O ano de 2026 tende a marcar a passagem da inteligência artificial (IA) de promessas grandiosas para usos efetivos no dia a dia, segundo analistas ouvidos pelo TechCrunch. A expectativa é de que o setor deixe de priorizar modelos de linguagem cada vez maiores e se concentre em arquiteturas mais eficientes, sistemas integrados aos fluxos de trabalho humanos e implantação de modelos menores em dispositivos físicos.
Do “mais é melhor” ao “fazer funcionar”
De 2012, quando o estudo de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton mostrou o potencial das GPUs para treinar redes profundas em imagens, até 2020, com o lançamento do GPT-3 da OpenAI, a indústria viveu o que Kian Katanforoosh, fundador da plataforma Workera, chama de “era da escala”. Nessa fase, dominou a convicção de que aumentar dados, poder computacional e tamanho dos transformadores garantiria novos avanços.
Hoje, entretanto, pesquisadores apontam sinais de esgotamento dessa abordagem. Yann LeCun, ex-chefe de IA da Meta, critica a dependência do simples aumento de parâmetros, enquanto Sutskever afirma que os ganhos de pré-treinamento se estabilizaram. “Nos próximos cinco anos, provavelmente encontraremos uma arquitetura muito melhor que os transformadores; se não encontrarmos, não haverá grandes saltos”, avalia Katanforoosh.
Modelos menores ganham espaço
Para o mercado corporativo, a próxima onda deve ser impulsionada pelos small language models (SLMs), menores e mais ágeis. “SLMs ajustados serão tendência forte e parte do arsenal das empresas maduras em 2026”, diz Andy Markus, diretor de dados da AT&T. Ele afirma que, quando bem refinados, esses modelos entregam precisão semelhante à de grandes LLMs, com custo e velocidade superiores.
Jon Knisley, estrategista de IA da ABBYY, acrescenta que a eficiência dos SLMs favorece a instalação direta em dispositivos locais, movimento reforçado pelo avanço da computação de borda. A francesa Mistral já defende que seus modelos compactos superam rivais maiores em vários testes após o fine-tuning.
“World models” e ambientes 3D
Outra aposta para 2026 são os chamados world models, sistemas que aprendem a dinâmica de objetos em ambientes 3D para prever ações. LeCun deixou a Meta para criar um laboratório dedicado ao tema e busca avaliação de US$ 5 bilhões. O DeepMind, do Google, desenvolve o projeto Genie, enquanto startups como Decart, Odyssey e a World Labs, de Fei-Fei Li, já exibem demonstrações comerciais, a exemplo do Marble. A General Intuition captou US$ 134 milhões e a Runway lançou o GWM-1.
No curto prazo, o impacto deve aparecer primeiro nos videogames. A PitchBook prevê que o mercado de world models para jogos salte de US$ 1,2 bilhão (2022-2025) para US$ 276 bilhões em 2030, graças à criação de mundos interativos e personagens mais realistas.
Protocolos destravam agentes de IA
Depois de frustrações em 2025, agentes autônomos podem finalmente ganhar tração. O Model Context Protocol (MCP), criado pela Anthropic e comparado a um “USB-C da IA”, permite que agentes se conectem a bases de dados, APIs e mecanismos de busca. OpenAI e Microsoft já adotaram o padrão, que foi cedido à Linux Foundation para padronização de ferramentas abertas. O Google começou a oferecer servidores MCP para integrar seus produtos.
Imagem: Bolivia Inteligente Unsplash
Com a redução de atritos, Rajeev Dham, sócio da Sapphire Ventures, prevê que soluções “agent-first” passem a assumir funções de sistema de registro em setores como serviços residenciais, saúde, vendas e suporte.
IA para ampliar — não substituir — o trabalho humano
Katanforoosh acredita que 2026 será “o ano dos humanos”. Segundo ele, a promessa de substituir mão de obra não se concretizou e o foco se volta ao uso da IA para aumentar a produtividade. O executivo prevê novas vagas em governança, transparência, segurança e gestão de dados, com taxa de desemprego média abaixo de 4%.
IA física chega ao consumidor
Avanços em modelos compactos, world models e computação de borda devem impulsionar aplicações físicas de aprendizado de máquina. “A IA física se popularizará em 2026, com robótica, veículos autônomos, drones e wearables entrando no mercado”, diz Vikram Taneja, líder da AT&T Ventures. Óculos inteligentes como o Ray-Ban Meta começam a responder perguntas sobre o que o usuário vê, enquanto anéis e relógios com IA tornam comum a inferência constante no corpo.
Para atender essa nova safra de dispositivos, operadoras planejam otimizar suas redes e ofertar conectividade flexível capaz de dar suporte ao tráfego gerado por aplicações em tempo real.
As expectativas apontam, portanto, para um período em que a tecnologia deixa o palco dos grandes anúncios e se dedica a resolver problemas concretos, com soluções menores, mais baratas e cada vez mais presentes no cotidiano.
Com informações de TechCrunch
