O ano de 2026 representa o momento em que as solu\u00e7\u00f5es inteligentes deixam de ser apenas ferramentas de apoio para se tornarem parte da decis\u00e3o empresarial. A Intelig\u00eancia Artificial (IA) permanece como um dos principais vetores de transforma\u00e7\u00e3o estrutural dos neg\u00f3cios nos pr\u00f3ximos anos. De acordo com o relat\u00f3rio Digital Trends 2026, da Softtek, a IA baseada em agentes aut\u00f4nomos (Agentic AI) representar\u00e1 30% da receita global de software corporativo at\u00e9 2035. A proje\u00e7\u00e3o aponta tamb\u00e9m um crescimento m\u00e9dio anual superior a 40% nesta pr\u00f3xima d\u00e9cada.<\/p>\n\n\n\n
Diferente da IA tradicional, que analisa dados ou produz conte\u00fado sob comando humano, a Agentic AI opera como um sistema capaz de tomar decis\u00f5es e executar processos completos. Esses agentes podem interpretar dados, definir a\u00e7\u00f5es, executar tarefas e ajustar etapas do processo conforme os resultados obtidos. Conforme o estudo, 2026 ser\u00e1 um ano de transi\u00e7\u00e3o definitiva para a IA generativa e suas novas fun\u00e7\u00f5es. Atualmente, a tecnologia e seus recursos ainda est\u00e3o muito concentrados em produtividade e assist\u00eancia aos humanos. Mas, os sistemas passar\u00e3o a evoluir para modelos capazes de planejar, executar e ajustar fluxos completos de trabalho.<\/p>\n\n\n\n
Para Jose Marcos Brum, vice-presidente de Neg\u00f3cios em Segmentos Estrat\u00e9gicos da Softtek, a transi\u00e7\u00e3o \u00e9 marcada por uma mudan\u00e7a cultural e operacional, n\u00e3o apenas tecnol\u00f3gica. \u201cEstamos saindo da era em que a IA era uma ferramenta de consulta para uma era onde ela \u00e9 uma for\u00e7a de execu\u00e7\u00e3o operacional real. O papel das lideran\u00e7as agora evolui de ‘executores de tarefas’ para ‘curadores de agentes’, garantindo que a autonomia da IA esteja alinhada \u00e0 estrat\u00e9gia e \u00e0 governan\u00e7a da companhia\u201d, diz.<\/p>\n\n\n\n
O relat\u00f3rio mostra tamb\u00e9m que as empresas est\u00e3o migrando de modelos baseados em relat\u00f3rios est\u00e1ticos para sistemas cont\u00ednuos de decis\u00e3o. \u00c1reas como finan\u00e7as, supply chain e gest\u00e3o de riscos ser\u00e3o as mais beneficiadas pelos Agentes de Personaliza\u00e7\u00e3o, que definem a pr\u00f3xima melhor oferta (Next Best Action) em tempo real; pelos Agentes de Agilidade, capazes de priorizar automaticamente demandas operacionais complexas; e pelos Agentes Din\u00e2micos \u2013 que ajustam pre\u00e7os e reconfiguram cadeias log\u00edsticas. <\/p>\n\n\n\n
Al\u00e9m disso, o conceito “AI-First by Design” aparece no relat\u00f3rio mostrando que produtos e sistemas devem ser constru\u00eddos com intelig\u00eancia integrada desde sua concep\u00e7\u00e3o, permitindo aprendizado cont\u00ednuo. Por\u00e9m, este avan\u00e7o exigir\u00e1 novos mecanismos de controle. \u201cSem uma governan\u00e7a estruturada, a autonomia pode ampliar riscos regulat\u00f3rios. \u00c9 por isso que propomos indicadores como a ‘Taxa de Sucesso Aut\u00f4nomo’ e a ‘Explicabilidade das Decis\u00f5es’. O sucesso n\u00e3o vir\u00e1 apenas da tecnologia, mas da confian\u00e7a que depositamos nela\u201d, refor\u00e7a Brum.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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