O Gartner divulgou, em junho de 2026, uma lista de dez tendências de inteligência artificial que prometem mudar a forma como vivemos, trabalhamos e nos relacionamos com a tecnologia. As previsões foram baseadas em pesquisas de mercado, análises quantitativas e entrevistas com especialistas globais. O relatório aponta mudanças concretas que já começam a aparecer e outras que deverão se consolidar até 2035.
Modelos quantitativos e decisões de negócios
Os chamados Large Quantitative Models (LQMs) surgem como parceiros estratégicos de gestores que precisam prever demanda, otimizar estoques e definir preços. Diferente dos grandes modelos de linguagem, eles são treinados para analisar séries históricas, variáveis econômicas e cenários hipotéticos.
Imagine uma rede de varejo que, antes do Natal, usa um LQM para estimar quantas unidades de cada produto serão vendidas, considerando promoções passadas e tendências regionais. O resultado é uma compra mais precisa, redução de desperdício e aumento da margem de lucro.
Além de prever números, esses modelos podem simular impactos de políticas internas, como alterações de comissão de vendedores ou introdução de novos canais de venda. Essa capacidade de “o que‑se” permite que empresas testem estratégias sem arriscar capital real.
IA conversacional avançada e agentes contextuais
Os assistentes de voz evoluíram de simples transcritores para verdadeiros agentes de raciocínio que acompanham o fluxo da conversa. Eles não se limitam a transformar áudio em texto, mas interpretam intenções, reconhecem mudanças de assunto e ajustam respostas em tempo real.
Um exemplo prático ocorre quando o cliente liga para confirmar pagamento já efetuado; o agente de IA reconhece a informação e propõe encerrar a chamada ou oferecer outro serviço, evitando frustração.
Os agentes contextuais, por sua vez, organizam informações dispersas em diferentes sistemas – como regras de devolução em PDFs, bases de dados internas e histórico de compras – para entregar ao usuário a resposta mais atualizada e coerente.
Robótica inteligente e IA física
A próxima grande onda tecnológica envolve robôs que compreendem espaço, tempo e causalidade por meio de modelos de mundo. Esses sistemas permitem que máquinas antecipem consequências físicas, como a trajetória de um objeto que cai.
Segundo o Gartner, até 2030, 40% das aplicações robóticas contarão com esses modelos, um salto impressionante comparado aos menos de 1% observados em 2025. Essa evolução abre caminho para robôs de entrega, assistentes domésticos e máquinas de produção autônomas.
Entretanto, a adoção massiva depende de questões éticas e de aceitação social, já que a presença de robôs em ambientes cotidianos levanta dúvidas sobre privacidade, segurança e substituição de empregos.
Controle de qualidade e programação assistida por IA
Quando uma IA gera código ou cria um aplicativo, surge a necessidade de validar se o produto funciona corretamente. O “AI coding agent harness” propõe uma estrutura de monitoramento que acompanha cada passo da geração de código, verifica resultados e corrige erros automaticamente.
Essa abordagem reduz drasticamente o retrabalho dos desenvolvedores, que antes precisavam gastar horas revisando linhas geradas por máquinas. O sistema aplica regras definidas pela equipe, garantindo conformidade com padrões de segurança e desempenho.
Além disso, a integração de testes automatizados dentro do ciclo de desenvolvimento cria um ambiente de feedback contínuo, onde a IA aprende a evitar falhas recorrentes.
Lista das dez tendências apontadas pelo Gartner
- Large Quantitative Models (LQMs) para análise de dados e simulação de cenários.
- Agentes de voz com raciocínio contextual avançado.
- Modelos de mundo aplicados à robótica e IA física.
- Plataformas de contexto para unificação de regras e histórico.
- AI coding agent harness para controle de qualidade de código gerado por IA.
- Assistentes pessoais que gerenciam agendas e documentos com permissões granulares.
- Integração de IA em processos de compliance e auditoria.
- Ferramentas de geração automática de conteúdo multimídia.
- Sistemas de IA que otimizam cadeias de suprimentos em tempo real.
- Plataformas de IA ética que monitoram viés e transparência.
Essas tendências não são apenas previsões futuristas; muitas já estão sendo testadas em laboratórios e startups ao redor do mundo. O desafio para empresas brasileiras será adaptar essas inovações ao contexto local, considerando regulamentação, infraestrutura e cultura organizacional.
Em resumo, a inteligência artificial está passando de um conceito experimental para um conjunto de ferramentas indispensáveis no cotidiano. Quem conseguir integrar essas tecnologias de forma estratégica terá vantagem competitiva significativa nos próximos anos.
