O entusiasmo inicial em torno da Inteligência Artificial dá lugar a uma fase de maturidade
Para Felipe Fávero, Head de AI & Product Development da CI&T, 2026 será o marco em que a tecnologia deixa de ser experimentação difusa e passa a gerar impacto direto no core business das empresas. Em suas palavras, “o mais relevante não são promessas futuras, mas os casos que já estão em prática, e que devem se intensificar em 2026″
Da euforia ao pragmatismo
Nos últimos anos, cada novo modelo generativo parecia redefinir os limites do possível. Agora, o mercado se prepara para uma transição definitiva: menos hype e mais resultados concretos. A CI&T identifica três ondas de adoção da IA Generativa — hiper-eficiência, hiperpersonalização e disrupção — e aponta que o Brasil entrará em 2026 consolidando a primeira fase, com ganhos comprovados de produtividade após anos de testes e validações.
ROI como bússola estratégica
A lógica da experimentação perde espaço para métricas de retorno sobre investimento. Empresas que lideraram a fase inicial estarão mais preparadas para desenvolver modelos próprios, criar agentes especializados e integrar a IA como parte ativa da entrega de valor. “Esse é um passo fundamental para avançar. Na fase de hiper-eficiência, falamos de empresas entregando sua proposta de valor de forma mais eficiente. Já a hiperpersonalização acontece quando a IA passa a atuar diretamente no core business”, explica Fávero.
Força de trabalho humano-agêntica
A narrativa de substituição massiva da força de trabalho humano dá lugar a um modelo colaborativo.
Em 2026, agentes autônomos deixam de ser experimentos e passam a atuar de forma integrada ao cotidiano das equipes. “A perspectiva não é nem de substituição do trabalho humano, nem da IA como simples assistente. Estamos falando de uma Inteligência Artificial intrinsecamente conectada ao trabalho das pessoas”, afirma o executivo. Dois desafios emergem: superar resistências culturais e garantir qualidade dos dados. Estruturação e governança passam a ser tão estratégicas quanto a tecnologia em si.
Eficiência by design e especialização de modelos
O mercado começa a se afastar dos grandes modelos generalistas e aposta em arquiteturas menores, distribuídas e especializadas. Esse movimento reduz custos, aumenta precisão e mitiga riscos de alucinação. “É um uso mais estratégico e intencional, menos exploratório, dos modelos disponíveis”, resume Fávero. A especialização por setor — saúde, finanças, indústria — abre caminho para aplicações mais conscientes e sustentáveis.
Regulação e sustentabilidade: agendas centrais
Com a Inteligência Artificial avançando para aplicações críticas, cresce a pressão por regulação ética e responsabilidade ambiental. O AI Act europeu influencia debates globais e empresas que se anteciparem com mecanismos internos de governança terão vantagem competitiva. No campo da sustentabilidade, o consumo energético dos modelos generativos de grande porte já preocupa. A aposta em arquiteturas menores e eficientes ajuda a reduzir custos e pegada ambiental. “A principal reflexão é que as discussões econômica e ambiental precisam convergir. São resultados diferentes, mas que nascem das mesmas decisões estratégicas”, conclui Fávero.
Sobre a CI&T
A CI&T (NYSE: CINT) é uma parceira global em soluções de negócios integradas à tecnologia, atendendo mais de 100 grandes empresas e clientes em rápido crescimento. Com um histórico de 30 anos ajudando clientes a navegar por transformações, a CI&T gera impacto acelerado nos negócios por meio de profunda expertise em IA, estratégia, experiência do cliente, desenvolvimento de software, serviços em nuvem, dados e mais. O sistema proprietário de gestão de IA da CI&T, o CI&T FLOW, aumenta a produtividade das equipes, garantindo entregas rápidas, eficientes e escaláveis de soluções de classe mundial. A empresa atua globalmente, com mais de 8.000 profissionais distribuídos por 10 países.
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