erros; Profundidade de adoção ou retenção;
• Métricas de impacto comercial e financeiro (ROI, realização de valor, custo normalizado de IA (LCOAI).

Atualmente, uma métrica multidimensional está sendo ativamente implementada na prática, combinando quatro eixos de avaliação de modelos:

1. Desempenho técnico;
2. Facilidade de uso e conformidade com os requisitos do usuário;
3. Segurança/confiabilidade;
4. Valor econômico/comercial.

Essa abordagem ajuda a preencher a lacuna entre os benchmarks ideais e a interação complexa e iterativa entre humanos e IA na prática.

Perspectivas globais para o desenvolvimento de IA

O uso de IA varia entre as diferentes regiões do mundo, dependendo das especificidades de infraestrutura, regulamentação, perspectivas de investimento e recursos humanos. A Europa e os EUA lideram o mercado global de IA, criando alta pressão competitiva.

Especialistas do Goldman Sachs preveem que, até o final de 2025, o investimento global em IA poderá chegar a US$ 200 bilhões, com os EUA respondendo por quase metade desse valor.

Os Estados Unidos são um importante player no financiamento de IA, P&D e desenvolvimento de infraestrutura. O orçamento dos setores público e privado para investimentos em inteligência artificial deve ultrapassar US$ 470,9 bilhões.

O Reino Unido, com uma participação de £ 21 bilhões, é líder em desenvolvimento de IA no mercado europeu. A Itália ocupa o segundo lugar, apresentando um crescimento ativo no setor de IA. No último ano, o volume de mercado aumentou aproximadamente 58%, atingindo € 1,2 bilhão.

De acordo com o estudo «Atitudes em relação à adoção e riscos da IA ​​em 2025», muitos executivos de empresas em todo o mundo acreditam que a inteligência artificial é usada no atendimento ao cliente (36%), na sumarização de documentos (35%) e na composição de e-mails (32%).

Em sua pesquisa «AI Agents 2025», os especialistas da PwC observam que 88% dos executivos seniores afirmam que planejam aumentar seus orçamentos de IA nos próximos 12 meses.

Um estudo da BCG indica que executivos em todo o mundo citam a IA como uma das principais prioridades estratégicas e enfatizam a transição da experimentação para resultados mensuráveis.

Principais fatores que aceleram a globalização da IA:

• Investimento crescente em infraestrutura e capacidade computacional.
• Desenvolvimento de marcos regulatórios e governança.
• Utilização de profissionais talentosos e capital humano.
• Especialização da indústria e aumento da concorrência em diferentes regiões.

Educação e treinamento em IA

O sucesso da nova onda de automação com tecnologias de IA será determinado pela qualidade da educação e do treinamento profissional. Portanto, as tarefas prioritárias das empresas são aprimorar a alfabetização digital na área de IA e desenvolver habilidades técnicas aprofundadas entre os funcionários.

A demanda por cursos sobre inteligência artificial generativa cresce a cada dia. Por exemplo, o blog Coursera já conta com 700 cursos no segmento de IA Generativa para o ano corrente.

A análise de dados da rede social LinkedIn demonstra a popularidade do treinamento dentro das organizações. Assim, em 2025, os programas de treinamento em IA serão realizados em 32% dos casos.

De acordo com o relatório «IA na Educação 2025» da Microsoft, 86% das empresas educacionais utilizam inteligência artificial generativa.

Uma pesquisa conduzida pela McKinsey e WEF mostra que metade dos funcionários das empresas precisará de habilidades em IA nos próximos dois anos, o que está incentivando os empregadores a alocar verbas para treinamento e reciclagem de seus funcionários.

Em 2025-2026, as principais áreas de treinamento serão as seguintes:

• Aprendizado básico em IA para todos os funcionários da empresa – como usar assistentes (copilotos) com segurança e eficácia, reconhecer erros/alucinações e agir dentro da estrutura da política corporativa;
• Desenvolvimento de habilidades aplicadas para especialistas específicos – trabalho com ferramentas de geração de conteúdo, automação de processos de negócios, engenharia de processos, implementação de ferramentas de IA em tarefas cotidianas (marketing, vendas, suporte);
• Desenvolvimento de competências técnicas aprofundadas para engenheiros – aprendizado de máquina, preparação de dados, MLOps, otimização/quantização de modelos, segurança e privacidade de dados, construção de pipelines de treinamento e implantação;
• Habilidades sociais e ética – pensamento crítico, interpretação de resultados de IA, ética, requisitos regulatórios (especialmente importante para a Europa – GDPR + Lei de IA).

Os principais investidores em educação em IA:

• Gigantes globais como Microsoft, Google, AWS e Meta estão ampliando seus programas de treinamento e oferecendo certificados gratuitos ou pagos integrados a produtos corporativos de nuvem, como os cursos Copilot e os Certificados de IA do Google;
• Em plataformas educacionais como Coursera, edX, Udacity e sistemas corporativos de LMS, você pode encontrar muitos cursos dedicados à GenAI, com microcertificados emitidos (com base nos resultados de um programa de treinamento curto de até 12 semanas);
• Iniciativas governamentais e acadêmicas europeias incluem programas de reciclagem, subsídios para o desenvolvimento de cursos de IA em universidades, etc.

Em 2026, os especialistas esperam que os orçamentos corporativos para reciclagem de funcionários aumentem. Além disso, um número crescente de empregadores pagará por cursos de curta duração e certificações para melhorar a eficácia dos funcionários no alcance de suas metas. A inteligência artificial será integrada aos currículos universitários como uma disciplina separada.

Cargas de trabalho de IA e a nuvem

À medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam cada vez mais ambiciosos, processando dados de entrada multimodais, gerando-os em tempo real, orquestrando agentes e grandes pipelines que funcionam apenas com saída, os requisitos para recursos de computação, escalabilidade, flexibilidade e gerenciamento de custos estão aumentando rapidamente.

