Depois de um ano marcado pela adoção acelerada de ferramentas de inteligência artificial, 2026 começa com um novo foco para o setor de tecnologia: identificar quais aplicações geram retorno efetivo e quais iniciativas não avançaram além da fase experimental. Se em 2025 a prioridade foi testar plataformas e incorporar softwares, agora o debate envolve infraestrutura, integração de sistemas e capacidade de execução.
Para Manoj Chaudhary, diretor de tecnologia da Jitterbit, o setor vive um reposicionamento do papel da infraestrutura física.
“Estamos entrando em uma nova era em que o hardware importa novamente. Na década de 1990, a vantagem competitiva vinha das CPUs, armazenamento e rede. Agora, a IA está puxando a indústria de volta para o hardware, com países correndo para garantir GPUs (chips processadores), tratando-as como ativos estratégicos. Treinar e rodar modelos de IA em escala consome energia e resfriamento extraordinários, e a expansão dos centros de dados está atingindo limites de regulação, fornecimento de energia e espaço físico”, avaliou.
Segundo ele, diante das limitações na fabricação de chips, a eficiência no uso da tecnologia tende a se tornar fator determinante. “O sucesso com IA não é apenas ter as maiores máquinas; é sobre usá-las de forma inteligente, reduzindo despesas desnecessárias”, afirma Manoj. Para o executivo, empresas que priorizarem otimização de custos poderão obter vantagem sobre aquelas que dependem exclusivamente de maior capacidade computacional.
O debate também inclui questionamentos sobre uma possível bolha no setor. Para Bill Conner, presidente e CEO da Jitterbit, o impacto dependerá da estratégia adotada pelas organizações. “Se houver uma bolha de IA, ela só vai estourar para quem se baseia em hype em vez de em bases sólidas”, afirma.
Na avaliação de Conner, 2026 tende a beneficiar companhias que investiram em infraestrutura e integração de sistemas. “Os que vão sair por cima em 2026 são aqueles que investem em conexões fortes; entre seus dados, seus sistemas e seu povo. A IA não pode fazer nada significativo se estiver presa em silos desconectados”, diz. Ele acrescenta que integração e automação são determinantes para transformar a IA responsável “de uma ideia brilhante em resultados reais de negócios”.
Para os executivos, o limite da inteligência artificial não está apenas na evolução dos modelos, mas na qualidade dos sistemas que os suportam. “Mesmo os modelos de IA mais avançados serão limitados pelos sistemas que os alimentam”, resume Manoj ao destacar arquitetura, conectividade e fluxos de trabalho integrados como fatores centrais para vantagem competitiva.
Conner afirma que eventuais ajustes no mercado não significariam retrocesso tecnológico. “Se houver uma bolha de IA e ela estourar para quem se baseia em hype, isso não sinalizará o fim do progresso, mas sim uma mudança para organizações que priorizam substância, integração e inovação sustentável.”
