7 tendências de inteligência artificial que vão definir o mercado em 2026

Após dois anos de experimentação, 2026 marca o momento em que a inteligência artificial deixa de ser laboratório e passa a ser operação. Se 2025 foi um período de testes e aprendizado, o novo ciclo consolida a IA como tecnologia de execução, capaz de assumir tarefas complexas de forma autônoma e inaugurar a era dos agentes autônomos.

“A discussão sobre IA mudou de patamar. Não se trata mais de gerar textos ou imagens, mas de sistemas capazes de agir no mundo real”, afirma Fernando Wolff, CEO da Tech for Humans, consultoria especializada na implementação de agentes de IA em processos críticos de negócios, transformando desafios técnicos em experiências humanas e personalizadas. “Estamos falando de tecnologias que percebem o ambiente, tomam decisões e executam processos com mínima intervenção humana.

O avanço é corroborado por um relatório recente da Deloitte, que aponta o fim das mudanças tecnológicas incrementais. Segundo o estudo, a inteligência artificial se consolida como um vetor central de transformação estrutural nos negócios, no trabalho e na sociedade.

Diante desse cenário, Wolff destaca sete tendências que devem orientar a evolução da IA ao longo de 2026.

1. Ascensão da IA agênticaA principal virada está na transição da IA generativa, voltada à criação de conteúdo, para a IA agêntica, capaz de planejar, decidir e executar ações. Em vez de responder a comandos pontuais, os agentes passam a atuar de ponta a ponta em processos inteiros. “O desafio não é automatizar tarefas isoladas, mas redesenhar fluxos de trabalho para uma lógica híbrida, na qual humanos e agentes operam juntos”, explica Wolff.

2. IA física e robôs autônomosA inteligência artificial também ganha presença no mundo físico. Robôs deixam ambientes controlados e passam a atuar em contextos reais, dinâmicos e imprevisíveis, apoiados por sistemas que integram visão, linguagem e ação. “O interesse por robôs humanoides é pragmático. O mundo foi projetado para humanos, e adaptar máquinas a essa lógica é mais eficiente do que transformar toda a infraestrutura existente”, afirma o executivo.

3. Edge AI: inteligência fora da nuvem Outra tendência é o avanço da Edge AI, que leva o processamento de dados para o próprio dispositivo. O modelo reduz latência, custos operacionais, dependência de conectividade e riscos à privacidade. “Em aplicações críticas, a decisão precisa acontecer no local. Esperar a resposta da nuvem simplesmente não é viável”, diz Wolff.

4. O fim do ‘faça você mesmo’ em IA Com a maturidade do mercado, empresas passam a reconhecer a complexidade de desenvolver, orquestrar e governar sistemas de IA internamente. A tendência é abandonar o modelo artesanal e buscar execução especializada. “Entender a tecnologia não significa que a empresa precise se tornar uma desenvolvedora de IA. O foco passa a ser o impacto no negócio, não a infraestrutura”, analisa.

5. Segurança, Shadow AI e defesa ativa O uso não autorizado de ferramentas de IA por funcionários — conhecido como Shadow AI — e a adoção da tecnologia por agentes mal-intencionados ampliam os riscos. Como resposta, cresce o uso de defesa ativa, com sistemas de IA testando continuamente as próprias vulnerabilidades das organizações. “O objetivo não é bloquear a inovação, mas estabelecer governança, visibilidade e limites claros”, destaca Wolff.

6. IA como amplificadora do trabalho humano A ideia de substituição perde espaço para a colaboração. A IA assume tarefas operacionais e analíticas, enquanto profissionais se concentram em estratégia, criatividade e tomada de decisão. “O futuro não é humano contra máquina, mas humanos ampliados pela máquina”, resume o CEO.

7. IA e computação quântica na ciência

A combinação entre IA e computação quântica promete acelerar descobertas científicas em áreas como novos medicamentos, materiais avançados e energia. A tecnologia passa a atuar como parceira ativa em pesquisa e desenvolvimento. “A IA deixa o ambiente corporativo e entra definitivamente no laboratório, mudando a velocidade da inovação científica”, afirma Wolff.

Para 2026, o consenso é claro: o tempo entre inovação e adoção está cada vez menor. Empresas que aguardarem estabilidade total para agir podem encontrar um mercado já operando em outro ritmo. “A questão central deixou de ser o que a IA é capaz de fazer. O verdadeiro desafio agora é decidir quando e como permitir que ela opere ao lado dos humanos”, conclui.

Sobre a Tech for Humans:

A Tech for Humans é uma consultoria que simplifica a tecnologia por meio de Agentes de IA e Jornadas Digitais, transformando desafios técnicos em experiências humanas e personalizadas. Referência em inteligência artificial aplicada ao atendimento e backoffice, especialmente nos setores financeiro e securitário, a empresa une estratégia, dados e tecnologia com foco real nas pessoas. Com soluções que vão da IA generativa à transformação digital completa, a Tech for Humans entrega inovação com propósito, eficiência e impacto.