Prepare-se: Em 2026, a IA generativa acelera como nunca.

That camada silenciosa está a mudar rapidamente.

Até 2026, a IA generativa deixará de parecer uma funcionalidade em beta ou uma experiência brilhante. Vai estar por baixo do trabalho diário, integrada no software empresarial, nos serviços públicos e nas aplicações de consumo, moldando decisões e conteúdos quase em todo o lado.

A fase experimental está a terminar

Desde 2022, muitas empresas trataram a IA generativa como uma caixa de areia: um piloto com alguns utilizadores avançados aqui, um projeto de chatbot ali, uma prova de conceito para a administração. Essa era está a fechar-se. As previsões da indústria apontam para uma mudança estrutural, e não para mais um ciclo de hype.

A IDC prevê que 60% das empresas a nível mundial vão operar plataformas internas de IA generativa até 2026, acima de 18% em 2024.

A Gartner descreve um cenário semelhante: mais de quatro em cada cinco grandes empresas deverão ter APIs ou aplicações de IA generativa em produção até 2026, face a uma minoria residual em 2023. Estes números descrevem um ponto de viragem: os modelos generativos passarão de complementos opcionais a infraestrutura digital central.

De mega-modelos a especialistas compactos

A primeira vaga concentrou-se na dimensão. Os gigantes tecnológicos competiram para treinar enormes modelos fundacionais, medidos em milhares de milhões ou mesmo biliões de parâmetros. Essa corrida continua a importar, mas 2026 trará um tipo diferente de competição: quem consegue construir as ferramentas mais leves que, de facto, se encaixam no trabalho real?

Entram em cena modelos mais pequenos, ajustados a domínios específicos. Em vez de um sistema gigante que tenta fazer tudo, as organizações começam a implementar modelos compactos especializados em direito, finanças, manutenção, apoio ao cliente ou revisão de código. Estes sistemas podem correr mais perto dos dados, por vezes até on-premises ou na periferia (edge), com menor latência e melhor controlo.

A IA generativa está a transformar-se numa camada cognitiva que se integra discretamente nos sistemas existentes, em vez de ser um destino separado na web.

Essa camada entra no software familiar em vez de exigir uma nova interface. Ferramentas de planeamento de recursos empresariais passam a redigir relatórios automaticamente. Plataformas de gestão de relacionamento com clientes propõem as próximas melhores ações e mensagens adaptadas. Suites de produtividade resumem reuniões e reescrevem documentos em contexto. Plataformas industriais simulam cenários e geram procedimentos.

A ascensão do “copilot” no trabalho

Muitos fornecedores apresentam agora a IA generativa como um “copilot” ao lado de cada colaborador. O rótulo pode soar a marketing, mas a mudança nas tarefas diárias é concreta. Até 2026, é de esperar que grandes organizações normalizem a assistência por IA em diferentes funções:

• Finanças: redação de submissões regulatórias, narrativas de testes de stress e análises de desvios com base em dados reais.
• Marketing: geração de conceitos de campanha, conteúdos localizados e variantes para testes A/B à escala.
• Recursos Humanos: produção de descrições de funções, módulos de formação e resumos iniciais de entrevistas.
• I&D: sugestão de desenhos experimentais, documentação de código e análise de literatura técnica.

Em muitos casos, os humanos continuarão a validar, editar e aprovar. No entanto, o ponto de partida muda: em vez de uma página em branco, os profissionais começam com um rascunho, simulação ou árvore de cenários produzida por IA, que corta horas de trabalho de preparação.

Setor a setor, a implementação torna-se real

Saúde e ciências da vida: de data lakes a fábricas de IA

Sistemas de saúde e grupos farmacêuticos estão a ir além de pilotos isolados rumo ao que alguns chamam de “fábricas de IA”. Estes ambientes combinam computação de alto desempenho, modelos generativos biomédicos e enormes repositórios internos de dados.

