O que antes parecia avançado está a evoluir rapidamente para algo ainda mais sofisticado. Todos os dias vão surgindo novas novas ferramentas e novas plataformas que tomam decisões e coordenam ações de forma autónoma.
Enquanto isso, o cenário regulatório começa a ganhar forma. Regulações mais exigentes, como o AI Act da União Europeia, estão a definir os limites do que é aceitável, promovendo um uso mais responsável, seguro e transparente da tecnologia.
Por outro lado, novas ferramentas de desenvolvimento estão a mudar a forma como criamos software e produtos digitais, colocando a IA no centro da inovação. E não apenas como um complemento.
Principais Conclusões
- A inteligência artificial está a tornar-se mais autónoma e contextual. Desde assistentes virtuais generativos que compreendem pedidos complexos e automatizam tarefas, até a sistemas que tomam decisões e coordenam redes de agentes especializados.
- Esta evolução exige regras mais claras e uso responsável. O AI Act da União Europeia, entre outras iniciativas globais, começa a definir os contornos: limites éticos, requisitos de transparência, combate ao viés e reforço da supervisão humana.
- As organizações estão a acelerar o ritmo da automação e do desenvolvimento inteligente, recorrendo a plataformas nativas de IA, modelos de linguagem especializados e até a soluções que transportam a IA para o mundo físico.
- O impacto da IA já se faz sentir em todas as frentes da experiência digital. Desde a cibersegurança preemptiva até à nova geração de browsers com agentes inteligentes integrados, esta transformação exige novas competências em design, tecnologia e estratégia.
Fonte: gartner.com
Neste artigo, exploramos as principais tendências que vão moldar este novo ciclo tecnológico. Mais do que uma revolução invisível, trata-se de uma transformação real no modo como trabalhamos, criamos e tomamos decisões, tanto nas empresas como na vida quotidiana.
Conteúdo
- Assistentes virtuais com GenAI
- Agentic IA
- Regulação e Ética na Inteligência Artificial
- Plataformas nativas de IA
- Physical AI
- Cibersegurança preemptiva
- Browsers com IA integrada
- Domain-Specific Language Models
8 Tendências de Inteligência Artificial para 2026
1. Assistentes virtuais com GenAI
Os assistentes virtuais estão a evoluir – e depressa. Com a evolução da IA generativa, estas ferramentas passaram de simples caixas de diálogo para sistemas inteligentes capazes de interações com “sumo”, multimodais e até de automatizar tarefas complexas. Já não se trata só de responder a perguntas; trata-se de entender o contexto, antecipar necessidades e agir com base nisso.
Embora a adoção ainda esteja numa fase inicial, o crescimento é claro. Segundo a Gartner, até 2026, 90% das soluções de IA conversacional vão incorporar GenAI. E não é difícil perceber porquê: estes assistentes oferecem taxas de resolução mais altas, experiências mais fluidas e um valor acrescentado, tanto para os utilizadores como para as equipas que os implementam.
Ainda assim, a realidade é que nem todos os setores avançam ao mesmo ritmo. Muitos projetos encontram obstáculos pelo caminho: falta de precisão, integração complexa, necessidades elevadas de dados, dúvidas sobre retorno do investimento e preocupações com a privacidade. Por isso, é comum as empresas começarem com a utilização internamento, de forma mais controlada, antes de expandirem para o contacto direto com os clientes.
À medida que a tecnologia amadurece, estes assistentes vão muito além do típico Q&A. Conseguem lidar com conversas mais longas e ambíguas, interpretar imagens, trabalhar com vídeo, analisar código ou extrair informação de documentos pouco estruturados. Tudo isto com uma capacidade crescente de se integrar nos fluxos de trabalho reais das organizações.
Este salto tecnológico está a reformular o mercado. Os fornecedores não só melhoram os próprios assistentes, como começam a oferecer serviços adicionais de dados, integração e personalização. No fundo, os assistentes virtuais com GenAI estão a transformar-se em interfaces inteligentes entre pessoas, sistemas e informação, com um impacto cada vez mais indispensável.
