Entrámos em 2026 com a sensação de que a Inteligência Artificial (IA) “já faz (ou pode fazer) tudo”. Mas 2025 serviu para separar a promessa da prática, principalmente no que toca aos processos das empresas. A tecnologia acelerou; as organizações, nem por isso. Modelos como o ChatGPT ou Gemini banalizaram-se e, muitas empresas disponibilizaram (ou estão a disponibilizar) o acesso à IA generativa (GenAI) “para todos”: assistentes (copilotos) a escrever e-mails e relatórios, resumir documentos, preparar apresentações e folhas de cálculo. Resultado? Ganhos incrementais, difíceis de medir, e uma pergunta desconfortável: o que fizemos, afinal, com os minutos poupados? Este tempo diluiu-se no dia-a-dia, sem se transformar automaticamente em valor e em aumentos de produtividade.Ao mesmo tempo, continuamos a tomar demasiadas decisões “a olho”, guiadas por intuição e hábito, sem se tirar verdadeiro partido do poder dos dados e da inteligência artificial. Aqui entra a outra face da IA: não a IA generativa, que gera conteúdo (texto, imagem, som, vídeo), mas a IA analítica que prevê, recomenda e decide com base em objetivos definidos por pessoas e em grandes volumes de informação. É esta a IA que permite reduzir o custo de servir um cliente, melhorar níveis de serviço, aumentar a eficiência numa linha de produção ou diminuir a pegada de carbono.Foi também em 2025 que vimos os agentes de IA ganharem escala. Tratam-se de colaboradores digitais capazes de planear e executar tarefas, pedir ajuda a outros agentes e adaptar o comportamento ao contexto. A bolha de expectativas começou a deslocar-se da “IA que escreve” (GenAI) para a “IA que faz” (Agentic AI). Mas houve aviso: muitos projetos tropeçaram porque tentaram automatizar processos desenhados por e para humanos sem os redesenhar. A Lei de Amara continua a aplicar-se: sobrestimamos o impacto no curto prazo e subestimamo-lo no longo prazo. O potencial transformador ainda está, em grande parte, por cumprir.Em 2026, o movimento-chave é sair da experimentação para o impacto. Isto é, menos “pilotos simpáticos”, mais resultados ligados a indicadores de negócio. A grande mudança a que vamos assistir este ano é que a IA deixará de ser um mero instrumento para passar a ser um parceiro. Em vez de apenas responder, passa também a planear e a executar, com menor intervenção humana. Porém, o valor não está em “ter agentes”. Está em redesenhar o fluxo de trabalho para que humanos e agentes de IA joguem no seu melhor.Sairemos também da armadilha de “cada pessoa com o seu copiloto”, e passaremos a centrar a IA no “processo”. Um exemplo simples: no aprovisionamento, em vez de um colaborador pedir à IA um “e-mail para o fornecedor”, o fluxo passa a ser orquestrado por um agente que consolida necessidades, valida contratos, pede cotações dentro de regras, compara propostas e apresenta uma recomendação. O humano fica com o que realmente exige julgamento: exceções, negociação fina e decisões com impacto reputacional.O jogo deixa de ser “quem automatiza mais” e passa a ser “quem decide melhor, mais depressa”. Veremos agentes em compras a negociar condições dentro de limites, em RH a pré-triar candidaturas e agendar entrevistas, e em operações a detetar desvios de desempenho e abrir “tickets” (pedidos) com contexto. Na função financeira, surgirá mais “orçamentação assistida por agentes”. Os processos de orçamentação e elaboração de relatórios tornar-se-ão menos morosos, suportados por algoritmos que propõem cenários, correm previsões e dão alertas quase em tempo real. O responsável financeiro passará menos tempo a compilar folhas e mais a interpretar sinais e testar hipóteses. A tomada de decisão acelerará e os ciclos tradicionais de planeamento e controlo ficarão mais curtos.A multimodalidade também ganhará tração: modelos que combinam texto, tabelas, áudio e imagem para interpretar o mundo mais como nós. Numa fábrica, por exemplo, podem cruzar fotografias de componentes com sensores e relatórios para estimar a saúde dos ativos e recomendar intervenções de manutenção antes da falha.Claro que para escalar a IA tem que estar integrada na estratégia de negócio, deixar de ser tratada como um conjunto de iniciativas isoladas e um tema meramente tecnológico. A capacitação das equipas é fundamental. Não é preciso que todos sejam cientistas de dados, mas quase todos terão de ter literacia digital e de IA. Isso significa saber fazer as perguntas certas, validar e interpretar resultados e redesenhar processos de trabalho à luz da tecnologia.No fim, 2026 não será o ano em que a máquina substitui o humano. Será o ano em que o humano, com julgamento, contexto e responsabilidade, aprenderá a libertar o valor que a IA promete e que tem que entregar.