À medida que este ano chega ao fim, muitos especialistas começaram a olhar para o próximo ano. Aqui estão várias previsões para tendências em IA em 2026.
Ariel Katz, CEO da Sisense
Do entusiasmo do agente à responsabilidade pelos resultados
2025 foi o ano em que os agentes explodiram; 2026 é o ano em que as empresas exigem provas de que realmente funcionam. Depois de milhões gastos em tokens, ferramentas e experimentos que nunca chegaram à produção, as empresas deixam de comprar componentes de IA e passam a comprar resultados de negócios mensuráveis. Os vencedores oferecerão resultados como serviço – controlando o fluxo de trabalho, a integração, a semântica e a última milha – porque os clientes não pagarão pelos agentes. Eles pagarão pela certeza.
Andrew Sellers, vice-presidente de estratégia e capacitação de tecnologia da Confluente
2026 verá novos protocolos para coordenação multiagente e troca de metadados
É provável que surjam dois padrões críticos em 2026, à medida que as operações de IA se tornarem autónomas. Primeiro, à medida que os sistemas de agente único evoluem para equipes multiagentes complexas, a indústria precisa de um protocolo de orquestração para gerenciar como os agentes trabalham juntos. As estruturas atuais lidam bem com agentes individuais, mas a coordenação de vários agentes – determinando quais agentes lideram, quais executam tarefas e como eles compartilham resultados – requer uma abordagem padronizada para evitar codificação personalizada para cada implementação.
Em segundo lugar, precisamos de um padrão abrangente de metadados para resolver o problema dos dados estruturados. Os catálogos de metadados atuais, como o Glue da AWS, o Polaris da Snowflake e o Databricks Unity, carecem de convenções para transferência de metadados entre plataformas. Sem isto, os dados perdem informações contextuais críticas cada vez que se movem entre sistemas, prejudicando a governação necessária aos agentes para uma tomada de decisão fiável.
À medida que a indústria continua a desenvolver tecnologias para permitir a IA operacional, é provável que vejamos estes novos protocolos surgirem mais cedo ou mais tarde.
Vikas Mathur, diretor de produtos da Maria DB
A period dos aplicativos puramente construídos pelo homem acabou oficialmente
Até agora, a IA period um complemento, um recurso que usávamos para ajudar. No próximo ano, testemunharemos o pivô crítico em que os aplicativos empresariais se tornarão “agentes por padrão”, delegando lógica central, de várias etapas e ação autônoma aos agentes de IA. Esta é a maior mudança arquitetônica no desenvolvimento de software program desde a mudança para a nuvem e significa que a infraestrutura de dados deve evoluir de armazenamento passivo para um parceiro proativo e racional – também conhecido como bancos de dados, também se torna agente. O sucesso da period da agência depende inteiramente da capacidade do banco de dados de interagir com agentes de aplicativos, fornecendo dados contextualmente fundamentados com latência ultrabaixa e muito alta.
Tyler Akidau, CTO da Redpanda
Em 2026, as empresas acordarão para a crise de governação dos agentes de IA
À medida que frotas de agentes autônomos proliferam nos sistemas de dados, os CTOs e CIOs perceberão que seu maior gargalo não é o desempenho do modelo, mas sim a governança. Eles descobrirão que as ferramentas tradicionais de IAM e RBAC não conseguem acompanhar o ritmo de agentes dinâmicos e de curta duração que atuam em centenas de serviços. A maioria das organizações não terá tempo ou recursos para construir planos de controle personalizados, acelerando a adoção de estruturas abertas e padrões compartilhados como MCP e A2A.
Anahita Tafvizi, diretora de dados e análise da Floco de neve
O controle de qualidade da IA se tornará uma função empresarial central
À medida que o entusiasmo em torno da construção de agentes de IA dá lugar à realidade operacional, o centro de gravidade mudará da criação para a validação. Até 2026, as empresas criarão funções dedicadas de Controle de Qualidade de IA (CQ) — pense nelas como “Conselhos de IA” internos — para garantir confiança, consistência e responsabilidade.
O velho ditado “entra lixo, sai lixo” agora tem riscos maiores. A baixa qualidade dos dados não distorce apenas os painéis; isso conduzirá a decisões erradas, minará a confiança do cliente e afetará a receita. As equipes de controle de qualidade definirão as portas de lançamento para os agentes de IA, definindo critérios rigorosos de precisão, consistência e alinhamento com os objetivos de negócios.
Qualquer um pode enviar uma ferramenta de IA com uma interface de usuário elegante. Os vencedores serão aqueles que dominarem a difícil tarefa de tornar sua IA correta. É por isso que o Controle de Qualidade da IA está prestes a emergir como uma função comercial central – incorporando a governança no coração da IA empresarial.
