As 3 tendências de inteligência artificial que devem marcar 2026

Em 2026, a discussão sobre inteligência artificial vai além de modelos simplesmente “mais poderosos”. O foco passa a ser a capacidade de executar tarefas, operar em escala e atender exigências de custo, segurança e governança.

1. Agentes de IA chegam aos processos de trabalho

A IA deixa de ser apenas uma interface de conversa ou geração de conteúdo. Os chamados agentes de IA podem usar ferramentas, consultar dados corporativos e participar de fluxos com várias etapas — em atividades como programação, atendimento ao cliente, operações e processamento de dados.

O desafio, porém, não é apenas adotar agentes. Para colocá-los em produção, empresas precisam tratar de confiabilidade, permissões de acesso, avaliação de resultados e supervisão humana. A Deloitte aponta uma transição de pilotos e experimentos para a ampliação do uso corporativo, embora a implementação ainda ocorra de forma desigual. 129

2. Raciocínio, multimodalidade e IA para ciência avançam

Modelos de ponta evoluem rapidamente em tarefas de raciocínio complexo, código e compreensão multimodal — isto é, combinando formatos como texto, imagem e outros tipos de informação. Em um importante benchmark de programação, o SWE-bench Verified, o desempenho avançou de 60% para perto de 100% em um ano, segundo o Stanford HAI. 4

A presença da IA também cresce em áreas científicas como biologia, química, física e astronomia. O relatório AI Index 2026 destaca a expansão da produção científica relacionada à IA e o avanço dos modelos em avaliações especializadas. Isso reforça o potencial de aplicações de alto valor em IA para ciência e em modelos voltados a setores e conhecimentos específicos. 3

3. Infraestrutura, custo de inferência e governança viram diferenciais

Quando um modelo é usado em grande escala, a energia consumida para responder às solicitações — a chamada inferência — pode superar, em poucos meses, o gasto único de seu treinamento. Assim, capacidade de computação, chips, nuvem e otimização do custo por uso passam a influenciar diretamente a viabilidade econômica dos projetos. 1

Ao mesmo tempo, a transparência dos modelos de fronteira está diminuindo. Mais de 90% dos modelos notáveis de IA em 2025 foram produzidos pela indústria, enquanto informações como código de treinamento, tamanho dos conjuntos de dados e número de parâmetros deixaram de ser divulgadas em diversos sistemas de maior porte. 2

Para as organizações, isso amplia a importância de temas como segurança, conformidade, auditoria, soberania de dados — uso de IA sob leis, infraestrutura e dados próprios — e mecanismos de controle sobre fornecedores e modelos.

Fontes: Stanford HAI, 2026 AI Index Report 1234; Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026 912.