Tendências de tecnologia para 2026: o que os grandes relatórios apontam para a nova era da IA

O ano de 2026 será um ponto de inflexão na história da tecnologia corporativa. Segundo relatórios de Gartner, McKinsey, ISG e Avanade, estamos falando de evolução com um toque de ruptura por meio das principais tendências de tecnologia.

A inteligência artificial, por exemplo, já integra o núcleo de várias operações empresariais. Agentes autônomos passam a apoiar equipes humanas e a infraestrutura digital vem sendo reconstruída para suportar volumes inéditos de processamento e dados.

Esses são exemplos de estágios que a transformação digital alcançou em alguns modelos de negócio.

E você vai conhecer as principais tendências tecnológicas para 2026 a partir das análises mais respeitadas do mercado global, como:

• O que está por trás do avanço da IA generativa e dos agentes autônomos;
• Como o AI-Native Development está redefinindo times e produtividade;
• Por que modelos específicos de domínio (DSLMs) se tornam essenciais;
• O impacto da supercomputação e dos semicondutores otimizados para IA;
• O novo papel da cloud híbrida, da soberania de dados e da segurança;
• Como governança, compliance e rastreabilidade entram na agenda estratégica.

O que mostraremos ao longo do conteúdo não é uma lista de previsões, mas uma leitura estratégica para quem toma decisões críticas em tecnologia. E você encontrará, aqui, dados, visões e direcionamentos para entender o que vai mudar e o que precisa ser feito agora.

O que são as tendências de tecnologia para 2026?

As tendências de tecnologia são transformações que vão impactar, cada vez mais, a forma como empresas operam, desenham produtos, protegem dados e geram valor a partir da tecnologia. 

Relatórios internacionais convergem no ponto central de que, até o fim desta década, a maioria das organizações terá migrado para estruturas operacionais fortemente orientadas por inteligência artificial.

Caso do relatório da Avanade, que aponta que mais de 90% das lideranças acreditam que precisam adotar um modelo AI-first em até 12 meses para manterem-se relevantes.

Nesse cenário, cabe a reflexão: antecipar agora ou correr atrás depois? 

Decisões relacionadas a cloud híbrida, edge computing, governança de dados, cibersegurança e arquitetura de IA não podem mais ser tratadas como iniciativas futuras porque cada escolha feita em 2025 impactará sua capacidade de competir desde já.

Como os relatórios globais constroem previsões sobre tecnologia?

Empresas como Gartner, McKinsey, ISG e Avanade utilizam metodologias consistentes para identificar e validar as principais tech trends, indo muito além de análises superficiais ou apostas especulativas.

De forma geral, são previsões construídas com base em quatro pilares principais:

1. Readiness (prontidão do mercado): avalia se empresas, governos e setores já possuem maturidade técnica, cultura organizacional e capacidade operacional para adotar determinada tecnologia;
2. Impacto em negócios e sociedade: mede o potencial da tecnologia para alterar modelos de negócio, cadeias de valor, produtividade, experiência do cliente e dinâmica competitiva;
3. Maturidade tecnológica: identifica se a tecnologia ainda está em laboratório, em adoção inicial ou já pronta para escala corporativa;
4. Escalabilidade e viabilidade econômica: avalia custo de implementação, retorno esperado, disponibilidade de talentos e viabilidade em larga escala.

Esses critérios permitem separar o que é apenas “hype tecnológico” daquilo que representa uma tendência de inovação tecnológica com efeito prático nos negócios.

12 principais tendências de tecnologia para 2026

Antes de analisar cada tendência, entenda o contexto: não estamos diante de uma lista de inovações isoladas, mas de um novo modus operandi corporativo fortemente baseado em IA. E as 12 tendências abaixo representam esse movimento coordenado entre software, hardware, dados, segurança, governança e modelos comerciais.

Confira, a seguir, quais são as principais tendências de tecnologia para 2026 em um infográfico para que compartilhe nas suas redes, e logo em seguida uma explicação detalhada de cada uma delas!

1. Agentic AI (Agentes Autônomos)

Agentic AI é uma evolução dos sistemas reativos para sistemas proativos e autônomos. Diferentemente dos atuais assistentes, agentes de IA são capazes de planejar, decidir, executar e se adaptar em fluxos multietapa, operando dentro de sistemas corporativos como verdadeiros copilotos digitais que podem:

• Executar processos de ponta a ponta em operações corporativas;
• Monitorar sistemas e tomam decisões sem intervenção humana direta;
• Coordenar tarefas entre diferentes áreas e aplicações;
• Aprender continuamente a partir de dados e feedback operacional.

