Se 2025 foi marcado por testes, promessas e avaliações bilionárias, 2026 tende a ser o ano em que a inteligência artificial finalmente sai do palco das demonstrações e entra no dia a dia. O foco do setor está mudando: em vez de modelos de linguagem cada vez maiores, a prioridade passa a ser tornar a IA realmente útil, integrada aos fluxos de trabalho humanos, mais barata de operar e presente no mundo físico.
Especialistas ouvidos pela TechCrunch descrevem 2026 como um período de transição. A indústria começa a trocar a escalabilidade baseada em força bruta por novas arquiteturas, abandona demos chamativas em favor de implantações focadas e passa a valorizar agentes que melhoram o trabalho humano, não apenas prometem autonomia total. A empolgação continua, mas a realidade bate à porta.
As leis de escala estão perdendo força
Durante mais de uma década, a evolução da IA foi guiada pela ideia de que mais dados, mais parâmetros e mais poder computacional resolveriam tudo. Essa lógica ganhou força com o GPT-3, em 2020, quando o simples aumento do tamanho do modelo desbloqueou capacidades inesperadas, como programação e raciocínio básico.
Agora, muitos pesquisadores acreditam que esse caminho está se esgotando. Figuras centrais do setor, como Yann LeCun e Ilya Sutskever, já apontaram sinais de platô nos modelos atuais. O consenso crescente é que grandes saltos só virão com novas arquiteturas, não apenas com modelos maiores.
Quando menor é melhor
Nesse novo cenário, modelos menores e especializados ganham protagonismo. Em vez de depender exclusivamente de grandes modelos genéricos, empresas estão adotando SLMs, modelos ajustados para tarefas específicas, mais rápidos, baratos e eficientes.
Executivos de empresas como AT&T e ABBYY destacam que, quando bem ajustados, esses modelos menores conseguem igualar a precisão de LLMs em aplicações corporativas, com custos muito mais baixos. Além disso, eles são ideais para rodar localmente, impulsionando a computação de borda e reduzindo a dependência de nuvem.
IA que aprende com o mundo, não só com texto
Outro movimento importante é o avanço dos chamados modelos de mundo. Diferente dos modelos de linguagem, que apenas preveem a próxima palavra, esses sistemas aprendem como o mundo funciona em ambientes tridimensionais, entendendo movimento, espaço e interação.
Grandes nomes e startups estão apostando pesado nisso. DeepMind, World Labs, Runway e outras empresas já lançaram modelos capazes de simular ambientes interativos. No curto prazo, o maior impacto deve acontecer nos videogames, mas esses mundos virtuais também estão se tornando laboratórios para treinar agentes mais inteligentes e adaptáveis.
Agentes finalmente saem do papel
Os agentes de IA não decolaram em 2025 principalmente por um motivo simples: eles não conseguiam se conectar bem aos sistemas reais. Isso começou a mudar com o Model Context Protocol (MCP), da Anthropic, que padroniza a forma como agentes acessam ferramentas externas, bancos de dados e APIs.
Com a adoção do MCP por empresas como OpenAI, Microsoft e Google, 2026 tem tudo para ser o ano em que fluxos de trabalho baseados em agentes deixam o status de experimento e passam a operar em escala, assumindo funções centrais em áreas como vendas, suporte, saúde, TI e serviços.
Mais aumento, menos substituição
Apesar do medo recorrente de automação em massa, a visão dominante para 2026 é outra. A IA ainda não é tão autônoma quanto se imaginava, e o foco começa a migrar da substituição de pessoas para o aumento da produtividade humana.
A expectativa é de crescimento em áreas como governança de IA, segurança, transparência e gestão de dados. Em vez de eliminar empregos, a tecnologia tende a criar novas funções e exigir profissionais mais qualificados para trabalhar acima da camada técnica, não abaixo dela.
IA sai da tela e entra no mundo físico
Com modelos menores, computação de borda e avanços em hardware, a chamada IA física ganha espaço. Robôs, drones, veículos autônomos e, principalmente, dispositivos vestíveis começam a incorporar inteligência de forma contínua.
Óculos inteligentes, anéis de saúde e relógios com IA estão normalizando a ideia de inferência constante, integrada ao corpo. Para o setor de telecomunicações, isso também significa uma corrida para adaptar redes e infraestrutura a essa nova geração de dispositivos conectados.
O que vem pela frente
Se 2025 foi o ano do ajuste de expectativas, 2026 promete ser o ano da execução. A indústria de IA entra em uma fase mais madura, menos deslumbrada com números e mais preocupada com valor real. O hype não desaparece, mas agora precisa provar utilidade, eficiência e impacto concreto.
A IA continua mudando o mundo. A diferença é que, em 2026, ela começa a fazer isso de forma mais silenciosa, prática e integrada à vida real.
