No próximo ano, a inteligência artificial (IA) se consolidará, não apenas com o ganho de maturidade na adoção, mas também experimentará uma expansão significativa em várias frentes. Essa é a previsão da head de IA e Machine Learning da Atos, Pétala Tuy.
Apesar das perspectivas positivas, a executiva afirma que a tecnologia enfrentará desafios importantes em 2026. Um deles será o desenvolvimento de modelos de linguagem mais compactos e eficientes, com o objetivo de otimizar o consumo de energia.
Outro desafio será a criação de tecnologias segmentadas, capazes de atuar de forma especializada em diferentes profissões, em contraposição a um modelo único e genérico para todas as aplicações. Em sua avaliação, a Pétala elencou as cinco tendências da tecnologia para 2026, confira:
1-Expansão no dia a dia da sociedade
A IA passará cada vez mais a fazer parte do nosso dia a dia de forma invisível. Ela deixará de ser uma ferramenta “destino” e passará a ser o meio, incorporada em todas as atividades passíveis de aplicação.
Segundo Pétala, a maior expansão ocorrerá em setores onde a complexidade de dados é alta, mas a tolerância a erros é gerenciável com supervisão, como no desenvolvimento de software e na análise financeira. Por outro lado, o movimento será mais regulado em áreas que exigem alto grau de confiança, empatia humana e julgamento ético complexo, como decisões médicas críticas sem supervisão humana e julgamentos judiciais automatizados.
O impacto na vida de cada um será a transição do “operador” para o “editor”. Passaremos menos tempo fazendo o trabalho braçal cognitivo (escrever, codar, calcular) e mais tempo definindo a intenção e curando o resultado, o que exigirá um aumento da literacia digital.
2-Expansão da IA agêntica para execução de ações
Se a IA generativa foi sobre criar conteúdo, a IA agêntica é sobre executar ações. A chave não é apenas o modelo, mas a integração. Para um agente marcar um médico, ele precisa ‘conversar’ com a API da clínica, com sua agenda pessoal e com o sistema de pagamentos. Não basta que o agente saiba fazer; ele precisa ter permissões e segurança para fazer.
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3 – Convergência das IA espacial, IA Ubíqua e a IA Corpórea
Essas três IAs representam o fim da tela como única interface. De acordo com Pétala, a convergência das mesmas pode transformar desde logística doméstica até saúde preventiva, mas também exigirá novas normas de segurança física e privacidade.
Em termos práticos: menos tarefas domésticas repetitivas, cidades mais seguras e serviços personalizados em tempo real, mas também debates intensos sobre custo, acesso e regulação. O desafio aqui será a infraestrutura física, então o impacto cotidiano massivo virá em ondas, começando pela indústria antes de chegar totalmente à casa do consumidor.
4-Modelos menores que rodam e gastam menos energia
O principal desafio deixou de ser capacidade e virou eficiência. Os modelos atuais são grandes consumidores de energia. Nesse caso, a head afirma que a nova fronteira não é apenas criar modelos maiores, mas criar modelos de linguagem menores que rodam gastando pouco. O movimento, além de controlar custos, ampliará a descarbonização interna das empresas, reduzirá emissões e aumentará o uso de energia renovável.
5 – Segmentação das IAs e investimentos em infraestrutura
O mercado de IA está crescendo em ritmo acelerado e diversificado. Vemos investimento em modelos generativos cada dia mais potentes, mas também há um forte movimento de verticalização, em que IAs são treinadas especificamente para Direito, Medicina, Engenharia, em vez de modelos genéricos para tudo.
Além disso, grande parte dos investimentos recentes vai para infraestrutura de dados, cibersegurança e plataformas de engenharia desenvolvidas para IA. As empresas entenderam que sem dados organizados, a tecnologia não funciona. Por outro lado, começa a cobrança real pelo ROI nas aplicações em dentro deste contexto, projetos isolados (as famosas PoCs de estimação) e que não resolvem dores reais do negócio terão menor tração e serão frequentemente cancelados.
Segmentos que exigem forte regulação ou que enfrentam fricções de adoção (alguns usos em saúde clínica sem supervisão, julgamentos legais automatizados, e certas aplicações de vigilância privada) tendem a crescer mais devagar também devido a barreiras legais e éticas.