Análises do ISG apontam que o papel dos profissionais de tecnologia já começou a mudar: especialistas estão migrando da execução manual para a supervisão, orquestração e validação do trabalho dos agentes de IA, com foco em qualidade, segurança e conformidade.

Enquanto isso, a McKinsey reforça que essa transformação vai além da automação:

“AI agents won’t just automate tasks, they will reshape how work gets done. Organizations that learn to build teams that bring people and agent coworkers together will unlock new levels of speed, scale, and innovation”.
— Lareina Yee, Senior Partner, McKinsey Global Institute

Dados do Gartner indicam que, até 2030, todo trabalho feito na TI envolverá inteligência artificial. 

Para líderes, vale pensar que o desafio não é apenas tecnológico, mas organizacional: preparar estruturas, processos e cultura para trabalhar com equipes híbridas de humanos e agentes digitais.

2. AI-Native Development

O AI-Native Development redefine completamente o ciclo de desenvolvimento de software. Não se trata apenas de usar IA como ferramenta auxiliar, mas de construir sistemas onde a inteligência artificial assume um papel central. Nesse modelo:

• Código é gerado, testado e documentado com apoio massivo de IA;
• Debugging e observabilidade são aumentados por modelos inteligentes;
• Pipelines de CI/CD passam a ser auto-orquestrados;
• Mudanças são validadas automaticamente com base em padrões históricos.

A consequência disso é a ascensão dos Tiny Teams, que são grupos pequenos e especializados, apoiados fortemente em IA, capazes de entregar sistemas complexos com velocidade e eficiência inéditas.

Nesse ponto, o Gartner projeta que, até o fim da década, 40% dos portfólios corporativos de aplicações incluirão agentes de IA especializados.

Para os negócios, isso se traduz em:

• Redução do time-to-market;
• Aumento de qualidade de código;
• Menos dependência de grandes estruturas de desenvolvimento;
• Escalabilidade real sem explosão de custos;
• Mais resiliência operacional.

3. Modelos Específicos de Domínio (DSLMs)

Os Domain-Specific Language Models (DSLMs) se portam diferente dos grandes modelos generalistas (LLMs) porque são treinados com dados, processos e vocabulários de setores ou funções específicas, como saúde, jurídico, financeiro, atendimento ao cliente e indústria. Esses modelos oferecem:

• Melhor taxa de acurácia e previsibilidade;
• Redução de vieses operacionais;
• Melhor aderência regulatória;
• Mais controle sobre dados sensíveis;
• Menos custos operacionais quando comparados a LLMs genéricos em escala corporativa.

O Gartner, por exemplo, estima que, até 2027, as empresas usarão três vezes mais modelos de IA pequenos e específicos para tarefas do que LLMs genéricos.

Com base em pesquisas da Avanade, vê-se que as plataformas de dados se tornaram a prioridade de investimento de empresas que desejam escalar IA. Isso não acontece por acaso: modelos especializados exigem pipelines altamente estruturados, dados consolidados e engenharia de contexto como pré-requisitos para entregar valor real.

Hoje, menos de 50% dos funcionários confiam plenamente nos resultados de IA. Esse dado reforça a importância de garantir uma infraestrutura de dados confiáveis, precisos e relevantes.

Nos setores regulados, o tema ganha ainda mais protagonismo. Em finanças, por exemplo, vai existir mais assertividade em análises de risco; na saúde, mais confiabilidade clínica; no jurídico, menos erros interpretativos; no varejo, mais personalização e previsibilidade de comportamento.

E para os líderes? A pergunta não é mais se adotar modelos especializados, mas: “onde precisamos de IA para reduzir riscos e aumentar vantagem competitiva?”.

4. AI Supercomputing e Infraestrutura especializada

O crescimento acelerado da IA generativa e dos modelos específicos de domínio está pressionando limites históricos da infraestrutura corporativa.

O volume de dados processado, a demanda por baixa latência e o consumo energético mudaram completamente a lógica de dimensionamento de ambiente. Como resultado, vamos ver uma tendência de tecnologia focada na ascensão do conceito de AI Supercomputing, em que as empresas combinam:

• Clusters especializados para treinamento intensivo;
• Infraestrutura híbrida (cloud + edge + on-premise);
• Orquestração avançada de workloads de IA;
• Estratégias de uso inteligente de GPUs e TPUs;
• Ambientes de alto desempenho (HPC) adaptados a IA.

