O hype acabou: a era da IA orientada a resultados começa em 2026

O ciclo de entusiasmo em torno da Inteligência Artificial é inegável. Nos últimos anos, o mercado viveu uma fase de fascínio quase permanente, em que cada novo modelo generativo parecia redefinir os limites do possível. A história da tecnologia, no entanto, mostra que toda onda de euforia dá lugar, inevitavelmente, a um período de maturidade, marcado por sobriedade, foco estratégico e entrega concreta de resultados.

À medida que 2026 se aproxima, esse movimento se torna cada vez mais claro. Para Felipe Fávero, Head of AI & Product Development da CI&T, o próximo ano representará um ponto de inflexão na forma como a IA é adotada pelas empresas: menos experimentação difusa e mais impacto direto no core business.

“Falar de tendências em IA é sempre desafiador, porque estamos lidando com uma tecnologia que evolui em ritmo acelerado. No contexto dos negócios, porém, o mais relevante não são promessas futuras, mas os casos que já estão em prática, e que devem se intensificar em 2026”, afirma o executivo.

A era do pragmatismo

Se o início da corrida pela IA foi marcado pela euforia, 2026 tende a consolidar a era do pragmatismo. A discussão amadureceu e caminha para uma transição definitiva do hype para uma aplicação intencional, escalável e orientada a retorno sobre investimento.

Na CI&T, essa evolução vem sendo observada a partir de três grandes ondas de adoção da IA Generativa: hiper-eficiência, hiperpersonalização e disrupção. No Brasil, 2026 deverá marcar a consolidação da primeira fase. Após três anos de testes, escalabilidade e validação de casos de uso, as empresas começam, de fato, a comprovar ganhos relevantes de produtividade.

“Esse é um passo fundamental para avançar. Na fase de hiper-eficiência, falamos de empresas entregando sua proposta de valor de forma mais eficiente. Já a hiperpersonalização acontece quando a IA passa a atuar diretamente no core business”, explica Fávero.

Na prática, organizações que lideraram a fase de experimentação estarão mais preparadas para desenvolver seus próprios modelos, criar agentes altamente especializados e integrar a Inteligência Artificial como parte ativa da entrega de valor, deixando para trás o uso acessório ou meramente experimental.

Força de trabalho humano-agêntica

O avanço do pragmatismo também redefine a relação entre pessoas e tecnologia. A ideia de substituição massiva da força de trabalho humana perde força, dando lugar a um modelo de colaboração mais sofisticado e produtivo.

“A perspectiva não é nem de substituição do trabalho humano, nem da IA como simples assistente. Estamos falando de uma Inteligência Artificial intrinsecamente conectada ao trabalho das pessoas”, afirma Fávero.

Em 2025, o mercado assistiu a uma explosão de experimentações com agentes autônomos atuando ao lado de profissionais. Em 2026, essa interação deixa de ser teste e passa a ser prática. Com isso, dois desafios ganham centralidade: o fator humano e a qualidade dos dados.

No campo cultural, ainda há resistência e insegurança em relação à substituição de empregos, um receio que pode frear a adoção justamente no momento em que as empresas precisam avançar com racionalidade. Esse desafio exige diálogo transparente e engajamento das altas lideranças.

Já do ponto de vista técnico, a performance da IA depende diretamente da qualidade dos dados que a alimentam. Para escalar o uso, treinar modelos especializados e garantir precisão, será indispensável investir em estruturação, limpeza e governança de dados. “Toda a discussão sobre ROI, qualidade dos resultados e impacto no core business passa, necessariamente, pela evolução dos inputs da IA”, destaca o executivo.

Convergência de modelos e eficiência by design

Após anos de aposta em modelos grandes e generalistas, o mercado começa a mover o pêndulo em direção à eficiência, especialização e uso mais inteligente dos recursos computacionais. Duas tendências se destacam nesse movimento.

A primeira é o uso distribuído de modelos menores e menos custosos. Nesse formato, tarefas complexas são decompostas em microinstruções executadas em paralelo por diferentes modelos, enquanto outros atuam como críticos, validando os resultados. O sistema, de caráter autocorretivo, reduz significativamente o risco de alucinações e aumenta a precisão, com uma fração do custo dos modelos monolíticos.

A segunda tendência é a especialização dos modelos. A capacidade de resolver múltiplos problemas é um dos fatores que encarece grandes modelos de IA. Por isso, cresce o investimento em modelos menores, treinados especificamente para contextos de negócio, como saúde, finanças ou operações industriais.

“É um uso mais estratégico e intencional, menos exploratório, dos modelos disponíveis”, resume Fávero. Além de mitigar erros e elevar a eficiência, essa abordagem reduz custos e abre caminho para um uso mais consciente e responsável da tecnologia.

Regulação, sustentabilidade e uso consciente

Com a IA avançando para aplicações mais críticas e orientadas a resultados, duas agendas ganham força em 2026: regulação ética e sustentabilidade.

No campo regulatório, cresce a necessidade de estabelecer limites, critérios e salvaguardas. O AI Act europeu tende a influenciar novas diretrizes em outros mercados, inclusive no Brasil. Empresas que se anteciparem, criando princípios internos e mecanismos robustos de governança, estarão mais preparadas para o ambiente regulatório e ainda poderão influenciar os debates do setor.

A sustentabilidade completa esse cenário. O consumo energético de modelos generativos de grande porte já desperta preocupação global. Em contrapartida, modelos menores, especializados e distribuídos, pensados para eficiência desde o design, ajudam a reduzir custos operacionais e a pegada ambiental.

“A principal reflexão é que as discussões econômica e ambiental precisam convergir. São resultados diferentes, mas que nascem das mesmas decisões estratégicas”, conclui o especialista.

Sobre a CI&T

A CI&T (NYSE: CINT) é uma parceira global em soluções de negócios integradas à tecnologia, atendendo mais de 100 grandes empresas e clientes em rápido crescimento. Com um histórico de 30 anos ajudando clientes a navegar por transformações, a CI&T gera impacto acelerado nos negócios por meio de profunda expertise em IA, estratégia, experiência do cliente, desenvolvimento de software, serviços em nuvem, dados e mais. O sistema proprietário de gestão de IA da CI&T, o CI&T FLOW, aumenta a produtividade das equipes, garantindo entregas rápidas, eficientes e escaláveis de soluções de classe mundial. A empresa atua globalmente, com mais de 8.000 profissionais distribuídos por 10 países.