Pesquisa IEEE 2026: o que os dados dizem sobre o futuro da IA

Na Arko Labs, squads de agentes autônomos escrevem, testam e entregam software todos os dias, sempre sob a supervisão de arquitetos humanos que respondem pelo resultado. Por isso acompanhamos de perto o que os dados globais dizem sobre a adoção de IA agêntica: eles ajudam a separar o que já é prática de mercado do que ainda é promessa. A pesquisa IEEE Technology Impact 2026 traz um retrato claro dessa transição, e também dos cuidados que ela exige.

Contexto da pesquisa global

A pesquisa IEEE Technology Impact 2026 é a maior pesquisa global com profissionais de tecnologia e especialistas realizada para entender as tendências emergentes em inteligência artificial. Um dos arquitetos da Arko Labs, IEEE Senior Member, participou como especialista nesta pesquisa e contribuiu para a análise e a interpretação dos dados coletados de mais de 5.000 respondentes em 50 países.

Os resultados são inequívocos: a IA agêntica não é mais uma possibilidade teórica do futuro. É uma realidade presente, que já está sendo adotada por empresas globais. Diferentemente da GenAI, que foi um fenômeno de adoção viral, mas com aplicações ainda em evolução, os agentes autônomos estão sendo integrados a processos críticos de negócio.

A pesquisa identifica uma inflexão clara: a IA agêntica está em uma curva de adoção mais rápida do que a GenAI teve em seu pico. As empresas não estão mais testando agentes em projetos-piloto isolados. Estão colocando agentes em produção, gerenciando riscos e escalando implantações. Essa velocidade de adoção sugere que 2026 pode ser o ano em que a IA agêntica passa de “tecnologia emergente” a “infraestrutura crítica”.

Adoção rápida de IA agêntica na indústria

Um dos achados mais significativos foi a velocidade de adoção de agentes autônomos em comparação com as expectativas anteriores. A pesquisa mostrou que 67% das empresas globais já têm pelo menos um agente autônomo em produção ou em piloto avançado, contra 43% para a GenAI no mesmo ponto de seu ciclo de adoção.

Isso sugere aprendizado institucional. As empresas aprenderam com a GenAI a integrar IA em seus sistemas. Entenderam os requisitos de dados, as necessidades de validação e os desafios de governança. Quando os agentes autônomos chegaram, já tinham infraestrutura e experiência para adotá-los mais rapidamente.

Os casos de uso diferem significativamente dos da GenAI. Enquanto a GenAI foi adotada principalmente para tarefas de escritório (redação de e-mails, código, análise de documentos), os agentes autônomos estão sendo adotados em processos operacionais: gerenciamento de estoque, processamento de pedidos, atendimento ao cliente, gestão de infraestrutura de TI, pesquisa e due diligence.

Isso é significativo porque impacta níveis mais profundos da organização. Não se trata mais de um analista usando uma ferramenta de IA para ser mais produtivo. É o sistema automatizado delegando decisões a agentes, o que exige uma governança mais cuidadosa.

Impacto no mercado de trabalho e transformação de habilidades

Talvez o achado mais preocupante da pesquisa seja a magnitude da transformação prevista no mercado de trabalho. A pesquisa projeta que até 30% dos trabalhos atuais poderão ser significativamente alterados (não necessariamente eliminados, mas transformados) pela adoção de IA agêntica nos próximos 18 meses.

É importante notar que “transformação do trabalho” não é sinônimo de “eliminação do trabalho”. Um agente pode cuidar de tarefas rotineiras de processamento de pedidos, permitindo que humanos se concentrem na resolução de problemas complexos. Um programador pode usar um agente para gerar e testar código, concentrando-se no design arquitetural. Um analista de fraude pode usar agentes para rastrear padrões, concentrando-se em decisões que exigem nuance.

Mas essa transformação requer uma adaptação massiva. A educação técnica precisa evoluir. Programadores precisam aprender a trabalhar com agentes como parceiros, a orquestrar múltiplos agentes e a definir gates e controles. Profissionais não técnicos precisam entender o que os agentes conseguem e o que não conseguem fazer.

