As dez principais previsões da Jitterbit para IA e automação em 2026

Por Bill Conner, Presidente e CEO da Jitterbit

As tecnologias de IA existentes e emergentes continuaram sendo um foco principal para nós ao longo de 2025, trazendo o lançamento de vários novos assistentes de IA e um conjunto de novos e poderosos agentes de IA para aprimorar a automação, a integração e a orquestração.

Este ano, continuamos empenhados em ajudar os clientes a aproveitar os mais recentes avanços em IA e a superar os desafios emergentes. Aqui estão as dez principais tendências e mudanças que prevemos para 2026:

1. A integração torna-se a base da arquitetura de IA empresarial.

Com a proliferação de agentes de IA, a maior barreira para a adoção empresarial não será mais a qualidade do modelo, mas sim a conectividade. Os sistemas de IA só criam valor quando conseguem ler, escrever, atualizar e acionar ações em diversas aplicações de negócios. Em outras palavras, a IA sem integração gera insights; a IA com integração gera resultados.

Como resultado, a integração se tornará a camada fundamental da era da IA, assim como a infraestrutura em nuvem foi na década de 2010.

As empresas exigirão plataformas que ofereçam:

• Acesso seguro a sistemas por meio de APIs, eventos e fluxos de dados.
• Autenticação e autorização consistentes entre agentes
• Governança e observabilidade completas para ações orientadas por IA.
• A capacidade de orquestrar processos de várias etapas de ponta a ponta.

Em empresas orientadas por IA, o middleware deixou de ser apenas uma infraestrutura e se tornou o núcleo do modelo operacional.

2. O PNL torna-se a principal interface para a construção de agentes de IA simples.

Em 2026, o PNL (Processamento de Linguagem Natural) estará ao lado das ferramentas tradicionais de baixo código para automação diária e criação de agentes. Em vez de arrastar e soltar blocos ou escrever lógica em estilo de script, os usuários de negócios simplesmente descreverão os resultados: "Quando um novo lead chegar, qualifique-o, enriqueça-o e notifique o representante de vendas."

Os agentes de IA interpretarão intenções, criarão fluxos de trabalho e se adaptarão automaticamente às mudanças nos sistemas. O desenvolvimento de baixo código ainda será fundamental para a orquestração complexa, mas o PNL (Processamento de Linguagem Natural) se tornará a interface padrão para tarefas rotineiras.

É a mesma mudança que vimos quando a busca ultrapassou os diretórios e o toque substituiu os botões físicos: o PNL (Processamento de Linguagem Natural) está se tornando a nova camada de abstração para a automação.

3. O valor de mercado dos bots de tarefas simples despenca para quase zero.

A automação simples — como mover arquivos, enviar notificações ou sincronizar linhas entre aplicativos — não justificará mais uma categoria de mercado própria. Os bots simples desaparecerão silenciosamente.

Todas as principais plataformas, da Microsoft e do Google, Salesforce, ServiceNow O Slack e outras plataformas irão integrar essas tarefas baseadas em IA diretamente em seus produtos principais. Como resultado, os "microbots" se tornam totalmente comuns e os fornecedores que se baseiam na automação básica de fluxos de trabalho perdem poder de precificação.

Os verdadeiros vencedores serão as plataformas que oferecem orquestração robusta em vez de bots de tarefa única, fornecem governança e observabilidade de nível empresarial e se integram profundamente aos sistemas de negócios, em vez de apenas conectar aplicativos.

Essa mudança reflete a evolução da hospedagem de e-mail, de um serviço pago para um recurso esperado. A Gartner corrobora essa ideia com sua previsão de que, até 2026, 80% da automação de fluxos de trabalho simples será composta por recursos integrados, e não por produtos separados.

4. A competência em hardware ressurge como vantagem estratégica.

Estamos entrando em uma nova era onde o hardware volta a importar. Nos anos 90, a vantagem competitiva vinha de avanços em CPUs, armazenamento e redes. Nas décadas de 2000 e 2010, o foco mudou para softwares como SaaS, nuvem, APIs e dispositivos móveis. Agora, a IA está trazendo a indústria de volta ao domínio do hardware.

Os países estão numa corrida para garantir GPUs como se fossem ativos estratégicos. As empresas precisam de chips especializados para inferência e otimização. Aceleradores personalizados, como NPUs, TPUs e ASICs, estão se tornando verdadeiros diferenciais.

