Se 2025 foi o ano em que a inteligência artificial (IA) recebeu um “check-up”, 2026 será o ano em que essa tecnologia se tornará prática. O foco já está mudando de criar modelos de linguagem cada vez maiores para o trabalho mais desafiador de tornar a IA utilizável. Na prática, isso envolve a implementação de modelos menores onde eles se adequam, a incorporação da inteligência em dispositivos físicos e o design de sistemas que se integrem de maneira eficaz aos fluxos de trabalho humanos.
Os especialistas com quem o TechCrunch conversou veem 2026 como um ano de transição, um que evolui da escalabilidade bruta para a pesquisa de novas arquiteturas, das demonstrações chamativas para implantações direcionadas, e de agentes que prometem autonomia para aqueles que realmente augmentam como as pessoas trabalham.
A festa ainda não acabou, mas a indústria está começando a se conscientizar.
Leis de escalabilidade não serão suficientes
Em 2012, o artigo de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton, intitulado AlexNet, mostrou como sistemas de inteligência artificial poderiam “aprender” a reconhecer objetos em imagens analisando milhões de exemplos. A abordagem era computacionalmente cara, mas possível com o uso de GPUs. O resultado? Uma década de pesquisa intensa em IA, enquanto cientistas trabalhavam para inventar novas arquiteturas para diferentes tarefas.
Isso culminou por volta de 2020, quando a OpenAI lançou o GPT-3, que demonstrou como simplesmente aumentar o tamanho do modelo em 100 vezes desbloqueia habilidades como programação e raciocínio sem a necessidade de treinamento explícito. Isso marcou a transição para o que Kian Katanforoosh, CEO e fundador da plataforma de agentes de IA Workera, chama de “era da escalabilidade”: um período definido pela crença de que mais capacidade computacional, mais dados e modelos de transformadores maiores inevitavelmente impulsionariam os próximos grandes avanços em IA.
Atualmente, muitos pesquisadores acreditam que a indústria da IA está começando a esgotar os limites das leis de escalabilidade e que uma nova transição para uma era de pesquisa está prestes a ocorrer.
Yann LeCun, ex-chefe de ciência da IA na Meta, argumenta há muito tempo contra a dependência excessiva da escalabilidade e enfatiza a necessidade de desenvolver arquiteturas melhores. Sutskever disse em uma entrevista recente que os modelos atuais estão atingindo um platô e que os resultados do pré-treinamento se estabilizaram, indicando a necessidade de novas ideias.
“Acredito que, muito provavelmente, nos próximos cinco anos encontraremos uma arquitetura melhor que seja uma melhoria significativa em relação aos transformadores,” afirmou Katanforoosh. “E se não encontrarmos, não podemos esperar grandes melhorias nos modelos.”
Às vezes, menos é mais
Modelos de linguagem grandes são excelentes em generalizar o conhecimento, mas muitos especialistas afirmam que a próxima onda de adoção de IA nas empresas será impulsionada por modelos de linguagem menores e mais ágeis que podem ser ajustados para soluções específicas de determinados domínios.
“Modelos de linguagem de pequeno porte ajustados serão a grande tendência e se tornarão um item básico utilizado por empresas de IA maduras em 2026, pois as vantagens em termos de custo e desempenho estimularão o uso em detrimento dos modelos de linguagem grandes e prontos para uso,” afirmou Andy Markus, diretor de dados da AT&T, ao TechCrunch. “Já vimos empresas dependendo cada vez mais de modelos de pequeno porte, pois, se ajustados corretamente, eles se igualam em precisão aos modelos maiores e generalizados para aplicações de negócios e são excepcionais em termos de custo e velocidade.”
Esse argumento já foi feito anteriormente pela startup francesa de IA Mistral, que sustenta que seus modelos pequenos na verdade têm um desempenho melhor do que modelos maiores em várias métricas após o ajuste fino.
“A eficiência, a relação custo-benefício e a adaptabilidade dos modelos de pequeno porte os tornam ideais para aplicações personalizadas onde a precisão é primordial,” disse Jon Knisley, estrategista de IA da ABBYY, uma empresa de IA empresarial baseada em Austin.
Enquanto Markus acredita que os modelos de pequeno porte serão fundamentais na era agente, Knisley afirma que a natureza desses modelos menores os torna mais adequados para uso em dispositivos locais, “uma tendência acelerada pelos avanços em computação de borda.”
Aprendendo através da experiência
Os humanos não aprendem apenas através da linguagem; aprendemos ao experimentar como o mundo funciona. No entanto, os modelos de linguagem não entendem realmente o mundo; eles apenas preveem a próxima palavra ou ideia. Por isso, muitos pesquisadores acreditam que o próximo grande salto virá de modelos de mundo: sistemas de IA que aprendem como as coisas se movem e interagem em espaços 3D, permitindo que façam previsões e tomem ações.
