Quais Tendências de IA Dominarão em 2026 e Para Onde a Tecnologia Está Indo?

Em 2026, a IA está entrando em uma nova fase – mais desafiadora, mais pragmática e muito mais em larga escala. O mercado perdeu suas ilusões, o dinheiro está sendo contado com mais cuidado e as empresas estão fazendo uma pergunta simples: Onde está o valor de negócios real aqui?

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

De LLMs para Sistemas de Agentes

Uma das tendências principais que já está moldando a indústria hoje é a IA agêntica. Ela está evoluindo de uma ferramenta auxiliar para uma solução empresarial completa, amplamente utilizada por grandes empresas. Este é o próximo estágio após os clássicos LLMs usados para geração de texto, análise e outras tarefas padrão.

Historicamente, tais tecnologias permaneceram dentro de grandes corporações por um longo tempo e eram quase invisíveis para o público em geral. Empresas como Google e Facebook as usaram muito antes de o termo LLM se tornar comum. Há dez anos, enquanto trabalhava em uma empresa de software internacional, desenvolvemos e usamos tais sistemas, embora os chamássemos de IA de Processamento de Dados, em vez de LLMs.

O ponto de inflexão veio com a democratização da inteligência artificial. O surgimento do ChatGPT, Gemini e produtos semelhantes tornou a IA uma ferramenta de mercado de massa, o que desencadeou um aumento acentuado de interesse e investimento. No entanto, o mercado rapidamente atingiu um limite: dentro de um curto período, quase todos os casos de uso óbvios já haviam sido implementados.

A maioria das startups daquela época não construiu seus próprios modelos, mas criou o que se chamava de “wrappers” – interfaces sobre LLMs existentes. Essas soluções perderam rapidamente seu valor, pois os modelos base forneciam a mesma funcionalidade diretamente, sem a necessidade de aplicações separadas.

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

Foi contra esse pano de fundo que a mudança para sistemas de agentes começou. Os agentes de IA representam uma arquitetura mais complexa na qual vários modelos especializados interagem entre si, distribuindo tarefas e coordenando ações. Essa abordagem permite lidar com cenários complexos, desde planejamento de viagens até gestão de processos de negócios, e marca a próxima etapa na evolução da IA.

Consolidação do Mercado e Por Que Apenas os Gigantes Sobreviverão

Já estamos vendo que o mercado de IA/LLM passou por uma fase de consolidação. Um grupo limitado de grandes jogadores, cerca de uma dúzia de empresas, emergiu, rapidamente assumindo posições dominantes.

Esse processo reflete em grande parte a história do mercado de serviços de e-mail, que eventualmente foi controlado pela Microsoft, Google e Yahoo. Uma dinâmica semelhante está se desenrolando na IA agêntica: as soluções-chave estão sendo desenvolvidas por empresas como Cohere, OpenAI e Google. Elas irão gradualmente deslocar não apenas novos entrantes, mas também jogadores menores que anteriormente capturaram segmentos de nicho.

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

A escala é o próximo passo nessa jornada. No futuro próximo, os clientes empresariais serão oferecidos pacotes cada vez mais abrangentes: desde contabilidade e suporte jurídico até gestão de processos operacionais. O papel humano mudará para supervisão e tomada de decisões finais, enquanto os agentes de IA lidarão com tarefas rotineiras.

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

Assim que os principais fornecedores começarem a oferecer a gama completa desses serviços em um pacote integrado, desde um agente de viagens até assistência financeira e jurídica, os fornecedores de startups especializados se tornarão não competitivos.

Os grandes jogadores não precisam conquistar o mercado do zero; eles irão expandir horizontalmente, cobrindo progressivamente mais e mais processos de negócios dentro de organizações empresariais.

Quais Setores São Mais Sensíveis à IA e Automação

Quando falamos de tecnologia em geral, já está claro que as ferramentas digitais e a IA estão redefinindo os fluxos de trabalho no setor jurídico. Muitas empresas estão vendo uma demanda reduzida 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, particularmente os bancos, continua a adotar novas tecnologias de forma mais conservadora.

