Quais são as tendências de IA em 2026 para o mercado corporativo? Conhecer a resposta dessa pergunta é importante para organizações que buscam manter a competitividade, melhorar a eficiência e elevar o lucro.
Atualmente, a Inteligência Artificial está em fase de evolução, deixando de ser apenas apoio operacional e assumindo uma posição estrutural dentro das organizações, conforme pontua Rodrigo Costa, CTO & Head de Digital Business da Kron Digital, em seu artigo escrito para o IT Forum.
Neste cenário, as projeções da Gartner indicam que mais de 80% das empresas implementarão soluções de IA até 2026 e 80% dos fornecedores de software integrarão funcionalidades generativas como padrão em seus produtos.
Em vista disso, confira as 5 principais tendências que definirão o futuro da IA no mercado corporativo para 2026.
Boa leitura!
1- IA Generativa: democratização da inovação
O termo “IA generativa” é utilizado para definir a categoria de Inteligência Artificial que é capaz de gerar conteúdos. Em outras palavras, consegue criar materiais, como textos, imagens e códigos, em vez de apenas reproduzir.
No mundo corporativo, esse modelo de IA permite que empresas de todos os tamanhos impulsionem a eficiência operacional. Em geral, as ferramentas podem ser implementadas no dia a dia conforme a disponibilidade técnica. Entre essas, é possível destacar:
- ChatGPT;
- Gemini;
- Claude;
- DALL-E;
- Midjourney;
- GitHub Copilot;
- Perplexity.
Segundo o relatório da McKinsey, em 2023, cerca de 33% das empresas usavam a IA generativa, esse percentual aumentou para 79% em 2025. Ou seja, atualmente, a maior parte dos negócios adota a IA generativa em seus processos.
Portanto, manter uma estratégia de IA deixou de ser um diferencial competitivo para se tornar um requisito básico. Neste cenário, a ideia é reduzir a sobrecarga de tarefas das equipes com o intuito de melhorar a qualidade e velocidade das tomadas de decisões.
2- IA Agêntica: autonomia operacional
A IA agêntica, ou agentes de IA, é uma categoria em que a tecnologia assume responsabilidades complexas, exigindo o mínimo de intervenção humana possível. Nesse contexto, a Inteligência Artificial ganha autonomia para encontrar a melhor solução a fim de atingir a meta definida.
Enquanto a IA generativa responde a comandos para executar tarefas específicas, a IA agêntica recebe um objetivo e desenvolve o plano completo para conquistar o resultado.
Sendo assim, o agente de IA age diretamente no processo decisório e isso reflete em todo o ciclo de vida de um projeto:
- Identificação: detecta oportunidades ou problemas via análise de dados, por exemplo, gaps em supply chain;
- Decisão: avalia os riscos, calcula ROI e seleciona a estratégia mais eficaz;
- Execução: implementa ações autônomas, integrando ferramentas externas (APIs, ERPs) para entregar resultados;
- Monitoramento: acompanha KPIs em tempo real, alertando sobre gargalos e/ou anomalias;
- Ajustes: otimiza o plano com aprendizado contínuo, maximizando a eficiência.
Em vista disso, a tendência é que cada vez mais organizações que operam com alta complexidade e grande volume de dados recorram à IA agêntica com o objetivo de escalonar as operações.
De acordo com uma pesquisa da IDC (International Data Corporation), metade das empresas implementará agentes de IA até 2027 para redefinir o papel colaborativo entre humanos e máquinas. Nesse sentido, o ano de 2026 pode ser chamado de: a era do agente.
Além disso, a previsão é que a IA agêntica represente quase a metade de todos os gastos com IA até 2029. Isso demonstra que a transformação do mercado de Inteligência Artificial como ferramenta de apoio para sistema autônomo deve ocorrer rapidamente.
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3- Sistemas Multiagentes (MAS): colaboração em escala
Os sistemas multiagentes (MAS, sigla em inglês) são uma espécie de “equipe digital” onde vários agentes de IA especializados trabalham de forma coordenada para atingir um objetivo comum.