Sinais de que 2026 será um grande ano para modelos de mundo estão se multiplicando. LeCun deixou a Meta para criar seu próprio laboratório de modelos de mundo, e está buscando uma avaliação de 5 bilhões de dólares. A equipe do Google, DeepMind, tem trabalhado em um projeto chamado Genie e, em agosto, lançou seu último modelo que cria modelos de mundo interativos de propósito geral em tempo real. Junto com as demonstrações de startups como Decart e Odyssey, os Laboratórios World de Fei-Fei Li lançaram seu primeiro modelo comercial de mundo, intitulado Marble. Novas empresas como a General Intuition, em outubro, conseguiram uma rodada inicial de 134 milhões de dólares para ensinar agentes a raciocínio espacial, enquanto a startup de geração de vídeo Runway, em dezembro, lançou seu primeiro modelo de mundo, o GWM-1.
Embora os pesquisadores vejam potencial de longo prazo em robótica e autonomia, o impacto de curto prazo deverá ser observado primeiro em videogames. A PitchBook prevê que o mercado de modelos de mundo em jogos poderia crescer de 1,2 bilhões de dólares entre 2022 e 2025 para 276 bilhões de dólares até 2030, impulsionado pela capacidade da tecnologia de gerar mundos interativos e personagens não jogáveis mais realistas.
Pim de Witte, fundador da General Intuition, disse ao TechCrunch que ambientes virtuais podem não apenas remodelar o setor de jogos, mas também se tornarem terrenos de teste críticos para a próxima geração de modelos de fundação.
Nação agente
Os agentes não corresponderam às expectativas em 2025, mas um grande motivo para isso é que é difícil conectá-los aos sistemas onde o trabalho realmente acontece. Sem uma forma de acessar ferramentas e contextos, a maioria dos agentes ficou presa em fluxos de trabalho de teste.
O Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) da Anthropic, uma espécie de “USB-C para IA” que permite que agentes de IA se comuniquem com ferramentas externas, como bancos de dados, motores de busca e APIs, provou ser o elo de conexão que faltava, e está rapidamente se tornando o padrão. A OpenAI e a Microsoft apoiaram publicamente o MCP, e a Anthropic recentemente o doou à nova Fundação de IA Agente da Linux, que visa ajudar a padronizar ferramentas de agente de código aberto. O Google também começou a ativar seus próprios servidores gerenciados de MCP para conectar agentes de IA aos seus produtos e serviços.
Com o MCP reduzindo a fricção de conectar agentes a sistemas reais, 2026 provavelmente será o ano em que os fluxos de trabalho agentes finalmente sairão das demonstrações e entrarão na prática diária.
Rajeev Dham, parceiro da Sapphire Ventures, afirma que esses avanços levarão a soluções com foco em agentes a assumirem “papéis de sistema de registro” em diversas indústrias.
“À medida que agentes de voz realizam mais tarefas de ponta a ponta, como atendimento e comunicação com clientes, eles também passarão a formar os sistemas centrais subjacentes,” disse Dham. “Veremos isso em uma variedade de setores, como serviços domésticos, tecnologia imobiliária e saúde, além de funções transversais, como vendas, TI e suporte.”
Aumento, não automatização
Embora mais fluxos de trabalho agentes possam levantar preocupações de que demissões podem seguir, Katanforoosh, da Workera, não acredita que essa seja a mensagem.
“2026 será o ano dos humanos,” afirmou.
Em 2024, cada empresa de IA previu que automatizaria empregos pela necessidade de humanos. Mas a tecnologia ainda não está pronta, e em uma economia instável, essa não é realmente uma retórica popular. Katanforoosh afirma que no próximo ano, perceberemos que “a IA não trabalhou de forma tão autônoma quanto pensávamos,” e a conversa se concentrará mais em como a IA está sendo usada para aumentar os fluxos de trabalho humanos, em vez de substituí-los.
“E acho que muitas empresas começarão a contratar,” acrescentou, observando que espera que haja novos papéis em governança de IA, transparência, segurança e gestão de dados. “Estou bastante otimista em relação ao desemprego, que deve ficar abaixo de 4% no próximo ano.”
“As pessoas querem estar acima da API, não abaixo dela, e acredito que 2026 é um ano importante para isso,” disse de Witte.
Tornando-se físico
Avanços em tecnologias como modelos pequenos, modelos de mundo e computação de borda permitirão mais aplicações físicas de aprendizado de máquina, afirmam os especialistas.
“A IA física se tornará mainstream em 2026, à medida que novas categorias de dispositivos alimentados por IA, incluindo robótica, veículos autônomos, drones e dispositivos vestíveis começarem a entrar no mercado,” disse Vikram Taneja, chefe da AT&T Ventures, ao TechCrunch.
Embora veículos autônomos e robótica sejam casos de uso óbvios para a IA física, que sem dúvida continuarão a crescer em 2026, o treinamento e a implantação exigidos ainda são caros. Dispositivos vestíveis, por outro lado, fornecem uma porta de entrada menos dispendiosa com a adesão do consumidor. Óculos inteligentes, como os Ray-Bans da Meta, estão começando a fornecer assistentes capazes de responder perguntas sobre o que você está visualizando, e novas formas, como anéis de saúde e relógios inteligentes alimentados por IA, estão normalizando a inferência sempre ativa no corpo.
“Os provedores de conectividade trabalharão para otimizar sua infraestrutura de rede para apoiar essa nova onda de dispositivos, e aqueles com flexibilidade na forma como podem oferecer conectividade estarão em melhor posição,” afirmou Taneja.