Em 2021, o livro AI 2041, de Kai-Fu Lee, projetou um futuro em que a inteligência artificial estaria integrada a praticamente todos os aspectos da vida humana. Em 2026, o avanço tecnológico é evidente, mas a implantação prática da IA tem sido guiada por limitações econômicas, físicas e regulatórias, que moldam onde e como a tecnologia gera valor.

Choque de realidade nas empresas

O entusiasmo com a autonomia total das máquinas deu lugar a uma avaliação mais pragmática sobre custos e governança. Softwares de IA já conseguem automatizar tarefas como escrever códigos e analisar contratos com rapidez superior à humana, mas sua escala operacional exige supervisão contínua, auditorias e integração com sistemas legados.

O país caminha para a chamada era agêntica, na qual sistemas executam tarefas complexas de forma autônoma, mas o êxito dessa transição depende sobretudo da qualidade da governança corporativa. Segundo o IBGE, o uso de inteligência artificial na indústria brasileira cresceu de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024, sinalizando que a automação deixou a fase de piloto e passou a ser prática comum nas fábricas.

Onde está o retorno financeiro?

Os ganhos financeiros mais imediatos aparecem na eficiência operacional e na reengenharia de processos. Pesquisa do FGV IBRE indica que 60,1% das empresas brasileiras que adotaram soluções de IA notaram aumento real na produtividade diária. A Brasscom estima que o Brasil deve receber R$ 774 bilhões em investimentos em transformação digital até 2028, com forte direcionamento para algoritmos. Relatórios do BTG Pactual ressaltam que o retorno financeiro costuma demandar um ciclo longo de investimentos em infraestrutura, o que sugere que os aportes visam criação de valor sustentado e não especulação passageira.

Barreiras: energia, água e segurança

Treinar e manter grandes modelos consome grande quantidade de energia elétrica e água, tornando a sustentabilidade um limite para expansão. Ao mesmo tempo, a superfície de ataque cibernético aumentou, e a segurança deixou de ser um extra para se tornar requisito básico em qualquer projeto. Estudos da Deloitte apontam que a governança de dados e a carência de competências estão entre as principais barreiras atuais à adoção mais ampla da IA.

Desigualdade no uso cotidiano

O avanço não é homogêneo: setores como o financeiro e a indústria pesada aceleram a adoção, enquanto grande parte da população enfrenta restrições de acesso. A Cetic.br calcula que 50 milhões de brasileiros já usam ferramentas inteligentes, mas os benefícios reais continuam concentrados em faixas de maior renda e escolaridade. Segundo especialistas, ampliar acesso não se resume a levar conexão — é necessário promover letramento digital avançado para preparar a força de trabalho.

O valor da IA em 2026: pragmatismo substitui previsões futuristas

Imagem: Divulgação

Hardware e descentralização do processamento

Para reduzir dependência da nuvem e tornar a IA mais acessível, fabricantes têm deslocado parte do processamento para dispositivos locais. A proposta dos chamados AI PCs é instalar processadores neurais dedicados em computadores pessoais, permitindo rodar modelos complexos sem conexão contínua e com maior privacidade. O mesmo fenômeno ocorre em smartphones modernos, que funcionam cada vez mais como “cérebros de bolso”, trazendo poder de processamento neural a milhões de usuários.

Visão dos construtores do futuro

Enquanto imaginar 2041 segue sendo um exercício útil, agir em 2026 exige foco em infraestrutura e organização dos dados. Roger Finger, Head de Inovação da Positivo Tecnologia, observa que a IA deixou de ser apenas um chatbot para atuar como curadora de decisões complexas, e que o diferencial passa pela capacidade humana de integrar a tecnologia com responsabilidade, ética e propósito definido. O caminho para a maturidade digital permanece longo e requer adaptação contínua.

Com informações de Meupositivo