2026: O Ano da IA ​​Específica para Domínios Empresariais

Para as empresas que correm para integrar IA, uma barreira continua ressurgindo, não importa o quão rápido a tecnologia avance: as alucinações. Um estudo recente Bain & Company Um relatório constatou que a qualidade dos resultados continua sendo um dos principais obstáculos à adoção da IA ​​de Geração, apesar do aumento significativo nos investimentos e experimentações corporativas no último ano. Para agravar o problema, assistentes de IA como ChatGPT, Copilot e Perplexity distorcem o conteúdo das notícias, segundo um relatório. 45% do tempo, introduzindo contexto omitido, detalhes enganosos, atribuições incorretas ou informações totalmente inventadas.

Estamos saindo da fase de deslumbramento da IA ​​e entrando na fase de desempenho, onde o impacto mensurável importa mais do que a novidade. Essas imprecisões não apenas corroerão a confiança, como também colocarão em risco a tomada de decisões empresariais. Uma única percepção equivocada pode levar a danos à reputação, estratégias mal direcionadas ou erros operacionais dispendiososNo entanto, muitas organizações continuam a implementar modelos de IA de uso geral, não desenvolvidos para os fluxos de trabalho especializados e as restrições regulamentares de seus setores, para evitar ficar para trás em relação aos seus concorrentes.

Os riscos de depender de IA de propósito geral

Os modelos de uso geral claramente têm seus pontos fortes. São altamente eficazes para a geração de ideias, elaboração de documentos e aceleração de tarefas rotineiras de comunicação. Mas, à medida que as empresas expandem o uso de IA para fluxos de trabalho mais especializados ou regulamentados, novas categorias de risco começam a surgir. Alucinações são apenas uma parte do cenário de riscos. A elas se junta um conjunto crescente de vulnerabilidades de alto risco, como invasões, injeções de código e exposição de dados sensíveis. Essas ameaças se tornam ainda mais graves quando a IA impacta fluxos de trabalho de missão crítica.

No início deste ano, aplicativos de saúde revelaram múltiplos casos de alucinações clinicamente significativasincluindo o aumento da probabilidade de diagnósticos errôneos. Isso expôs o perigo elevado do uso de modelos não especializados em ambientes de alto risco. Um resumo médico mal interpretado ou uma recomendação incorreta podem ter consequências que alteram a vida das pessoas, além de interromper fluxos de trabalho que, de outra forma, seriam eficientes.

Não é nenhuma surpresa que 72% das empresas do S&P 500 Agora, as empresas relatam riscos relacionados à IA, um aumento em relação aos apenas 12% registrados em 2023. Suas preocupações variam desde privacidade e viés de dados até vazamento de propriedade intelectual e conformidade regulatória, sinalizando uma mudança mais ampla: conselhos corporativos e investidores tratam cada vez mais o risco da IA ​​com a mesma seriedade que a segurança cibernética.

A transição para sistemas de IA especializados

Em 2025, ficou comprovado que a escala por si só já não impulsiona grandes avanços. Enquanto os primeiros anos da Inteligência Artificial Geral (GenAI) foram definidos pelo lema "Quanto maior, melhor", atingimos um patamar em que o aumento do tamanho do modelo e dos dados de treinamento gera apenas ganhos incrementais.

Os modelos de IA especializados e específicos para um domínio não tentam saber tudo; em vez disso, são projetados para saber o que importa dentro do contexto de um setor ou fluxo de trabalho específico.

A IA desenvolvida especificamente para esse fim oferece três benefícios essenciais:

1. Maior precisão: Modelos baseados em informações da empresa e do setor superam modelos genéricos em precisão e confiabilidade.
2. ROI mais rápido: Como esses sistemas se relacionam diretamente com tarefas e fluxos de trabalho definidos, eles geram impacto mensurável mais rapidamente.
3. Implantação mais segura: Sistemas desenvolvidos especificamente para esse fim se alinham mais naturalmente com as regulamentações setoriais, reduzindo riscos e facilitando a adoção interna.

O mercado de IA está respondendo de acordo: ferramentas como Harvey (operações jurídicas), Projeto Mercury da OpenAI (modelagem e análise financeira) e Anthropic Claude para Ciências da Vida (A pesquisa e a descoberta científica) refletem uma mudança mais ampla em direção à especialização.

O motivo é simples: apenas 39% de empresas Atualmente, as empresas relatam lucro direto com investimentos em IA, o que indica que as ferramentas genéricas por si só não estão produzindo retorno sobre o investimento (ROI) em nível empresarial.

Gerando um ROI de IA real e mensurável

A IA desenvolvida especificamente para um propósito específico prospera quando aplicada a fluxos de trabalho estruturados, repetíveis e claramente definidos. Em vez de oferecer conhecimento amplo, porém superficial, sobre milhões de tópicos, esses sistemas proporcionam desempenho preciso em tarefas como análise de fusões e aquisições, conformidade, avaliação de riscos, desenvolvimento de perfis de clientes e previsão operacional.

A diferença é tanto funcional quanto econômica. Empresas que estão passando da experimentação para a implementação em larga escala avaliam cada vez mais os investimentos em IA sob a ótica do retorno sobre o investimento (ROI). Muitas das que alcançam os melhores resultados compartilham três prioridades:

• Impacto focado e alinhado ao trabalho: A IA deve melhorar de forma tangível a produtividade, a rentabilidade ou a tomada de decisões, e não apenas gerar resultados impressionantes.
• Alinhamento regulatório: Ferramentas desenvolvidas com foco na conformidade reduzem o atrito posterior.
• Adoção pela força de trabalho: A capacitação, a governança e a prontidão cultural são tão importantes quanto o desempenho técnico.

Ao avaliar fornecedores, as empresas devem certificar-se de que o sistema foi desenvolvido para as decisões que realmente precisam tomar. Comece pela precisão: o modelo consegue lidar com a terminologia, as restrições e os casos extremos do seu domínio? Em seguida, observe a transparência. Os fornecedores devem ser capazes de explicar como o modelo se baseia, em quais fontes de dados ele se fundamenta e se seus resultados são claramente citáveis. Em ambientes corporativos, uma resposta que possa ser rastreada até uma fonte confiável é tão importante quanto a própria resposta. Por fim, avalie a facilidade com que o sistema se integra aos fluxos de trabalho existentes. As implementações de IA mais robustas são aquelas em que as equipes podem confiar, governar e integrar sem complexidade adicional.

O futuro da IA ​​empresarial confiável é específico para cada domínio.

À medida que as empresas passam da euforia em torno da IA ​​para a realidade operacional, a confiança e a confiabilidade se tornarão os atributos definidores de implementações bem-sucedidas. A escalabilidade por si só não garante mais avanços significativos de desempenho. A próxima fase da adoção de IA empresarial será definida pela relevância e pelo valor dos insights fornecidos pelos modelos.

Em 2026, completaremos a transição da IA ​​generativa de ferramentas isoladas para sistemas integrados. Será também o ano em que a IA se tornará mais proativa, incorporada e específica para cada setor. A IA generativa deixará de ser um elemento central à medida que se torna parte integrante de todos os produtos, serviços e fluxos de trabalho. A diferenciação virá de sistemas que compreendem o contexto e geram impacto mensurável. Em 2026, o verdadeiro valor estará na utilização de modelos projetados para as decisões que as empresas realmente precisam tomar.