Tendências de TI para 2026: da pergunta "o que a IA pode fazer?" à pergunta "como a IA deve ser feita?"

Introdução: o ano da prova

Durante três anos, a inteligência artificial nas empresas viveu de provas de conceito, pilotos e demonstrações. Em 2026, a conversa mudou de tom. A pergunta deixou de ser "o que a IA consegue fazer?" e passou a ser "como tiramos a IA do piloto e a transformamos em valor de negócio mensurável?".

O relatório TechnoVision 2026, da Capgemini, resume essa virada ao afirmar que "2026 será o ano da verdade para a inteligência artificial". O desafio, segundo a consultoria, deixou de ser técnico e passou a ser organizacional: qualidade de dados, desenho de arquitetura e a forma como pessoas e sistemas inteligentes trabalham juntos.

Os números ajudam a dimensionar a mudança. A Gartner projeta que, até 2030, 80% das empresas transformarão grandes equipes de engenharia de software em unidades menores e mais ágeis, potencializadas por IA. No plano da infraestrutura, a CCID Consulting estima que a capacidade computacional da China ultrapassará 1.200 EFLOPS em 2026, com quase 90% desse total dedicado à computação inteligente, um indicador do volume de investimento que as grandes economias estão direcionando à IA. O cenário que se desenha não é de melhoria incremental, mas de reestruturação do setor.

Este artigo destaca três movimentos que ajudam a entender essa reestruturação: a mudança no modo de construir software, a transformação da segurança em infraestrutura obrigatória e a especialização da computação e dos modelos.

1. Desenvolvimento AI-native: quando o código deixa de ser o centro

A engenharia de software tradicional parte de uma premissa simples: pessoas escrevem código. As plataformas de desenvolvimento AI-native alteram essa base. Apoiadas em IA generativa, elas deslocam o trabalho de "escrever código" para "definir intenção e resultado": o desenvolvedor descreve o que precisa, e a IA gera e mantém boa parte dos componentes.

A Gartner chama os principais beneficiários dessa mudança de "Tiny Teams", equipes mínimas. Em vez de ampliar o quadro de desenvolvedores, as organizações formam equipes muito pequenas, apoiadas por ferramentas de IA, capazes de entregar mais aplicações. Cinco duplas podem tocar cinco aplicações ao mesmo tempo, algo que no modelo tradicional exigiria várias vezes mais gente. Até 2030, estima-se que 40% do portfólio de aplicações corporativas incluirá sistemas customizados construídos nessas plataformas, contra apenas 2% em 2025.

O efeito mais profundo, porém, está nos papéis. A Capgemini aponta que supervisão humana, controle de qualidade e governança ganharão peso significativo nas equipes, o que torna inevitável investir na requalificação dos profissionais de software. A barreira de entrada no desenvolvimento cai; a exigência de julgamento crítico sobe.

2. Segurança e soberania: de item adicional a requisito de projeto

Quando a IA sai do laboratório e entra em produção, os riscos mudam de natureza. Ameaças típicas desses sistemas, como injeção de prompt, vazamento de dados e comportamento malicioso de agentes, não são totalmente cobertas pelas ferramentas de segurança tradicionais. Por isso, a Gartner projeta que, até 2028, mais de 50% das empresas adotarão plataformas de segurança específicas para IA.

Há também uma mudança de postura. O conceito de "cibersegurança preemptiva", proposto pela Gartner, usa a própria IA para operar a segurança, bloquear ameaças automaticamente e empregar técnicas de despiste (deception) que confundem o atacante antes que o ataque se concretize. Até 2030, segundo a projeção, soluções desse tipo responderão por metade dos gastos corporativos com segurança. A segurança deixa de ser uma resposta posterior ao incidente e passa a ser uma restrição de projeto desde o primeiro dia.

Em paralelo, a chamada "geopatriação" está redesenhando o mapa da nuvem. A Gartner estima que, até 2030, mais de 75% das empresas da Europa e do Oriente Médio migrarão cargas de trabalho para nuvens soberanas ou regionais, como forma de reduzir riscos geopolíticos. A soberania de dados, antes preocupação quase exclusiva de bancos e governos, tornou-se uma questão para empresas de praticamente todos os setores.

3. Computação e modelos: especialização e colaboração

A infraestrutura computacional está trocando o "universal" pelo "especializado". As plataformas de supercomputação em IA descritas pela Gartner combinam arquiteturas diferentes (CPU, GPU, chips dedicados à IA e computação neuromórfica) para lidar com cargas intensivas em dados, como treinamento de modelos e simulações. Até 2028, a fatia de empresas líderes que aplicam computação híbrida em processos críticos deve saltar de 8% para mais de 40%.

O mesmo movimento acontece nos modelos. O protagonismo dos grandes modelos de linguagem de propósito geral começa a dividir espaço com os DSLMs (Domain-Specific Language Models), modelos treinados para domínios específicos. A Gartner projeta que, até 2028, mais da metade dos modelos de IA generativa usados pelas empresas será desse tipo. O motivo é prático: em tarefas especializadas, modelos genéricos muitas vezes não conseguem equilibrar precisão, conformidade regulatória e custo ao mesmo tempo. A CCID Consulting chega a uma conclusão semelhante ao prever que o setor se concentrará em modelos verticais menores, mais próximos do negócio, e em agentes capazes de colaborar de forma autônoma.

É aí que entram os sistemas multiagentes. Compostos por vários agentes de IA implantáveis de forma independente, eles dividem tarefas complexas entre si. Segundo a Gartner, essa modularidade traz ganhos importantes de automação e escalabilidade, sobretudo em empresas que precisam reaproveitar componentes entre diferentes fluxos de trabalho.

Conclusão: velocidade com critério

Tori Paulman, analista da Gartner, resume a singularidade do momento ao observar que o que diferencia este ano dos anteriores é a velocidade da mudança, e que só as empresas que agirem agora conseguirão atravessar a volatilidade do mercado.

Agir rápido, no entanto, não é o mesmo que agir em tudo. O ponto central do "ano da verdade" apontado pela Capgemini não é saber se uma empresa usa IA, e sim se ela consegue provar que usa IA no lugar certo. Listas de tendências são fáceis de montar. O difícil é identificar, entre dezenas de possibilidades, quais se conectam de fato à cadeia de valor do próprio negócio e sustentar esse investimento com governança contínua e paciência para colher resultados.

Referências

AICEP; CAPGEMINI. Cinco tecnologias que vão definir 2026 segundo a Capgemini. 2026.

CCID CONSULTING. Conferência de Lançamento das Tendências de Desenvolvimento de TI de 2026. Xinhua Finance, 2025.

GARTNER. Gartner Identifies the Top Strategic Technology Trends for 2026. Press release, 2025.

GARTNER. Top Strategic Technology Trends for 2026. 2025.

REDE DE TRABALHO DE INFORMATIZAÇÃO DA ACADEMIA CHINESA DE CIÊNCIAS. Gartner divulga as dez principais tendências tecnológicas estratégicas de 2026. 2025.