O que deve moldar o próximo ciclo de adoção da tecnologia. Por Pétala Tuy, head de IA e Machine Learning da Atos
5 tendências para Inteligência Artificial em 2026
A IA deixará de ser “destino” e passará a ser meio. Ela será incorporada de forma invisível às atividades cotidianas, especialmente em áreas como desenvolvimento de software e análise financeira. O impacto? Menos execução manual e mais curadoria, exigindo maior literacia digital.
IA integrada ao dia a dia
Da geração de conteúdo à execução de ações Agentes de IA irão além da resposta: executarão tarefas reais ao se integrar com APIs, agendas, sistemas e pagamentos. O desafio central será segurança, permissões e governança.
IA agêntica em execução real
Convergência entre IA espacial, ubíqua e corpórea. Essas IAs ampliam a interação com o mundo físico, impactando logística, indústria, cidades e saúde preventiva. A adoção será gradual e exigirá novas normas de segurança e privacidade.
Fim da tela como interface única
Eficiência substitui a corrida por tamanho. O foco passa a ser modelos que consumam menos energia, reduzam custos e apoiem metas de descarbonização. A nova fronteira é rodar mais com menos.
Modelos menores e mais eficientes
Adeus ao modelo genérico para tudo. O mercado caminha para IAs treinadas por domínio: Direito, Medicina, Engenharia e outros setores específicos. A verticalização ganha espaço frente a soluções generalistas.
IAs cada vez mais especializadas
Sem base sólida, não há IA que funcione. Crescem investimentos em dados, ciberse-gurança e engenharia de IA. Empresas passam a cobrar ROI real, e projetos sem impacto tendem a ser descontinuados.
Infraestrutura e dados no centro
Nem todos os usos avançarão no mesmo ritmo Aplicações que exigem alto grau de confiança, ética e regulação como saúde clínica e decisões legais automatizadas terão crescimento mais lento. O futuro da IA será técnico, regulado e estratégico.
Regulação e crescimento desigual