2. Agentic IA
Os sistemas de inteligência artificial que conseguem antecipar o que precisamos e tomar decisões por conta própria estão a deixar de ser uma ideia futurista. Hoje, e cada vez mais, começam a fazer parte do nosso dia a dia e das operações de muitas empresas. E é neste novo cenário que surge um conceito ainda pouco conhecido, mas com enorme potencial.
O que é afinal a Agentic IA?
Segundo a definição da Google:
“A Agentic AI (ou IA agêntica) é uma forma avançada de inteligência artificial focada na tomada de decisões e ações autónomas.”
A ideia baseia-se numa rede de agentes especializados, cada um responsável por uma tarefa específica. Estes agentes funcionam de forma autónoma, mas colaboram entre si. Interagem com dados, sistemas e até com pessoas para resolver fluxos de trabalho que, noutros tempos, exigiriam várias equipas humanas. É assim que empresas conseguem automatizar processos complexos, como o apoio ao cliente ou o diagnóstico técnico de sistemas.
Ao contrário de um modelo de IA “gigante” que tenta fazer tudo sozinho, a Agentic AI aposta numa abordagem mais distribuída. Ou seja, adapta-se a cada situação em tempo real, com decisões mais simples, ciclos de feedback constantes e uma capacidade de aprendizagem contínua. Quanto mais interage, melhor fica. Torna-se mais rápida, precisa e ajustada às necessidades de cada utilizador.
Fonte: our-thinking.nashtechglobal.com
Um dos pontos mais interessantes da Agentic AI é a forma como reparte o trabalho. Os LLMs (Large Language Models) continuam a ter um papel importante, lidando com tarefas mais gerais e interpretativas. Mas são os pequenos agentes que tratam da parte mais técnica e específica. Num cenário como o das telecomunicações, por exemplo, o LLM pode ser o “tradutor” inicial – identifica o tipo de problema que o cliente tem – e depois os agentes entram em ação: recolhem dados da conta, fazem o diagnóstico e propõem uma solução… tudo isto em segundos.
No futuro, este tipo de sistema poderá estar no centro da forma como vivemos e trabalhamos. Estima-se que, até 2034, a Agentic AI seja capaz de antecipar necessidades, agir por iniciativa própria e aprender com o ambiente onde está inserida. Isso pode traduzi-se em ganhos de eficiência, custos mais baixos e, sobretudo, numa IA mais acessível e útil em sectores tão diversos como a saúde, a educação, a logística ou mesmo nas nossas casas.
3.Regulação e Ética na Inteligência Artificial
Se queremos que a inteligência artificial se torne realmente omnipresente, as regras e os princípios que a orientam têm de acompanhar esse ritmo. Não basta inovar; é preciso garantir que essa inovação é feita com responsabilidade.
Mas onde traçamos os limites?
A União Europeia já começou a ditar o compasso com o EU AI Act, uma proposta ambiciosa que está a estabelecer normas rigorosas de gestão de risco. O modelo é simples na teoria: classificar os sistemas de IA por níveis de risco e aplicar exigências proporcionais ao seu impacto. As aplicações consideradas de alto risco terão de cumprir critérios apertados de transparência, robustez técnica e cibersegurança. E tudo indica que abordagens semelhantes vão ser adotadas por outros países.
A regulação global é só uma questão de tempo.
Mas não se trata apenas de leis. A ética vai ter um papel central neste processo. Sistemas que representem uma ameaça clara, tais como as tecnologias de vigilância biométrica em tempo real ou mecanismos de pontuação social (social scoring), estão na mira das autoridades e poderão ser severamente restringidos ou mesmo proibidos.
Por outro lado, as soluções de IA que forem autorizadas a operar terão de cumprir uma série de princípios fundamentais. Isso inclui garantir supervisão humana efetiva, respeitar direitos fundamentais e ter formas concretas de lidar com temas como o viés algorítmico, a equidade e o uso responsável dos dados e dos sistemas.
Não basta funcionar! É preciso funcionar bem, e com consciência.
4. Plataformas nativas de IA
A forma como criamos software está a mudar. As plataformas de desenvolvimento nativas de IA estão a ganhar terreno porque prometem (e começam a cumprir) algo que há poucos anos parecia impensável: criar aplicações de forma quase instantânea, com muito menos esforço técnico.