O objetivo vai além do texto: os modelos geram moléculas, protocolos de ensaios ou coortes sintéticas de doentes que respeitam padrões estatísticos enquanto protegem a privacidade. Quando ligados a gémeos digitais de órgãos, dispositivos ou até linhas de produção completas, a IA pode simular resultados antes de qualquer intervenção física.

A IA generativa, os gémeos digitais e os robots colaborativos combinam-se agora para automatizar mais do ciclo de conceção, teste e fabrico.

No chão de fábrica, estes gémeos simulam praticamente cada etapa de maquinagem, detetam defeitos prováveis e agendam manutenção preditiva. Os robots aprendem procedimentos a partir de instruções geradas e demonstrações humanas, em vez de scripts codificados de forma rígida, reduzindo o tempo de reconfiguração para novos produtos.

Energia: estabilizar uma rede flexível

Os sistemas elétricos enfrentam um problema diferente: a energia renovável chega em rajadas quando o vento sopra ou o sol brilha. Modelos generativos ajudam a prever padrões, gerar estratégias de despacho e desenhar planos de armazenamento que aproximam produção e procura.

Em vez de um livro de regras estático, os operadores recebem agendas geradas por IA, explicações de cenários e casos de stress. Com o tempo, a rede parece menos uma máquina rígida e mais um compromisso em negociação constante entre oferta, armazenamento, preços e constrangimentos locais.

Comércio, transportes, banca e educação

Os retalhistas começam a usar IA generativa não só para descrições de produtos, mas também para layouts de loja, calendários promocionais e diálogo com clientes em tempo real. Empresas de transportes geram horários dinâmicos, mensagens sobre perturbações e relatórios de incidentes que se adaptam a dados em tempo real.

Os bancos testam documentação gerada por IA, guiões de aconselhamento personalizados e investigações automatizadas de potenciais padrões de fraude. Universidades e escolas debatem-se com trabalhos escritos por IA, mas também implementam assistentes que constroem planos de aula, explicam conceitos de várias formas e fornecem feedback adaptado aos alunos.

Setor	Principal uso de IA generativa até 2026
Saúde	Documentação clínica, desenho de ensaios, gémeos digitais, otimização do fabrico
Energia	Previsão, equilíbrio da rede, otimização de armazenamento e procura flexível
Retalho	Criação de conteúdos, cenários de procura, estratégias de preços e promoções
Finanças	Redação de relatórios, narrativas de risco, monitorização de conformidade, apoio a investigações de fraude
Educação	Tutoria personalizada, geração de conteúdos, apoio à avaliação

A regulamentação torna-se uma restrição de design

A Europa está na linha da frente da vaga regulatória. Até 2026, as principais disposições do Regulamento Europeu da IA (EU AI Act) deverão aplicar-se, incluindo obrigações mais estritas para sistemas generativos. Isto significa que empresas que operem na UE, ou com a UE, terão de demonstrar de onde vieram os dados de treino, como o conteúdo gerado pode ser detetado e que riscos foram avaliados e mitigados.

A conformidade passa de preocupação lateral a parâmetro central de design em qualquer implementação séria de IA generativa.

O EU AI Act define exigências elevadas de documentação e abre a porta a coimas pesadas por incumprimento. Longe de congelar a inovação, esta pressão empurra grandes grupos para internalizarem a governação: investem em equipas de supervisão de IA, registos de modelos, trilhos de auditoria e marca de água em conteúdos.

Porque é que modelos mais pequenos e especializados ganham terreno

As realidades legais e comerciais empurram na mesma direção. As empresas querem proteger segredos comerciais, respeitar propriedade intelectual e manter dados sensíveis longe de modelos públicos generalistas. Isso incentiva o uso de sistemas compactos treinados com conjuntos de dados mais estreitos e melhor documentados.

