A fase experimental da IA generativa está a concluir, abrindo caminho para sistemas verdadeiramente autónomos em 2026 que atuem em vez de apenas resumirem.
2026 perderá o foco nos parâmetros do modelo e passará a ser sobre agência, eficiência energética e capacidade de navegar em ambientes industriais complexos. Os próximos doze meses representam uma mudança dos chatbots para sistemas autônomos que executam fluxos de trabalho com supervisão mínima; forçando as organizações a repensar a infraestrutura, a governança e a gestão de talentos.
Sistemas autônomos de IA assumem o controle
Hanen Garcia, arquiteto-chefe de telecomunicações da Red Hat, argumenta que, embora 2025 tenha sido definido pela experimentação, o próximo ano marca um “pivô decisivo em direção à IA agente, entidades de software autônomas capazes de raciocinar, planejar e executar fluxos de trabalho complexos sem intervenção humana constante”.
As telecomunicações e a indústria pesada são os campos de provas. Garcia aponta para uma trajetória em direção às operações de rede autônomas (ANO), indo além da simples automação para sistemas autoconfiguráveis e autocorretivos. O objectivo empresarial é reverter a comoditização, “priorizando a inteligência em detrimento da infra-estrutura pura” e reduzindo as despesas operacionais.
Tecnologicamente, os provedores de serviços estão implantando sistemas multiagentes (MAS). Em vez de depender de um único modelo, permitem que agentes distintos colaborem em tarefas de várias etapas, lidando com interações complexas de forma autônoma. No entanto, o aumento da autonomia introduz novas ameaças.
Emmet King, sócio fundador da J12 Ventures, alerta que “à medida que os agentes de IA ganham a capacidade de executar tarefas de forma autônoma, instruções ocultas incorporadas em imagens e fluxos de trabalho tornam-se potenciais vetores de ataque”. As prioridades de segurança devem, portanto, mudar da protecção dos terminais para “governar e auditar acções autónomas de IA”.
À medida que as organizações escalam essas cargas de trabalho autônomas de IA, elas se deparam com um obstáculo físico: o poder.
King argumenta que a disponibilidade de energia, e não o acesso ao modelo, determinará a escala das startups. “A escassez informática é agora uma função da capacidade da rede”, afirma King, sugerindo que a política energética se tornará a política de facto de IA na Europa.
Os KPIs devem se adaptar. Sergio Gago, CTO da Cloudera, prevê que as empresas priorizarão a eficiência energética como métrica primária. “A nova vantagem competitiva não virá dos modelos maiores, mas do uso mais inteligente e eficiente dos recursos.”
Copilotos horizontais sem experiência no domínio ou dados proprietários serão reprovados nos testes de ROI à medida que os compradores medem a produtividade real. O “ROI empresarial mais claro” emergirá da produção, da logística e da engenharia avançada – setores onde a IA se integra em fluxos de trabalho de alto valor, em vez de interfaces voltadas para o consumidor.
AI encerra o aplicativo estático em 2026
O consumo de software também está mudando. Chris Royles, CTO de campo para EMEA na Cloudera, sugere que o conceito tradicional de “aplicativo” está se tornando fluido. “Em 2026, a IA começará a mudar radicalmente a forma como pensamos sobre os aplicativos, como funcionam e como são construídos.”
Em breve, os usuários solicitarão módulos temporários gerados por código e um prompt, substituindo efetivamente os aplicativos dedicados. “Depois que essa função atende ao seu propósito, ela fecha”, explica Royles, observando que esses aplicativos “descartáveis” podem ser criados e reconstruídos em segundos.
Aqui é necessária uma governação rigorosa; as organizações precisam de visibilidade nos processos de raciocínio usados para criar esses módulos para garantir que os erros sejam corrigidos com segurança.
O armazenamento de dados enfrenta um cálculo semelhante, especialmente à medida que a IA se torna mais autónoma. Wim Stoop, Diretor de Marketing de Produto da Cloudera, acredita que a era do “acumulação digital” está terminando à medida que a capacidade de armazenamento atinge seu limite.
“Os dados gerados pela IA tornar-se-ão descartáveis, criados e atualizados sob demanda, em vez de armazenados indefinidamente”, prevê Stoop. Os dados verificados e gerados por humanos aumentarão em valor enquanto o conteúdo sintético será descartado.
Agentes especializados em governança de IA compensarão a lacuna. Estes “colegas digitais” irão monitorizar e proteger continuamente os dados, permitindo que os seres humanos “governem a governação” em vez de impor regras individuais. Por exemplo, um agente de segurança poderia ajustar automaticamente as permissões de acesso à medida que novos dados entram no ambiente sem intervenção humana.
Soberania e o elemento humano
A soberania continua a ser uma preocupação premente para as TI europeias. Os dados da pesquisa da Red Hat indicam que 92% dos líderes de TI e IA na EMEA consideram o software empresarial de código aberto vital para alcançar a soberania. Os provedores aproveitarão a presença dos data centers existentes para oferecer soluções soberanas de IA, garantindo que os dados permaneçam em jurisdições específicas para atender às demandas de conformidade.
Emmet King, sócio fundador da J12 Ventures, acrescenta que a vantagem competitiva está passando da propriedade de modelos para o “controle de pipelines de treinamento e fornecimento de energia”, com avanços de código aberto permitindo que mais atores executem cargas de trabalho em escala de fronteira.
A integração da força de trabalho está se tornando pessoal. Nick Blasi, cofundador da Personos, argumenta que as ferramentas que ignoram as nuances humanas – tom, temperamento e personalidade – logo parecerão obsoletas. Até 2026, Blasi prevê que “metade dos conflitos no local de trabalho serão sinalizados pela IA antes que os gestores saibam da sua existência”.
Estes sistemas centrar-se-ão na “comunicação, influência, confiança, motivação e resolução de conflitos”, sugere Blasi, acrescentando que a ciência da personalidade se tornará o “sistema operativo” para a próxima geração de IA autónoma, oferecendo uma compreensão fundamentada da individualidade humana em vez de recomendações genéricas.
A era do “invólucro fino” acabou. Os compradores agora estão medindo a produtividade real, expondo ferramentas baseadas em hype, em vez de dados proprietários. Para a empresa, a vantagem competitiva não virá mais do aluguel do acesso a um modelo, mas do controle dos canais de treinamento e do fornecimento de energia que o alimentam.
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