A IA passa do hype para o uso prático até 2026

Se 2025 serviu como um teste de realidade para a IA, 2026 será o ano em que a tecnologia se tornará genuinamente útil. O foco está mudando da criação de modelos de linguagem cada vez maiores para a tarefa mais desafiadora de tornar a IA prática. Isso significa implantar modelos menores onde eles se encaixam melhor, incorporar inteligência em dispositivos físicos e projetar sistemas que se integrem perfeitamente aos fluxos de trabalho humanos.

Os especialistas entrevistados pela TechCrunch veem 2026 como um período de transição — passando da escalabilidade bruta para a exploração de novas arquiteturas, de demonstrações impressionantes para implementações direcionadas e de agentes que afirmam ter autonomia para aqueles que realmente aumentam a produtividade humana.

A comemoração não acabou, mas o setor está começando a levar as coisas a sério.

As leis de escalonamento não serão suficientes

Em 2012, o artigo AlexNet, de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton, demonstrou como os sistemas de IA poderiam aprender a reconhecer objetos em imagens analisando milhões de exemplos. Essa abordagem era computacionalmente intensiva, mas tornou-se viável com GPUs, dando início a uma década de pesquisa dedicada à IA, à medida que os cientistas desenvolviam novas arquiteturas para várias tarefas.

Isso culminou por volta de 2020 com o lançamento do GPT-3 da OpenAI, que mostrou que simplesmente dimensionar um modelo 100 vezes maior poderia desbloquear recursos como codificação e raciocínio sem treinamento explícito. Isso marcou o início do que Kian Katanforoosh, CEO e fundador da plataforma de agentes de IA Workera, chama de “era da ampliação” — um período definido pela crença de que mais poder de computação, mais dados e modelos transformadores maiores inevitavelmente levariam aos próximos grandes avanços em IA.

Hoje, muitos pesquisadores acreditam que a indústria de IA está se aproximando dos limites das leis de escalonamento e está prestes a entrar em uma nova era focada em pesquisa e inovação.

Yann LeCun, ex-cientista-chefe de IA da Meta, há muito critica a dependência excessiva do escalonamento e enfatiza a necessidade de arquiteturas melhores. Da mesma forma, Sutskever observou em uma entrevista recente que os modelos atuais estão atingindo um patamar, com os resultados do pré-treinamento se estabilizando, sinalizando a necessidade de novas ideias.

Inscreva-se na lista de espera do Disrupt 2026

Inscreva-se na lista de espera do Disrupt 2026 para ter acesso antecipado quando os ingressos antecipados estiverem disponíveis. Os eventos Disrupt anteriores contaram com a participação de líderes do Google Cloud, Netflix, Microsoft, Box, Phia, a16z, ElevenLabs, Wayve, Hugging Face, Elad Gil e Vinod Khosla — parte de mais de 250 especialistas do setor que conduziram mais de 200 sessões destinadas a acelerar seu crescimento e aprimorar sua vantagem competitiva. Você também terá a chance de se conectar com centenas de startups que impulsionam a inovação em vários setores.

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“Acredito que, nos próximos cinco anos, provavelmente descobriremos uma arquitetura melhor que represente uma melhoria significativa em relação aos transformadores”, disse Katanforoosh. “Se não descobrirmos, não devemos esperar um progresso substancial nas capacidades do modelo.”

Às vezes, menos é mais

Embora os grandes modelos de linguagem sejam excelentes em conhecimento geral, muitos especialistas prevêem 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 aplicações em domínios específicos.

“Os SLMs ajustados se tornarão uma grande tendência e um elemento básico para empresas de IA maduras em 2026, pois suas vantagens de custo e desempenho os tornam mais atraentes do que os LLMs prontos para uso”, disse Andy Markus, diretor de dados da AT&T, ao TechCrunch. “Já estamos vendo as empresas confiarem cada vez mais nos SLMs porque, quando ajustados adequadamente, eles correspondem à precisão de modelos gerais maiores para aplicações empresariais, ao mesmo tempo em que oferecem custo-benefício e velocidade superiores.”

Esse argumento já foi apresentado anteriormente pela startup francesa de IA de peso aberto Mistral, que afirma que seus modelos pequenos superam os maiores em vários benchmarks após o ajuste fino.

“A eficiência, a relação custo-benefício e a adaptabilidade dos SLMs os tornam ideais para aplicações personalizadas onde a precisão é fundamental”, disse Jon Knisley, estrategista de IA da ABBYY, uma empresa de IA empresarial com sede em Austin.

Enquanto Markus acredita que os SLMs desempenharão um papel fundamental na era da agência, Knisley destaca que sua natureza compacta os torna mais adequados para implantação em dispositivos locais — uma tendência acelerada pelos avanços na computação de ponta.

Aprendendo com a experiência

Os seres humanos aprendem não apenas por meio da linguagem, mas também pela interação com o mundo. Os LLMs, no entanto, não compreendem verdadeiramente o mundo; eles simplesmente prevêem a próxima palavra ou conceito. É por isso que muitos pesquisadores acreditam que o próximo grande avanço virá dos modelos mundiais — sistemas de IA que aprendem como os objetos se movem e interagem em espaços 3D, permitindo-lhes fazer previsões e tomar medidas.

