Em 2026, espera-se que o setor de inteligência artificial mude seu foco principal do desenvolvimento de modelos de linguagem cada vez maiores para a implementação de aplicações práticas de IA, de acordo com especialistas entrevistados pelo TechCrunch. Essa transição envolve a implantação de modelos de IA menores e mais especializados, a integração da IA em dispositivos físicos e a criação de sistemas projetados para se integrarem perfeitamente aos fluxos de trabalho humanos existentes.

A mudança marca um afastamento do dimensionamento de força bruta dos modelos de IA que caracterizou os anos anteriores. Em vez disso, a indústria se concentrará na pesquisa de novas arquiteturas de IA e na transição de demonstrações chamativas para implantações direcionadas. O objetivo é desenvolver agentes de IA que aumentem as capacidades humanas, em vez de prometer autonomia total.

Essa mudança de direção segue um período de rápido crescimento na IA, impulsionado por avanços como o artigo AlexNet em 2012, que demonstrou a capacidade dos sistemas de IA de aprender o reconhecimento de objetos por meio de conjuntos de dados massivos. Essa pesquisa, impulsionada pelo poder computacional das GPUs, levou ao desenvolvimento de modelos cada vez mais sofisticados, culminando no GPT-3 da OpenAI por volta de 2020.

No entanto, os especialistas agora acreditam que simplesmente dimensionar os modelos não é suficiente. O foco agora é tornar a IA mais utilizável e aplicável em cenários do mundo real. Isso inclui incorporar inteligência em dispositivos cotidianos e criar sistemas de IA que possam trabalhar ao lado de humanos em vários setores. A transição sugere um amadurecimento do campo da IA, indo além das possibilidades teóricas para implementações práticas.