A pesquisa identificou uma lacuna crítica entre as habilidades necessárias e a educação disponível. As universidades não estão preparando os estudantes para este mundo. Programas de bootcamp ainda ensinam habilidades de GenAI quando o mercado já exige experiência em IA agêntica. Esse descompasso criará pressão salarial e competição por talentos.

Desafios de educação e infraestrutura no Brasil

O Brasil enfrenta desafios particulares nesta transição. Diferentemente de países desenvolvidos, que têm ecossistemas maduros de educação técnica, o Brasil ainda está construindo sua base. As universidades brasileiras, mesmo as melhores, enfrentam limitações de recursos que dificultam acompanhar as fronteiras tecnológicas.

A pesquisa mostrou que apenas 8% dos profissionais brasileiros de TI se sentem confiantes em sua capacidade de trabalhar com agentes autônomos, contra 24% globalmente. Isso não reflete falta de talento (os brasileiros têm demonstrado capacidade consistente de inovação em IA), mas sim falta de acesso à educação e aos recursos necessários.

A infraestrutura também é um fator crítico. Agentes autônomos exigem datasets para treinamento, GPUs para inferência e uma infraestrutura de nuvem robusta. Empresas brasileiras frequentemente competem com recursos limitados contra gigantes globais que têm acesso ilimitado a GPUs e dados. Essa assimetria digital pode fazer o Brasil ficar para trás na adoção de IA agêntica, apesar de uma população de 215 milhões de potenciais usuários.

Há, porém, oportunidades. O Brasil tem talento em software e engenharia criativa, e há empresas brasileiras inovando em IA agêntica. Mas, sem investimento massivo em educação e infraestrutura, o país corre o risco de se tornar um usuário passivo de tecnologia desenvolvida em outro lugar, em vez de criador.

Questões éticas e governança de IA

Talvez o achado mais interessante tenha sido o grau de consenso global de que regulação e governança são necessárias. Diferentemente de outras controvérsias tecnológicas, houve acordo entre os respondentes de que agentes autônomos precisam de supervisão cuidadosa.

A pesquisa identificou vários domínios em que surgiu consenso:

1. Decisões com impacto significativo sobre direitos humanos (emprego, crédito, justiça) precisam manter algum nível de aprovação humana.
2. Auditoria e logging são essenciais para qualquer agente autônomo.
3. A transparência sobre o uso de IA é obrigatória em contextos em que ela afeta usuários.
4. Viés e discriminação em agentes são um risco gerenciável, mas real, que exige atenção.

A maioria dos respondentes viu a governança não como obstáculo à inovação, mas como pré-requisito para a confiança pública. Empresas que implementam governança rigorosa estão vendo maior adoção de agentes pelas partes interessadas do que aquelas que ignoram essas questões.

Para o Brasil especificamente, há uma oportunidade de liderança: estabelecer padrões de governança de IA que sejam rigorosos sem ser paralisantes, que protejam direitos humanos sem bloquear a inovação. Os países que conseguirem esse equilíbrio atrairão investimentos e talentos.

Implicações para profissionais e organizações

O que os dados dizem para quem trabalha com tecnologia hoje? Primeiro, a adoção de IA agêntica não será opcional no futuro próximo. Empresas que não investirem agora em entender e adotar agentes ficarão em desvantagem competitiva em 18 a 24 meses.

Segundo, o tipo de competência necessária está mudando. Não basta mais ser um programador ou arquiteto excelente. É preciso combinar a experiência tradicional com a compreensão de agentes autônomos, de machine learning e, especialmente, de governança e ética. Os profissionais que conseguirem combinar essas habilidades terão demanda altíssima.

Terceiro, a educação continuada ao longo da vida não é opcional. A meia-vida do conhecimento técnico em IA é estimada em 18 meses. Quem aprende IA agêntica hoje precisará se manter atualizado continuamente. Organizações que criam uma cultura de aprendizado contínuo vão atrair os melhores talentos e inovar mais rapidamente.

Por fim, há oportunidade. O Brasil está em uma posição única: tem uma população técnica criativa, há demanda global por especialistas em IA agêntica, e o país ainda pode moldar como a tecnologia será adotada localmente. Profissionais brasileiros que investirem agora em entender agentes autônomos estarão posicionados para liderar em suas organizações e setores.