Há cada vez mais indícios de que 2026 será um ano crucial para os modelos mundiais. LeCun deixou a Meta para abrir seu próprio laboratório de modelos mundiais e, segundo relatos, busca uma avaliação de US$ 5 bilhões. O DeepMind, do Google, vem desenvolvendo o Genie e, em agosto, lançou seu mais recente modelo capaz de construir modelos mundiais interativos de uso geral em tempo real. Junto com demonstrações de startups como Decart e Odyssey, a World Labs de Fei-Fei Li lançou seu primeiro modelo mundial comercial, o Marble. Novos participantes, como a General Intuition, garantiram uma rodada de investimentos iniciais de US$ 134 milhões em outubro para ensinar raciocínio espacial a agentes, e a startup de geração de vídeo Runway lançou seu primeiro modelo mundial, o GWM-1, em dezembro.

Embora os pesquisadores vejam potencial de longo prazo em robótica e autonomia, o impacto de curto prazo deve ser mais visível nos videogames. A PitchBook prevê que o mercado de modelos mundiais em jogos pode crescer de US$ 1,2 bilhão entre 2022 e 2025 para US$ 276 bilhões até 2030, impulsionado pela capacidade da tecnologia de gerar ambientes interativos e personagens não jogáveis mais realistas.

Pim de Witte, fundador da General Intuition, disse ao TechCrunch que os ambientes virtuais podem não apenas transformar os jogos, mas também servir como campos de teste cruciais para a próxima geração de modelos básicos.

Nação agênica

Os agentes de IA ficaram aquém das expectativas em 2025, em grande parte porque sua integração aos sistemas de trabalho reais se mostrou difícil. Sem acesso a ferramentas e contexto, a maioria dos agentes ficou restrita a fluxos de trabalho piloto.

O Model Context Protocol (MCP) da Anthropic, descrito como um “USB-C para IA”, permite que os agentes de IA se comuniquem com ferramentas externas, como bancos de dados, mecanismos de pesquisa e APIs. Esse elo que faltava está rapidamente se tornando o padrão, com a OpenAI e a Microsoft endossando publicamente o MCP. A Anthropic recentemente doou o protocolo para a nova Agentic AI Foundation da Linux Foundation, que visa padronizar ferramentas de agentes de código aberto. O Google também começou a configurar seus próprios servidores MCP gerenciados para conectar agentes de IA aos seus produtos e serviços.

Com o MCP reduzindo o atrito da conexão de agentes a sistemas reais, 2026 provavelmente será o ano em que os fluxos de trabalho de agentes passarão das demonstrações para a prática cotidiana.

Rajeev Dham, sócio da Sapphire Ventures, acredita que esses avanços levarão as soluções que priorizam os agentes a assumir “funções de sistema de registro” em vários setores.

“À medida que os agentes de voz lidam com mais tarefas de ponta a ponta, como admissão e comunicação com o cliente, eles também começarão a formar os principais sistemas subjacentes”, disse Dham. “Esperamos ver essa tendência em setores como serviços domésticos, tecnologia imobiliária e saúde, bem como em funções horizontais, como vendas, TI e suporte.”

Aumento, não automação

Embora o aumento dos fluxos de trabalho com agentes possa levantar preocupações sobre a perda de empregos, Katanforoosh, da Workera, não está convencido de que essa seja a mensagem para 2026.

“2026 será o ano dos humanos”, disse ele.

Em 2024, muitas empresas de IA previram que automatizariam empregos para eliminar a necessidade de trabalhadores humanos. No entanto, a tecnologia ainda não é capaz disso e, em uma economia instável, essa retórica não é popular. Katanforoosh sugere que, no próximo ano, perceberemos que “a IA não funcionou de forma tão autônoma quanto esperávamos” e a conversa mudará para como a IA pode aumentar os fluxos de trabalho humanos, em vez de substituí-los.

“Também acho que muitas empresas vão começar a contratar novamente”, acrescentou, observando que antecipa novas funções em governança, transparência, segurança e gerenciamento de dados de IA. “Estou bastante otimista de que o desemprego ficará abaixo de 4% no próximo ano.”

“As pessoas querem estar acima da API, não abaixo dela, e acredito que 2026 será um ano crucial para essa mudança”, acrescentou de Witte.

Tornando-se físico

Avanços em modelos pequenos, modelos mundiais e computação de ponta permitirão mais aplicações físicas do aprendizado de máquina, de acordo com 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 wearables — 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 e continuem a crescer em 2026, o treinamento e a implantação necessários continuam caros. Os wearables, por outro lado, oferecem um ponto de entrada mais acessível e atraente para o consumidor. Óculos inteligentes como os Ray-Bans da Meta estão começando a incluir assistentes que podem responder a perguntas sobre o que você está vendo, e novos formatos, como anéis de saúde e relógios inteligentes com tecnologia de IA, estão tornando mais comum a inferência sempre ativa e no corpo.

“Os provedores de conectividade trabalharão para otimizar sua infraestrutura de rede para dar suporte a essa nova onda de dispositivos, e aqueles com opções de conectividade flexíveis estarão em melhor posição para ter sucesso”, disse Taneja.