Quais tendências de IA dominarão em 2026 e para onde essa tecnologia está caminhando?

Em 2026, a IA entrará em uma nova fase – mais desafiadora, mais pragmática e em uma escala muito maior. O mercado abandonou suas ilusões, o dinheiro está sendo contabilizado com mais cuidado e as empresas estão fazendo uma pergunta simples: Onde está o verdadeiro valor comercial nisso tudo?

Todas as principais tendências convergem para um único ponto: a IA está deixando de ser uma ferramenta e se tornando infraestrutura.

De LLMs a sistemas de agentes

Uma das principais tendências que já estão moldando o setor atualmente é IA agente. Está evoluindo de uma ferramenta auxiliar para uma solução empresarial completa, amplamente utilizada por grandes empresas. Este é o próximo estágio após os LLMs clássicos usados ​​para geração de texto, análises e outras tarefas padrão.

Historicamente, essas tecnologias permaneceram restritas a grandes corporações por muito tempo e eram praticamente invisíveis ao público em geral. Empresas como Google e Facebook as utilizavam muito antes do termo LLM se popularizar. Há dez anos, enquanto trabalhávamos em uma empresa internacional de software, desenvolvemos e utilizamos sistemas semelhantes, embora os chamássemos de IA de Processamento de Dados em vez de LLMs.

O ponto de virada ocorreu com a democratização da inteligência artificial. O surgimento do ChatGPT, Gemini e produtos similares transformou a IA em uma ferramenta de mercado de massa, o que desencadeou um aumento acentuado no interesse e nos investimentos. No entanto, o mercado rapidamente atingiu um limite: em pouco tempo, quase todos os casos de uso óbvios já haviam sido implementados.

A maioria das startups daquela época não construía seus próprios modelos, mas criava os chamados wrappers – interfaces sobre LLMs já existentes. Essas soluções perderam rapidamente seu valor porque os modelos base forneciam a mesma funcionalidade diretamente, sem a necessidade de aplicativos separados.

Essa era durou cerca de um ano. Bilhões de dólares foram investidos nesses produtos, após o que ficou claro que as expectativas haviam sido exageradas.

Foi nesse contexto que começou a transição para sistemas baseados em agentes. Os agentes de IA representam uma arquitetura mais complexa. Nela, diversos modelos especializados interagem entre si, distribuindo tarefas e coordenando ações. Essa abordagem permite lidar com cenários complexos, desde o planejamento de viagens até a gestão de processos de negócios, e marca o próximo estágio na evolução da IA.

Consolidação de mercado e por que apenas os gigantes sobreviverão.

Já estamos constatando que o mercado de agentes de IA efetivamente passou por uma fase de consolidação. Um grupo seleto de grandes empresas, cerca de uma dúzia, emergiu e rapidamente assumiu posições dominantes.

Esse processo espelha em grande parte a história do mercado de serviços de e-mail, que acabou ficando sob o controle da Microsoft, do Google e do Yahoo. Uma dinâmica semelhante está se desenrolando na IA ativa: soluções importantes estão sendo desenvolvidas por empresas como Cohere, OpenAI e Google. Elas irão gradualmente substituir não apenas os novos participantes, mas também os players menores que antes dominavam nichos de mercado.

Hoje, o foco dos principais fornecedores mudou para o segmento corporativo. Ao longo de 2025, eles implantaram ativamente sistemas de agentes em grandes organizações, começando com tarefas práticas como suporte ao cliente, bases de conhecimento internas, treinamento de funcionários e automação do fluxo de trabalho de documentos. Um cenário típico envolve a análise de materiais corporativos e a criação de assistentes inteligentes que podem responder a perguntas complexas sem a necessidade de especialistas humanos. Por exemplo, todos os materiais técnicos de uma plataforma como Keylabs pode ser processado, permitindo que um bot responda a qualquer pergunta técnica sem a necessidade de especialistas humanos.

A escalabilidade é o próximo passo nessa jornada. Em um futuro próximo, os clientes corporativos terão acesso a pacotes cada vez mais abrangentes: desde suporte contábil e jurídico até gerenciamento de processos operacionais. O papel humano se deslocará para a supervisão e a tomada de decisões finais, enquanto agentes de IA lidarão com as tarefas rotineiras.

O mesmo se aplica a outras funções corporativas. Por exemplo, em grandes bancos com milhares de funcionários, agentes de IA podem assumir a organização de viagens, a gestão de bilhetes e as alterações de itinerários, substituindo serviços externos e contratados.

Quando os principais fornecedores começarem a oferecer todo o espectro desses serviços em um único pacote integrado, desde agência de viagens até assistência financeira e jurídica, os provedores iniciantes especializados perderão competitividade.

Os grandes players não precisam conquistar o mercado do zero: eles se expandirão horizontalmente, abrangendo progressivamente mais e mais processos de negócios dentro das organizações empresariais.

Quais setores são mais sensíveis à IA e à automação?

