Transformações na Inteligência Artificial em 2025
O ano de 2025 será lembrado como um marco na evolução da inteligência artificial. Durante esse período, laboratórios competiram com o lançamento de modelos multimodais, startups atingiram avaliações bilionárias rapidamente e grandes empresas de tecnologia intensificaram suas parcerias em áreas como chips, nuvem e modelos de linguagem.
Embora tenha sido um ano de intensa competição, também trouxe lições valiosas. Ficou evidente que, embora os modelos sejam impressionantes, eles não resolvem, por si só, os desafios enfrentados pelas empresas. O foco em 2026 deverá mudar, priorizando a arquitetura empresarial de IA em vez do tamanho dos modelos. A questão central será a capacidade de integrar a IA em processos críticos com governança, confiança e escalabilidade.
Aprendizados de 2025
Os últimos doze meses revelaram um contraste significativo entre o entusiasmo e os resultados práticos. Enquanto laboratórios anunciaram inovações, as empresas enfrentaram a realidade de implementar soluções em ambientes complexos e regulados, exigindo resultados tangíveis.
Algumas lições se destacaram:
- Modelos grandes são importantes, mas insuficientes. O verdadeiro valor surge quando esses modelos se conectam a dados relevantes e processos de negócios bem definidos.
- Casos de sucesso surgiram da aplicação da IA em contextos específicos. O impacto real veio de copilotos corporativos, automação de compliance e agentes financeiros de risco, e não de demonstrações virais.
- A arquitetura é mais importante que a API. Organizações perceberam que a adoção isolada da IA não garante vantagem competitiva. O diferencial está em integrar governança de dados, nuvem distribuída e agentes inteligentes em uma arquitetura dinâmica.
Perspectivas para 2026
Se 2025 foi o ano da corrida pelos modelos, 2026 será o ano da corrida pela arquitetura. O foco se deslocará do deslumbramento técnico para a capacidade de integrar a IA como uma camada essencial nas operações empresariais.
Essa nova arquitetura deve incluir quatro pilares fundamentais:
- Dados: organizados, confiáveis e acessíveis em tempo real.
- Nuvem: distribuída, escalável e preparada para cargas de IA.
- IA embarcada: modelos e agentes integrados ao fluxo de negócios, não como complementos, mas como parte central.
- Governança: regras claras para uso, auditoria e explicabilidade, garantindo a confiança de clientes, reguladores e investidores.
As empresas que apenas experimentaram a IA começarão a se diferenciar daquelas que a incorporaram em seu sistema operacional digital.
Tendências para o Próximo Ano
Algumas tendências já estão se delineando e ganharão força em 2026:
- Multimodalidade aplicada a negócios: o desafio será utilizar a multimodalidade em contextos como inspeções industriais, análises médicas e treinamentos corporativos.
- Agentes corporativos autônomos: 2026 verá a introdução de agentes capazes de operar em fluxos de decisão críticos, sempre com limites de governança bem definidos.
- Modelos menores e privados: os Small Language Models (SLMs) se consolidarão como uma alternativa em setores que exigem privacidade e execução local, reduzindo custos e riscos de compliance.
- Regulação acelerando a maturidade: legislações como o AI Act na Europa e discussões regulatórias no Brasil e EUA forçarão as empresas a estruturarem uma governança robusta em IA, estabelecendo padrões mínimos de segurança e transparência.
- FinOps para IA: CFOs e CIOs desempenharão um papel crucial em equilibrar inovação com sustentabilidade financeira, evitando gastos excessivos com GPUs e nuvem.
Essas tendências indicam um cenário em que a IA deixa de ser um projeto paralelo e se torna uma infraestrutura crítica nas operações empresariais.
Distinção entre Hype e Impacto
É fácil se deixar levar pelo entusiasmo da inovação. Em 2025, muitos líderes buscaram “fazer algo com IA” para não ficarem para trás. No entanto, em 2026, a diferença entre as empresas que geram impacto e aquelas que seguem a onda do hype se tornará mais evidente.
O impacto será gerado por organizações que desenvolverem arquiteturas inteligentes, onde agentes, copilotos e modelos operam de forma integrada, sustentados por dados governados e objetivos de negócios claros.
O hype ficará restrito àqueles que continuam a apresentar provas de conceito impressionantes, mas que não conseguem escalar, integrar ou entregar valor contínuo.
Ao final de 2025, compreendemos que a corrida pelos modelos foi essencial para expandir os limites técnicos da inteligência artificial. Agora, ao entrarmos em 2026, temos a consciência de que a próxima fase exigirá menos espetáculo e mais maturidade.
As empresas que prosperarão não serão aquelas que apenas acessam APIs de IA, mas sim aquelas que organizam dados, estruturam governança, integram nuvem e constroem arquiteturas empresariais de IA que sustentem um impacto duradouro.
O futuro pertence àqueles que conseguem transformar a inteligência artificial em uma parte orgânica da tomada de decisão, das operações diárias e da estratégia corporativa. Essa será a verdadeira corrida em 2026.
Fonte por: Its Show