Chegou novamente aquela época do ano em que todos fazem previsões sobre o que vai (ou não vai) acontecer em 2026.
Não faço previsões. Faço, no entanto, prognósticos. E, se o seu superpoder também é o preciosismo, você já sabe que isso significa que extraio conclusões de dados e linhas de tendência, não de folhas de chá. Prognosticar não é profetizar; é reconhecer padrões com evidências. Não tento adivinhar o que está por vir; extrapolo a partir do que já está em movimento e avalio a velocidade com que ganha impulso.
Em outras palavras: não estou prevendo o futuro. Só estou prestando atenção aos aspectos do presente que todo mundo está ignorando.
Então, com isso em mente, fico feliz em compartilhar aquelas que, na minha opinião, são as cinco principais tendências de tecnologia para ficar de olho em 2026. Preparados? De qualquer forma, vamos nessa.
1. Inferência
torna-se o principal centro de custos, superando o treinamento
Veremos uma grande mudança: as empresas gastarão mais com infraestrutura de inferência (serviço, escalabilidade e latência) do que com treinamento. O treinamento é episódico; a inferência funciona 24 horas por dia, 7 dias por semana. Já destaquei essa tendência, e o mercado está observando sinais semelhantes. Nossa pesquisa revelou que 80% das organizações já operavam seus próprios serviços de inferência. Isso os coloca definitivamente na lista de “cargas de trabalho de primeira classe” e indica que já está ocorrendo uma transferência significativa de custos.
- A Dell informa publicamente que seus negócios de IA/servidores estão crescendo de forma explosiva. Por exemplo, a empresa afirma que as vendas de servidores de IA aumentaram cerca de seis vezes do ano fiscal de 2024 para o de 2025 e prevê alcançar US$ 20 bilhões em receita com servidores de IA no ano fiscal de 2026.
- A IDC projeta que os gastos com servidores acelerados (ou seja, servidores otimizados para IA/inferência) representarão mais de 75% dos gastos com infraestrutura de IA para servidores até 2028, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de cerca de 42% em cinco anos.
Por que isso é importante:
- Compromissos de projeto: é preciso considerar latência, taxa de transferência, capacidade, escalabilidade para picos de demanda, refrigeração, energia e localidade.
- As organizações que desenvolveram sua infraestrutura para treinamento terão de correr para reestruturá-la visando ao desempenho de inferência.
2. Inferência
como serviço se torna requisito básico
Os serviços de “hospedagem de modelos” evoluem para ofertas completas de Inferência como Serviço, assim como ocorreu com a “Computação como Serviço” no caso da infraestrutura. Diversas fontes do setor citam previsões de que cerca de 78% das organizações dependerão da Inferência como Serviço ao longo de 2026.
Por que isso é importante:
- Equipes e empresas menores podem competir sem precisar ter pilhas completas de inferência.
- Você verá marketplaces de endpoints de inferência de baixa latência, versionamento de modelos e garantias de SLA.
- A barreira para implementar IA em tempo real diminui.
3. A inferência
é levada a novos domínios graças à IA agêntica
Com a IA agêntica ganhando força, a inferência não será usada apenas para previsões ou classificações estáticas. Ela será utilizada continuamente em ciclos de interação: gerenciamento de estado, acionamento de ferramentas, planejamento, diálogo etc. A Gartner prevê que 40% dos aplicativos empresariais incorporarão agentes específicos para determinadas tarefas até 2026. Nossa pesquisa revelou muito mais do que simples experimentações com agentes e IA agêntica: 5% já estão em produção, e muitos outros estão na fase de “estamos preparando tudo”.
Por que isso é importante:
- A inferência passa a ser composicional: várias chamadas a micromodelos por “tarefa”.
- Os limites de latência ficam mais rígidos. Você precisará de roteamento inteligente, cache, camadas de proteção e avaliação parcial.
- A fronteira entre a inferência na borda e na nuvem se torna menos nítida.
4. Inferência
na borda se torna predominante
Como nem sempre é possível tolerar a latência de ida e volta ou a dependência da nuvem, mais tarefas de inferência migrarão para a borda ou para modelos híbridos (borda + nuvem). Cargas de trabalho em tempo real em RA/RV, sistemas autônomos, IoT e setores industriais exigirão isso. Essa tendência fica evidente tanto na “inferência como infraestrutura” quanto na explosão dos “PCs com IA” e na distribuição da IA em dispositivos de ponta, como smartphones.
Por que isso é importante:
- Você verá a especialização de hardware: pequenos aceleradores, TPU/ASIC na borda, quantização e poda de modelos e adaptação em tempo de execução.
- Os modelos terão uma degradação gradual entre decisões na nuvem e na borda, mecanismos de contingência e ambientes isolados que operam apenas localmente.
5. Inferência
controles de governança e explicabilidade tornam-se obrigatórios
À medida que a inferência ganha escala, decisões fora dos limites ou injustas prejudicarão as marcas e a conformidade. É de se esperar que regulamentações e políticas empresariais exijam decisões de inferência rastreáveis, explicabilidade causal, detecção de desvios e logs de auditoria de cada inferência. Por exemplo, a análise de tendências da Deloitte destaca segurança, soberania e controle como temas essenciais para 2026. Nossa própria pesquisa revelou que as organizações estão protegendo tudo, até mesmo os logs de prompts. Oitenta e sete por cento das grandes organizações já usam RBAC para controlar o acesso a prompts e logs.
Por que isso é importante:
- Sua infraestrutura de inferência precisará de camadas integradas de registro, rastreabilidade, versionamento e proteção.
- Sondas semânticas e verificações de integridade em tempo de execução (como você já vem considerando) serão requisitos básicos.
- Os fornecedores competirão não apenas em velocidade e custo, mas também em confiabilidade e explicabilidade.
A inferência não é apenas a próxima carga de trabalho. É o novo ambiente de execução, aquele que testa — e muitas vezes derruba — todas as premissas arquitetônicas simplistas que carregamos desde o boom da computação em nuvem.
Segurança, soberania e controle não são palavras da moda; são as moedas da confiança em uma empresa impulsionada por IA. Até 2026, aqueles que tratarem a inferência como infraestrutura, e não como inspiração, serão os que continuarão de pé quando o entusiasmo passar.
Então, sim, você só precisa de uma palavra para resumir 2026: inferência.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
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