A inteligência artificial redefine o ecossistema empresarial: Quais desafios aguardam o setor em 2026?

O mundo do software atingiu um ponto de saturação. A próxima fase de transformação não será mais digital — será física. Empresas tecnológicas que aprenderam a alterar bits agora terão de enfrentar a realidade dos átomos. Este desafio abre possibilidades ilimitadas, mas também traz consequências que a indústria está apenas a começar a abordar.

Fundamentos físicos: De código a infraestrutura

A indústria de energia e a produção tornar-se-ão laboratórios naturais de IA

Os Estados Unidos estão a reconstruir a economia do zero. Energia, mineração, logística e produção voltaram a estar no centro das prioridades estratégicas. Desta vez, de forma diferente do passado — não modernizando sistemas existentes, mas construindo uma nova geração do setor industrial criada para inteligência artificial desde o início.

Esta transformação manifesta-se em múltiplos níveis. Empresas utilizam design automático, simulações avançadas e operações controladas por algoritmos de IA. Nos setores de energia nuclear, mineração avançada ou produção biológica — onde quer que seja necessária a otimização de processos — os algoritmos ultrapassam as capacidades dos operadores tradicionais.

Drones autónomos e sensores podem agora monitorizar toda a infraestrutura: portos, redes ferroviárias, linhas de transmissão de energia, oleodutos. Sistemas que há anos eram demasiado extensos para serem geridos eficientemente, agora tornam-se transparentes graças à supervisão contínua e análise em tempo real.

Renascimento da produção americana: Fábrica como produto

A história da indústria americana foi escrita nos anos de prosperidade. Contudo, décadas de offshoring e subinvestimento frearam a inovação. Hoje, à medida que as máquinas começam a trabalhar com uma nova energia, testemunhamos um renascimento da produção numa escala nunca antes vista.

Será necessária uma mudança de mentalidade. Em vez de tratar a IA como uma ferramenta para otimizar processos existentes, as empresas devem pensar como Henry Ford — projetar com escala e repetibilidade desde o primeiro dia. Isto implica:

• Simplificar procedimentos regulatórios e processos de licenciamento através da automação
• Integrar IA com humanos: as pessoas desempenham funções estratégicas, as máquinas tarefas repetitivas e perigosas
• Acelerar ciclos de projeto com foco na produção desde a fase de conceção
• Melhorar a coordenação de megaprojetos

A combinação de princípios tradicionais de produção em massa com as possibilidades atuais da IA abre portas para uma revolução: produção em massa de reatores nucleares, construção de habitações em escala nacional, expansões ultrarrápidas de centros de dados.

Perceptibilidade do mundo físico: Uma nova dimensão de perceção

Na última década, sistemas de monitorização de software mudaram a forma como gerimos a infraestrutura digital. O software revelou o mundo dos bytes e servidores através de logs, métricas e rastros. Agora, uma mudança semelhante chega à realidade física.

Com a implementação de bilhões de câmaras e sensores conectados em cidades americanas, surge uma nova possibilidade: conhecer o estado da infraestrutura em tempo real. Esta “perceptibilidade física” torna-se tecnicamente viável e estrategicamente necessária.

Porém, esta transformação traz riscos. Ferramentas que detectam incêndios florestais ou evitam acidentes na construção podem também cair em cenários distópicos de vigilância massiva. Os vencedores serão aqueles que construírem sistemas que combinem transparência com proteção da privacidade — interoperáveis, nativamente suportados por IA, sem violar liberdades civis.

Eletrónica industrial: A ponte entre bits e átomos

A revolução acontecerá não só nas fábricas, mas dentro das máquinas que as movem. Avanços em eletrificação, novos materiais e IA convergem num ponto: o software ganha controlo real sobre o mundo físico.

Veículos elétricos, drones, centros de dados, fábricas modernas — todos baseiam-se numa pilha unificada: eletrónica industrial. É a integração de toda a cadeia — desde minerais extraídos, componentes, energia armazenada em baterias, sua distribuição, até ao movimento realizado por motores de precisão — tudo coordenado por software.

Esta é a base invisível de cada avanço na automação. Decide se o software apenas encomenda transporte ou realmente controla a direção do veículo. O problema? As competências para construir esta pilha estão a desaparecer. Desde a refinação de materiais essenciais até à produção de chips avançados — a cadeia de abastecimento fragmenta-se, e as capacidades deterioram-se.

Se os EUA quiserem liderar a próxima era industrial, não basta escrever código — têm de produzir suportes físicos que o realizem. Os países que dominarem a eletrónica industrial definirão o futuro da tecnologia civil e militar.

Laboratórios autónomos: Ciência sem humanos

Modelos multimodais e robótica atingem um ponto em que podem fechar o ciclo de descobertas científicas na totalidade. Hipóteses → design de experimentos → execução → análise de resultados → novas direções de investigação — tudo sem intervenção humana.

Equipes a construir tais laboratórios serão multidisciplinares: IA, robótica, ciências exatas, produção, operações — tudo integrado em centros de investigação automatizados. Uma transformação indireta, mas indiscutivelmente poderosa, do método científico.

Dados do campo de batalha empresarial: Moeda da inteligência artificial

Em 2025, as limitações eram o poder de computação e a construção de centros de dados. Em 2026, os paradigmas irão mudar — o obstáculo será o acesso aos dados e a capacidade de os estruturar.

Setores tradicionais — produção, transporte, logística — geram enormes quantidades de dados não estruturados. Cada viagem de camião, leitura de contador, manutenção, operação de produção, montagem, teste — tudo serve de treino. Contudo, termos como aquisição de dados ou rotulagem permanecem estranhos à indústria tradicional.

