O Gartner revelou hoje suas dez principais estratégias estratégicas para 2026 e além. As principais exceções da Gartner abrangem três categorias: talento na era da IA, soberania e IA insidiosa.
“Os riscos e oportunidades das rápidas mudanças tecnológicas estão afetando cada vez mais o comportamento e as escolhas humanas”, afirmou Daryl Plummer vice-presidente, analista destacado, membro do Gartner e chefe de pesquisa de IA da prática de Líderes e Provedores de Alta Tecnologia do Gartner. “Para se prepararem para o futuro, CIOs e líderes executivos devem priorizar as mudanças comportamentais, juntamente com as mudanças tecnológicas, como prioridades de ordem.”
Analistas da Gartner destacaram as 10 principais estratégias específicas durante o Simpósio de TI da Gartner/Xpo que acontece aqui até quinta-feira.
1) Até 2027, o uso de GenAI e agentes de IA criará o primeiro verdadeiro desafio às ferramentas de produtividade tradicionais em 30 anos, provocando uma reformulação de mercado de US$ 58 bilhões.
As mudanças na GenAI permitirão que as organizações priorizem os requisitos para inovações na GenAI que acelerem a conclusão do trabalho. Formatos legados e compatibilidade perderão importância, diminuirão as barreiras de entrada e resultarão em nova concorrência de uma ampla gama de fornecedores.
O custo e a embalagem do GenAI diário provavelmente mudarão ao longo do tempo, com os fornecedores transferindo pagamentos para um nível gratuito, potencialmente tornando os produtos gratuitos adequados para mais usuários.
2) Até 2027, 75% dos processos de contratação incluíam certificações e testes de proficiência em IA no local de trabalho durante o recrutamento
Nos próximos dois anos, espera-se que muitas organizações implementem avaliações práticas de proficiência em IA em seus processos de contratação. Estas estruturas padronizadas e pesquisas direcionadas permitem que as empresas entendam a proficiência dos candidatos e preencham lacunas em habilidades de IA em sua força de trabalho. Essa tendência será especialmente pronunciada para cargas em que a captura, a retenção e a síntese de informações são componentes importantes.
À medida que as habilidades de IA generativa (GenAI) tornam-se cada vez mais correlacionados aos esforços, os candidatos motivados darão um valor significativamente maior à aquisição de habilidades de IA e precisarão demonstrar essas habilidades para resolver problemas, melhorar a produtividade e tomar decisões acertadas.
3) Até 2026, a atrofia das competências de pensamento crítico, devido à utilização da GenAI, atrai 50% das organizações globais a exigir avaliações de competências “sem IA”.
À medida que as empresas expandem o uso da GenAI as práticas de contratação começarão a diferenciar nitidamente entre candidatos que pensam de forma independente e aqueles que dependem de resultados gerados por máquinas. O recrutamento focará cada vez mais a capacidade de demonstração de resolução de problemas, avaliação de provas e julgamento sem auxílio de IA.
Essa mudança prolongará os processos de contratação e intensificará a competição por talentos com capacidades cognitivas comprovadas. Em setores de alto risco, como finanças, saúde e direito, a escassez desses talentos aumentará os custos de aquisição e forçará as empresas a desenvolver novas estratégias de sourcing e avaliação. É provável que surjam métodos e plataformas de teste específicos, específicos para isolar a capacidade de cálculo humano, criando um mercado secundário para ferramentas e serviços de avaliação sem IA. As empresas que se integram com sucesso a avaliação sem IA em suas estratégias mais amplas de talentos protegem a “vantagem humana” na qualidade da decisão e na adaptabilidade, proporcionando uma vantagem que se intensificará à medida que a GenAI remodelar o cenário competitivo.
4) Até 2027, 35% dos países estarão presos nas plataformas de IA específicas de cada região, usando dados contextuais proprietários
O cenário da IA será fragmentado à medida que fatores técnicos e geopolíticos forçarão as organizações a localizar soluções, respondendo a regulamentações rigorosas, diversidade linguística e alinhamento cultural. As soluções universais de IA desaparecerão à medida que as diferenças regionais aumentarem.
Empresas multinacionais enfrentam desafios complexos na implantação de IA uniforme em mercados globais e precisam gerenciar múltiplas parcerias de plataforma, cada uma com demandas únicas de conformidade e governança de dados. Os compradores priorizarão plataformas regionais que oferecem forte desempenho e conformidade local, enquanto os fornecedores formarão alianças com provedores de nuvem soberanos e modelos de código aberto para se manterem competitivos.
Fornecedores de modelos globais devem comprovar seu valor contextual ou correto o risco de perda de participação de mercado, especialmente em setores regulamentados ou culturalmente sensíveis.
5) Até 2028, como organizações que alavancam um IA multiagente para 80% dos processos de negócios direcionados para o cliente conquistarão
Um modelo híbrido de IA, em que a IA de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) cuida de tarefas rotineiras e dos humanos se concentra em interações complexas e de emoção, se tornará o padrão do setor. Além disso, os clientes ainda podem escolher entre interações de autoatendimento completo assistidas por IA, como realizar uma transação ou aprender mais sobre um produto, e também escolher um humano, assistido por IA, para ajudá-los em tarefas como resolver uma situação complexa ou contestar uma cobrança.
