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Estamos em um momento de transição: a Inteligência Artificial deixou de ser uma novidade tecnológica e passou a funcionar como infraestrutura para empresas e para o cotidiano das pessoas.
E, à medida que essa transformação se acelera, acompanhar as tendências em IA se torna indispensável para entender para onde o mundo está caminhando, além de como cada setor está sendo redesenhado por algoritmos cada vez mais inteligentes, autônomos e integrados.
Mais do que novas ferramentas de IA, nas tendências estamos falando de uma mudança estrutural na forma como trabalhamos, aprendemos, criamos e tomamos decisões.
É um movimento profundo, que combina avanços técnicos, impacto econômico, novos comportamentos e debates éticos importantes.
Para ajudar você a entender esse cenário em evolução, reunimos 7 tendências de IA para 2026, que prevê não apenas o futuro da tecnologia, mas também os impactos no mercado corporativo. Acompanhe!
O que é tendência de IA?
Quando falamos sobre as tendências de IA atuais, estamos nos referindo aos movimentos que indicam para onde a tecnologia está evoluindo e como ela começa a transformar setores, profissões e modelos de negócio.
Isso significa que uma tendência não é apenas uma novidade tecnológica, mas um conjunto de mudanças consistentes — técnicas, culturais e organizacionais — que apontam o próximo estágio de maturidade da IA nas empresas.
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Em 2026, as tendências se consolidam em torno de um ponto central: o básico da IA já virou normal. Modelos generativos, copilotos e automações de processos são agora parte do cotidiano.
Agora os recursos de IA emergentes são: sistemas agentes, gêmeos digitais, IA aplicada à estratégia e interfaces cada vez mais naturais que ampliam o alcance da tecnologia nas organizações.
7 tendências de IA em 2026
A seguir, vamos conferir as sete principais tendências de Inteligência Artificial para 2026, mostrando como a IA está saindo da operação e entrando definitivamente na estratégia empresarial como um todo.
1. Tendências da IA em Tecnologia
A área de tecnologia é o campo mais avançado na adoção de Inteligência Artificial, não apenas pelos modelos de LLMs mais rápidos, mas por conta dos sistemas que começam a operar como infraestrutura autônoma dentro das empresas de forma inteligente.
Ou seja, antes a IA era tratada como assistente, agora ela se transforma em agente capaz de diagnosticar problemas, tomar decisões técnicas, executar correções e aprender com cada iteração.
Uma das tendências mais marcantes é o avanço dos agentes de IA especializados, projetados para operar dentro de ambientes complexos como nuvem, cibersegurança, DevOps e engenharia de software.
Eles atuam como extensões da equipe técnica, monitorando sistemas em tempo real, sugerindo otimizações e automatizando partes significativas da operação, desde a geração de código à gestão de incidentes.
Outro movimento forte é a consolidação dos gêmeos digitais de sistemas e aplicações, que permitem simular falhas, prever gargalos e testar novos recursos antes de serem implementados. Isso torna o desenvolvimento mais seguro, rápido e previsível, inaugurando uma nova etapa da engenharia orientada por IA.
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2. Tendências da IA em Finanças
Se antes a tecnologia era aplicada principalmente em análises operacionais, como categorização de despesas e automação de relatórios, agora ela passa a ocupar um papel mais decisivo, ligado à **antecipação de riscos, inteligência de mercado e proteção ativa do negócio.
Uma das previsões mais relevantes sobre IA para finanças é da Deloitte, que indica queagentes de IA serão responsáveis pela detecção de fraudes e monitoramento da conformidade regulatória, operando de maneira autônoma para identificar padrões suspeitos, bloquear transações e acionar protocolos de segurança.
Além disso, as empresas também começam a adotar gêmeos digitais financeiros capazes de simular cenários, testar políticas de crédito, prever o impacto de decisões e otimizar caixas e investimentos sem risco real.
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3. Tendências de IA para websites e aplicativos
Os websites e aplicativos deixarão de ser apenas interfaces estáticas e passarão a operar como plataformas inteligentes capazes de agir, decidir e apoiar as pessoas de forma personalizada.
A Gartner prevê que 40% dos aplicativos empresariais contarão com agentes de IA específicos para tarefas até o final de 2026.
