Descubra as principais tendências em tecnologia para 2026 e como as organizações podem se preparar para o futuro da IA, produto, design e inovação.
Se a IA foi o carro-chefe das tendências nos anos anteriores, a partir de agora ela dá lugar para outras prioridades que impactam a qualidade dos seus resultados.
Com previsões ambiciosas apontadas pelas consultorias especializadas, 2026 promete ser um divisor de águas para empresas que desejam não apenas acompanhar o mercado, mas liderá-lo.
Este artigo, baseado na nossa série de tendências do podcast Os Agilistas, mergulha nas principais tendências em tecnologia que já estão moldando o futuro dos negócios e mostra por que as empresas precisam ficar de olho e se movimentar desde já.
1- A IA vai ter um novo papel
O tema da inteligência artificial generativa segue em alta. Mas será que estamos vivendo uma bolha? No nosso episódio #327, Fernanda Vieira, Head de Engenharia na dti digital, aponta um paradoxo importante: o investimento em IA é alto, as expectativas também, mas os projetos ainda patinam na fase de produção.
A promessa de resultados da IA é real, mas a entrega desse valor às vezes esbarra na falta de preparo das organizações.
Esse cenário tem levado as empresas a repensarem suas bases. Não basta querer usar IA: é preciso ter uma fundação “AI-ready”. Isso significa garantir infraestrutura, dados e aplicações alinhadas com a realidade da tecnologia, e só então buscar extração de retorno real dela.
2- Times menores, resultados maiores
Com a adoção de IA nas plataformas de desenvolvimento, surge uma previsão ousada: Até 2030, 80% das organizações devem revisar a composição de seus times, segundo o Gartner. Fernanda e Igor Castro, Arquiteto de Software na dti digital, também explicam que a IA atuará como “copiloto” dos times, permitindo que pequenos grupos tenham eficiência equivalente a grandes equipes.
Nesse novo contexto, o papel do desenvolvedor júnior também muda. A entrega repetitiva perde espaço, enquanto habilidades como revisão, arquitetura e design ganham protagonismo.
O conhecimento técnico ainda é essencial, mas agora o júnior precisa entender como interagir com ferramentas de IA e usar engenharia de prompt para validar suas entregas.
3- Design, produto e o papel da governança
Enquanto a engenharia se reinventa, design e produto também passam por uma revolução. No nosso episódio #326, Sofia Orsini, Designer Líder na dti digital, observa que ferramentas como o Figma já integram IA de forma nativa e ajudam desde o brainstorming até a prototipação.
Mas o ponto de atenção é claro: sem fundamentos sólidos e pensamento crítico, a IA pode gerar mais confusão do que solução. Assim, se torna mais comuns as organizações andarem lado a lado com parceiros estratégicos como metodologias próprias como, por exemplo, o dti evolve.
Do lado de produto, Alexandre Loriggio, Gerente de Produto na dti digital, reforça que a IA já faz parte do cotidiano dos Product Owners, seja escrevendo histórias, ajudando em roadmaps ou organizando demandas.
Porém, o desafio é equilibrar eficiência com segurança. A previsão de que empresas pagarão mais de 10 bilhões em multas até 2026 devido a erros de IA mostra a importância de boas práticas de governança.
4- Multiagentes e orquestração de tarefas
Se uma IA já é potente, imagine várias cooperando entre si. Essa é a ideia central dos sistemas multiagentes. Na prática, são vários agentes especializados que se comunicam para resolver tarefas mais complexas e contextuais.
A vantagem é que os erros de interpretação e as alucinações diminuem, enquanto aumenta a flexibilidade e a adaptação ao contexto.
Mas é preciso pensar em boas práticas de produto: pequenos testes, MVPs com objetivos claros e medição de resultados se tornam ainda mais importantes nessa nova arquitetura.
5- Plataformas nativas de IA
Não é apenas sobre gerar valor disruptivo. As chamadas “plataformas nativas de IA” surgem como ferramentas para aumentar a produtividade interna. Assim, esse se torna o primeiro estágio de maturidade: gerar eficiência e, com isso, liberar espaço para inovação real.
Essas plataformas variam de ambientes como o Cursor, que ainda exigem conhecimento técnico, até interfaces como o Lovable, pensadas para usuários de negócio.
Ambas representam um novo paradigma de desenvolvimento: mais visual, mais rápido e com forte integração com IA.
6- Modelos especializados x IAs genéricas
A previsão do Gartner é clara: até 2028, mais da metade das empresas utilizarão modelos de IA especializados por domínio. Isso porque, esses modelos são mais assertivos, consomem menos recursos e têm menos chances de alucinação, já que foram treinados para contextos específicos.
O desafio está em sair do consumo passivo de APIs genéricas e construir modelos próprios com dados da organização. Isso exige infraestrutura, cultura de dados e capacidade de treinar ou ajustar LLMs. O resultado? Mais segurança, menos custos e IA efetivamente em produção.
7- O básico é a nova fronteira da inovação
Em meio a tantas tecnologias, uma mensagem é consenso entre os especialistas: o básico ainda é essencial.
Design thinking, arquitetura limpa, histórias bem escritas e compreensão real dos problemas continuam sendo o alicerce de qualquer solução bem-sucedida.
A tecnologia sozinha não resolve. A IA precisa de contexto, de direcionamento e de validação. Por isso, as lideranças têm papel fundamental na preparação dos times, incentivando o uso das novas ferramentas, mas com propósito e valor claro.
Conclusão
As tendências em tecnologia apontam para um futuro mais eficiente, mais inteligente e mais colaborativo. Mas ele só será acessado por quem estiver disposto a rever estruturas, investir em fundamentos e adotar uma mentalidade experimental.
Porém, essa não é uma transição utópica, ela já está acontecendo no mercado através de movimentos de organizações que querem sair na frente. No fim, a lição que fica é: o quanto as empresas estão preparadas para isso? Este é o momento de se posicionar.
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