O Gartner, Inc., empresa de insights de negócios e tecnologia, revela suas principais previsões estratégicas para 2026 e além. As principais previsões do Gartner abrangem três categorias: talento na era da Inteligência Artificial (IA), soberania e IA insidiosa.
“Os riscos e as oportunidades da rápida mudança tecnológica estão afetando cada vez mais o comportamento e as escolhas humanas”, diz Daryl Plummer, Vice-Presidente, Analista Emérito, Gartner Fellow e Chefe de Pesquisa de IA no Gartner High Tech Leaders and Providers Practice. “Para se prepararem adequadamente para o futuro, os CIOs (Chief Information Officers) e líderes executivos devem priorizar as mudanças comportamentais juntamente com as tecnológicas como prioridades de primeira ordem.”
Até 2027, o uso de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e agentes de IA criarão o primeiro verdadeiro desafio para as ferramentas de produtividade convencionais em 30 anos, provocando uma reestruturação do mercado no valor de US$ 58 bilhões
As mudanças trazidas pela Inteligência Artificial Generativa permitirão que as organizações priorizem os requisitos para inovações de GenAI que aceleram a conclusão do trabalho. Os formatos legados e a compatibilidade perderão importância, reduzindo as barreiras de entrada e resultando em uma nova concorrência de uma ampla gama de fornecedores.
O custo e a forma de oferta da GenAI cotidiana provavelmente mudarão com o tempo, com os fornecedores transferindo recursos pagos para um nível sem custo, potencialmente tornando os produtos gratuitos acessíveis para mais usuários.
Até 2027, 75% dos processos de contratação incluirão certificações e testes de proficiência em IA no ambiente de trabalho durante o recrutamento
Nos próximos dois anos, espera-se que muitas organizações implementem avaliações práticas de proficiência em Inteligência Artificial em seus processos de contratação. Essas estruturas padronizadas e pesquisas direcionadas permitem que as empresas compreendam a proficiência dos candidatos e preencham lacunas nas habilidades de IA em sua força de trabalho. Essa tendência será especialmente forte para empregos em que a captura, retenção e síntese de informações são componentes importantes.
À medida que as habilidades em IA se tornam cada vez mais correlacionadas com os salários, os candidatos motivados darão um valor significativamente maior à aquisição de habilidades em Inteligência Artificial e precisarão demonstrar essas habilidades para resolver problemas, melhorar a produtividade e tomar decisões acertadas.
Até 2026, a atrofia das habilidades de pensamento crítico, devido ao uso da GenAI, levará 50% das organizações globais a exigir avaliações de habilidades “livres de IA”
À medida que as empresas expandem o uso da GenAI, as práticas de contratação começarão a diferenciar nitidamente candidatos que podem pensar de forma independente e aqueles que dependem excessivamente dos resultados gerados por máquinas. O recrutamento enfatizará cada vez mais a capacidade de demonstrar resolução de problemas, avaliação de evidências e julgamento sem a assistência da IA.
Essa mudança prolongará os processos de contratação e intensificará a competição por talentos com capacidades cognitivas comprovadas. Em setores de alto risco, como finanças, saúde e direito, a escassez desses talentos aumentará os custos de aquisição e forçará as empresas a desenvolver novas estratégias de contratação e avaliação. É provável que surjam métodos e plataformas de teste especializados, projetados para isolar a capacidade de raciocínio humano, criando um mercado secundário para ferramentas e serviços de avaliação de habilidades livres de IA. As empresas que integrarem com sucesso esse tipo de avaliação em suas estratégias mais amplas de talentos protegerão a “vantagem humana” na qualidade das decisões e na adaptabilidade, proporcionando uma vantagem que se intensificará à medida que a GenAI remodelar o cenário competitivo.
Até 2027, 35% dos países estarão presos a plataformas de IA específicas para cada região, utilizando dados contextuais proprietários
O panorama da IA irá se fragmentar à medida que fatores técnicos e geopolíticos obrigarem as organizações a localizar soluções, respondendo a regulamentações rigorosas, diversidade linguística e alinhamento cultural. As soluções universais de IA desaparecerão à medida que as diferenças regionais aumentarem.
As empresas multinacionais enfrentarão desafios complexos ao implementar uma IA uniforme nos mercados globais, e terão que gerenciar várias parcerias de plataforma, cada uma com exigências exclusivas de conformidade e governança de dados. Os compradores darão prioridade às plataformas regionais que oferecem forte desempenho e conformidade local, enquanto os fornecedores formarão alianças com provedores de nuvem soberana e modelos de código aberto para se manterem competitivos.
Os fornecedores de modelos globais devem provar seu valor contextual ou correm o risco de perder participação no mercado, especialmente em setores regulamentados ou culturalmente sensíveis.
Até 2028, as organizações que utilizam IA multiagente em 80% dos processos comerciais voltados para o cliente dominarão o mercado
Um modelo híbrido de Inteligência Artificial, no qual a IA de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) lida com tarefas rotineiras e os seres humanos se concentram em interações complexas e carregadas de emoção, se tornará o padrão do setor. Além disso, os clientes ainda poderão escolher entre o autoatendimento completo assistido por interações de IA, para realizar uma transação ou aprender mais sobre um produto, ou o atendimento humano também assistido por IA, para ajudá-los em questões como a resolução de uma situação complexa ou uma disputa de cobrança.
