.png)
Os chamados Large Action Models, ou LAMs, ainda estão em seus estágios iniciais. Exemplos iniciais como o RT-2 do Google ou dispositivos voltados ao consumidor, como o Rabbit R1, já existem, mas resultados consistentes em nível de produção ainda são difíceis de alcançar. LAMs exigem volumes enormes de dados de treinamento diversos, que cobrem estados do ambiente, ações e ciclos de feedback. Coletar esses dados em escala é caro e tecnicamente desafiador.
A ação física envolve riscos no mundo real. Diferentemente do texto, erros no mundo físico podem causar danos, o que desacelera a adoção corporativa. Apesar desses desafios, os LAMs representam o próximo passo lógico além dos LLMs. A rápida adoção dos LLMs garante que a pesquisa em LAMs se acelere nos próximos anos. Hoje, porém, os sistemas agênticos dominam. Eles podem não ter capacidades físicas, mas sua versatilidade e adaptabilidade já superam a automação tradicional baseada em regras quando combinadas com orquestração adequada e salvaguardas. As empresas já conseguem implantar IA agêntica para gerenciar fluxos de trabalho complexos, agendar tarefas e integrar múltiplas ferramentas, gerando ganhos operacionais mensuráveis.
As bases da IA agêntica estão evoluindo rapidamente
As empresas estão passando pelos ciclos de adoção de IA mais rápido do que jamais fizeram com softwares tradicionais. Inicialmente, as equipes tentam construir tudo internamente, desenvolvendo componentes personalizados de memória, camadas de aumento de contexto e integrações com sistemas externos. As primeiras ferramentas muitas vezes não atendem às expectativas, levando a decisões recorrentes de construir ou comprar.
Plataformas agênticas baseadas em nuvem, como Azure Foundry e Databricks Agent Bricks, simplificam o gerenciamento de memória, o aumento de contexto e a implantação. Conectores de plataformas multi-cloud prometem agilizar a integração entre sistemas. Plataformas no-code e low-code tornam a experimentação e a automação interna mais rápidas e baratas. Embora ainda não sejam adequadas para produção voltada ao cliente, essas ferramentas permitem que as empresas prototipem soluções e validem processos rapidamente.
A principal lição para 2026 é a flexibilidade. As empresas devem evitar lock-in pesado e projetar sistemas que possam evoluir à medida que as ferramentas amadurecem. Investimentos em treinamento, cultura e adoção estratégica são tão importantes quanto a escolha da plataforma. As empresas que hoje focam em soluções adaptáveis estarão melhor posicionadas para adotar capacidades agênticas de próxima geração sem repetir ciclos caros.
A maturidade da IA física está surgindo
Ecossistemas de IA física, como o Omniverse e o Apollo da NVIDIA, combinados com padrões de interoperabilidade como o IEEE P2874, estão prontos para remodelar o P&D industrial em 2026. Simulações em nuvem, fluxos de trabalho de robótica e gêmeos digitais devem migrar de modelos de CAPEX elevado para OPEX do tipo pague conforme simula. Empresas menores passarão a ter acesso a robótica avançada e simulações que antes eram exclusivas de incumbentes com grande capital.
A fronteira competitiva vai mudar. As empresas vão precisar gerenciar de forma eficaz os custos de simulação em nuvem, adotar padrões abertos como o OpenUSD para evitar lock-in de fornecedores e enfrentar gargalos de qualidade de dados. A nova era da IA física vai recompensar as organizações que integrarem simulação e IA de forma eficiente aos pipelines de desenvolvimento, enquanto fornecedores legados que dependem de hardware proprietário e serviços de integração caros correm o risco de ficar para trás.
Plataformas de gêmeos digitais e simulação também vão acelerar os ciclos de P&D. Engenheiros poderão testar processos virtualmente, otimizar linhas de produção e validar novos produtos antes de comprometer recursos físicos. Essas capacidades reduzem riscos, aceleram a inovação e democratizam o acesso a ferramentas avançadas de experimentação. As empresas que adotarem essa mudança cedo vão conquistar vantagens tanto de custo quanto de tempo.
Gargalos de qualidade de dados persistem
Apesar dos avanços em IA, os desafios centrais dos dados corporativos permanecem. Modelos de dados incompatíveis, nomenclaturas inconsistentes, entradas de texto livre imprevisíveis e pipelines falhos continuam criando obstáculos. Garbage in continua sendo garbage out. Dados confiáveis e de alta qualidade são agora mais críticos do que nunca. LLMs robustos estão amplamente disponíveis e deixaram de ser um diferencial. O que importa é como as empresas aplicam a IA aos seus próprios processos e fornecem dados precisos e contextualizados.
Grafos de conhecimento, ontologias e ferramentas de documentação assistidas por IA ajudam os agentes a operar dentro de restrições específicas de domínio. A IA pode classificar e documentar conjuntos de dados automaticamente, reduzindo o esforço manual de curadoria e aumentando a confiabilidade. Governança sólida, separação de ambientes, testes e fluxos de desenvolvimento disciplinados continuam sendo essenciais. A IA acelera essas práticas, mas não as substitui.
Empresas que investem hoje em bases de dados robustas conseguirão implantar sistemas agênticos de forma mais eficaz amanhã. Dados históricos precisos são fundamentais para previsão, tomada de decisão e automação inteligente. Sem isso, até mesmo agentes sofisticados gerarão resultados pouco confiáveis ou alucinatórios.
Privacidade e segurança são restrições críticas
Treinar IA com dados corporativos ou públicos traz desafios de privacidade e conformidade. O GDPR exige consentimento e a capacidade de remover dados de usuários, mas apagar informações de modelos já treinados ainda é um problema sem solução. As empresas estão experimentando anonimização, dados sintéticos e criptografia homomórfica para reduzir riscos.
A criptografia homomórfica permite cálculos sobre entradas criptografadas, mas aumenta os custos de treinamento. A anonimização e a geração de dados sintéticos reduzem a exposição, mas podem degradar a qualidade do modelo. Equilibrar privacidade e desempenho será uma consideração crítica em 2026. Empresas que incorporarem técnicas de preservação de privacidade e práticas de conformidade em seus pipelines de IA vão ter vantagem competitiva ao reduzir riscos legais e construir confiança com clientes e parceiros.
Preparando-se para 2026
Ao entrar em 2026, as empresas precisam equilibrar inovação e cautela. A IA agêntica já consegue automatizar processos complexos de forma eficaz, enquanto os LAMs ainda permanecem experimentais. Ecossistemas de IA física e gêmeos digitais estão democratizando o acesso à simulação avançada e remodelando o P&D industrial. Dados de alta qualidade, salvaguardas de privacidade e arquiteturas de implantação flexíveis definirão quais empresas transformarão capacidades emergentes de IA em vantagem real de negócio.
As organizações mais bem-sucedidas vão ser as que tratam a IA como uma capacidade estratégica, e não apenas como uma ferramenta. Elas vão fazer investimentos em cultura, governança e sistemas adaptáveis, permitindo mudanças rápidas à medida que novas plataformas, padrões e inovações surgem. As empresas que abraçarem a flexibilidade e priorizarem qualidade de dados, segurança e interoperabilidade vão liderar em eficiência operacional, inovação de produtos e agilidade competitiva.
