Inteligência Artificial em 2026: Integração, Automação e o Poder do Gemini

Inteligência Artificial em 2026: Uma Nova Era Operacional

Em 2026, a inteligência artificial (IA) deixa de ser vista pelas empresas brasileiras como um projeto paralelo e se consolida como parte integrante da operação. A pressão por resultados se concentra na escala, na integração com sistemas internos e na revisão dos fluxos de trabalho, impactando diretamente a produtividade, a governança e a gestão de pessoas.

A tendência central é a integração, conforme destacado por um executivo.

MCPs e Integração de Sistemas A primeira tendência observada é a expansão dos Model Context Protocols (MCPs), que permitem que modelos de IA se conectem a sistemas internos, como plataformas de gestão, bancos de dados e softwares de produtividade. O objetivo é tirar a IA do papel de ferramenta de consulta e integrá-la ao fluxo de trabalho, executando ações dentro dos sistemas, com rastreabilidade e regras definidas.

Workflows de Agentes: Automação Completa Uma segunda frente é a adoção de workflows de agentes, que são automações projetadas para permitir que a IA execute processos completos, do início ao fim, com pouca intervenção humana. A proposta é reduzir etapas manuais, diminuir filas internas e transformar tarefas rotineiras em processos orquestrados.

Ecossistemas Corporativos de IA e Conteúdo Automatizado A terceira tendência envolve os ecossistemas corporativos de IA, que são plataformas centralizadas que oferecem modelos, ferramentas e bibliotecas, com curadoria e aplicação focadas nas necessidades diárias da empresa. Essa centralização facilita a governança, padroniza as entregas e reduz o retrabalho entre as áreas. Além disso, o texto aponta para o avanço do conteúdo automatizado, incluindo porta-vozes e criadores gerados por IA, o que gera discussões sobre marca, compliance e critérios de uso.

Orquestração e Métricas A visão apresentada enfatiza a importância da arquitetura de orquestração do que da troca constante de modelos. A integração via MCPs e a execução via agentes se conectam a plataformas de trabalho e sistemas de gestão, como ERPs. A mudança desloca a pergunta “qual modelo usamos?” para “quais processos orquestramos?” e “como medimos o resultado?”. Indicadores de tempo, custo, qualidade, risco operacional e impacto nas funções são considerados.

Modelos Multimodais e Gemini Em relação aos modelos de IA, espera-se a consolidação do Gemini, impulsionada pela estratégia multimodal do Google, sua infraestrutura e investimento em Pesquisa e Desenvolvimento. O papel das TPUs (Tensor Processing Units), chips que aceleram o processamento de IA, também é destacado. No entanto, o executivo ressalta a importância da disciplina de execução: mapeamento de casos de uso reais, ambientes colaborativos orientados a resultados e decisões transparentes sobre impactos no trabalho, fricção operacional e ética. Ele adverte sobre a necessidade de equilibrar tecnologia, cultura, aprendizagem e incentivos para evitar o desperdício de recursos.