Quando falamos de tecnologia em geral, já é evidente que as ferramentas digitais e a IA estão remodelando os fluxos de trabalho no setor jurídico. Muitas empresas estão observando uma redução na demanda por serviços jurídicos tradicionais, principalmente devido à automação de operações rotineiras. Isso se aplica tanto a pequenas organizações quanto a grandes corporações, enquanto o setor financeiro, em especial os bancos, continua a adotar novas tecnologias de forma mais cautelosa.

É essencial, contudo, distinguir entre a prática jurídica e o sistema judicial. Nos processos judiciais, em que um advogado representa e defende os interesses de um cliente, o papel humano permanece fundamental. Apesar das experiências com o uso de IA na prática judicial, os humanos continuarão a tomar decisões e a construir argumentos jurídicos nos tribunais num futuro próximo, pelo menos nas próximas décadas.

A situação é completamente diferente no direito empresarial. Quase todas as operações comerciais envolvem documentação legal, desde acordos de confidencialidade e contratos básicos até documentação de projetos. Anteriormente, a elaboração e aprovação desses contratos exigiam muito tempo e várias rodadas de comentários das equipes jurídicas de ambas as partes.

Hoje, esses processos são cada vez mais otimizados com ferramentas de IA e sistemas de gestão jurídica (LLM). A IA ajuda a identificar rapidamente cláusulas controversas ou sensíveis, sugerir revisões e garantir que os documentos estejam em conformidade com os requisitos internos da empresa. Como resultado, o ciclo de aprovação é significativamente reduzido e o papel do advogado passa a ser de supervisão, avaliação estratégica de riscos e tomada de decisão final.

Mudanças semelhantes estão ocorrendo no setor financeiro. Em tarefas como impostos e relatórios financeiros, que são regidas por regras e regulamentos rigorosos, a IA tem se mostrado especialmente eficaz. Muitas empresas já utilizam essas soluções para automatizar cálculos, preparar relatórios e aprimorar a precisão operacional.

Em última análise, a tecnologia não está tanto substituindo especialistas, mas sim transformando a natureza do seu trabalho: as operações rotineiras são automatizadas, enquanto o foco se desloca para tarefas analíticas, gerenciais e estratégicas, onde a expertise humana continua sendo fundamental. Observei isso muito claramente em 2025. Marca-chave Solicitações de clientes: observamos um número significativo de consultas relacionadas a soluções de dados nos setores financeiro e jurídico.

Olhando para o futuro, em 2026, todos os processos determinísticos irão gradualmente migrar para sistemas de IA com agentes. Por determinísticos, quero dizer tarefas regidas por regras estritas: leis, regulamentos, procedimentos financeiros e conformidade. Nesse contexto, a próxima direção lógica de desenvolvimento será a cibersegurança.

Cibersegurança como o reverso da automação por IA

À medida que o volume de dados disponíveis cresce e circula mais ativamente entre os sistemas, o nível de risco inevitavelmente aumenta. Enquanto as informações são armazenadas localmente e de forma isolada, elas permanecem relativamente protegidas. Mas, uma vez iniciada a troca contínua de dados entre bancos de dados, modelos de IA e agentes, a superfície de ataque se expande drasticamente.

Os sistemas modernos de IA exigem acesso contínuo aos dados. Para que os sistemas de agentes funcionem e para que os modelos de linguagem analisem informações e tomem decisões, os dados devem ser extraídos regularmente de repositórios internos e transferidos para ambientes computacionais externos. Nesse ponto, surge uma questão crítica: quem exatamente pode explorar uma vulnerabilidade potencial: a própria empresa ou o provedor de IA terceirizado cuja infraestrutura ela utiliza?

Se um grande fornecedor apresentar uma vulnerabilidade, um atacante poderá obter acesso não apenas aos seus sistemas, mas também aos dados de inúmeras empresas clientes. Sem essa dependência externa, esse vetor de ataque talvez nem existisse.

Assim, o adoção de IA Expande significativamente o perímetro dos riscos cibernéticos. Isso cria oportunidades tanto para ataques direcionados quanto para um amplo espectro de agentes que exploram vulnerabilidades, desde agentes maliciosos a especialistas em segurança e equipes de defesa proativas.

Todos esses processos estão interligados: o crescimento da automação por IA inevitavelmente aumenta as exigências de cibersegurança, o que, por sua vez, estimula o surgimento de novas soluções e empresas. Já hoje, vemos uma onda de startups desenvolvendo ferramentas para proteger a infraestrutura de IA, gerenciar o acesso a dados e monitorar riscos.

Então, para onde vamos em 2026?

A consolidação de grandes fornecedores de IA/LLM, combinada com sistemas cada vez mais acessíveis, com foco em cibersegurança e capacidade de tomada de decisões autônomas, delineia um cenário promissor. Esperamos ver menos alarde e mais soluções práticas vindas do setor – assumindo tarefas rotineiras e automatizando setores inteiros da tomada de decisões corporativas.

A regra é: se for possível compreender e determinar regras rígidas e boas práticas, os agentes de IA serão capazes de lidar com a situação. Agora que entendemos as verdadeiras capacidades dessa tecnologia, as empresas irão cada vez mais maximizar sua utilidade em diferentes setores.