Estas plataformas tiram partido da IA generativa para transformar o desenvolvimento num processo mais rápido e intuitivo. Algumas são verdadeiras “fábricas automáticas” em que basta introduzir um prompt e em poucos minutos temos uma aplicação funcional. Outras seguem a lógica do chamado “vibe coding”: podemos criar software através de interações simples, sem precisar de dominar linguagens de programação. E depois existem os ambientes colaborativos, onde redes de agentes de IA trabalham em conjunto para construir soluções mais complexas.
Esta revolução não está a acontecer por acaso. Existem ganhos reais e imediatos: mais velocidade, menos custos, maior produtividade. É por isso que os CIOs estão de olho nestas ferramentas, pois vêem nelas uma oportunidade de acelerar lançamentos e reduzir os eternos backlogs. Do lado da gestão, CEOs e CFOs valorizam o impacto económico: fazer mais com menos já não é apenas um desejo. Está a tornar-se uma prática real.
Com estas plataformas, pequenas equipas conseguem fazer o trabalho de grandes departamentos. Uma estrutura reduzida onde, por exemplo, cinco equipas de apenas duas pessoas pode desenvolver cinco aplicações em paralelo, cada uma com objetivos distintos. Isto muda completamente o jogo. A velha dúvida entre “construir ou comprar” começa a ter uma resposta cada vez mais clara: construir é cada vez mais viável e vantajoso.
5. Physical AI
A inteligência artificial já domina o mundo digital, mas agora está a dar o salto para o mundo físico. Chama-se Physical AI e inclui tudo, desde robôs e drones até veículos autónomos e dispositivos inteligentes capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e agir por iniciativa própria.
Estes sistemas combinam sensores, atuadores e modelos avançados de IA para realizar tarefas que envolvem contacto direto com o mundo real. Estamos a falar de aplicações como a automação de operações em armazéns, inspeções em locais remotos ou até sistemas logísticos que funcionam quase sem intervenção humana.
Esta tendência está a crescer a olhos vistos. Muitas empresas procuram agora levar para o mundo físico os ganhos de produtividade que já conseguiram no digital. O mercado está atento: segundo as previsões, até 2028, cinco dos dez maiores fornecedores de IA terão produtos focados exclusivamente em Physical AI. É o início de uma nova fase na automação, em que a inteligência não só pensa… como se move.
6. Cibersegurança preemptiva
A segurança digital está a passar por uma transformação. Em vez de esperar por um ataque para depois responder, a nova abordagem é agir antes que aconteça qualquer tipo de dano. É isso que propõe a cibersegurança preemptiva (PCS), uma estratégia que recorre à inteligência artificial para prever, bloquear e neutralizar ameaças logo na origem.
Ao contrário do modelo tradicional, tipicamente baseado na deteção e reação, esta abordagem foca-se em antecipar movimentos suspeitos. Analisa padrões, comportamentos e pontos fracos nos sistemas com antecedência, criando defesas inteligentes capazes de travar ataques antes mesmo de serem lançados.
Este tipo de solução está a ganhar tração por uma razão simples: os próprios ciberataques também estão a evoluir com IA. As redes, as aplicações, os dispositivos IoT, entre outros, tornaram-se alvos fáceis para ataques automatizados, mais rápidos e difíceis de detetar. Face a este cenário, a defesa pró-ativa deixa de ser uma vantagem e passa a ser uma necessidade.
As previsões são claras. Começando agora, e até 2029, espera-se que qualquer produto tecnológico que não integre capacidades de cibersegurança preemptiva perca competitividade no mercado. Os clientes vão deixar de aceitar soluções “complementares” e passar a exigir segurança embutida de raiz.
7. Browsers com IA integrada
Os browsers estão a mudar e todos os meses são lançadas novidades. As empresas do setor (OpenAI, Microsoft, Perplexity, etc.) já estão a apostar em modelos baseados em inteligência artificial, com agentes inteligentes capazes de pesquisar, analisar e executar tarefas por nós. Em vez de escrevermos uma pergunta num motor de busca, limitamo-nos a dizer o que queremos… e o browser trata do resto, em tempo real. Isto representa uma mudança profunda na forma como interagimos com a web.
