Radar de tendências: porque 2026 será o ano do ROI e da IA no core business das empresas

O ciclo de entusiasmo em torno da Inteligência Artificial é inegável. Nos últimos anos, o mundo viveu uma era de fascínio, em que cada novo modelo generativo parecia redefinir os limites do possível. Contudo, a história da tecnologia nos ensina que a maturidade se sobrepõe à euforia e dá lugar a uma fase de sobriedade e foco em resultados.

Olhando para o horizonte de 2026, Felipe Fávero, Head of Product CI&T, compartilha sua visão sobre tendências do uso de Inteligência Artificial nos negócios para o próximo ano.

“Falar de tendências de IA é sempre um desafio, porque estamos lidando com uma tecnologia que evolui em ritmo galopante, mas no contexto de negócios, o que vale destacar são os casos que já estão acontecendo e que prometem se acentuar em 2026”, afirma o especialista. 

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A Era do Pragmatismo

Se a euforia marcou o início da corrida da IA, 2026 promete ser o ano em que o pragmatismo assume o protagonismo. A discussão está amadurecendo e o próximo ano pode marcar a transição definitiva do “hype” para uma aplicação sóbria e intencional em escala.

Dentro dessa lógica, a própria CI&T já vinha observando que a adoção de IA Generativa tende a evoluir em três ondas: hiper-eficiência, hiper-personalização e, por fim, disrupção. Para o Brasil, 2026 será o ano de consolidação da primeira fase. Depois de três anos testando, escalando e validando casos de uso, as empresas começam a comprovar seus ganhos de produtividade.

Segundo Fávero, esse é um marco necessário para avançar para a próxima etapa. “Na hiper-eficiência, estamos falando das empresas serem mais eficientes para entregar sua proposta de valor. Já a hiper-personalização vai acontecer com as empresas usando IA no seu core-business”, afirma.

Ou seja, as empresas que saíram na frente, na vanguarda da experimentação, poderão começar a acessar realidades com seus próprios modelos de Inteligência Artificial, desenvolver seus agentes superespecializados no seu core e colocar a IA como parte ativa na sua entrega de valor, e não mais como algo acessório e experimental. 

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Força de trabalho humano/agêntica

A consolidação do pragmatismo também ajuda a redefinir a relação entre pessoas e tecnologia. A ideia de que a IA substituirá a força de trabalho humana continua distante e até pouco produtiva. O que começa a ganhar força agora é a lógica da interação.

Como Fávero aponta, “a perspectiva não é nem da substituição do trabalho humano e nem da Inteligência Artificial como mera assistente, mas sim da IA intrinsecamente ligada ao trabalho que as pessoas fazem”. É uma mudança de mentalidade: não se trata de escolher entre humanos e agentes, mas de redesenhar a forma como ambos colaboram.

Em 2025, houve uma explosão de experimentações envolvendo agentes autônomos atuando ao lado de profissionais. Para 2026, essa interação deixa de ser teste e vira prática  e, com isso, dois desafios se tornam centrais: o fator humano e a qualidade dos dados.

Sobre o fator humano, ainda há resistência e insegurança sobre substituição de empregos, e isso pode frear a adoção justamente no momento em que as empresas mais precisam acelerar com racionalidade. Trata-se de um desafio cultural que deve ser endereçado às altas lideranças de forma realista e transparente.

Já em relação aos dados, o desafio ocorre porque a performance da IA depende diretamente da qualidade dos insumos que recebe. Para escalar o uso, treinar modelos mais especializados e garantir precisão, as empresas vão precisar investir em estruturação, limpeza e governança dos seus dados. Nas palavras de Fávero, “toda a discussão a respeito de retorno sobre investimento, precisão, qualidade dos resultados e impacto no core-business é impactada pela evolução dos inputs da IA”. 

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Convergência de modelos e a eficiência by design

Depois de anos apostando em modelos enormes e generalistas, o mercado começa a mover o pêndulo para outra direção: mais eficiência, mais especialização e um uso muito mais inteligente dos recursos disponíveis. Duas tendências se destacam nesse cenário:

1. Uso distribuído de modelos menores (e menos custosos)

Essa abordagem envolve quebrar uma tarefa complexa em pequenas instruções. Múltiplos modelos pequenos executam as microinstruções em paralelo, enquanto outros modelos atuam como críticos para validar os resultados. 

Este sistema autocorretivo reduz drasticamente o risco de alucinações e aumenta a precisão, entregando resultados superiores a uma fração do custo.

2. Especialização de Modelos

Felipe explica que a capacidade de resolução de problemas diversos é um dos fatores que encarece modelos de Inteligência Artificial. Mirando o uso eficiente da tecnologia, já é possível ver empresas investindo cada vez mais no treinamento de modelos menores e especializados em seus problemas de negócio, por exemplo, modelos treinados apenas com dados de saúde ou financeiros.

Essa abordagem mitiga erros, aumenta a eficiência e reduz custos drasticamente, já que evita excessos com modelos que resolvem muitos tipos de problemas.

“Trata-se de um uso estratégico, intencional, e menos exploratório dos modelos disponíveis", explica o executivo. 

Essas estratégias não apenas otimizam a operação, mas também abrem caminho para um uso mais consciente e responsável da tecnologia, outro tópico que será muito discutido em 2026.

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Regulação e uso consciente de IA

À medida que a IA avança para um uso mais pragmático e orientado a resultados, mais duas agendas ganham força no ecossistema de 2026: a ética regulatória e a sustentabilidade. 

No campo da ética e regulação, as discussões apontam a necessidade de estabelecer limites, critérios e salvaguardas. A referência europeia do AI Act tende a inspirar novas diretrizes em outros mercados, inclusive no Brasil.

A segunda agenda é a sustentabilidade. O consumo energético dos modelos de IA Generativa de grande porte já desperta preocupação global. Nesse cenário, os modelos menores, especializados e distribuídos, projetados para serem eficientes desde o design, ajudam tanto a cortar custos quanto a diminuir a pegada energética.

Essa união das agendas tende a levar o uso da Inteligência Artificial para uma fase em em que maturidade técnica, impacto econômico e consciência socioambiental se tornam partes da mesma equação.

“A principal reflexão é que vamos precisar convergir a discussão econômica e de sustentabilidade, porque são dois resultados, mas que partem das mesmas ações”, conclui o especialista.