Gartner revela as 10 principais previsões de IA para organizações e usuários de TI

O Gartner revelou hoje suas dez principais previsões estratégicas para 2026 e além. As principais previsões da Gartner abrangem três categorias: talento na era da IA, soberania e IA insidiosa.

“Os riscos e oportunidades das rápidas mudanças tecnológicas estão afetando cada vez mais o comportamento e as escolhas humanas”, afirmou Daryl Plummer , vice-presidente, analista destacado, membro do Gartner e chefe de pesquisa de IA da prática de Líderes e Provedores de Alta Tecnologia do Gartner. “Para se preparar adequadamente para o futuro, CIOs e líderes executivos devem priorizar as mudanças comportamentais, juntamente com as mudanças tecnológicas, como prioridades de primeira ordem.”

Analistas da Gartner apresentaram as 10 principais previsões estratégicas durante o Gartner IT Symposium/Xpo , que acontece aqui até quinta-feira.

1) Até 2027, o uso de GenAI e agentes de IA criará o primeiro verdadeiro desafio às ferramentas de produtividade tradicionais em 30 anos, provocando uma reformulação de mercado de US$ 58 bilhões.

As mudanças na GenAI permitirão que as organizações priorizem os requisitos para inovações na GenAI que aceleram a conclusão do trabalho. Formatos legados e compatibilidade perderão importância, reduzindo as barreiras de entrada e resultando em nova concorrência de uma ampla gama de fornecedores.

O custo e a embalagem do GenAI diário provavelmente mudarão ao longo do tempo, com os fornecedores movendo recursos pagos para um nível gratuito, potencialmente tornando os produtos gratuitos adequados para mais usuários.

2) Até 2027, 75% dos processos de contratação incluirão certificações e testes de proficiência em IA no local de trabalho durante o recrutamento

Nos próximos dois anos, espera-se que muitas organizações implementem avaliações práticas de proficiência em IA em seus processos de contratação. Essas estruturas padronizadas e pesquisas direcionadas permitem que as empresas entendam a proficiência dos candidatos e preencham lacunas em habilidades de IA em sua força de trabalho. Essa tendência será especialmente pronunciada para cargos em que a captura, a retenção e a síntese de informações são componentes importantes.

À medida que as habilidades de IA generativa (GenAI) se tornam cada vez mais correlacionadas aos salários, candidatos motivados darão um valor significativamente maior à aquisição de habilidades de IA e precisarão demonstrar essas habilidades para resolver problemas, melhorar a produtividade e tomar decisões acertadas.

3) Até 2026, a atrofia das competências de pensamento crítico, devido à utilização da GenAI, levará 50% das organizações globais a exigir avaliações de competências “sem IA”.

À medida que as empresas expandem o uso da GenAI , as práticas de contratação começarão a diferenciar nitidamente entre candidatos que conseguem pensar de forma independente e aqueles que dependem excessivamente de resultados gerados por máquinas. O recrutamento enfatizará cada vez mais a capacidade de demonstrar resolução de problemas, avaliação de evidências e julgamento sem auxílio de IA.

Essa mudança prolongará os processos de contratação e intensificará a competição por talentos com capacidades cognitivas comprovadas. Em setores de alto risco, como finanças, saúde e direito, a escassez desses talentos aumentará os custos de aquisição e forçará as empresas a desenvolver novas estratégias de sourcing e avaliação. É provável que surjam métodos e plataformas de teste especializados, projetados para isolar a capacidade de raciocínio humano, criando um mercado secundário para ferramentas e serviços de avaliação sem IA. As empresas que integrarem com sucesso a avaliação sem IA em suas estratégias mais amplas de talentos protegerão a “vantagem humana” na qualidade da decisão e na adaptabilidade, proporcionando uma vantagem que se intensificará à medida que a GenAI remodelar o cenário competitivo.

4) Até 2027, 35% dos países estarão presos a plataformas de IA específicas de cada região, usando dados contextuais proprietários

O cenário da IA ​​se fragmentará à medida que fatores técnicos e geopolíticos forçarem as organizações a localizar soluções, respondendo a regulamentações rigorosas, diversidade linguística e alinhamento cultural. Soluções universais de IA desaparecerão à medida que as diferenças regionais aumentarem.

Empresas multinacionais enfrentarão desafios complexos na implantação de IA uniforme em mercados globais e precisarão gerenciar múltiplas parcerias de plataforma, cada uma com demandas únicas de conformidade e governança de dados. Os compradores priorizarão plataformas regionais que ofereçam forte desempenho e conformidade local, enquanto os fornecedores formarão alianças com provedores de nuvem soberanos e modelos de código aberto para se manterem competitivos.

Fornecedores de modelos globais devem provar seu valor contextual ou correm o risco de perder participação de mercado, especialmente em setores regulamentados ou culturalmente sensíveis.

5) Até 2028, as organizações que alavancam a IA multiagente para 80% dos processos de negócios voltados para o cliente dominarão

Um modelo híbrido de IA, em que a IA de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) cuida de tarefas rotineiras e os humanos se concentram em interações complexas e carregadas de emoção, se tornará o padrão do setor. Além disso, os clientes ainda poderão escolher entre interações de autoatendimento completo assistidas por IA, como realizar uma transação ou aprender mais sobre um produto, e também escolher um humano, assistido por IA, para ajudá-los em tarefas como resolver uma situação complexa ou contestar uma cobrança.

