O entusiasmo em torno da inteligência artificial é inegável, mas a história da tecnologia, mostra que toda onda de euforia dá lugar, inevitavelmente, a um período de maturidade e foco estratégico. O hype acabou e a IA chegou neste momento.

À medida que 2026 se aproxima, esse movimento se torna claro. Para Felipe Fávero, Head of AI & Product Development da CI&T, o próximo ano será marcado por menos experimentação difusa e mais impacto direto no core business.

“No contexto dos negócios, o mais relevante sobre a IA não são as promessas futuras, mas os casos que já estão em prática — e que devem se intensificar em 2026”, diz o executivo.

Mas então, o que vem a seguir?

Se o início da corrida pela IA foi marcado pela euforia, 2026 tende a consolidar a era do pragmatismo. A discussão amadureceu e caminha para uma transição definitiva do hype para uma aplicação escalável, focada no retorno sobre investimento.

Em sua experiência, Fávero observa 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 a comprovar ganhos relevantes de produtividade.

“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.

Na prática, organizações que lideraram a fase de experimentação estarão mais preparadas para desenvolver seus próprios modelos, criar agentes de IA altamente especializados e integrar a tecnologia como parte ativa da entrega de valor.

Força de trabalho humano-agêntica

O avanço do pragmatismo também redefine a relação entre pessoas e tecnologia. A ideia de substituição massiva da força de trabalho humana pela IA perde força, dando lugar a um modelo de colaboração mais sofisticado e produtivo.

“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. 

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. 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 estrutura, 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.

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.

A sustentabilidade completa esse cenário. O consumo energético de modelos generativos de grande porte já desperta preocupação global. Em contrapartida, modelos menores ajudam a reduzir custos operacionais e a pegada ambiental.

“A principal reflexão é que as discussões econômica e ambiental precisam convergir. São resultados diferentes, mas que nascem das mesmas decisões estratégicas”, conclui o especialista.