Empresas como Scale ou laboratórios de IA gastam somas elevadas em “dados de suor de fábrica” — processos reais, não apenas resultados finais. Empresas industriais com infraestrutura física e equipa existentes estão em posição privilegiada. Podem adquirir dados quase a custo zero e usá-los nos seus próprios modelos ou para licenciamento.

Também surgirão startups que oferecerão uma pilha completa: software de recolha e rotulagem, hardware sensorial, ambientes de treino com reforço, pipelines de treino, e até máquinas autónomas próprias.

Camada de aplicação: De tarefas a ecossistemas

IA não só acelera — transforma o modelo de negócio

Até agora, a maioria das startups de IA focava na automação de tarefas. A nova fase é uma transformação mais profunda: os algoritmos não só reduzem custos, mas reforçam fundamentalmente as receitas dos clientes.

Exemplo? Em modelos quase baseados na partilha de lucros, escritórios de advogados só ganham se tiverem sucesso. Empresas que usam IA para prever oportunidades de sucesso ajudam advogados a escolher melhores casos, atender mais clientes e melhorar taxas de sucesso. A IA não reduz custos — gera maior rentabilidade.

Esta lógica expandir-se-á para outros setores: sistemas de IA mais integrados com mecanismos de incentivo ao cliente, criando vantagens complexas, difíceis de copiar por software tradicional.

ChatGPT como ecossistema de aplicações

Durante décadas, cada ciclo de inovação exigiu três componentes: nova tecnologia, mudança de comportamento do consumidor e novo canal de distribuição. A IA cumpriu os dois primeiros, mas faltava um canal de distribuição nativo para aplicações.

Tudo mudou com o lançamento do SDK de aplicações da OpenAI, o suporte da Apple para miniaplicações e a introdução do chat em grupo no ChatGPT. Os desenvolvedores ganharam acesso a uma base de 900 milhões de utilizadores e podem crescer através de novos ecossistemas, como o Wabi.

Este último elemento do ciclo de vida do produto de consumo pode, em 2026, iniciar uma nova era na tecnologia de consumo — se os desenvolvedores entenderem como usá-lo de forma eficaz.

Assistentes de voz: De ponto de entrada a fluxos de trabalho completos

Nos últimos 18 meses, a visão de agentes de IA a lidar com interações reais passou de teoria à prática. Milhares de empresas — desde startups a gigantes — implementaram sistemas de voz para reservas, recolha de dados, realização de inquéritos.

Estes agentes não só reduzem custos operacionais, como libertam trabalhadores de tarefas rotineiras, permitindo-lhes focar em trabalhos que exigem criatividade e julgamento.

Porém, atualmente, a maioria das soluções oferece apenas “voz como entrada” — um ou vários tipos de interação. O futuro são assistentes que se expandem para fluxos de trabalho inteiros, potencialmente multimodais, gerindo o ciclo completo de relacionamento com o cliente. Os agentes estarão mais integrados com sistemas empresariais, recebendo autonomia para lidar com interações complexas.

Em todas as empresas, deve agora ser prioridade: implementar produtos de IA com foco no canal de voz e usá-lo para otimizar operações-chave.

Aplicações proativas: Fim da era dos prompts

Em 2026, a era em que os utilizadores inseriam comandos manualmente chegará ao fim. A próxima geração de aplicações de IA não aguardará comandos — observará ações e sugerirá proativamente os próximos passos.

IDEs irão propor refatorações de código antes mesmo do programador pedir. CRM redigirá automaticamente emails após uma conversa. Ferramentas de design criarão variantes de layout durante o trabalho. O chat deixará de ser a principal interface, passando a ser um suporte secundário.

A IA tornará invisível a estrutura de cada fluxo de trabalho, ativada pela intenção do utilizador, e não por palavras-chave.

Fintech e seguros: Reconstrução em vez de remendos

Muitas instituições financeiras já integraram IA — importação de documentos, assistentes de voz — mas isso é apenas remendar sistemas antigos. A verdadeira transformação exige uma reconstrução completa da infraestrutura para IA.

Em 2026, o risco de ficar para trás superará o medo de investir. Grandes instituições financeiras começarão a abandonar fornecedores tradicionais em favor de soluções nativas de IA.

Estas novas plataformas tornar-se-ão centros de dados, normalização e enriquecimento de informações de sistemas tradicionais e fontes externas. Os efeitos?

• Os fluxos de trabalho serão drasticamente simplificados. Em vez de alternar entre sistemas, o trabalhador gerencia centenas de tarefas numa única interface, enquanto o agente cuida dos detalhes mais aborrecidos.
• Categorias existentes fundir-se-ão em unidades maiores. Dados KYC, abertura de conta e monitorização de transações integrar-se-ão num único ponto de risco.
• Os vencedores das novas categorias serão dez vezes maiores do que os atores tradicionais.

O futuro dos serviços financeiros não é IA sobre fundações antigas, mas um novo sistema operativo totalmente construído em torno da inteligência.

Penetração ampla: IA além do Vale do Silício

Até agora, os benefícios da inovação em IA chegaram principalmente ao 1% das empresas localizadas ou relacionadas com a Bay Area. É compreensível — os empresários vendem naturalmente àqueles que conhecem.

Até 2026, o paradigma mudará. As startups perceberão que as maiores oportunidades estão fora do Vale do Silício, em setores tradicionais — produção, retalho, serviços profissionais. Usarão estratégias proativas para descobrir o potencial escondido em setores tradicionais de grande escala.

Integradores de sistemas, empresas de implementação, fabricantes — todos podem tornar-se campos de revolução em IA. A questão é: quem será aquele que semeará a mudança lá?