Organizações que não adotam IA multiagente em seus processos de CRM correm o risco de perder vantagem competitiva, à medida que as expectativas dos clientes por um serviço rápido e de baixo esforço se tornam a norma. Além disso, os clientes que encontram experiências de baixo esforço geralmente permanecem com o fornecedor/marca devido à melhor experiência.

6) Até 2028, 90% das compras B2B serão intermediadas por agentes de IA, impulsionando mais de US$ 15 trilhões em
gastos B2B por meio de trocas de agentes de IA

Neste novo ecossistema, dados operacionais verificáveis ​​se tornam uma moeda, alimentando uma economia de fluxo de dados onde estruturas de confiança digital e verificabilidade são pré-requisitos para a participação. Produtos projetados com microsserviços componíveis, arquiteturas nativas da nuvem, API-first e headless estabelecerão uma vantagem competitiva significativa. Novos modelos comerciais surgirão, com vendas de alta frequência e sem atrito, impulsionadas por agentes de IA que podem comprimir radicalmente o ciclo de vendas para uma ampla gama de compras comerciais e de tecnologia.

7) Até ao final de 2026, as ações judiciais por “morte por IA” excederão 2.000 devido a insuficientes salvaguardas de risco da IA

O aumento de incidentes de morte injusta por falhas de segurança relacionadas à IA, ou “morte por IA”, levará a um maior escrutínio e controle regulatório, recalls, envolvimento de agências policiais e maiores custos de litígio.

À medida que o escrutínio regulatório se intensifica, as organizações enfrentarão pressão não apenas para cumprir as obrigações legais mínimas, mas também para priorizar a segurança e a transparência em seus sistemas de negócios por meio do uso de proteções de IA. Paradoxalmente, as empresas provavelmente exibirão seu uso de IA, ou a falta dele, para se diferenciar dos concorrentes e mitigar o risco de potenciais litígios.

O impacto das falhas de IA e governança de decisões variará de acordo com a geografia devido às diferenças nos sistemas legais e regulatórios, expondo as organizações a diversos riscos e responsabilidades.

8) Até 2030, 20% das transações monetárias serão programáveis ​​para incluir termos e condições
de uso, para dar aos agentes de IA uma agência econômica

O dinheiro programável está viabilizando novos modelos de negócios, permitindo negociações entre máquinas, comércio automatizado, descoberta de mercado e monetização de ativos de dados, remodelando fundamentalmente setores como gestão da cadeia de suprimentos e serviços financeiros. Transações programáveis ​​em tempo real proporcionam ganhos de liquidez e eficiência, reduzindo o atrito, melhorando a liquidez e reduzindo os custos operacionais, o que impulsiona o crescimento de operações comerciais autônomas.

A ascensão de clientes-máquina, como agentes de IA com agência econômica, aumentará a demanda por infraestrutura financeira programável, criará novos mercados, facilitará o financiamento autônomo e habilitará produtos que se adaptam automaticamente às necessidades em constante mudança. Como resultado, stablecoins, tokens de depósito e ativos tokenizados do mundo real estão se tornando instrumentos financeiros convencionais para uso empresarial.

No entanto, padrões fragmentados e a falta de interoperabilidade entre plataformas de dinheiro programável e infraestruturas de blockchain inibirão o crescimento do mercado e impedirão que agentes de IA e clientes-máquina atuem como verdadeiros atores econômicos. Vulnerabilidades de segurança no armazenamento de dinheiro programável, no controle de acesso e na integridade das transações corroerão a confiança e levarão à criação de novas estruturas regulatórias para governar seu uso.

9) Até 2027, a diferença entre custo e valor para contratos de serviços centrados em processos será reduzida em pelo menos 50% devido à reinvenção da IA.

Os agentes de IA evoluirão para descobrir conhecimento tácito, e as interações com eles se tornarão o próprio processo. O conhecimento oculto utilizado por esses agentes levará a novos ativos de valor. A precificação baseada em inovação contínua não será limitada pela mão de obra, pois fluxos de trabalho padronizados serão substituídos por orquestração orientada por contexto.

10) Até 2027, a regulamentação fragmentada da IA ​​crescerá para cobrir 50% das economias mundiais, gerando US$ 5 bilhões em investimentos em conformidade

A transformação da IA ​​está sendo construída com base na governança da IA . Com mais de 1.000 leis de IA propostas no ano passado, não há duas com uma definição consistente de IA. A governança da IA ​​pode se tornar um facilitador ou uma barreira. Enquanto a tecnologia ajuda, a alfabetização em IA libera poder. Para se manterem seguros, os líderes de tecnologia precisarão construir um mapa mental perpétuo de “leis e regulamentos”.

Programas de governança de IA, com pessoal dedicado e software especializado, se tornarão a norma para gerenciar riscos de IA novos e em evolução, independentemente da segurança. Esses riscos serão impulsionados por requisitos regulatórios e comerciais.