Tendências de IA para 2026: o que especialistas projetam

Para Marcelo Abreu, CTO do Venturus, a IA deve evoluir até uma Inteligência Artificial Geral (AGI), que é capaz de aprender, compreender e executar qualquer tarefa intelectual humana. Segundo o especialista, em 2026 esta tecnologia deve começar a se desenvolver: “Além de progredirem continuamente por autoaperfeiçoamento, as AGIs são capazes de compreender e desempenhar qualquer tarefa intelectual típica da mente humana. Diferente das IAs atuais, especializadas em funções específicas, ela busca desenvolver sistemas com capacidade de raciocínio, adaptação e tomada de decisão em múltiplos contextos”

A perspectiva de Abreu sobre o avanço rumo a sistemas mais gerais convive, no curto prazo, com mudanças já muito concretas no dia a dia das empresas. É nesse contexto que Allan Paladino, CEO da Lastro, destaca tendências de adoção e maturidade da IA em 2026:

“Vejo dois movimentos claros para 2026. Primeiro, a adoção de IA pelas empresas seguirá acelerando e aquelas que ainda não incorporarem essas tecnologias vão começar a sentir de forma mais evidente o impacto de ficar para trás. Segundo, vamos entrar em uma segunda fase da maturidade em IA, na qual ela passa a permear processos mais complexos e estratégicos, atuando em colaboração direta com as equipes e ampliando a capacidade humana, não substituindo.”

De acordo com Ricardo Scarpari, cofundador da Vetto AI, plataforma que conecta pesquisadores e especialistas da América Latina a projetos globais de inteligência artificial, o cenário da IA no mundo corporativo começa a mudar em 2026: "O que travou a IA em escala no ambiente corporativo foi duplo: ela ainda errava demais para muitas aplicações práticas e o ritmo de evolução era tão acelerado que não havia incentivo para investir em produção. No ano de 2026, os modelos ficam ‘bons o suficiente’ para enterprise e a melhoria passa a ser mais incremental no core das aplicações.”

A partir disso, Scarpari afirma que a disputa passa a ser definida por dados proprietários, que determinam quem personaliza melhor, errar menos e capturar mais valor.

Segundo Nicolas Silberstein Câmara, CTO e fundador da Firecrawl, plataforma open source que transforma páginas desestruturadas da internet em dados legíveis por sistemas de inteligência artificial (IA), o próximo ano será marcado por uma consolidação do uso estratégico da tecnologia nas empresas, com foco em automação avançada e maior eficiência operacional.

“Em 2026, as principais tendências de IA apontam para a adoção crescente de agentes autônomos capazes de executar tarefas complexas, o avanço de modelos altamente especializados por setor e a transformação da IA em infraestrutura central das empresas, orientando decisões e operações de forma contínua”.

Para Rodrigo Murta, CEO e cofundador do Looqbox, plataforma de IA que atua como um “ChatGPT corporativo”, facilitando a consulta e análise de dados dentro das empresas, o próximo ano será um ponto de virada na forma como humanos e máquinas interagem no cotidiano, ampliando a presença da tecnologia em diferentes ambientes. “2026 marcará a união do virtual com o real: assistentes em escala no digital e os primeiros passos dos robôs assistentes domésticos no mundo físico”.

A Nicole Grossmann, matemática e economista com especialização em inteligência artificial e interação humano–computador pelo Georgia Tech, afirma que 2026 será marcado pela transformação da IA em infraestrutura de trabalho, automatizando tarefas operacionais e ampliando a eficiência das equipes. “A IA deixa de ser um produto isolado e passa a operar nos bastidores, criando apresentações, relatórios e conteúdos a partir de um único prompt, enquanto profissionais assumem a curadoria e as decisões que realmente movem o negócio”.

Já para Rodrigo Gava, CTO e co-CEO da VULTUS, na discussão sobre tendências de AI para 2026, um risco que não dá mais para tratar como detalhe é a assimetria que ela cria na segurança cibernética. “A AI está derrubando a barreira de entrada para ataques: conhecimento virou commodity, disponível e instantâneo. É como o Keanu Reeves em Matrix dizendo “I know kung fu”, só que, no nosso mundo, esse “download de habilidade” significa jogar um código-fonte numa LLM e sair com hipóteses de exploração, engenharia reversa e variações de ataque que antes exigiam horas de trabalho especializado. Em escala, isso acelera campanhas e democratiza técnicas antes restritas a grupos muito maduros.

O resultado para 2026 tende a ser mais ataques, mais rápidos e com maior impacto. A parte desconfortável é que a AI defensiva não avança no mesmo ritmo: o adversário adota na hora, enquanto empresas precisam comprar, validar, homologar, treinar time, governar e passar por GMUD. O adversário vem “marcando mais gols” usando AI do que as defesas cibernéticas.

Nesse cenário, deepfakes viraram um vetor central: já saíram da desinformação e entraram forte em fraudes e engenharia social de alta precisão, com voz e vídeo. Com modelos multimodais cada vez melhores e geração em tempo real, a tendência é que a detecção humana fique menos confiável, “ver para crer” vira uma armadilha. E ainda tem um gap de preparação: muitas empresas seguem presas a campanhas básicas de phishing por e-mail, sem simular esses novos riscos.

O recado é simples: legitimidade de mídias digitais NÃO pode mais depender de percepção humana. É preciso validar identidade, emissor, canal e contexto; checar postura do dispositivo e risco da transação; e simular adversários continuamente. No fim, a disrupção da AI empurra a cibersegurança a executar o básico muito bem, mas com uma margem de erro muito menor”.

Segundo Fernanda Weiden, CPTO da Caju, o próximo ano será marcado por uma nova etapa de maturidade no uso da inteligência artificial dentro das empresas. “Em 2026 vamos ver mais criação e integração de agentes de IA que possibilitam experiências autônomas para workflows que antes dependiam de um humano. Além disso eu vejo também uma grande oportunidade em IA como catalizador de produtividade humana. Se antes era necessário termos humanos para realizar análises complexas de dados, hoje é possível democratizar esse tipo de análise, e assim mais áreas de negócio tomarem mais decisões informadas por dados sem a necessidade de pessoas especializadas neste tipo de análise. Em desenvolvimento de software ainda estamos numa curva de aprendizado Sabemos que IA cria soluções de zero para um então veremos mais e mais produtos explorando este potencial, e logo será mais útil também em avanço e manutenção de bases de código existentes”.

Para Felipe Giannetti, executivo responsável pela expansão da StackAI no Brasil, o próximo ano marca a passagem da AI como ferramenta para AI como infraestrutura. “Em 2026 veremos a consolidação de modelos realmente multimodais, capazes de integrar texto, imagem, áudio e vídeo e trazer uma compreensão muito mais rica para aplicações corporativas. Ao mesmo tempo, os sistemas agenticos evoluem para executar processos completos com autonomia e integração nativa aos softwares das empresas, reduzindo ciclos e carga manual. Com agentes mais capazes e modelos mais eficientes, o mercado entra na lógica da abundância, em que a AI remove gargalos históricos e impulsiona a produtividade em escala”.