Em outras palavras, um agente único executa tarefas de modo autônomo para uma meta isolada, já um MAS é composto por diversos agentes independentes que colaboram entre si de maneira dinâmica para solucionar problemas complexos.
Nesse sentido, é recomendado para organizações que enfrentam:
- Gargalos interdepartamentais;
- Operações globais;
- Processos de missão crítica;
- Grande volume de decisões simultâneas;
- Entre outros.
Por meio da implementação do MAS, a interdependência deixa de ser um risco e passa a ser uma vantagem competitiva, processada em tempo real pela inteligência coletiva.
O que dizem os dados sobre o futuro do MAS?
Conforme destaca a análise da TBRC (The Business Research Company), o mercado de sistemas multiagentes está em plena expansão:
- 2025: US$ 5,95 bilhões investidos;
- 2026: previsão de US$ 8 bilhões em investimentos.
Esse avanço representa uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 33,9%. Para os próximos anos, a expectativa mantém o fôlego:
- 2030: estimativa de US$ 25,47 bilhões em investimentos.
Dentro dessa perspectiva, a taxa de crescimento anual composta (CAGR) é de 33,6%, confirmando a tendência de adoção exponencial dessa tecnologia nos próximos anos.
Esses valores refletem a migração de IAs que apenas respondem perguntas para sistemas completos que colaboram e executam tarefas complexas de forma autônoma.
4- IA nativa: o novo padrão
O conceito de IA nativa, ou Native AI, é aplicável quando uma organização decide ir além de apenas “usar IA”, redesenhando os processos para que a Inteligência Artificial seja uma parte indissociável das operações.
É importante destacar que é diferente do AI-First, no qual a IA é vista como prioridade e encarada como a principal ferramenta estratégica. No caso da IA nativa, a solução é a arquitetura funcional do trabalho.
De acordo com a previsão da Gartner, as plataformas de IA nativa permitirão que 80% das organizações substituam grandes equipes de engenharia por grupos menores e mais ágeis.
Diante deste panorama, a expectativa é que a estratégia de IA e negócios seja integrada. Assim, conforme a avaliação do WEF (World Economic Forum), os resultados observáveis em 2030 para as empresas AI native serão:
- Estruturas horizontais;
- Modelos operacionais especializados;
- Decisões em tempo real;
- Softwares vivos.
5- IA sustentável: responsabilidade ética
À medida que a IA se torna nativa e autônoma, cresce também a responsabilidade sobre seu impacto ambiental.
A IA sustentável, ou Green AI, refere-se à busca pelo equilíbrio entre a eficiência operacional e os danos no meio ambiente, tendo em vista o alto consumo de recursos naturais decorrentes do treinamento e utilização de Inteligência Artificial.
Por meio da Sétima Sessão da Assembleia das Nações Unidas para o Meio Ambiente (UNEA-7), a ONU estabeleceu que a transformação digital deve caminhar lado a lado com as metas de preservação ambiental. Isso significa que é importante dar atenção a:
- Otimização do uso de energia e água;
- Descarte responsável de resíduos;
- Redução contínua das emissões de CO₂.
Como resultado, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta de inovação para se tornar um pilar crítico da estratégia ESG (Environmental, Social and Governance) do negócio.
Portanto, o futuro da Inteligência Artificial não é apenas autônomo e colaborativo, mas obrigatoriamente consciente, harmonizando o crescimento dos negócios com os limites do planeta.
Em conclusão, as tendências de IA para o ano de 2026 marcam a transição da Inteligência Artificial como ferramenta de suporte para se tornar a arquitetura funcional das organizações. Nesse sentido, o mercado corporativo avança da inovação com a IA generativa para sistemas autônomos e colaborativos.
Será que a sua organização está pronta para a evolução da IA? Confira também o artigo “Os principais desafios na adoção da Inteligência Artificial nas empresas”!