Isso tudo deve ampliar a necessidade por ambientes preparados para inferência e treinamento contínuo. Por outro lado, sem infraestrutura, dados estruturados e integração operacional, os algoritmos não conseguem sustentar valor em produção.

O que também expande a lista de mudanças para as empresas, como:

• IA não roda mais apenas na nuvem pública;
• Workloads críticos migram para arquiteturas híbridas e soberanas;
• Latência passa a ser critério de negócio;
• Capacidade computacional vira vantagem competitiva.

5. Semicondutores otimizados para IA

Se a inteligência artificial é o novo modus operandi das empresas, os semicondutores são o seu motor. A escalabilidade dos modelos de IA exige uma ruptura completa na arquitetura tradicional de hardware.

CPUs genéricas já não atendem às demandas de performance e eficiência energética necessárias para sustentar treinamento em larga escala e inferência em tempo real.

Isso acelera o surgimento de:

• GPUs especializadas em deep learning;
• TPUs e NPUs voltadas à inferência;
• Chips customizados para workloads específicos;
• Interconexões de alta largura de banda;
• Arquiteturas energeticamente eficientes.

A McKinsey resume esse cenário com clareza:

Isso se espalha por toda a cadeia com provedores de nuvem que redesenham data centers, indústrias investindo mais em edge AI, fabricantes adotando mais chips inteligentes embarcados e custos de energia tendo papel mais influente dentro das estratégias de negócios.

Ou seja, não se trata apenas de performance, mas de viabilizar, economicamente, a continuidade da transformação digital baseada em IA.

6. Cloud/Edge híbrido e Soberania de dados

A expansão da inteligência artificial muda radicalmente o modelo de cloud computing. A partir de 2026, a arquitetura dominante deixa de ser centralizada e passa a ser híbrida e distribuída, combinando cloud pública, ambientes on-premise e edge computing.

Esse movimento é impulsionado por quatro fatores principais:

1. Necessidade de baixa latência para aplicações de IA em tempo real;
2. Custos crescentes de processamento em nuvem;
3. Exigências regulatórias sobre residência e tratamento de dados;
4. Estratégias de continuidade operacional e resiliência digital.

Governos e grandes corporações passam a exigir controle local sobre dados críticos, inaugurando uma nova lógica de soberania digital. Isso transforma arquitetura de TI em tema estratégico de negócio e não apenas decisão técnica.

Sem arquitetura híbrida e governança de dados, a IA simplesmente não escala de forma segura.

A McKinsey sintetiza esse movimento com clareza:

Do ponto de vista de negócios, cloud híbrida e soberania de dados impactam a capacidade de expansão internacional, o compliance regulatório, a performance de produtos digitais, a proteção de propriedade intelectual e a confiabilidade dos serviços baseados em IA.

7. Confidential Computing (Proteção de dados em uso)

Confidential Computing é a resposta técnica a um novo problema empresarial: como proteger dados enquanto eles estão sendo processados?

Tradicionalmente, dados são criptografados em repouso e em trânsito. No entanto, durante a execução em memória, eles permanecem vulneráveis. E o Confidential Computing resolve esse ponto com:

• Ambientes de execução confiáveis (TEEs);
• Enclaves seguros isolados por hardware;
• Proteção contra ataques de sistema e insider threats;
• Garantias de integridade durante o processamento.

Com a massificação da IA, colaboram empresas, modelos e dados que não pertencem à mesma organização. Isso aumenta os riscos em ambientes compartilhados e setores como finanças, saúde e jurídico lideram a adoção dessa abordagem porque lidam com dados sensíveis, obrigações regulatórias rigorosas, a necessidade de interoperabilidade segura e riscos reputacionais elevados.

O Gartner aponta que Confidential Computing deixará de ser tecnologia de nicho e passará a ser padrão corporativo para 75% das operações em ambientes que processam informações em infraestruturas inseguras.

Assim, em breve 2026, não será mais suficiente perguntar: onde estão meus dados?

Será obrigatório responder: quem pode acessá-los enquanto estão sendo usados?

