Por Rennan Sanchez, CTO da Skyone.
A tecnologia entrou oficialmente em um novo ciclo. Se a última década foi marcada pela digitalização, a virada para 2026 inaugura um movimento mais profundo: a consolidação da Inteligência Artificial como eixo estrutural da economia digital.
Segundo o Gartner, as tendências previstas para este ano não tratam apenas de aceleração tecnológica, mas de uma mudança de paradigma. Saímos de uma fase experimental para entrar na chamada “IA operacional”, sustentada por infraestruturas robustas, modelos especializados e práticas rigorosas de segurança e governança.
A explosão de modelos avançados, especialmente multimodais e especializados, tornou-se possível graças à convergência de plataformas de supercomputação, arquiteturas híbridas inteligentes e componentes dedicados ao processamento de IA.
Essa evolução redefine setores: farmacêuticas simulam moléculas com precisão, instituições financeiras rodam modelos de risco em minutos, o agronegócio e a logística incorporam previsões climáticas granulares e o varejo testa estratégias de precificação em tempo real.
A supercomputação torna-se um ativo estratégico, em 2026, o processamento deixa de ser um gargalo para ser um habilitador de inovação contínua.
A automação tradicional baseava-se em fluxos rígidos. A automação orientada por IA evolui para ecossistemas de agentes autônomos, especializados em micro tarefas ou domínios específicos.
A competição não será entre empresas que usam ou não a IA, mas entre organizações capazes de orquestrar agentes, permitindo decisões rápidas, redução de gargalos e processos adaptáveis ao contexto em tempo real. Sistemas multi-agentes representam o início de operações auto ajustáveis, um marco na gestão moderna.
A era dos modelos generalistas foi essencial para democratizar a tecnologia. Contudo, a era dos Domain-Specific Language Models (DSLMs) inaugura uma nova maturidade: modelos que compreendem terminologia, processos, ciclos regulatórios e nuances de cada indústria.
O efeito é transformador, gerando precisão na tomada de decisão, menor risco regulatório e capacidade de personalização em escala. Os DSLMs são a síntese entre dados proprietários, contexto operacional e inteligência especializada.
A adoção massiva de IA amplia a superfície de risco. Modelos podem ser manipulados, agentes podem executar ações não previstas e dados podem vazar em prompts.
Por isso, o Gartner aponta o surgimento de plataformas de segurança de IA, que unificam governança, auditoria, políticas de uso, detecção comportamental e proteção contra ataques.
Se a nuvem exigiu novas camadas de segurança em 2015, a IA exige em 2026 uma abordagem dinâmica, contextual e adaptada ao comportamento digital.
A IA generativa agora colabora com equipes humanas de forma contínua, elevando a produtividade. A consequência é estrutural: times menores entregam mais, ciclos de desenvolvimento tornam-se curtos, especialistas de negócio participam da construção de soluções e a TI ganha papel estratégico.
O Gartner projeta que, até 2030, 80% das empresas substituirão grandes estruturas de engenharia por equipes enxutas, aumentadas por IA.
Com a expansão de workloads de IA em múltiplas nuvens, a computação confidencial torna-se crítica. Ela garante criptografia durante todo o ciclo de vida do dado, inclusive durante o processamento. Em 2026, a privacidade deixa de ser um requisito para tornar-se um pilar da arquitetura corporativa.
IA, dados, nuvem e segurança formam agora um único ecossistema. A nova era exige infraestrutura preparada, modelos especializados e integração profunda entre tecnologia e negócio.
Não se trata de implementar ferramentas, mas de construir capacidades organizacionais. As empresas que buscarem parceiros tecnológicos preparados não apenas sobreviverão; elas definirão o ritmo de sua indústria.
