As 3 principais tendências de IA que devem dominar 2026

A inteligência artificial entra em 2026 como prioridade número um das empresas brasileiras. Pesquisa da Amcham Brasil com 629 executivos mostra que a IA consolidou-se no topo da agenda corporativa, mas ainda enfrenta gargalos de execução. O ano marca a transição de pilotos isolados para integração estruturada nos fluxos de trabalho, com foco em produtividade real e escalabilidade

Segundo Herman Bessler, CEO e cofundador da Templo, empresa pioneira em soluções de IA para negócios, três tendências devem moldar o uso corporativo da tecnologia no país ao longo do ano.

MCPs: IA conectada aos sistemas corporativos

A primeira grande tendência é a expansão dos MCPs (Model Context Protocols), protocolos que permitem à IA se conectar diretamente aos sistemas internos das empresas — bancos de dados, plataformas de gestão, suítes de produtividade. Com isso, a IA deixa de funcionar como ferramenta externa e passa a agir dentro do próprio fluxo de trabalho.

Essa mudança transforma a forma como as equipes interagem com a tecnologia. Em vez de abrir um aplicativo separado e digitar prompts, a IA passa a executar ações diretamente nos sistemas que a empresa já usa. O resultado é menos fricção e mais velocidade operacional.

Workflows de agentes: automação do começo ao fim

A segunda tendência envolve workflows de agentes, automações que permitem à IA realizar processos completos com pouca ou nenhuma intervenção humana. Pesquisas indicam que até 2028, pelo menos 15% das decisões de trabalho terão origem em sistemas de Agentic AI — agentes capazes de planejar e executar tarefas complexas.​

Empresas passam a operar com agentes digitais que distribuem demandas, verificam restrições e acionam pessoas apenas quando a intervenção humana acrescenta valor real. Até 2026, 58% dos líderes esperam crescimento no uso de IA agêntica para analisar grandes volumes de dados

Ecossistemas corporativos: centralização e escala

A terceira tendência é o avanço dos ecossistemas corporativos de IA, plataformas que centralizam modelos, ferramentas e bibliotecas. Até 2027, mais de 50% dos modelos de IA generativa em uso por empresas serão específicos de um setor ou função de negócio, contra aproximadamente 1% em 2023.​

Bessler destaca que ecossistemas centralizados — que reúnem modelos de linguagem, curadoria de notícias, treinamentos, workflows e bibliotecas aplicadas ao dia a dia — tendem a se tornar um diferencial competitivo para empresas que buscam velocidade e consistência operacional. A crescente presença de conteúdos automatizados, incluindo porta-vozes e criadores produzidos integralmente por IA, também faz parte desse movimento.

O que exige atenção em 2026

Para Bessler, 2026 marca o início de uma nova escala de produtividade nas empresas brasileiras, impulsionada pela redução da fricção no uso da IA. A automação passa a operar de forma integrada aos sistemas corporativos, eliminando a necessidade de prompts complexos. “A IA simplesmente age”, resume o executivo.

Ele alerta, no entanto, que a transformação não é apenas tecnológica. “Projetos de IA que não equilibrarem tecnologia, cultura, aprendizagem e incentivos desperdiçarão recursos”, afirma. Dados da Amcham reforçam o ponto: 64% dos executivos apontam falta de capacitação técnica das equipes, 52% citam ausência de estratégia clara de uso, e 43% mencionam baixa qualidade dos dados internos

Segundo o CEO da Templo, 2026 exigirá mapeamento rigoroso de casos de uso reais, ambientes colaborativos orientados a resultados e decisões transparentes sobre impactos no trabalho, fricção operacional e ética. O desafio real será orquestrar processos com IA, e não apenas operar ferramentas isoladas.

Modelos e infraestrutura

A expectativa é de consolidação do Gemini como referência de mercado, impulsionado pela capacidade multimodal do Google, bases proprietárias, infraestrutura de TPUs (chips desenvolvidos exclusivamente para acelerar o desempenho de IA) e forte investimento em P&D.

A Microsoft prevê o surgimento de sistemas globais e flexíveis de IA — uma nova geração de “superfábricas” de IA interligadas — que devem reduzir custos e aumentar a eficiência. Líderes do setor acreditam que levará de 3 a 4 anos para construir a infraestrutura global de data center necessária para atender à demanda crescente.