O ímpeto da IA não diminuiu em 2025, e os principais relatórios acadêmicos e do setor agora apontam para uma mudança: da experimentação para a implantação em escala empresarial, de modelos genéricos de linguagem ampla para sistemas especializados em domínios e de ferramentas para governança, segurança e valor comercial mensurável. A seguir, resumo as descobertas mais importantes dos principais relatórios (McKinsey, Gartner, o relatório State of AI, Deloitte, Forbes e outros), explico o que elas significam para as organizações em 2026 e apresento ações práticas que as pequenas e médias empresas podem adotar.
Resumo executivo – as manchetes que você deve conhecer
- A adoção corporativa continua aumentando: a maioria das pesquisas relata que mais de três quartos das organizações usarão alguma forma de IA em 2024-2025, com as implementações corporativas indo além dos pilotos. McKinsey & Company
- A próxima fase é a especialização e a orquestração: modelos de linguagem específicos de domínio (DSLMs) e sistemas multiagentes são as principais tendências para 2026. Eles prometem melhor precisão, custos mais baixos e maior conformidade do que os LLMs de tamanho único. Gartner+1
- Segurança, governança e procedência não são mais opcionais – plataformas de segurança de IA, computação confidencial e procedência digital são prioridades crescentes. Gartner
- A IA generativa continua a remodelar o trabalho (conteúdo, código, design), mas os comentaristas e analistas enfatizam a mudança operacional (redesenho do fluxo de trabalho, aprimoramento de habilidades, liderança) como o verdadeiro facilitador do valor. McKinsey & Company+1
- Precaução no mundo real: incidentes de erros factuais e erros gerados por IA em relatórios de alto nível desencadearam pedidos de controle de qualidade mais forte e divulgação explícita do uso de IA. Notícias da AP
O que dizem os principais relatórios (resumos)
1) McKinsey – O estado da IA (2025)
A pesquisa global da McKinsey destaca a rápida adoção e um foco cada vez maior no redesenho do fluxo de trabalho, na governança e nas funções de liderança que colocam a estratégia de IA em prática. O uso relatado de IA aumentou acentuadamente nos últimos anos, e muitas organizações estão passando de projetos-piloto para a incorporação da IA nas operações – mas o sucesso depende da mudança organizacional, não apenas da tecnologia. McKinsey & Company+1
Implicação: o valor comercial vem da reformulação da forma como as equipes trabalham com IA, e não apenas da compra de modelos.
2) Gartner – Principais tendências tecnológicas estratégicas para 2026
As tendências do Gartner para 2026 enfatizam os padrões de infraestrutura e software de que as empresas precisam: Plataformas de desenvolvimento nativas de IA, supercomputação de IA, sistemas multiagentes, modelos de linguagem específicos de domínio (DSLMs) e plataformas de segurança de IA. O Gartner prevê que os DSLMs e as plataformas de segurança de IA se tornarão os principais componentes das pilhas de IA corporativas. Gartner+1
Implicações: espere que os fornecedores ofereçam mais DSLMs e estruturas de agentes prontos para uso; invista em proteções e monitoramento.
3) Relatório sobre o estado da IA (Nathan Benaich / StateOf.AI) – edição de 2025
Essa síntese anual destaca o crescimento da capacidade, os rápidos aumentos no investimento e na comercialização e as melhorias na relação entre capacidade e preço dos principais modelos. O relatório ressalta como as capacidades e a economia dos modelos estão acelerando a inovação em todos os setores. Estado da IA+1
Implicações: o custo de entrada está caindo para muitos casos de uso, mas a vantagem competitiva muda para os dados, a integração e o conhecimento do domínio.
4) Deloitte e outras consultorias
As análises e previsões da Deloitte apontam para o surgimento de agentes de IA, com a aceleração da adoção até 2026-2027, e chamam a atenção para as barreiras de adoção (qualidade dos dados, habilidades, governança). A Deloitte também, como outros, destaca a necessidade de supervisão robusta e design ético. Observação: erros de alto nível em relatórios de consultoria (sinalizados recentemente) mostram por que o controle de qualidade e a divulgação rigorosos são importantes. Deloitte+1
Implicações: adote ferramentas agênticas com cuidado, com supervisão humana e processos de verificação.
5) Imprensa e comentários de especialistas (Forbes, Vistage, outros)
Os artigos de destaque e a imprensa de negócios destacam os efeitos práticos no local de trabalho: IA generativa transformando o trabalho criativo e de conhecimento, necessidades aceleradas de qualificação e oportunidades específicas do setor (saúde, finanças, indústrias criativas). Os analistas pedem que você invista em estruturas de medição para acompanhar o ROI da IA. Forbes+1
Implicações: priorize pequenos experimentos que medem o tempo economizado, as taxas de erro e o impacto na receita.
