De multiagentes de IA a cibersegurança preditiva: as tendências da tecnologia para 2026

Previsões de longo prazo incluem mais de 2.000 processos legais por ‘morte por IA’ e trilhões movimentados por sistemas automatizados

Por Henrique Sampaio – Estadão – 02/12/2025

Durante o Gartner IT Symposium 2025, realizado em Orlando, na Flórida em novembro, a Gartner apresentou as tendências tecnológicas estratégicas que devem moldar 2026 e os cinco anos seguintes. A consultoria, uma das maiores referências globais em pesquisa e análise de tecnologia, destacou que a disrupção digital está se acelerando e que a inteligência artificial não é mais opcional: ela passou a ser o núcleo operacional de empresas que buscam competitividade, segurança e eficiência.

A lista divulgada reúne dez tendências que mostram como organizações de ponta estão respondendo a um mundo hiperconectado e orientado por IA. Conheça:

1. Plataformas de desenvolvimento nativas em IA

Essas plataformas usam IAs generativas como ChatGPT, Gemini e Claude para ajudar programadores a criar softwares muito mais rápido. Isso significa que empresas poderão lançar aplicativos, serviços digitais e soluções internas em questão de dias, não meses. A Gartner prevê que, até 2030, 80% das organizações terão equipes menores de desenvolvimento em razão das IAs.

2. Plataformas de supercomputação para IA

São estruturas superpotentes formadas por chips como CPUs, GPUs e ASICs – este último, um chip de processamento projetado sob medida para uma única tarefa ou função. Elas permitem treinar IAs maiores, rodar simulações avançadas e analisar volumes gigantes de dados.

Na prática, isso pode significar diagnósticos médicos mais rápidos, carros autônomos mais seguros, traduções automáticas melhores e IAs domésticas que entendem mais contexto. Até 2028, 40% das empresas líderes devem usar esse tipo de arquitetura.

3. Computação confidencial

É uma forma de proteger dados sensíveis enquanto estão sendo processados. Imagine mandar suas informações para um serviço na nuvem e ter a garantia de que nem o dono do servidor pode ver o que está sendo feito com elas.

Essa tecnologia, baseada em TEEs (Trusted Execution Environments, ou ambientes de execução confiável), deve proteger 75% das operações realizadas mesmo em infraestruturas consideradas não confiáveis até 2029, um recurso essencial para bancos, hospitais e serviços que lidam com dados sensíveis.

4. Sistemas multiagentes

São vários agentes de IA trabalhando em conjunto. Pense em um “time” de assistentes digitais que conversam entre si para resolver tarefas complexas: um pode buscar informações, outro compara preços, outro agenda compromissos. Esse modelo deve se tornar comum em atendimento ao cliente, logística e até nas casas conectadas. A experiência poderá ficar mais fluida e proativa, como se tivéssemos vários “mini-ChatGPTs” especializados operando ao mesmo tempo.

5. Modelos de linguagem específicos de domínio (DSLMs)

Diferente de modelos generalistas, esses modelos são treinados para áreas específicas, como saúde, finanças, direito e varejo. Para o usuário, isso significa respostas mais precisas e seguras. Por exemplo: uma IA médica será treinada só com dados da área, reduzindo erros. A Gartner prevê que, até 2028, mais da metade dos modelos usados por empresas será desse tipo.

6. IA física

É quando a IA deixa de ser só software e passa a agir no mundo real, em robôs, drones e máquinas inteligentes. Isso impacta desde fazendas que usam drones para mapear plantações até entregas automatizadas, operações de segurança e obras com máquinas que tomam decisões em campo. Para o consumidor, isso pode gerar serviços mais rápidos e seguros, além de produtos mais personalizados.

Robô R1 da Unitree foi anunciado por menos de US$ 6 mil no WAIC 2025, evento realizado na China Foto: Reprodução/Unitree

7. Cibersegurança preditiva

Com agentes de IA cada vez mais sofisticados (inclusive maliciosos), a segurança digital precisa ser antecipatória. Em vez de reagir a ataques, sistemas passam a tentar prever movimentos suspeitos antes que eles ocorram. Até 2030, metade dos investimentos em segurança será voltada a esse tipo de proteção. Para o público, isso significa menos fraudes, menos vazamentos e sistemas mais confiáveis.

8. Proveniência digital

Com tanto conteúdo gerado por IA e tanto software vindo de terceiros, fica difícil saber o que é verdadeiro ou de onde veio algo. Proveniência digital é a solução: mecanismos que confirmam autoria, origem e integridade de dados. Isso vale para fotos, textos, músicas, códigos e até documentos oficiais. Empresas que ignorarem isso podem enfrentar multas bilionárias até 2029. Para o usuário, é crucial para combater deepfakes e golpes.

9. Plataformas de segurança para IA

São sistemas dedicados a proteger modelos de IA usados por empresas. Eles impedem problemas como manipulação de prompts, vazamento de dados e “agentes rebeldes”. Até 2028, mais de 50% das organizações terão plataformas desse tipo, de acordo com a Gartner. Para o público, isso aumenta a confiança em chatbots bancários, assistentes virtuais de saúde, sistemas de recomendação e outros serviços baseados em IA.

10. Geopatriação

É o movimento de tirar dados de nuvens globais e colocá-los em servidores locais para reduzir riscos geopolíticos. Isso afeta desde empresas até governos que querem maior controle sobre informações sensíveis. A Gartner prevê que, até 2030, 75% das organizações da Europa e Oriente Médio farão essa migração. A consequência para o usuário é mais proteção regulatória e mais transparência sobre onde seus dados estão.

Além das tendências centrais, a Gartner apresentou previsões para além de 2026 para o mundo da tecnologia:

Até 2026, a redução das habilidades de pensamento crítico associada ao uso de IA fará com que 50% das organizações adotem avaliações “sem IA”.
Até o fim de 2026, ações judiciais classificadas como “morte causada por IA” ultrapassarão 2.000 casos devido à falta de mecanismos adequados de segurança.
Até 2027, o uso de IA generativa e agentes de IA criará o primeiro grande desafio às ferramentas tradicionais de produtividade em 30 anos, provocando uma movimentação de US$ 58 bilhões no mercado.
Até 2027, o uso de agentes de IA reduzirá em pelo menos 50% a diferença entre custo e valor em contratos centrados em processos.
Até 2027, 75% dos processos de contratação exigirão certificações e testes de proficiência em IA para candidatos.
Até 2027, 35% dos países ficarão dependentes de plataformas regionais de IA baseadas em dados contextuais proprietários.
Até 2027, a fragmentação regulatória da IA se expandirá para cobrir 50% da economia global, exigindo aproximadamente US$ 5 bilhões em investimentos de conformidade.
Até 2028, empresas que utilizarem IA multiagente em 80% dos processos voltados ao cliente irão dominar seus mercados.
Até 2028, 90% das transações B2B serão intermediadas por agentes de IA, movimentando mais de US$ 15 trilhões em plataformas automatizadas de transação.
Até 2030, 20% das transações monetárias serão programáveis, permitindo que agentes de IA apliquem condições diretamente nos pagamentos.

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