Para quem trabalha em UX e UI, este novo cenário traz um conjunto de desafios que ainda está a ser compreendido. Até agora, a prioridade era desenhar experiências para utilizadores humanos e para os objetivos do negócio. Mas com a chegada dos browsers orientados por IA, os próprios agentes de IA são um novo tipo de “utilizador”.
Isto exige uma nova abordagem – a Agentic UX. Os designers vão ter de começar a pensar não apenas em pessoas, mas também em sistemas de IA que consomem e interpretam interfaces digitais. É fundamental perceber como estes agentes “leem” o layout, extraem os dados e tomam decisões a partir do que encontram num site ou numa aplicação.
Várias empresas estão já na linha da frente desta transição. A Perplexity, a OpenAI e a The Browser Company são apenas alguns exemplos de players que estão a redesenhar o conceito de browser. E com a evolução de plataformas como o ChatGPT ou o Gemini, é provável que muitas organizações passem a pedir aos designers que criem experiências pensadas diretamente para agentes de IA. O lançamento das apps dentro do ChatGPT, por exemplo, abre portas para que empresas desenvolvam mini aplicações adaptadas a este novo ecossistema.
A IA está a infiltrar-se em todas as camadas da experiência digital, da pesquisa à navegação, da interação à tomada de decisão. E tudo indica que esta tendência vai continuar a crescer. Quem souber projetar para este novo ambiente terá um lugar privilegiado no futuro do design.
8. Domain-Specific Language Models
Nem toda a inteligência artificial precisa de saber tudo. Às vezes, o que faz mesmo a diferença é saber falar a “língua” certa. É aqui que entram os modelos de linguagem específicos de domínio, ou DSLMs.
Ao contrário dos modelos generalistas como o GPT‑4 ou o Gemini, estes modelos são treinados com dados altamente direcionados, ganhando uma compreensão mais profunda de contextos concretos. Isso torna-os especialmente úteis em ambientes de IA agente, onde vários modelos trabalham em conjunto para resolver tarefas complexas, cada um focado naquilo que sabe fazer melhor.
E esta abordagem está a ganhar tração. Nos próximos anos, espera-se um crescimento acelerado, impulsionado por startups de GenAI e empresas de software que já começam a incorporar estes modelos nas suas soluções. Ferramentas como CRMs, ERPs ou plataformas de gestão de talento já estão a integrar funcionalidades generativas com foco específico. Enquanto isso, novas soluções já estão a nascer de raiz com DSLMs pensadas para responder a desafios “do mundo real”: vendas, recursos humanos, marketing, finanças ou áreas muito específicas como saúde ou retalho.
Claro que, no início, tudo começa de forma simples, muitas vezes com uma janela de chat ligada a um LLM. Mas o verdadeiro impacto acontece quando os modelos passam a estar integrados em fluxos de trabalho críticos. Criar emails de prospeção, resumir interações com clientes ou priorizar leads, tudo começa a ser automatizado com um nível de contexto que os modelos generalistas dificilmente alcançam.
O potencial transforma-se em vantagem competitiva quando estes modelos evoluem. Em áreas complexas como a energia, um DSLM pode compreender detalhes técnicos, regulamentações específicas, logística de campo e processos de venda. E o mais interessante é que começam a preencher lacunas que os sistemas tradicionais nunca conseguiram cobrir, como a gestão automatizada de campanhas digitais ou a análise de crédito em contextos com pouca informação.
Além disso, tendências como pequenos modelos open-source e o uso de dados sintéticos tornam o desenvolvimento de DSLMs mais acessível, tanto em custo como em complexidade. O que antes era exclusivo de grandes tecnológicas, começa agora a estar ao alcance de equipas mais pequenas, em setores muito diversos.
No fundo, estamos a assistir a uma especialização da inteligência artificial: menos sobre saber tudo, mais sobre saber o que importa para cada negócio.
O Rui é Diretor de SEO na TEAM LEWIS e ajuda as marcas a reforçar a sua visibilidade orgânica, a melhorar o seu posicionamento e a gerar tráfego qualificado através de estratégias orientadas por dados.
