A fase experimental da IA generativa está perto do fim. Em 2026, a tendência deixa de girar apenas em torno de parâmetros de modelos para focar em agência — sistemas verdadeiramente autônomos que agem, e não apenas resumem.
A transição para autonomia operacional
Segundo Hanen Garcia, Chief Architect de Telecomunicações na Red Hat, 2025 foi um ano de experimentos, mas 2026 marca “uma guinada decisiva em direção à IA agentiva, entidades de software autônomas capazes de raciocinar, planejar e executar fluxos de trabalho complexos sem intervenção humana constante.” Telecomunicações e indústria pesada devem ser os primeiros campos de prova, com operações de rede autônomas (ANO) evoluindo de simples automação para sistemas que se auto-configuram e se auto-reparam. O objetivo empresarial é reverter a comoditização ao “priorizar inteligência sobre infraestrutura pura” e, com isso, reduzir despesas operacionais.
Do ponto de vista técnico, provedores vêm adotando sistemas multiagente (MAS). Em vez de depender de um único modelo, múltiplos agentes colaboram para resolver tarefas em várias etapas e gerir interações complexas de forma autônoma. Contudo, maior autonomia traz riscos novos. Emmet King, sócio fundador da J12 Ventures, alerta que “à medida que agentes de IA ganham a capacidade de executar tarefas autonomamente, instruções ocultas embutidas em imagens e fluxos de trabalho se tornam vetores de ataque potenciais.” Por isso, as prioridades de segurança precisam migrar da proteção de endpoints para o “governança e auditoria das ações autônomas de IA.”
Energia como limitador e novo KPI
Ao escalarem essas cargas de trabalho autônomas, organizações esbarram em uma barreira física: energia. King afirma que a disponibilidade energética, mais do que o acesso a modelos, determinará quais startups conseguem escalar. “A escassez de computação agora é função da capacidade da rede”, ele diz, sugerindo que políticas energéticas tenderão a se transformar na política de IA, especialmente na Europa.
Com isso, os indicadores de desempenho também mudam. Sergio Gago, CTO da Cloudera, prevê que empresas passarão a priorizar eficiência energética como métrica principal: “A nova vantagem competitiva não virá dos maiores modelos, mas do uso mais inteligente e eficiente dos recursos.” Copilotos horizontais que não dispuserem de expertise setorial ou dados proprietários fracassarão no teste de ROI, enquanto os retornos mais claros surgirão em manufatura, logística e engenharia avançada — setores onde a IA se integra a fluxos de trabalho de alto valor, não apenas a interfaces para o consumidor.
A aplicação estática chega ao fim
O consumo de software também se transforma. Chris Royles, Field CTO para EMEA da Cloudera, diz que o conceito tradicional de “aplicativo” está se tornando fluido: “Em 2026, a IA começará a mudar radicalmente a forma como pensamos sobre apps, como funcionam e como são construídos.” Usuários passarão a pedir módulos temporários gerados por código e um prompt, substituindo apps dedicados; depois de cumprida a função, o módulo é descartado. Esses “apps descartáveis” podem ser montados e desmontados em segundos. Governança rigorosa será necessária: as organizações precisarão ter visibilidade dos processos de raciocínio usados para criar esses módulos e assim corrigir erros de forma segura.
Armazenamento e dados na era da IA autônoma
O armazenamento de dados também enfrenta mudança, à medida que a IA assume mais autonomia. Wim Stoop, Diretor de Product Marketing da Cloudera, acredita que a era do “acúmulo digital” está chegando ao fim, porque a capacidade de armazenamento tem limites. “Dados gerados por IA se tornarão descartáveis, criados e renovados sob demanda em vez de armazenados indefinidamente”, prevê Stoop. Dados verificados e gerados por pessoas ganharão valor, enquanto conteúdo sintético será descartado.
Para suprir a lacuna, agentes especializados de governança de IA surgirão como “colegas digitais” que monitoram e protegem continuamente os dados, permitindo que humanos “governem a governança” em vez de aplicar regras caso a caso. Um agente de segurança, por exemplo, poderia ajustar permissões automaticamente conforme novos dados entram no ambiente, sem intervenção humana.
Soberania e o fator humano
A soberania segue sendo tema crítico na TI europeia. Uma pesquisa da Red Hat indica que 92% dos líderes de TI e IA na região EMEA consideram o software open-source empresarial essencial para atingir soberania. Provedores devem aproveitar a infraestrutura de data centers existente para oferecer soluções de IA soberanas, mantendo dados dentro de jurisdições específicas para cumprir exigências regulatórias.
Emmet King complementa que a vantagem competitiva está migrando de possuir modelos para “controlar pipelines de treinamento e o fornecimento de energia”, com avanços em open source permitindo que mais atores rodem cargas de trabalho em escala de ponta.
A integração com a força de trabalho fica mais pessoal. Nick Blasi, cofundador da Personos, afirma que ferramentas que ignoram nuances humanas — tom, temperamento e personalidade — logo parecerão obsoletas. Até 2026, Blasi prevê que “metade dos conflitos no local de trabalho será sinalizada pela IA antes que gestores saibam que existem.” Esses sistemas vão priorizar comunicação, influência, confiança, motivação e resolução de conflitos; a ciência da personalidade deve virar a “camada operacional” da próxima geração de IA autônoma, oferecendo entendimento fundamentado da individualidade humana ao invés de recomendações genéricas.
Fim do “envelope fino”
A era do “thin wrapper” acabou. Compradores agora medem produtividade real e expõem ferramentas construídas sobre hype, não sobre dados proprietários. Para as empresas, a vantagem competitiva deixará de vir do aluguel de acesso a um modelo e passará a depender do controle dos pipelines de treinamento e do suprimento de energia que os alimenta.