8. AI Security Platforms (AISP)

Com a IA integrada ao core dos negócios, a superfície de ataque das empresas se expande rapidamente. Surgem vetores inéditos de ameaça, como:

• Prompt injection;
• Envenenamento de dados;
• Roubo de modelo;
• Agentes autônomos descontrolados;
• Vazamento de contexto sensível;
• Ataques contra pipelines de treinamento.

Ferramentas tradicionais de segurança não foram projetadas para lidar com essas ameaças. Por isso, emergem as AI Security Platforms (AISP), soluções desenvolvidas nativamente para proteger ambientes de IA.

Essas plataformas integram:

• Monitoramento em tempo real de modelos;
• Detecção de comportamento anômalo;
• Controle de acesso baseado em contexto;
• Auditoria de decisões automatizadas;
• Governança de pipelines de IA;
• Proteção contra manipulação de prompts e dados.

O relatório da Avanade mostra um ponto crítico: apesar de 95% dos colaboradores acreditarem no potencial da IA, menos da metade das organizações implementou políticas completas de IA responsável.

No Brasil, 8 em cada 10 empresas não possuem políticas de governança para IA. Esse descompasso entre adoção e proteção cria um risco estrutural que precisa ser rapidamente mitigado.

9. Digital Provenance, MLBOM e SBOM

À medida que sistemas digitais se tornam mais complexos, cresce a necessidade de rastreabilidade total de seus componentes. Surge, então, o conceito de Digital Provenance, que concentra a capacidade de rastrear a origem, evolução e dependências de tudo o que compõe um sistema digital. Assim:

• SBOM (Software Bill of Materials) documenta dependências de software;
• MLBOM (Machine Learning Bill of Materials) rastreia modelos, datasets, versões e pipelines;
• Auditorias passam a exigir visibilidade completa da cadeia digital;
• Conformidade assume caráter técnico e não apenas jurídico.

Em ambientes de IA, vai ser necessário saber:

1. De onde vêm os dados?
2. Quem treinou o modelo?
3. Que versões foram usadas?
4. Como o sistema evoluiu?
5. Quais componentes foram alterados?
6. Onde existem riscos embutidos?

O Gartner aponta que organizações que não adotarem rastreabilidade digital enfrentarão barreiras regulatórias e contratuais crescentes. 

10. Physical AI

A Physical AI é a convergência entre robótica, sensores, visão computacional e modelos inteligentes para criar sistemas que percebem o ambiente físico, tomam decisões e agem em tempo real. Isso permite:

• Aprendizado contínuo em ambientes físicos dinâmicos;
• Visão computacional aplicada à inspeção e segurança;
• Robôs colaborativos (cobots) que se ajustam ao ambiente;
• Sistemas autônomos em logística e manufatura;
• Operações remotas inteligentes em energia e mineração.

A McKinsey projeta que a automação baseada em IA física aumentará a produtividade em setores operacionais até o fim da década. Já o ISG aponta que a integração entre IA e automação é cada vez maior.

11. Governança adaptativa e Data by Design

Com a IA integrada ao core dos negócios, a governança vira uma demanda operacional e estratégica. A governança adaptativa se diferencia porque adota:

• Monitoramento contínuo em vez de auditorias pontuais;
• Mecanismos de explicabilidade em tempo real;
• Metas de risco e conformidade baseadas em métricas;
• Revisões automatizadas de pipelines de dados;
• Controle dinâmico de políticas por contexto.

Além disso, empresas devem passar a adotar o conceito de Data by Design. Isso significa que os dados já nascem governáveis, o que inclui:

• Classificação automática de informações sensíveis;
• Regras de retenção incorporadas dentro dos sistemas;
• Trilhas de auditoria automatizadas;
• Validação contínua de qualidade de dados;
• Princípios de privacidade e ética inseridos no design técnico.

Contudo, o relatório da Avanade revela um alerta importante: apenas 48% das organizações globais possuem diretrizes responsáveis de IA. Então, vale alertar que, sem governança adaptativa, IA em escala pode se tornar um passivo oculto.

12. Novos modelos comerciais de IA (Autonomy-Level Pricing)

A monetização da IA também passa por disrupção, pois o modelo tradicional de cobrança por usuário, licença ou volume de dados está sendo substituído por um novo conceito: o de Autonomy-Level Pricing (ALP). Nesse formato:

• Quanto mais decisões a ferramenta toma sozinha, maior o valor da IA;
• Quanto maior o impacto operacional, maior o preço;
• Quanto mais autonomia o agente tem, maior a responsabilidade contratual.

