Em 2026, as organizações estão preparadas para ir além da fase piloto com iniciativas de inteligência artificial, potencialmente gerando aplicações mais disruptivas após anos de retornos de investimento limitados. Um estudo conduzido por pesquisadores do M.I.T. no verão passado indicou que, apesar de investimentos que variam de US$ 30 bilhões a US$ 40 bilhões em I.A., 95% das organizações relataram não receber nenhum retorno tangível. O relatório, baseado em entrevistas estruturadas, iniciativas públicas de I.A., anúncios e pesquisas, destacou que, embora ferramentas como o ChatGPT tenham aprimorado a produtividade individual, elas não transformaram fundamentalmente as operações de negócios.

A mudança prevista para 2026 levanta questões sobre como essas implementações de I.A. mais avançadas remodelarão as indústrias e a economia em geral. Especialistas sugerem que o próximo ano poderá fornecer uma imagem mais clara do potencial da I.A. para revolucionar fluxos de trabalho e criar novos modelos de negócios. Espera-se que o foco se desloque dos ganhos de produtividade individual para mudanças sistêmicas dentro das empresas e em todos os setores.

"Vimos muita experimentação com I.A., mas agora estamos em um ponto em que as empresas precisam demonstrar valor real", disse um analista do setor, que pediu anonimato devido à política da empresa. "A questão é se essas iniciativas podem ser dimensionadas e entregar as eficiências e inovações prometidas."

O desenvolvimento da I.A. tem sido rápido, com avanços significativos em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional. Essas tecnologias estão agora sendo aplicadas em vários campos, incluindo saúde, finanças e manufatura. No entanto, a integração da I.A. em sistemas existentes tem se mostrado desafiadora, muitas vezes exigindo atualizações significativas de infraestrutura e treinamento da força de trabalho.

Olhando para o futuro, a implantação bem-sucedida da I.A. provavelmente dependerá da abordagem de questões-chave, como privacidade de dados, viés algorítmico e as implicações éticas de sistemas autônomos. À medida que a I.A. se torna mais difundida, os formuladores de políticas e reguladores também precisarão estabelecer diretrizes claras para garantir uma inovação responsável. Espera-se que o próximo ano seja fundamental para determinar se a I.A. pode cumprir seu potencial transformador ou permanecer uma tecnologia com impacto prático limitado.