Até mesmo a resiliência da cadeia de suprimentos agora é uma preocupação em nível de diretoria. Os governos estão investindo bilhões nessa transição: US$ 52 bilhões por meio da Lei CHIPS dos EUA, US$ 47 bilhões por meio da Lei CHIPS da UE e mais de US$ 140 bilhões em subsídios para semicondutores na China. O treinamento e a execução de modelos de IA em larga escala consomem energia e refrigeração extraordinárias, e a expansão dos data centers está atingindo limites geográficos, regulatórios e de disponibilidade de energia.

A eletricidade está se tornando um fator determinante para a capacidade da IA, e regiões com excedente de energia renovável estão emergindo como polos de IA. Operadores de data centers agora competem pela capacidade limitada de transformadores e da rede elétrica, e as empresas estão começando a otimizar o uso da IA ​​com base em planejamento que leve em conta os custos, e não apenas o desempenho.

Ao longo de 2026, as limitações de semicondutores podem continuar a restringir a disponibilidade e a depreciação do hardware de IA, mas a verdadeira divisão entre líderes e retardatários será definida pela conectividade, e não pela capacidade bruta de processamento. As organizações que conseguirem transformar o potencial da IA ​​em valor comercial tangível por meio de integração perfeita, APIs e automação superarão aquelas que dependem exclusivamente da capacidade de processamento.

Com a provável persistência de gargalos na produção, priorizar soluções práticas e escaláveis ​​em vez de modismos será essencial. Mesmo os modelos de IA mais avançados serão limitados pelos sistemas que os alimentam, tornando a arquitetura, a conectividade e os fluxos de trabalho integrados os fatores críticos que determinam quais empresas alcançarão uma transformação duradoura e vantagem competitiva.

As cargas de trabalho de IA estão crescendo 10 vezes a cada 18 meses, superando em muito a Lei de Moore — e possuir ou acessar a capacidade computacional certa, no momento certo, será tão crucial quanto possuir a propriedade intelectual. A capacidade de hardware se torna o novo fator limitante da nuvem, e todas as grandes empresas precisarão da capacidade de entender, adquirir e otimizar hardware de IA.

5. Os centros de dados e a eletricidade tornam-se os verdadeiros gargalos.

Com a aceleração da adoção da IA, a restrição passa dos algoritmos para a economia da infraestrutura. O treinamento e a execução de modelos de IA em larga escala consomem energia e refrigeração extraordinárias, e a expansão dos data centers está atingindo limites geográficos, regulatórios e de disponibilidade energética.

Até 2028, a eletricidade se tornará um fator determinante para a capacidade da IA. À medida que regiões com excedente de energia renovável se tornarem polos de IA, os operadores de data centers competirão pela capacidade limitada de transformadores e da rede elétrica, e as empresas começarão a otimizar o uso da IA ​​com base em planejamentos que levem em conta os custos, e não apenas o desempenho.

A próxima onda de inovação estará tão relacionada à gestão de energia e infraestrutura sustentável quanto à arquitetura de modelos. O treinamento de um único modelo em escala GPT-4 consumiu cerca de 5 a 7 gigawatts-hora, energia suficiente para abastecer 1,000 residências nos EUA. homes por um ano.

6. Segurança e retorno sobre o investimento (ROI) tornam-se prioridades máximas para a IA empresarial.

Após o entusiasmo inicial pela IA, as empresas passarão da experimentação para a operacionalização, e a conversa mudará. As preocupações com a segurança ganharão destaque: riscos de vazamento de dados de modelos de aprendizagem de código aberto (LLMs), uso não autorizado de IA por funcionários, exposição legal decorrente da procedência pouco clara dos modelos e exigências de transparência dos fornecedores em relação aos dados de treinamento e à linhagem dos modelos. Os CISOs insistirão em estruturas robustas de governança de IA antes de permitir a adoção em larga escala.

O ROI (retorno sobre o investimento) se tornará o fator decisivo. As empresas não aprovarão mais projetos de IA simplesmente porque "parecem inovadores". O sucesso exigirá ganhos de produtividade mensuráveis, economia operacional ou resultados de receita claros.

A IA só terá sucesso quando estiver associada à redução do tempo de ciclo dos processos, à diminuição dos custos de mão de obra para tarefas repetitivas, à melhoria da satisfação do cliente e ao aumento tangível da receita. Como resultado, a IA como um todo finalmente deixará de ser apenas uma demonstração interessante para gerar valor comercial mensurável.