Organizações que não adotam IA multiagente em seus processos de CRM correm o risco de perder vantagem competitiva, à medida que as expectativas dos clientes por um serviço rápido e de baixo esforço se tornam a norma. Além disso, os clientes que encontram experiências de baixo esforço geralmente permanecem com o fornecedor/marca devido à melhor experiência.
6) Até 2028, 90% das compras B2B serão intermediadas por agentes de IA, impulsionando mais de US$ 15 trilhões em
gastos B2B por meio de trocas de agentes de IA
Neste novo ecossistema, os dados operacionais verificáveis tornam-se uma moeda, alimentando uma economia de fluxo de dados onde estruturas de confiança digital e verificabilidade são pré-requisitos para a participação. Produtos projetados com microsserviços componíveis, arquiteturas nativas da nuvem, API-first e headless estabelecem uma vantagem competitiva significativa. Novos modelos comerciais estão surgindo, com vendas de alta frequência e sem atrito, impulsionados por agentes de IA que podem comprimir radicalmente o ciclo de vendas para uma ampla gama de compras comerciais e de tecnologia.
7) Até o final de 2026, as ações judiciais por “morte por IA” ultrapassaram 2.000 devido a salvaguardas insuficientes de risco de IA
O aumento de incidentes de morte injusta por falhas de segurança relacionadas à IA, ou “morte por IA”, acarreta um maior escrutínio e controle regulatório, recalls, envolvimento de agências policiais e maiores custos de incidentes.
À medida que o escrutínio regulatório se intensifica, as organizações enfrentam pressão não apenas para cumprir as obrigações legais mínimas, mas também para priorizar a segurança e a transparência em seus sistemas de negócios por meio do uso de proteções de IA. Paradoxalmente, as empresas provavelmente poderão obter o seu uso de IA, ou a falta dele, para se diferenciarem dos concorrentes e mitigarem o risco de potenciais litígios.
O impacto das falhas de IA e da governança de decisões variará de acordo com a geografia devido às diferenças nos sistemas legais e regulatórios, expondo as organizações a diversos riscos e responsabilidades.
8) Até 2030, 20% das transações monetárias serão programáveis para incluir termos e condições
de uso, para dar aos agentes de IA uma agência econômica
O dinheiro programável está viabilizando novos modelos de negócios, permitindo negociações entre máquinas, comércio automatizado, descoberta de mercado e monetização de ativos de dados, remodelando fundamentalmente setores como gestão da cadeia de suprimentos e serviços financeiros. Transações programáveis em tempo real obtiveram ganhos de liquidez e eficiência, retorno o atrito, melhorando a liquidez e recuperação dos custos operacionais, o que impulsionou o crescimento de operações comerciais autônomas.
A ascensão de clientes-máquina, como agentes de IA com agência econômica, aumentará a demanda por infraestrutura financeira programável, criará novos mercados, facilitará o financiamento independente e habilitará produtos que se adaptem automaticamente às necessidades em constante mudança. Como resultado, stablecoins, tokens de depósito e ativos tokenizados do mundo real estão se tornando instrumentos financeiros financeiros para uso empresarial.
No entanto, padrões fragmentados e a falta de interoperabilidade entre plataformas de dinheiro programáveis e infraestruturas de blockchain inibirão o crescimento do mercado e impedirão que agentes de IA e clientes-máquina se tornem verdadeiros atores econômicos. Vulnerabilidades de segurança no armazenamento de dinheiro programável, no controle de acesso e na integridade das transações corroerão a confiança e levarão à criação de novas estruturas regulatórias para governar seu uso.
9) Até 2027, a diferença entre custo e valor para contratos de serviços centrados em processos será reduzida em pelo menos 50% devido à reinvenção da IA.
Os agentes de IA evoluíram para descobrir conhecimento tácito, e as interações com eles se tornarão o próprio processo. O conhecimento oculto utilizado por esses agentes promove novos ativos de valor. A precificação baseada em inovação contínua não será limitada pela mão de obra, pois fluxos de trabalho padronizados serão substituídos por orquestração orientada por contexto.
10) Até 2027, o regulamento fragmentado da IA crescerá para cobrir 50% das economias mundiais, gerando US$ 5 bilhões em investimentos em conformidade
A transformação da IA está sendo construída com base na governança da IA. Com mais de 1.000 leis de IA propostas no ano passado, não há duas com uma definição consistente de IA. A governança da IA pode se tornar um facilitador ou uma barreira. Enquanto a tecnologia ajuda, a alfabetização em IA libera poder. Para manter a segurança, os líderes de tecnologia precisarão construir um mapa mental perpétuo de “leis e regulamentações”.
Programas de governança de IA, com pessoal dedicado e software especializado, se tornarão uma norma para gerenciar riscos de IA novos e em evolução, independentemente da segurança. Esses riscos serão impulsionados por requisitos regulatórios e comerciais.
