5 tendências de IA para 2026 (por Jony Lan)
1. Agentes de IA (De Assistentes a Executores)
A principal tendência é a transição da IA generativa passiva (chatbots) para a IA Agêntica, onde os sistemas não apenas conversam, mas executam ações complexas e autônomas,.
• Capacidade de Execução: Prevê-se que, até 2028, 15% das decisões de trabalho se originem de agentes autônomos capazes de planejar e executar tarefas completas (ex: pesquisar, comprar, reservar) com pouca intervenção humana. A Meta, por exemplo, adquiriu a startup Manus AI para integrar agentes que funcionam como "funcionários digitais" no WhatsApp e Instagram,.
• Evolução Técnica: Estima-se que, em 2025/2026, agentes de IA terão capacidades de codificação e resolução de problemas equivalentes às de engenheiros de nível médio. Organizações estão movendo esses agentes de pilotos para infraestruturas de produção, lidando com fluxos de trabalho de múltiplas etapas e multifuncionais.
• Governança: A autonomia traz a necessidade de "Governança de Agentes de IA", focando no alinhamento de objetivos, limites seguros e responsabilidade sobre as ações executadas pelos agentes,.
2. Robôs (Humanoides na Linha de Produção)
A robótica está vivendo uma era de integração de robôs humanoides em ambientes industriais reais, impulsionada pela IA e melhorias em baterias e atuadores.
• Casos Reais: A BMW testou com sucesso o robô humanoide Figure 02 em sua fábrica em Spartanburg, operando em turnos de 10 horas para inserir peças de chapa metálica em chassis, demonstrando destreza e autonomia,. A Tesla também avança com o Optimus Gen 2, visando tarefas repetitivas e perigosas.
• Impacto Econômico (A Realidade do Custo): Existe uma tendência econômica de "pagar mais antes de economizar". A adoção inicial de humanoides frequentemente eleva os custos de mão de obra a curto prazo, pois exige a contratação de supervisores técnicos e especialistas em segurança para gerenciar os robôs antes que a eficiência em escala seja atingida,.
3. Automação e Integração de Sistemas (Orquestração e MCPs)
A automação está evoluindo de conexões simples para ecossistemas complexos e "nativos de IA".
• Protocolos de Contexto (MCPs): Uma grande tendência é a expansão dos Model Context Protocols (MCPs), que permitem à IA conectar-se diretamente a sistemas internos (bancos de dados, ERPs), agindo dentro do fluxo de trabalho sem que o usuário precise alternar entre ferramentas.
• Plataformas de Construção: Há uma disputa entre plataformas de automação. O OpenAI Agent Builder foca na simplicidade e prototipagem rápida de agentes nativos de IA, enquanto ferramentas como o n8n ganham destaque pela flexibilidade, soberania de dados (auto-hospedagem) e capacidade de orquestrar fluxos de trabalho complexos entre múltiplos sistemas,,.
4. Wearables Funcionais (Interfaces Conversacionais)
Embora as fontes fornecidas não detalhem especificamente as especificações técnicas atuais dos produtos Rokid, elas apontam para a consolidação dos óculos inteligentes com IA integrada.
• Meta Display e Smart Glasses: O mercado está vendo o surgimento de óculos inteligentes que os usuários estariam dispostos a usar o dia todo, como os Meta Display, que integram IA para interação contínua.
5. Requalificação de Skills em IA (Change Fitness e Habilidades Humanas)
A requalificação (reskilling) deixou de ser opcional para se tornar uma questão de sobrevivência organizacional e competitividade.
• Habilidades Humanas e "Change Fitness": Com a IA assumindo tarefas técnicas e de codificação, o valor do trabalho humano migra para o julgamento, estratégia e habilidades sociais. A "aptidão para mudança" (change fitness) — a capacidade de metabolizar mudanças contínuas — torna-se um diferencial competitivo crítico.
• Impacto Salarial e de Carreira: Profissionais com habilidades em IA (como engenharia de prompt) já veem um prêmio salarial significativo (56%). As competências mais demandadas estão mudando 66% mais rápido em ocupações expostas à IA.
