A inteligência artificial não é mais tendência, mas sim o vetor que ditará os principais pontos de transformação empresarial e econômica do mundo em 2026. 

Afinal, segundo estudo global da McKinsey, 72% das organizações no mundo já utilizam tecnologias de IA.

“Esse avanço marca uma mudança importante na forma como a IA é encarada pelas empresas. A partir de agora, ela deixa de ser tratada como uma camada adicional de eficiência e passa a influenciar decisões estruturais de tecnologia”, diz Gustavo Bassan, VP de Engenharia da BossaBox.

Convidamos o especialista da consultoria, que é referência no modelo de squads-as-a-service no Brasil, para elencar 5 tendências de IA que determinarão o avanço das empresas de tecnologia em 2026.

A seguir, o especialista apresenta cinco tendências que devem moldar o mercado em 2026, influenciando diretamente a forma como as organizações operam, inovam e competem:

1. AI Agents passam a operar como colaboradores dos times

Os agentes de IA deixam de ser ferramentas de apoio e passam a atuar como parte ativa da operação, executando fluxos completos de trabalho e não apenas tarefas isoladas. 

Em vez de só “ajudar”, esses agentes começam a assumir responsabilidades claras dentro dos sistemas e dos processos. 

“A partir do momento em que a IA consegue planejar, executar e ajustar tarefas sozinha, ela entra no time de verdade. Isso muda como desenhamos sistemas, distribuímos responsabilidades e organizamos o trabalho de engenharia”, diz Bassan.

2. IA deixa de ser experimento e vira infraestrutura de produto

A IA deixa de ser tratada como iniciativa paralela ou prova de conceito e passa a fazer parte da infraestrutura central dos produtos digitais. 

Ela influencia decisões de arquitetura, experiência do usuário e evolução do produto desde a concepção. 

“Quando a IA vira infraestrutura, ela deixa de ser uma feature e passa a ser um pressuposto. Times que ainda tratam IA como experimento vão ter dificuldade de competir com quem já projeta produtos pensando nela desde o início”, explica Bassan.

3. Desenvolvedores deixam de ser apenas executores e passam a atuar como curadores e orquestradores de IA

O papel do desenvolvedor começa a mudar de forma estrutural. Com a inteligência artificial assumindo partes relevantes da geração e da revisão de código, o foco deixa de ser apenas escrever linhas e passa a ser orientar, validar e integrar decisões tomadas por sistemas automatizados.

“Na prática, o desenvolvedor passa a gastar menos tempo escrevendo código do zero e mais tempo definindo contexto, avaliando decisões e garantindo que o que foi gerado faz sentido dentro da arquitetura e do produto”, diz o especialista

4. Automação passa a ter mais peso do que simples assistência

A automação começa a se impor sobre a lógica de simples assistência no desenvolvimento de software, com impactos diretos na produtividade, na arquitetura dos sistemas e na forma como times de engenharia são estruturados. 

À medida que a IA assume tarefas completas, o valor do trabalho humano se desloca. 

“Quando a automação entra de verdade, ela não acelera só a entrega. Ela muda como os sistemas são pensados e quais perfis fazem sentido no time. Engenharia passa a ser muito mais sobre arquitetura, integração e decisão do que sobre execução repetitiva”.

5. Produtividade passa a vir de volume e escopo, não só de eficiência

A tendência é que a IA mude o conceito de produtividade em engenharia. Em vez de apenas executar as mesmas tarefas mais rápido, os times passam a entregar mais coisas, explorar mais caminhos e assumir trabalhos que antes não cabiam no tempo ou no orçamento. 

A produtividade deixa de ser só eficiência e passa a ser ampliação de escopo. Isso transforma o dia a dia dos times e o tipo de tarefa que ganha espaço. 

“O impacto mais profundo não é só acelerar o que já existia, mas viabilizar coisas que simplesmente não seriam feitas antes. Isso muda como priorizamos trabalho, como organizamos backlog e como medimos valor em engenharia”, conclui Gustavo Bassan.