A próxima fronteira da transformação tecnológica vai além do uso da inteligência artificial como copiloto. A partir de 2026, ganha força o conceito de Agentic AI for Development, no qual o software passa a ser criado por ecossistemas de agentes inteligentes capazes de planejar, executar e validar tarefas de forma colaborativa.
Essa é uma das conclusões do relatório Leadership Lens, publicado pela BRQ Digital Solutions. O estudo ouviu executivos de diferentes setores e mapeia as principais prioridades tecnológicas de CIOs e CTOs, com foco em eficiência operacional, autonomia, governança e geração de resultados tangíveis para os negócios.
O relatório aponta que em 2026 há uma necessidade urgente de integrar inteligência em toda a operação, desde os produtos digitais até a infraestrutura e à comunicação. Para Rodrigo Frizzi, CEO da BRQ, a consolidação da IA em todas as camadas do negócio não é mais uma opção, é uma exigência estratégica.
“Quem conseguir aliar eficiência e propósito na aplicação desse recurso vai liderar a próxima era digital”, antecipa.
Segundo o relatório, a adoção de agentes inteligentes é impulsionada por fatores como a escassez de talentos, o aumento da complexidade dos sistemas e a necessidade de modernizar operações em escala. Nesse cenário, plataformas AI-Native e soluções de Autonomous Analytics permitem que desenvolvimento e dados se tornem autogerenciáveis, reduzindo retrabalho e elevando a confiabilidade dos processos.
“GenAI, aplicada aos metadados da plataforma (logs, eventos, schema e qualidade) é o que permite transformar observabilidade em autonomia real”, explica Marcelo Sarmento, CTO da BRQ.
Nesse novo modelo, o papel do humano também se transforma. Profissionais deixam de atuar como executores diretos e passam a assumir a função de arquitetos dos sistemas, responsáveis por definir objetivos, supervisionar fluxos e interpretar resultados. A IA atua como força operacional distribuída, enquanto as pessoas garantem direção estratégica, governança e propósito.
“A autonomia começa quando os pipelines deixam de quebrar em silêncio e passam a ser observados, corrigidos e evoluídos pela própria plataforma”, conclui Sarmento.
A base da IA madura
À medida que a inteligência artificial passa a participar de decisões críticas, cresce o desafio de garantir transparência e responsabilidade. Em 2026, a governança deixa de ser uma recomendação e passa a ser uma exigência estratégica. “A verdadeira inovação não é apenas o que a IA pode fazer, mas o que ela deve fazer”, afirma Leonel Togniolli, CTO da BRQ.
De acordo com o estudo, a maturidade da IA será sustentada por três camadas complementares. A governança de modelo, voltada ao controle de dados, versões e parâmetros utilizados; a governança de decisão, que assegura rastreabilidade e explicabilidade das ações tomadas por agentes; e a governança de impacto, responsável por monitorar riscos e efeitos sociais, ambientais e reputacionais das aplicações de IA.
Para se preparar para esse novo cenário, as empresas precisam mapear modelos e agentes, capacitar equipes em ética e IA, incorporar critérios de governança aos OKRs e adotar frameworks de transparência, como AI Cards e trilhas de auditoria. “No futuro, cada decisão de IA precisará ser explicável, auditável e humana em propósito”, conclui Leonel.