Os fornecedores promovem agora stacks específicos por indústria: plataformas de IA financeira, copilotos biomédicos, motores de redação jurídica. Estes modelos podem ter menos parâmetros do que os gigantes que dominam as manchetes, mas oferecem capacidade suficiente quando ajustados com dados internos de elevada qualidade e simplificam o reporte regulatório.

Esta mudança pode dar aos fornecedores europeus uma carta estratégica. Se conseguirem oferecer modelos certificáveis, pipelines auditados e garantias contratuais sobre tratamento de dados, ganham alavancagem em cadeias de fornecimento globais. Clientes internacionais que estejam atrasados na conformidade poderão sentir pressão para se alinharem com estes padrões mais elevados.

Rumo a uma infraestrutura cognitiva partilhada

À medida que a IA generativa se espalha por categorias de software, começa a formar-se uma espécie de infraestrutura cognitiva global. As empresas ligam modelos diferentes a fluxos de trabalho semelhantes, adotam práticas de segurança comparáveis e partilham normas emergentes sobre o que a IA deve e não deve fazer.

Para os utilizadores do dia a dia, grande parte disto permanece invisível. As pessoas deixarão de dizer “usei IA generativa no trabalho hoje” da mesma forma que não anunciam que usaram computação na cloud. Abrirão apenas um documento e verão sugestões, conversas resumidas ou formulários redigidos automaticamente, tudo com base no seu contexto e permissões.

Até 2026, a IA generativa poderá parecer menos uma categoria de produto e mais como eletricidade: dada como garantida até falhar.

Essa dependência levanta questões desconfortáveis. Quando os modelos alucinam ou codificam enviesamentos, as consequências escalam. Quando os fornecedores alteram preços ou termos, fluxos de trabalho inteiros sentem o choque. Quando a infraestrutura falha, equipas que se apoiaram na IA para tarefas rotineiras têm de correr para recuperar a sua própria competência.

Riscos, efeitos de segunda ordem e como preparar

Três pontos de pressão destacam-se à medida que a adoção acelera. Primeiro, a qualidade dos dados: os modelos amplificam o que ingerem. Organizações que alimentem modelos de domínio com dados ruidosos, enviesados ou incompletos arriscam automatizar juízos defeituosos. Segundo, a dinâmica do trabalho: tarefas rotineiras de colarinho branco enfrentam automação, mas a procura deverá crescer por funções que supervisionem a IA, desenhem prompts, verifiquem outputs e integrem ferramentas.

Terceiro, segurança e abuso: sistemas generativos podem ajudar a detetar ameaças, mas também reduzem a barreira para criar phishing convincente, deepfakes ou burlas direcionadas. A regulamentação aborda parte disto através de transparência e marca de água, mas os atacantes movem-se rapidamente e atravessam fronteiras.

Para empresas que planeiam desde já para 2026, a preparação vai além de comprar licenças. Precisam de políticas claras sobre uso aceitável de IA, governação robusta de dados, formação dos trabalhadores e uma análise realista do impacto nos empregos. Pequenas experiências devem evoluir para implementações mensuráveis, com equipas atribuídas para monitorizar desempenho, enviesamentos e modos de falha ao longo do tempo.

Os indivíduos também podem encarar 2025 e 2026 como anos de transição. Aprender a trabalhar com ferramentas generativas, em vez de contra elas, será importante em todas as profissões. Isso inclui praticar leitura crítica de outputs de IA, documentar onde se depende deles e construir pelo menos uma compreensão básica de como os modelos lidam com prompts, janelas de contexto e fine-tuning.

Um conceito final que vale a pena acompanhar é a “lista de materiais de IA” (AI bill of materials), uma ideia emprestada das cadeias de fornecimento de software. Tal como as empresas listam componentes de um produto, poderão em breve listar quais os modelos, conjuntos de dados e salvaguardas por trás de cada funcionalidade de IA. Esse nível de transparência poderá moldar compras, auditorias e até a confiança do consumidor, à medida que a IA generativa se fixa no pano de fundo da vida digital em 2026 e depois.