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Os Modelos de Ação Realmente Grandes, ou LAMs, ainda estão em sua infância. Existem exemplos iniciais, como o RT-2 do Google ou dispositivos de consumo, como o Rabbit R1, mas resultados consistentes em nível de produção ainda são difíceis de alcançar. Os LAMs exigem enormes quantidades de dados de treinamento diversificados, abrangendo estados ambientais, ações e ciclos de feedback. Coletar esses dados em escala é caro e tecnicamente desafiador.
A ação física acarreta riscos no mundo real. Ao contrário do texto, os erros no mundo físico podem causar danos, retardando a adoção pelas empresas. Apesar desses obstáculos, os LAMs representam o próximo passo lógico além dos LLMs. A rápida adoção dos LLMs garante que a pesquisa sobre LAMs se acelerará nos próximos anos. Hoje, porém, os sistemas agênicos dominam. Eles podem carecer de capacidades físicas, mas sua versatilidade e adaptabilidade já superam a automação tradicional baseada em regras quando combinados com orquestração e salvaguardas adequadas. As empresas já podem implantar IA agênica para gerenciar fluxos de trabalho complexos, programar tarefas e integrar várias ferramentas, proporcionando ganhos operacionais mensuráveis.
Os primitivos de IA agênica estão avançando rapidamente
As empresas estão adotando a IA mais rapidamente do que jamais fizeram com o software tradicional. Inicialmente, as equipes tentam construir tudo sozinhas, desenvolvendo componentes de memória personalizados, camadas de aumento de contexto e integrações com sistemas externos. As ferramentas iniciais muitas vezes não atendem às expectativas, levando a repetidas decisões de construir ou comprar.
Plataformas agênicas baseadas em nuvem, como Azure Foundry e Databricks Agent Bricks, simplificam o gerenciamento de memória, o aumento de contexto e a implantação. Conectores de plataforma multicloud prometem otimizar a integração do sistema. Plataformas sem código e com baixo código tornam a experimentação e a automação interna mais rápidas e baratas. Embora ainda não sejam adequadas para produção voltada para o cliente, essas ferramentas permitem que as empresas criem protótipos de soluções e validem processos rapidamente.
A lição fundamental para 2026 é a flexibilidade. As empresas devem evitar o aprisionamento tecnológico e projetar sistemas que possam evoluir à medida que as ferramentas melhoram. Os investimentos em treinamento, cultura e adoção estratégica são tão importantes quanto a escolha da plataforma. As empresas que se concentram em soluções adaptáveis hoje estarão posicionadas para adotar recursos de última geração sem repetir ciclos dispendiosos.
A maturidade da IA física está emergindo
Ecossistemas físicos de IA, como o Omniverse e o Apollo da NVIDIA, combinados com padrões de interoperabilidade como o IEEE P2874, devem remodelar a pesquisa e o desenvolvimento industrial em 2026. Simulações baseadas em nuvem, fluxos de trabalho de robótica e gêmeos digitais passarão de modelos de alto CAPEX para OPEX com pagamento conforme o uso. Empresas menores agora terão acesso a robótica e simulações avançadas, antes reservadas a empresas estabelecidas com grande capital.
A fronteira competitiva mudará. As empresas devem gerenciar os gastos com simulação em nuvem de maneira eficaz, adotar padrões abertos, como o OpenUSD, para evitar a dependência de fornecedores, e resolver os gargalos de qualidade dos dados. A nova era da IA física recompensará as empresas que integrarem simulação e IA em pipelines de desenvolvimento de maneira eficiente, enquanto os fornecedores tradicionais que dependem de hardware proprietário e serviços de integração de alto custo correm o risco de ficarem de fora.
Os gêmeos digitais e as plataformas de simulação também acelerarão os ciclos de P&D. Os engenheiros testarão processos virtualmente, otimizarão linhas de produção e validarão novos produtos antes de comprometer recursos físicos. Esses recursos reduzem riscos, aceleram a inovação e democratizam o acesso a ferramentas avançadas de experimentação. As empresas que adotarem essa mudança antecipadamente obterão vantagens tanto em termos de custo quanto de tempo.
Os gargalos na qualidade dos dados persistem
Apesar dos avanços na IA, os principais desafios dos dados empresariais permanecem. Modelos de dados incompatíveis, nomenclatura inconsistente, entradas de texto livre imprevisíveis e pipelines defeituosos ainda criam obstáculos. Lixo entra, lixo sai. Dados confiáveis e de alta qualidade são agora mais críticos do que nunca. LLMs robustos estão amplamente disponíveis e não são mais um diferencial. O que importa é como as empresas aplicam a IA aos seus próprios processos e fornecem dados precisos e contextualizados.
Gráficos de conhecimento, ontologias e ferramentas de documentação assistidas por IA ajudam os agentes a operar dentro de restrições específicas do domínio. A IA pode marcar e documentar conjuntos de dados automaticamente, reduzindo o esforço de curadoria manual e melhorando a confiabilidade. Uma governança sólida, a separação de ambientes, testes e fluxos de trabalho de desenvolvimento disciplinados continuam sendo essenciais. A IA acelera essas práticas, mas não as substitui.
As empresas que investirem hoje em bases de dados robustas poderão implementar sistemas agenticos de forma mais eficaz no futuro. Dados históricos precisos são essenciais para previsões, tomada de decisões e automação inteligente. Sem eles, mesmo agentes sofisticados gerarão resultados pouco confiáveis ou ilusórios.
Privacidade e segurança são restrições críticas
Treinar IA com dados empresariais ou públicos apresenta desafios de privacidade e conformidade. O GDPR exige consentimento e a capacidade de remover dados do usuário, mas a exclusão de informações de modelos treinados continua sem solução. As empresas estão experimentando anonimização, dados sintéticos e criptografia homomórfica para reduzir o risco.
A criptografia homomórfica permite cálculos em entradas criptografadas, mas aumenta os custos de treinamento. A anonimização e a geração de dados sintéticos reduzem a exposição, mas podem prejudicar a qualidade do modelo. Equilibrar privacidade e desempenho será uma consideração crítica em 2026. As empresas que incorporarem técnicas de preservação da privacidade e práticas de conformidade em seus pipelines de IA obterão uma vantagem competitiva ao reduzir o risco legal e construir confiança com clientes e parceiros.
Preparando-se para 2026
As empresas que entram em 2026 devem equilibrar inovação e cautela. A IA agênica já pode automatizar processos complexos de forma eficaz, enquanto os LAMs ainda são experimentais. A IA física e os ecossistemas de gêmeos digitais estão democratizando o acesso à simulação avançada, remodelando a P&D industrial. Dados de alta qualidade, proteções de privacidade e arquiteturas de implantação flexíveis determinarão quais empresas transformarão os recursos emergentes de IA em vantagens comerciais tangíveis.
As organizações mais bem-sucedidas tratarão a IA como uma capacidade estratégica, e não como uma ferramenta. Elas investirão em cultura, governança e sistemas adaptáveis, permitindo-lhes se adaptar rapidamente à medida que novas plataformas, padrões e inovações surgirem. As empresas que adotarem a flexibilidade e priorizarem a qualidade, a segurança e a interoperabilidade dos dados liderarão em eficiência operacional, inovação de produtos e agilidade competitiva.
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