A inteligência artificial deixou de ser uma promessa e passou a ocupar o centro das decisões corporativas. Empresas que há dois anos testavam modelos generativos agora reescrevem processos inteiros com base na tecnologia. E especialistas da AWS e Oracle afirmam que 2026 será o ano em que a IA deixa oficialmente a fase experimental e se torna infraestrutura crítica de negócio.
O movimento acompanha estimativas globais que apontam que o mercado de IA deve ultrapassar US$ 300 bilhões em 2026, segundo o Guia de Gastos Mundiais com Inteligência Artificial, impulsionado pela expansão de agentes autônomos, pela personalização de modelos e pela necessidade crescente de governança.
Para entender o que realmente vai moldar o cenário tecnológico e profissional no próximo ano, Neylson Crepalde, especialista da AWS e professor da XP Educação, e João Faria, executivo da Oracle e Coordenador das pós-graduações em tecnologia da XP Educação, destacam que a virada para 2026 não será marcada por novidades pontuais, mas pela maturidade e eficiência estratégica.
Agentes de IA
Após o avanço dos copilotos em 2024 e da automação ampliada em 2025, o ano de 2026 deve marcar a disseminação dos agentes autônomos — sistemas capazes de executar tarefas de ponta a ponta, interagir com ferramentas, tomar decisões com base em regras e revisar sua própria performance.
Crepalde destaca que esse é um dos pontos de inflexão mais visíveis: “estamos entrando na fase em que os modelos deixam de ser apenas sistemas que respondem perguntas para se tornarem colaboradores digitais. Os agentes de IA conseguem planejar, executar e revisar tarefas de ponta a ponta — e isso muda a lógica de eficiência dentro das empresas.”
A expectativa é que esses agentes apareçam em áreas como atendimento, logística, auditoria, compliance, análise de dados e desenvolvimento de software, reorganizando fluxos operacionais.
GraphRAG
Outra tendência forte para 2026 é o avanço do GraphRAG, técnica que integra linguagem natural e estruturas de grafos para permitir buscas mais profundas e contextuais.
A abordagem possibilita que a IA recupere documentos e compreenda como dados se conectam — algo essencial para empresas com grandes bases internas.
O especialista explica: “a grande limitação dos modelos generativos sempre foi a dificuldade de entender relações profundas entre informações. O GraphRAG resolve isso. Ele permite que a IA navegue em estruturas complexas, conecte pontos e entregue respostas muito mais precisas. Para bases corporativas grandes, é um divisor de águas.”
A tendência deve ganhar tração em setores como finanças, seguros, varejo e administração pública, que dependem de informações sensíveis e interconectadas.
Fine tuning, model distillation e especialização de modelos
Para 2026, a expectativa é de que empresas priorizem modelos menores e especializados, treinados para necessidades específicas por meio de fine tuning e model distillation.
A adoção desse formato está associada à redução de custos, ao aumento de eficiência e à facilidade de auditoria, fator cada vez mais crítico em ambientes regulados. Nesse contexto, modelos compactos, rápidos e customizados tendem a substituir soluções generalistas e de grande escala.
O movimento também abre espaço para uma área em ascensão: IA auditável.
Regulação de IA é motivo de atenção
Com a expansão dos agentes autônomos e maior pressão regulatória, cresce a demanda por ferramentas e processos capazes de monitorar decisões, métricas e riscos associados aos modelos. Esse conjunto de práticas é conhecido como observabilidade da IA.
A supervisão contínua deve impulsionar o avanço da área de AI Governance, que inclui políticas internas, protocolos de segurança, revisão de riscos e estruturas de conformidade.
Empresas passam a exigir IAs rastreáveis e auditáveis, especialmente em segmentos como financeiro, saúde e infraestrutura crítica.
As carreiras que devem se destacar em 2026
A consolidação da inteligência artificial como infraestrutura de negócio não muda apenas processos e tecnologias, mas também a lógica de remuneração no mercado de trabalho. À medida que empresas passam a depender de sistemas mais complexos, cresce a disputa por profissionais capazes de construir, supervisionar e governar o uso da IA.
Entre os perfis mais valorizados está o AI Engineer, profissional responsável por desenvolver, integrar e monitorar sistemas baseados em inteligência artificial, combinando engenharia de software, ciência de dados e arquitetura de modelos.
Segundo dados do Glassdoor, a média salarial para esse cargo no Brasil é de R$ 9.792 por mês, valor que tende a crescer à medida que agentes autônomos e modelos especializados se tornam parte central da operação das empresas.
Outra carreira em ascensão é a de especialistas em segurança e compliance aplicados à IA. Com o avanço das regulações e a preocupação crescente com riscos legais, privacidade de dados e uso responsável da tecnologia, empresas buscam profissionais capazes de equilibrar inovação e controle.
De acordo com o Glassdoor, a média salarial de um Especialista em Compliance no país é de R$ 15.850 mensais, refletindo o peso estratégico da função em ambientes altamente regulados, como o setor financeiro.
Também ganham espaço os profissionais de governança de IA, responsáveis por definir políticas internas, supervisionar o ciclo de vida dos modelos, garantir auditoria e mitigar riscos operacionais e reputacionais. Embora ainda seja uma função relativamente nova, ela se apoia em estruturas já existentes de governança de TI.
Dados do Glassdoor indicam que a média salarial de um Analista de Governança de TI no Brasil é de R$ 7.792 por mês, com tendência de valorização conforme a governança de IA se torna mandatória.
Para o coordenador das pós-graduações em tecnologia da XP Educação, esses números refletem uma mudança estrutural no perfil de talentos mais disputados pelo mercado.
“O profissional do futuro não será apenas técnico ou apenas estratégico. Ele será híbrido. E essa combinação de visão de produto, habilidade analítica e domínio do funcionamento dos modelos é o que vai separar quem lidera das funções que vão desaparecer.”
Por que 2026 aponta uma nova fase da IA?
Após anos marcados por experimentação, entusiasmo e testes pontuais, a inteligência artificial entra em 2026 sob uma nova lógica: a do retorno sobre investimento. Empresas seguem investindo pesado em IA, mas a pergunta central deixou de ser “o que é possível fazer” para se tornar “o que gera valor mensurável”.
Para Crepalde, esse é um dos diferenciais da tecnologia em relação a outras ondas de inovação digital. “A grande vantagem das soluções de IA é que o retorno tende a aparecer mais rápido. Diferente de projetos estruturais longos, é possível medir ganhos de eficiência, redução de custo e aumento de produtividade em ciclos muito mais curtos.”
Essa capacidade de mensuração rápida muda como os executivos tomam decisões. Em vez de projetos amplos e pouco definidos, empresas passam a priorizar casos de uso específicos, com métricas claras de impacto, como economia de horas operacionais, redução de erros, ganho de escala ou melhoria no atendimento.
Na prática, isso significa que 2026 será menos sobre adoção indiscriminada e mais sobre eficiência estratégica. Projetos que não entregam resultados claros tendem a perder espaço, enquanto soluções bem integradas aos processos de negócio ganham prioridade.
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