As organizações que não adotarem a IA multiagente para seus processos organizacionais de CRM correm o risco de perder vantagem competitiva, à medida que as expectativas dos clientes por serviços rápidos e que exigem baixo esforço se tornam a norma. Além disso, os clientes que encontram experiências com baixo esforço geralmente permanecem com o fornecedor/marca devido à melhor experiência.
Até 2028, 90% das compras B2B serão intermediadas por agentes de IA, movimentando mais de US$ 15 trilhões em gastos B2B por meio de trocas entre esses agentes
Nesse novo ecossistema, os dados operacionais verificáveis se tornam uma moeda, impulsionando uma economia baseada em dados, na qual estruturas de confiança digital e verificabilidade são pré-requisitos para a participação. Produtos projetados com arquiteturas de microsserviços componíveis, API-first, nativas de Nuvem e que separam front-end e back-end (headless) estabelecerão uma vantagem competitiva significativa. Novos modelos comerciais surgirão, apresentando vendas de alta frequência e sem atrito, impulsionadas por agentes de IA que podem comprimir radicalmente o ciclo de vendas para uma ampla gama de compras comerciais e tecnológicas.
Até o final de 2026, as ações judiciais relacionadas a “morte por IA” ultrapassarão 1.000 devido à insuficiência de medidas de proteção contra riscos de Inteligência Artificial
O aumento dos incidentes de morte relacionadas a falhas de segurança da Inteligência Artificial, ou “morte por IA”, levará a um maior escrutínio e controle regulatório, ações corretivas, envolvimento de órgãos de aplicação da lei e custos mais altos de litígios.
À medida que o escrutínio regulatório se intensifica, as organizações enfrentarão pressão não apenas para cumprir as obrigações legais mínimas, mas também para priorizar a segurança e a transparência em seus sistemas de negócios por meio do uso de proteções de IA. De forma um tanto paradoxal, as empresas provavelmente destacarão o uso ou a falta de uso de IA para se diferenciarem dos concorrentes e mitigar o risco de possíveis litígios.
O impacto das falhas de IA e governança de decisões irá variar de acordo com a região geográfica devido às diferenças nos sistemas legais e regulatórios, expondo as organizações a riscos e responsabilidades variados.
Até 2030, 22% das transações monetárias serão programáveis para incluir termos e condições de uso, a fim de conceder agência econômica aos agentes de IA
O dinheiro programável está possibilitando novos modelos de negócios ao permitir negociações entre máquinas, comércio automatizado, descoberta de mercados e monetização de ativos de dados, remodelando fundamentalmente setores como gestão da cadeia de suprimentos e serviços financeiros. As transações programáveis em tempo real proporcionam ganhos relacionados à liquidez e eficiência, reduzindo o atrito, melhorando a liquidez e diminuindo os custos operacionais, o que apoia o aumento das operações comerciais autônomas.
O aumento dos clientes-máquina, como agentes de IA com agência econômica, aumentará a demanda por infraestrutura financeira programável, criará novos mercados, facilitará o financiamento autônomo e permitirá produtos que se adaptam automaticamente às necessidades em constante mudança. Como resultado, stablecoins, tokens de depósito e ativos do mundo real tokenizados estão evoluindo para se tornarem instrumentos financeiros convencionais para uso empresarial.
No entanto, padrões fragmentados e a falta de interoperabilidade entre plataformas de dinheiro programável e infraestruturas de blockchain inibirão o crescimento do mercado e impedirão que agentes de IA e clientes-máquina atuem como verdadeiros atores econômicos. Vulnerabilidades de segurança no armazenamento de dinheiro programável, controle de acesso e integridade das transações corroerão a confiança e levarão à criação de novos marcos regulatórios para governar seu uso.
Até 2027, a lacuna entre custo e valor dos contratos de serviços centrados em processos será reduzida em pelo menos 50% devido à reinvenção da IA agêntica
Os agentes de IA evoluirão para descobrir conhecimento tácito e as interações com eles se tornarão o próprio processo. O conhecimento oculto utilizado por esses agentes levará a novos ativos de valor. A precificação baseada em inovação contínua não será limitada pela mão de obra, pois os fluxos de trabalho padronizados serão substituídos pela orquestração orientada pelo contexto.
Até 2027, a regulamentação fragmentada da IA crescerá para cobrir 50% das economias mundiais, gerando US$ 5 bilhões em investimentos em conformidade
A transformação da Inteligência Artificial está sendo construída com base na governança da IA. Com mais de 1.000 leis de Inteligência Artificial propostas no ano passado, nenhuma delas tem uma definição consistente de IA. A governança da Inteligência Artificial pode se tornar um facilitador ou uma barreira. Embora a tecnologia ajude, a alfabetização em IA libera seu poder. Para se manterem seguros, os líderes de tecnologia serão responsáveis por construir um mapa mental contínuo de “leis e regulamentações”.
Os programas de governança de Inteligência Artificial, com pessoal dedicado e software especializado, se tornarão a norma para gerenciar riscos novos e em evolução da IA, independentemente da segurança. Esses riscos serão impulsionados por requisitos regulatórios e de negócios.