7. A linguagem natural se torna a próxima grande interface de usuário.

Além da programação de agentes, a linguagem natural (NL) está se tornando a camada de interface universal em diversas aplicações. Enquanto a última década foi marcada pela priorização de dispositivos móveis e APIs, a próxima será de priorização da linguagem natural. Funcionários e cidadãos interagirão com os sistemas de forma conversacional.

Eles podem solicitar que uma plataforma crie painéis de controle mostrando a taxa de cancelamento mensal por região, elabore aditivos contratuais a partir de modelos do ano passado ou desenvolva fluxos de aprovação para novas solicitações de fornecedores. Essa mudança de interface democratiza a criação de soluções.

Pessoas que nunca programaram ou usaram ferramentas de baixo código de repente poderão criar automações, aplicativos e análises significativas simplesmente descrevendo-os. Organizações que adotarem essa democratização verão um aumento na inovação de baixo para cima.

8. A governança da IA ​​torna-se obrigatória para a implementação empresarial.

À medida que os marcos regulatórios amadurecem e a adoção da IA ​​se acelera, as empresas deixarão de tratar a governança como opcional. As organizações formalizarão políticas e sistemas para garantir que a IA seja implementada de forma segura, ética e em conformidade com as normas — e essa mudança será impulsionada por crescentes preocupações com a privacidade de dados, a transparência dos modelos, a responsabilidade pelas decisões e a exposição regulatória.

Os quadros de governança irão:

• Monitorar e auditar as ações da IA ​​em todos os sistemas.
• controlar o acesso a dados sensíveis e avisos
• rastreie a linhagem do modelo, as fontes de treinamento e o histórico de versões.
• Garantir a conformidade com as regulamentações globais e específicas do setor.
• Estabelecer supervisão para casos de uso de alto risco ou alto impacto.

A governança da IA ​​torna-se um pré-requisito para a expansão da IA ​​em toda a empresa, não apenas para reduzir riscos, mas também para construir confiança organizacional e desbloquear uma adoção mais ampla.

9. A intervenção humana torna-se o modelo padrão para fluxos de trabalho de IA empresarial.

Mesmo com o aumento da capacidade dos sistemas de IA, as empresas adotarão fluxos de trabalho híbridos, nos quais os humanos continuarão sendo fundamentais para a supervisão e a tomada de decisões. Os processos HITL (Human-in-the-Loop, ou Humanos no Circuito) se tornarão padrão para a revisão de resultados críticos, garantindo a conformidade, validando a correção e mantendo a confiança organizacional.

O HITL será incorporado em diversos fluxos de trabalho:

• comunicações com clientes e funcionários
• aprovações de aquisição, legais e financeiras
• geração de documento
• operações contratuais
• tomada de decisão complexa com consequências regulatórias
• Agentes de IA executando ações automatizadas em sistemas centrais

Essa abordagem permite que as empresas implementem IA com mais rapidez e confiança, garantindo que a IA aprimore a expertise humana em vez de substituí-la. Ela também proporciona eficiência sem sacrificar a confiança, o controle ou a responsabilidade.

10. Modelos de linguagem simples tornam-se essenciais para a IA empresarial.

À medida que as empresas buscam eficiência, privacidade e recursos especializados, os SLMs (modelos de linguagem pequenos) ganharão impulso. Esses modelos compactos serão otimizados para tarefas, domínios ou setores específicos, oferecendo inferência mais rápida, menor custo e maior controle do que seus equivalentes massivos.

Os SLMs serão especialmente valiosos para

• Aplicações no dispositivo e na borda
• Indústrias altamente regulamentadas que exigem processamento local.
• Fluxos de trabalho que exigem desempenho previsível e mínima alucinação.
• Conhecimento especializado e apurado em áreas como serviços jurídicos, médicos ou financeiros.
• Organizações com orçamentos computacionais limitados

Em vez de depender de um único modelo gigantesco para lidar com tudo, as empresas adotarão portfólios de modelos: uma combinação de LLMs de propósito geral e SLMs altamente ajustados que oferecem valor direcionado com menor custo e risco. Isso representa uma mudança clara de "quanto maior, melhor" para "inteligência sob medida para a tarefa".