Nos EUA e na Europa, as plataformas de nuvem se tornaram soluções indispensáveis ​​para as empresas implantarem, escalarem e operarem cargas de trabalho.

Especialistas preveem que, até o final de 2025, o mercado global de computação em nuvem será avaliado em mais de US$ 912,8 bilhões, dos quais os gastos com nuvem pública representarão até US$ 724 bilhões.

De acordo com um estudo do Google Cloud, quase 98% das empresas estão explorando ativamente a IA generativa e 39% já a utilizam em um ambiente de produção, demonstrando uma transição ativa de projetos-piloto para sistemas reais.

De acordo com o MarketsandMarkets, a taxa média de crescimento anual do mercado de IA pode atingir de 30% a 36% até o final desta década. Atualmente, o mercado global de inteligência artificial é estimado em US$ 390 bilhões.

As três maiores e mais hiperescaláveis ​​operadoras do mundo são AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, que já respondem por quase 60% do mercado global de infraestrutura em nuvem. Dessa forma, elas influenciam onde a maioria das cargas de trabalho corporativas de IA são executadas.

O papel fundamental da nuvem nas cargas de trabalho de inteligência artificial é determinado pelos seguintes fatores:

• elasticidade para picos de treinamento e cargas de inferência;
• operações multitarefas gerenciadas (MLOps) e pipelines de ponta a ponta;
• acesso a aceleradores e pilhas especializadas;
• regiões globais para conformidade e dados residência.

De acordo com o relatório «Estado da Infraestrutura de IA» do Google, haverá mais serviços de agentes gerenciados em 2026. Os provedores de soluções em nuvem expandirão a orquestração de agentes e os níveis de segurança (controle de políticas, registros de auditoria) para oferecer suporte às cargas de trabalho dos agentes em ambientes de produção.

A hibridização de soluções de ponta e nuvem está se tornando uma abordagem cada vez mais popular. Aplicações em tempo real (RA/RV, sistemas automotivos, sistemas de controle industrial) usarão modelos híbridos: modelos compactos no dispositivo + uma nuvem de backup para raciocínio ou atualizações complexas.

Os especialistas da AInvest acreditam que os preços e acordos sobre capacidade de processador gráfico dedicado se tornarão mais transparentes. Todas as empresas negociarão entre si a capacidade de processador gráfico dedicado e os preços para o custo previsível dos modelos de treinamento.

Transparência e confiança na IA

À medida que os sistemas de IA se tornam mais capazes e autônomos, transparência, explicabilidade, justiça e responsabilização estão se tornando não apenas requisitos úteis, mas requisitos fundamentais, especialmente em mercados regulamentados (saúde, finanças, administração pública) e em jurisdições como os EUA e a Europa, onde usuários, reguladores e partes interessadas exigem clareza. O foco agora está no desenvolvimento de ferramentas, padrões, métricas e práticas que garantam a confiabilidade da IA ​​no mundo real.

Exemplos de uso de IA em áreas temáticas onde a transparência é fundamental:

• Saúde (suporte à decisão clínica) – os médicos precisam de explicações para entender e confiar nos resultados do modelo. A IA transparente ajuda a obter aprovação regulatória (FDA, EMA) e a tomar decisões sobre implementação;
• pontuação financeira e de crédito – as decisões de empréstimo são regulamentadas: os solicitantes que têm crédito negado devem receber explicações. Ferramentas de interpretabilidade ajudam a resolver o problema de empréstimos tendenciosos;
• setor público (governo e justiça) – o uso em previsões (por exemplo, reincidência, alocação de recursos) requer total transparência para evitar injustiças e garantir supervisão e auditabilidade;
• sistemas de recrutamento e gestão de recursos humanos – ferramentas de IA para recrutamento ou avaliação de desempenho devem fornecer explicações para evitar acusações de discriminação e fortalecer a confiança dos funcionários.

A Lei de IA da UE, adotada em 2024 e implementada gradualmente entre 2025 e 2026, exige que os provedores de sistemas de IA de alto risco implementem mecanismos robustos de transparência e explicabilidade. A Gartner estima que, até 2026, 70% dos projetos de IA na Europa incluirão requisitos claros de governança e auditoria.

Até 2026, a transparência e a confiança deixarão de ser fatores regulatórios e se tornarão vantagens competitivas. Organizações que não conseguirem demonstrar honestidade, explicabilidade e responsabilidade correm o risco de perder acesso ao mercado, especialmente na UE. Por outro lado, empresas que implementarem sistemas de IA responsáveis ​​alcançarão maiores taxas de adoção e confiança do consumidor.

Perguntas Frequentes

Qual ​​será a principal tendência em IA para 2026?

Apesar de várias tendências importantes, a IA para agentes está se tornando a principal tendência de 2026. As previsões de especialistas colocam os sistemas de IA para agentes em destaque, à medida que as ferramentas evoluem de reativas para proativas nos processos de negócios. Ferramentas de gestão, avaliação e confiança estão se tornando cada vez mais importantes: quanto maior a autonomia da IA, maiores os riscos associados a erros, problemas de objetividade, inconsistências, etc. Assim, o investimento e o interesse estão crescendo não apenas nos próprios agentes, mas também em como controlá-los, verificá-los, explicá-los e confiar neles.

Como será a IA em 2026?

Até 2026, a IA será muito diferente das primeiras ferramentas semelhantes a chatbots que as pessoas encontraram pela primeira vez. Especialistas observam que a inteligência artificial se tornará mais autônoma, multimodal, especializada, regulamentada, eficaz e organicamente integrada aos negócios e à vida cotidiana.