Esses agentes de IA não apenas responderão perguntas, como em chatbots. Eles também vão executar tarefas inteiras dentro do site ou app, como atualizar informações, fazer reservas, preencher formulários, adaptar fluxos de navegação e até negociar condições de compra.
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4. Tendências em IA na educação corporativa
A educação corporativa chega a 2026 em um ponto de virada. Com a velocidade das transformações tecnológicas encurtando a vida útil das competências técnicas, o próximo ano será marcado pela necessidade urgente de um ciclo contínuo de desaprender e reaprender.
Esse movimento reflete uma mudança que já apresentamos: a IA deixa de atuar apenas como ferramenta de aprendizagem e passa a ser um agente estratégico de desenvolvimento humano.
Nesse cenário, três tendências de IA ganham força:
- 1. A primeira é a incorporação dos learning copilots integrados ao fluxo de trabalho, em que sistemas de IA acompanham o dia a dia de profissionais e recomendam microtreinamentos personalizados no momento exato em que surgem dúvidas ou lacunas de habilidade.
- 2. A segunda tendência são os gêmeos de habilidades (skills twins), modelos digitais que simulam cenários futuros e ajudam empresas a prever quais competências faltarão, quais precisam ser aceleradas e como cada área será impactada.
- 3. Por fim, os programas de requalificação orientados por IA ganham protagonismo, ajudando a mapear funções que serão automatizadas, novas carreiras internas que podem surgir e caminhos reais de reskill e transição para os talentos.
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5. Tendências da IA em Marketing
Influenciando desde o planejamento de campanhas até a criação e a experiência de clientes, a grande mudança da IA no Marketing é a ascensão dos agentes de IA, que trabalham para analisar comportamento, ajustar criativos e otimizar resultados em tempo real — muitas vezes antes que uma pessoa perceba a necessidade de intervenção.
A personalização também se aprofunda. Em vez de segmentações amplas, surgem microsegmentações dinâmicas, que adaptam mensagens, ofertas e jornadas segundo o contexto e a intenção de cada pessoa consumidora. Isso transforma campanhas em experiências vivas, altamente responsivas e muito mais próximas do comportamento real de cada cliente.
A introdução dos gêmeos digitais também será crescente nessa área. Os modelos simulam reações, preferências e cenários antes do lançamento de campanhas. Além disso, eles permitem testar narrativas, prever impactos e reduzir riscos criativos.
6. Tendências de IA para Recursos Humanos
Em 2026, a IA redefine o RH de forma mais estratégica: não apenas automatizando processos, como na triagem de currículos, mas influenciando como avaliamos, selecionamos e capacitamos talentos.
Um relatório da Gartner aponta que, já no próximo ano, 50% dos processos seletivos vão priorizar habilidades essencialmente humanas, como resolução de problemas, análise crítica e tomada de decisão sem apoio de IA, justamente porque essas competências se tornam o diferencial real em um mundo automatizado.
Ao mesmo tempo, o relatório também informa que outro movimento ganha força: até 2027, cerca de 75% das contratações incluirão testes ou certificações de proficiência em IA no local de trabalho. Ou seja, saber usar a IA passará a ser tão básico quanto dominar o Excel foi no passado.
Esse cenário cria três mudanças dentro do RH: o recrutamento se torna híbrido (com IA fazendo triagem e pessoas conduzindo o julgamento final), a avaliação foca cada vez mais em capacidades humanas, e a proficiência em IA passa a ser critério obrigatória para grande parte das posições.
7. Tendências de IA para lideranças
A principal mudança para as lideranças é sair do papel de usuários(as) de IA para o de pessoas gestoras de humanos e agentes não humanos.
Ou seja, a liderança envolverá a supervisão, configuração e integração desses sistemas inteligentes no fluxo de trabalho.
À medida que esse tipo de liderança algoritma se consolida, a necessidade de formar times preparados para atuar nesse novo cenário também cresce.
E essa transformação não acontece sozinha: ela exige formação contínua, repertório digital e desenvolvimento de competências que vão desde o letramento em IA até a ética tecnológica.
É neste cenário que o ecossistema educacional Alura + FIAP Para Empresas se torna decisivo. Com trilhas de aprendizagem completas, cursos atualizados e formações que unem técnica, estratégia e visão de futuro, sua organização desenvolve as lideranças e os times necessários para liderar a nova era da Inteligência Artificial.
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