As 10 Principais Previsões de IA e Automação da Jitterbit para 2026

Por Bill Conner, Presidente e CEO da Jitterbit

As tecnologias de IA existentes e emergentes continuaram a ser 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 melhorar a automação, a integração e a orquestração.

Este ano, estamos mantendo nosso compromisso de ajudar os clientes a aproveitarem os mais recentes avanços em IA e a superarem os novos desafios que surgem. Aqui estão as dez principais tendências e mudanças que prevemos que poderão surgir em 2026:

1. A integração torna-se a base da pilha de IA corporativa

À medida que os agentes de IA se proliferam, a maior barreira para a adoção empresarial não será mais a qualidade do modelo — será a conectividade. Os sistemas de IA criam valor apenas quando podem ler, escrever, atualizar e acionar ações em aplicativos de negócios. Em outras palavras, IA sem integração produz insights; IA com integração produz 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 demandarão plataformas que forneçam:

• Proteja o acesso a sistemas por meio de APIs, eventos e dutos de dados
• Autenticação e autorização consistentes em todos os agentes
• Governança e observabilidade completas para ações impulsionadas por IA
• A capacidade de orquestrar processos de várias etapas de ponta a ponta

Na empresa impulsionada por IA, o middleware deixou de ser apenas encanamento — ele se tornou o núcleo do modelo operacional.

2. O PLN Torna-se a Interface Principal para Construir Agentes de IA Simples

Em 2026, a PLN (Programação em Linguagem Natural) estará lado a lado com as ferramentas tradicionais de código baixo para automação diária e criação de agentes. Em vez de arrastar caixas ou escrever lógica em estilo de script, os usuários de negócios simplesmente descreverão resultados: “Quando um novo lead entrar, qualifique-o, enriqueci-o e notifique o representante de vendas.”

Agentes de IA interpretarão a intenção, montarão fluxos de trabalho e se adaptarão automaticamente conforme os sistemas mudarem. O low-code ainda impulsionará a orquestração complexa, mas o PNL se tornará a interface padrão para tarefas rotineiras.

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

3. O Valor de Mercado de “Robôs de Tarefas’ Simples Desaba Praticamente a Zero

Automação simples — como mover arquivos, enviar notificações ou sincronizar linhas entre aplicativos — não justificará mais sua própria categoria de mercado. Bots simples desaparecerão silenciosamente em segundo plano.

Todas as principais plataformas, desde a Microsoft e o Google até a Salesforce, a ServiceNow e o Slack, integrarão essas tarefas baseadas em IA diretamente em seus produtos principais. Como resultado, os ‘microrrobôs’ se tornarão totalmente comoditizados, e os fornecedores cujos negócios se baseiam na automação básica de fluxos de trabalho perderão poder de fixação de preços.

Os verdadeiros vencedores serão as plataformas que oferecerem orquestração rica em vez de bots de tarefa única, entregarem governança e observabilidade de nível empresarial e se integrarem profundamente aos sistemas de negócios, em vez de apenas unirem aplicativos.

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

4. A Competência em Hardware Ressurge como Vantagem Estratégica

Estamos entrando em uma nova era em que o hardware volta a importar. Nos anos 90, a vantagem competitiva vinha de avanços em CPUs, armazenamento e rede. Nos anos 2000 e 2010, o centro de gravidade mudou para o software, como SaaS, nuvem, APIs e mobile. Agora, a IA está puxando a indústria de volta para a dominância do hardware.

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

Até mesmo a resiliência da cadeia de suprimentos é agora uma preocupação no nível da diretoria. Os governos estão injetando bilhões nessa transição: $52 bilhões por meio da Lei CHIPS dos EUA, $47 bilhões por meio da Lei Chips da UE e mais de $140 bilhões em subsídios para semicondutores na China. O treinamento e a execução de modelos de IA em grande escala consomem uma quantidade extraordinária de energia e refrigeração, 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 se tornando centros de IA. Os operadores de centros de dados agora disputam a capacidade limitada dos transformadores e da rede elétrica, e as empresas estão começando a otimizar a IA usage com base em um agendamento que leva em conta os custos, e não apenas o desempenho.

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

Como é provável que os gargalos de fabricação persistam, priorizar soluções práticas e escaláveis em vez de hype será essencial. Até 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 transformação duradoura e vantagem competitiva.

As cargas de trabalho de IA estão crescendo 10 vezes a cada 18 meses, ultrapassando em muito a Lei de Moore — e possuir ou ter acesso à computação certa, no momento certo, será tão crítico quanto possuir propriedade intelectual. A capacidade de hardware se torna o novo bloqueio (lock-in) da nuvem, e todas as grandes empresas precisarão ter a capacidade de entender, adquirir e otimizar hardware de IA.

5. Centros de Dados e Eletricidade Tornam-se os Gargalos Reais

À medida que a adoção da IA acelera, a restrição desloca-se dos algoritmos para a economia da infraestrutura. O treinamento e a execução de modelos de IA em larga escala consomem uma quantidade extraordinária de energia e refrigeração, e a expansão de data centers está atingindo limites geográficos, regulatórios e de disponibilidade de energia.