As 8 principais tendências a serem observadas em 2026 (o que os relatórios convergem)
- Modelos de linguagem específicos de domínio (DSLMs) – mais precisos, mais baratos e mais fáceis de governar para uso vertical. O Gartner destaca isso como uma tendência importante. Gartner
- Sistemas multiagentes e agênticos – cadeias ou equipes de agentes especializados que se coordenam para concluir tarefas complexas. A Gartner e a Deloitte colocam os sistemas multiagentes no topo das prioridades para 2026. Gartner+1
- Plataformas de segurança e governança de IA – visibilidade centralizada, aplicação de políticas e proteção contra injeção imediata/ vazamento de dados. O Gartner enfatiza que as plataformas de segurança de IA são essenciais. Gartner
- Desenvolvimento nativo de IA e plataformas com pouco código/nenhum código – acelere a entrega emparelhando especialistas de domínio com assistentes de IA em fluxos de trabalho de desenvolvimento. Gartner
- Supercomputação de IA e foco na infraestrutura – modelos maiores e treinamento/implantação mais rápidos precisam de hardware especializado e pilhas eficientes. A Gartner e a State of AI destacam a infraestrutura como uma alavanca competitiva. Gartner+1
- Procedência de dados e procedência digital – rastreabilidade de conjuntos de dados e resultados de modelos para aumentar a confiança e a conformidade. A Gartner lista a proveniência digital entre as tendências estratégicas. Gartner
- Operacionalização e redesenho do fluxo de trabalho – A McKinsey enfatiza que as empresas que capturam valor redesenham os fluxos de trabalho e investem em capacitação e governança. McKinsey & Company
- Regulamentação, transparência e gerenciamento de erros – incidentes de resultados incorretos de IA (inclusive em relatórios de alto nível) estão gerando expectativas mais rigorosas de controle de qualidade e divulgação. Notícias da AP
Com o que as organizações que estão ficando para trás devem se preocupar
- Dívida técnica oculta: a integração apressada da IA cria sistemas frágeis e encargos de manutenção. (McKinsey) McKinsey & Company
- Conformidade e risco à reputação: citações fabricadas e alegações falsas em relatórios assistidos por IA já causaram reembolsos e danos à reputação. Notícias da AP
- Lacunas de habilidades: o sucesso depende de pessoas capazes de gerenciar, avaliar e administrar sistemas de IA, e não apenas de adquirir modelos. McKinsey & Company
Conclusões práticas para pequenas e médias empresas (acionáveis em 30 a 90 dias)
- Realize pilotos focados, não compras de tecnologia. Escolha um ou dois fluxos de trabalho de alto valor e meça o tempo economizado, a redução de erros ou o aumento da receita. (McKinsey) McKinsey & Company
- Prefira modelos adaptados ao domínio quando a precisão ou a conformidade forem importantes. Se o seu trabalho envolve conteúdo técnico ou regulamentado, avalie os DSLMs ou o ajuste fino em relação aos LLMs genéricos. (Gartner) Gartner
- Adicione grades de proteção agora. Implemente o registro, o controle de acesso e a verificação de resultados; considere uma camada de segurança de IA ou controles de políticas. (Gartner) Gartner
- Documentar a procedência e a divulgação. Rastreie as fontes de dados e seja transparente com as partes interessadas sobre o uso da IA, especialmente se os resultados forem usados em decisões ou relatórios públicos. Erros recentes de consultoria mostram por que isso é importante. Notícias da AP
- Investir em aprimoramento de habilidades. Combine pequenas contratações técnicas ou prestadores de serviços com treinamento para que a equipe existente opere fluxos de trabalho aumentados por IA. (McKinsey) McKinsey & Company
Lista de leitura resumida – relatórios para você ler na íntegra (links rápidos)
- McKinsey – O estado da IA (2025, PDF completo). McKinsey & Company
- Gartner – Principais tendências tecnológicas estratégicas para 2026 (comunicado à imprensa e cobertura). Gartner+1
- Relatório sobre o estado da IA 2025 (Nathan Benaich e Air Street Capital). Estado da IA+1
- Insights e previsões da Deloitte sobre IA generativa e agentes. Deloitte
- Forbes / Bernard Marr – análise das tendências de IA generativa para 2026. Forbes
Considerações finais
As pesquisas e os relatórios do setor para 2025-2026 apontam para a mesma inflexão: A IA está deixando de ser novidade e piloto para se tornar um uso industrializado, governado e específico de um domínio. Para as organizações que vencerem, o segredo não será o modelo que escolheram, mas o quão bem integraram a IA aos fluxos de trabalho, protegeram os usuários e os dados e mediram o impacto real nos negócios.