A era da IA orientada a resultados começa em 2026, afirma especialista

O ciclo de entusiasmo em torno da Inteligência Artificial é inegável e, nos últimos anos, o mercado viveu uma fase de fascínio quase permanente com os modelos generativos. No entanto, essa onda de euforia precisa dar lugar à maturidade, ao foco estratégico e à entrega concreta de resultados. Com a chegada de 2026, esse movimento se torna cada vez mais claro.

CONTEÚDO RELACIONADO: Na corrida da IA, Google abandona a dependência do grid e internaliza a expansão energética

Para Felipe Fávero, líder de IA e Desenvolvimento de Produto 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.

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.

Impacto da IA 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, como aposta Fávero. “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.”

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.

Participe das comunidades IPNews no Instagram, Facebook, LinkedIn e X (Twitter).