É essencial, no entanto, distinguir entre a prática jurídica e o sistema judiciário. Em processos judiciais, onde um advogado representa e defende os interesses de um cliente, o papel humano permanece essencial. Apesar de experimentos com o uso de IA na prática jurídica, os humanos continuarão a tomar decisões e construir argumentos legais em tribunal por um futuro previsível, pelo menos nas próximas décadas.

A situação é completamente diferente no direito corporativo. Quase todas as operações de negócios envolvem documentação jurídica, desde NDAs e contratos básicos até documentação de projetos. Anteriormente, a elaboração e aprovação desses contratos exigiam muito tempo e múltiplas rodadas de comentários de equipes jurídicas de ambos os lados.

Hoje, esses processos estão sendo cada vez mais otimizados com ferramentas de IA e LLMs. A IA ajuda a identificar rapidamente cláusulas controversas ou sensíveis, sugerir revisões e garantir que os documentos estejam em conformidade com os requisitos internos de uma empresa. Como resultado, o ciclo de aprovação é significativamente encurtado, e o papel do advogado está mudando para supervisão, avaliação de risco estratégico e tomada de decisões finais.

Mudanças semelhantes estão ocorrendo no setor financeiro. Em tarefas como relatórios fiscais e financeiros, que são regidos por regras e regulamentos estritos, a IA provou ser especialmente eficaz. Muitas empresas já usam soluções para automatizar cálculos, preparar relatórios e melhorar a precisão operacional.

Em última análise, a tecnologia não está substituindo especialistas, mas transformando a natureza do seu trabalho: operações rotineiras são automatizadas, enquanto o foco muda para tarefas analíticas, gerenciais e estratégicas, onde a expertise humana permanece criticamente importante. Eu observei isso claramente em 2025 nas solicitações de clientes da Keymakr: vimos um número significativo de consultas relacionadas a soluções de dados nos setores financeiro e jurídico.

Olhando para 2026, todos os processos determinísticos irão gradualmente migrar para sistemas de IA agêntica. Por determinístico, quero dizer tarefas regidas por regras estritas: leis, regulamentos, procedimentos financeiros e conformidade. Nesse contexto, a próxima direção lógica de desenvolvimento será a segurança cibernética.

Segurança Cibernética como o Reverso da Automação da IA

À medida que o volume de dados disponíveis cresce e circula mais ativamente entre sistemas, o nível de risco inevitavelmente aumenta. Enquanto a informação é armazenada localmente e em isolamento, ela é relativamente protegida. Mas assim que o intercâmbio contínuo de dados começa entre bancos de dados, modelos de IA e agentes, a superfície de ataque se expande abruptamente.

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

Se um grande provedor tiver uma vulnerabilidade, um atacante pode ganhar acesso não apenas aos seus sistemas, mas também aos dados de inúmeras empresas-clientes. Sem essa dependência externa, esse vetor de ataque pode não existir.

Portanto, a adoção da IA expande significativamente o perímetro de riscos cibernéticos. Isso cria oportunidades tanto para ataques direcionados quanto para um amplo espectro de atores que trabalham com vulnerabilidades, desde atores mal-intencionados até especialistas em segurança e equipes de defesa proativa.

Todos esses processos estão interconectados: o crescimento da automação da IA inevitavelmente aumenta os requisitos de segurança cibernética, o que por sua vez estimula o surgimento de novas soluções e empresas. Já hoje, estamos vendo uma onda de startups que desenvolvem ferramentas para proteger a infraestrutura de IA, gerenciar o acesso a dados e monitorar riscos.

Para Onde Estamos Indo em 2026?

A consolidação dos grandes fornecedores de IA/LLM, combinada com sistemas cada vez mais acessíveis com foco em segurança cibernética e capacidade de tomar decisões agênticas, pinta um quadro. Estamos esperando ver menos hype e mais soluções práticas saindo da indústria – assumindo tarefas rotineiras e automatizando setores inteiros de tomada de decisões corporativas.

A regra é: se for possível compreender e determinar regras estritas e melhores práticas, os agentes de IA poderão lidar com isso. Agora que entendemos em que a tecnologia é realmente boa, as empresas estão cada vez mais maximizando sua utilidade em diferentes verticais.