Isso redefine completamente:

• Cláusulas de SLA;
• Métricas de sucesso (KPIs);
• Estrutura de custos (TCO);
• Modelos de contratação corporativa.

Como resultado, empresas que não se adaptarem a essa lógica podem enfrentar contratos mal dimensionados, custos imprevisíveis e baixa previsibilidade financeira.

Veja também:

• Agente de IA: o que é, benefícios, casos de uso e implementação em empresas
• Trabalho Remoto X Trabalho Híbrido: entenda as diferenças
• Guia de desenvolvimento mobile: tipos, tecnologias e tendências
• Large Language Model (LLM): o que são, como funcionam e para que servem
• Planejamento estratégico com IA: tendências, impacto e oportunidades de negócio em 2026

Outras tendências tecnológicas que se consolidam até 2026

Além das 12 principais tendências de tecnologia, alguns movimentos estruturais continuarão ganhando força e devem atravessar todos os setores:

• IA generativa como padrão da indústria: a IA deixa de ser diferencial e passa a ser infraestrutura padrão;
• Robótica e automação avançada: a automação se integra à inteligência e rompe limites operacionais;
• Infraestrutura digital e supercomputação corporativa: capacidade computacional vira fator direto de competitividade;
• Cibersegurança e proteção de dados em escala: segurança passa a ser tecnologia de base (Security by Design).
• Computação quântica: o potencial é enorme, mas a aplicação prática segue restrita a nichos estratégicos e pesquisa avançada.
• Data-driven business e analytics de próxima geração: dados são, cada vez mais, ativos monetizáveis;
• Ética em tecnologia: empresas passam a ser responsabilizadas não apenas por erros técnicos, mas por decisões algorítmicas;
• Automação e produtividade com IA: a produtividade deixa de ser incremental e passa a ser exponencial.

Impacto das tendências de tecnologia para gestores e líderes em 2026

Em 2026, a tecnologia ganha ainda mais destaque e deve operar como vetor primário de competitividade. 

Roadmaps de produtos passam a ser definidos por capacidade de aprendizado contínuo, personalização em escala e uso estratégico de agentes inteligentes. Por sua vez:

• Produtos estáticos dão lugar a sistemas vivos, capazes de evoluir com dados e contexto.
• Líderes devem tomar decisões profundas sobre organização interna;
• Times de engenharia se transformam em equipes de orquestração de modelos, dados e automação;
• Governança deixa de ser documental e burocrática, passado a ser sistêmica e prática;
• Segurança evolui de controle para inteligência defensiva, impulsionando uma abordagem mais preventiva.

Por fim, a liderança precisa aprender a gerir times em que humanos e agentes autônomos trabalham juntos, compartilhando decisões operacionais e estratégicas.

Como se preparar para as tendências tecnológicas de 2026

O ponto de partida é a maturidade real. Não a percebida, nem a prometida por fornecedores. Entender claramente seus gaps em dados, cultura digital e uso de IA é o que separa projetos experimentais de estratégias bem-sucedidas.

Avaliações estruturadas, como o serviço de AI Discovery da SoftDesign, ajudam organizações a enxergar onde estão, onde querem chegar e o que está faltando para atravessar esse caminho com segurança e retorno mensurável.

Na sequência, a prioridade passa a ser reorganizar a base. Governança, segurança e desenvolvimento precisam evoluir juntos.

Agora é a hora: planeje a experimentação das tendências de tecnologia no seu contexto

O ano de 2026 será um ponto de ruptura: as organizações que entrarem nesse ciclo sem disposição para experimentar, aprender e ajustar enfrentarão um delta competitivo difícil de recuperar.

A inovação que não passa pelo laboratório vira risco em produção. Por isso, a SoftDesign pode ser sua grande parceira estratégica no uso das principais (e melhores) tendências de tecnologia: somos uma empresa que atua há mais de 28 anos apoiando empresas na transição tecnológica com engenharia, visão de negócio e execução real.

Fomos reconhecidos por ISG, Paragon e Grupo Amanhã porque aplicamos IA em ambientes corporativos complexos com governança e resultado. Se sua organização quer destravar o potencial da inteligência artificial com parceiros que entregam, o momento é agora.

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Perguntas frequentes sobre tendências de tecnologia

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