Kat Gaines, gerente sênior de relações com desenvolvedores da PagerDuty
O incidente de IA se tornará uma categoria distinta
As organizações começarão a tratar as falhas dos sistemas de IA como sua própria classificação de incidentes, separada dos problemas tradicionais de infraestrutura ou de aplicativos. Veremos o surgimento de runbooks especializados para desvios de modelos de IA, eventos de alucinação e riscos de segurança, como ataques de injeção imediata. Esses incidentes exigirão equipes de resposta ainda mais multifuncionais do que o regular em todas as partes de uma empresa, forçando a repensar as rotações de plantão e a disponibilidade de especialistas no assunto em engenharia de ML, cientistas de dados e até mesmo partes da empresa que podem não ser usadas para resposta a incidentes. As empresas começarão a medir a “confiabilidade da IA” como uma métrica distinta ao lado dos SLOs tradicionais.
Tamar Bercovici, vice-presidente de engenharia da Caixa
Os métodos para medir o sucesso da IA mudarão
À medida que o debate continua entre os desenvolvedores que veem a IA como um grande acelerador e aqueles que pensam que ela está principalmente criando “resíduos de IA”, acho que 2026 será um verdadeiro ponto de viragem na forma como definimos a produtividade”, disse Tamar Bercovici, vice-presidente de engenharia da Field. “Em vez de medir a produção pela quantidade de código escrito, as equipes serão avaliadas com base na eficácia com que usam a IA para melhorar a qualidade e o impacto de seu trabalho. Eu não ficaria surpreso se começássemos a ver novas funções surgindo dentro das empresas para pessoas dedicadas a ajudar os desenvolvedores a usar ferramentas de codificação de IA da maneira certa para que possam manter código de alta qualidade sem sacrificar a velocidade.
Keith Kuchler, diretor de produtos e tecnologia da Lógica de sumô
A ascensão da economia do agente
“A proliferação de agentes de IA desencadeará a criação de uma nova “Economia de Agentes”, onde os sistemas inteligentes competem não apenas em preço ou capacidade, mas em confiança, transparência, capacidade e contexto. À medida que surgem os mercados de agentes, as empresas e os indivíduos precisarão avaliar os agentes de IA como candidatos a emprego. proteção da propriedade e utilização ética de dados Em 2026, a gestão do fluxo seguro de conhecimento e da inteligência específica do contexto tornar-se-á um diferencial competitivo basic, à medida que as empresas navegam na tensão entre a inovação aberta e a exposição descontrolada de dados.”
Paul Aubrey, diretor de gerenciamento de produtos da NetApp Instaclustr
A inteligência combinável substituirá a IA monolítica
A próxima fronteira em IA/ML não é construir modelos maiores, mas fazer com que modelos menores trabalhem juntos. A ascensão do Mannequin Context Protocol (MCP) e das estruturas de agente transformarão a IA em um ecossistema combinável de microagentes reutilizáveis e detectáveis. As organizações implantarão frotas de modelos de ML, cada um potencializando tarefas especializadas de classificação, previsão e recomendação, cada um atrás de endpoints MCP que se conectam diretamente à malha do agente.
Manvinder Singh, vice-presidente de gerenciamento de produtos de IA da Redis
A ascensão dos mecanismos de contexto
Em 2026, à medida que os agentes de IA se tornam profundamente integrados em software program e sistemas empresariais, o seu maior gargalo não será o raciocínio – será servir-lhes o contexto certo no momento certo. Os desenvolvedores estão percebendo que unir bancos de dados vetoriais, armazenamento de memória de longo prazo, armazenamentos de sessões, bancos de dados SQL e caches de API cria uma frágil colcha de retalhos de soluções. A próxima evolução serão os “mecanismos de contexto” unificados – plataformas que podem armazenar, indexar e servir todas as formas de dados por meio de uma única camada de abstração. Esses sistemas mesclarão recuperação estruturada e não estruturada, gerenciarão memória persistente e efêmera e rotearão dinamicamente informações através de diversas fontes. Esta unificação substituirá arquiteturas fragmentadas, reduzirá a latência, simplificará o desenvolvimento e permitirá que os agentes de IA operem com inteligência fluida e sob demanda em todas as modalidades de dados.
Dra. Marelene Wolfgruber, líder de Doc AI e linguista computacional da ABBYY
O contexto se torna a moeda da colaboração
Através do pensamento crítico, modelos de domínio específico, interoperabilidade orientada por MCP e codificação de vibração, um tema domina: o contexto é tudo.
Até 2026, os sistemas mais bem-sucedidos combinarão a visão humana com a precisão da IA, transmitindo o contexto de forma fluida entre ferramentas, agentes e pessoas. Os desenvolvedores passarão da construção de recursos isolados para o design de fluxos de trabalho sensíveis ao contexto – onde preferências, restrições, histórico e intenções persistem em toda a pilha.
Essa mudança também outline a nova alfabetização do desenvolvedor: solicitar com precisão, contar com resultados de IA fundamentados e projetar sistemas onde os humanos permaneçam informados sobre casos extremos, ética e decisões estratégicas.
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