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 centros de IA, os operadores de centros de dados competirão pela capacidade limitada dos transformadores e da rede elétrica, e as empresas começarão a otimizar a IA usage com base em um agendamento que leve em conta os custos, e não apenas o desempenho.

A próxima onda de inovação terá a ver tanto com gestão de energia e infraestrutura sustentável quanto com arquitetura de modelos. O treinamento de um único modelo em escala do GPT-4 consumiu, segundo estimativas, de 5 a 7 gigawatt-hora, o suficiente para abastecer 1.000 homes dos EUA por um ano.

6. A segurança e o ROI tornam-se prioridades máximas para a IA corporativa

Após o entusiasmo inicial em torno da IA, as empresas passarão da fase de experimentação para a de operacionalização, e o foco da discussão mudará. As preocupações com segurança passarão a ocupar o centro do debate: riscos de vazamento de dados decorrentes de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), uso não autorizado de IA (shadow AI usage) por parte dos funcionários, riscos legais decorrentes da proveniência pouco clara dos modelos e exigências de transparência por parte dos fornecedores em relação aos dados de treinamento e à linhagem dos modelos. Os CISOs insistirão na implantação de estruturas robustas de governança de IA antes de permitir sua adoção generalizada.

O ROI se tornará o fator decisivo. As empresas não aprovarão mais projetos de IA simplesmente porque “parecem inovadores”. O sucesso exigirá ganhos de produtividade mensuráveis, economias operacionais ou resultados claros de receita.

A IA só terá sucesso quando estiver atrelada a tempos de ciclo de processos reduzidos, menores custos de mão de obra para tarefas repetitivas, satisfação do cliente melhorada e aumento tangível de receita. Como resultado, a IA como um todo finalmente deixará de ser “demonstrações legais” para entregar valor de negócios quantificável.

7. A Linguagem Natural Torna-se a Próxima Grande Interface de Usuário

Além de programar agentes, a linguagem natural está se tornando a camada de interface universal em todos os aplicativos. Onde a última década foi mobile-first e API-first, a próxima década é NL-first. Tanto funcionários quanto cidadãos interagirão com os sistemas de forma conversacional.

Eles podem pedir a uma plataforma para criar painéis que mostrem o *churn* mensal por região, redigir aditivos contratuais a partir dos modelos do ano passado ou criar fluxos de trabalho de aprovação para novas solicitações de fornecedores. Essa mudança de interface democratiza a criação de soluções.

Pessoas que nunca programaram ou usaram ferramentas de código baixo conseguirão de repente criar automações, aplicativos e análises significativas simplesmente descrevendo-os. As organizações que abraçarem essa democratização verão uma onda de inovação vinda da base.

8. A governança de IA torna-se obrigatória para a implantação empresarial

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

As estruturas de governança irão:

• monitorar e auditar as ações de IA em todos os sistemas
• controlar o acesso a dados sensíveis e prompts
• rastrear linhagem de modelos, fontes de treinamento e histórico de versões
• garantir a conformidade com regulamentações globais e específicas do setor
• estabelecer supervisão para casos de uso de alto risco ou alto impacto

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

9. O modelo Human-in-the-Loop torna-se o padrão para fluxos de trabalho de IA corporativa

À medida que os sistemas de IA se tornam mais capazes, as empresas adotarão fluxos de trabalho híbridos onde os humanos permanecem centrais na supervisão e na tomada de decisões. Os processos HITL (Human-in-the-Loop) se tornarão padrão para revisar resultados críticos, garantir a conformidade, validar a correção e manter a confiança organizacional.

O HITL será integrado a uma variedade de fluxos de trabalho:

• comunicações com clientes e funcionários
• aprovações de compras, jurídicas e financeiras
• geração de documentos
• operações de contratos
• 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 aumente a experiência humana em vez de substituí-la. Ela também oferece eficiência sem sacrificar a confiança, o controle ou a responsabilidade.

10. Modelos de Linguagem Pequenos se Tornam Essenciais para a IA Empresarial

À medida que as empresas buscam eficiência, privacidade e capacidades especializadas, os SLMs (pequenos modelos de linguagem) ganharão impulso. Esses modelos compactos serão otimizados para tarefas, domínios ou indústrias específicos — oferecendo inferência mais rápida, menor custo e maior controllability do que suas contrapartes massivas.

Os SLMs serão especialmente valiosos para

• Aplicativos locais e de borda
• Indústrias altamente regulamentadas que exigem processamento local
• Fluxos de trabalho que exigem desempenho previsível e alucinação mínima
• Especialização em domínios específicos como serviços jurídicos, médicos ou financeiros
• Organizações com orçamentos de computação 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 uso geral e SLMs altamente ajustados que entregam valor direcionado com menor custo e risco. Isso representa uma mudança clara de “maior é melhor” para “inteligência do tamanho certo para a tarefa”.”