Consultoria prevê que 40% das empresas líderes adotarão computação híbrida e 75% usarão plataformas de segurança para IA até 2028, em contexto de disrupção acelerada
O Gartner, Inc., líder global em insights de negócios e tecnologia, divulgou as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas que organizações precisam explorar em 2026. A lista reflete realidades de um mundo hiperconectado e impulsionado pela inteligência artificial, onde empresas devem equilibrar inovação responsável, excelência operacional e confiança digital.
“Os líderes de tecnologia enfrentam um ano crucial em 2026, em que a disrupção, a inovação e o risco estão se expandindo em uma velocidade sem precedentes”, afirma Gene Alvarez, Vice-Presidente Analista Emérito do Gartner. “As principais tendências tecnológicas estratégicas identificadas para o ano estão diretamente interligadas e refletem as realidades de um mundo hiperconectado e impulsionado pela inteligência artificial.”
O diferencial de 2026 é o ritmo acelerado das inovações tecnológicas. “Vimos mais inovações surgirem em um único ano do que nunca. Como a próxima onda de avanço não está a anos de distância, as organizações que agirem agora não apenas resistirão à volatilidade, mas moldarão seus setores nas próximas décadas”, destaca Tori Paulman, Vice-Presidente Analista do Gartner.
1. Plataforma de supercomputação com IA
Plataformas de supercomputação com inteligência artificial integram CPUs (Unidades Centrais de Processamento), GPUs (Unidades de Processamento Gráfico), ASICs (Circuitos Integrados de Aplicação Específica) com IA e paradigmas de computação neuromórfica e alternativa. Essa convergência permite que organizações orquestrem cargas de trabalho complexas alcançando novos patamares de desempenho, eficiência e inovação.
Esses sistemas combinam processadores potentes, memória massiva, hardware especializado e software de orquestração para lidar com cargas de trabalho intensivas em dados — especialmente em machine learning, simulações científicas e análises preditivas.
Projeção e impacto setorial
Até 2028, o Gartner prevê que mais de 40% das empresas líderes terão adotado arquiteturas de paradigma de computação híbrida em fluxos de trabalho críticos, contra os atuais 8%.
“Essa capacidade já está impulsionando a inovação em uma ampla gama de setores”, exemplifica Paulman. “Na área de saúde e biotecnologia, empresas estão modelando novos medicamentos em semanas, em vez de anos. Nos serviços financeiros, organizações estão simulando mercados globais para reduzir risco do portfólio, enquanto concessionárias de serviços públicos modelam condições climáticas extremas para otimizar desempenho da rede.”
2. Sistemas multiagentes (MAS)
Sistemas multiagentes são conjuntos de agentes de IA que interagem para atingir objetivos complexos individuais ou compartilhados. Os agentes podem ser fornecidos em ambiente único ou desenvolvidos e implementados de forma independente em ambientes distribuídos.
“A adoção de sistemas multiagentes oferece às organizações uma maneira prática de automatizar processos de negócios complexos, aprimorar habilidades das equipes e criar novas maneiras de pessoas e agentes de IA trabalharem juntos”, explica Alvarez.
Agentes modulares e especializados podem aumentar eficiência, acelerar entregas e reduzir riscos ao reutilizar soluções comprovadas em todos os fluxos de trabalho. Essa abordagem também facilita dimensionamento das operações e adaptação rápida às necessidades em constante mudança.
Aplicações práticas de sistemas multiagentes
Atendimento ao cliente: Múltiplos agentes especializados em diferentes aspectos (triagem, resolução técnica, faturamento) colaboram para resolver solicitações complexas sem transferências constantes.
Cadeia de suprimentos: Agentes autônomos monitoram estoques, preveem demanda, negociam com fornecedores e otimizam logística em tempo real.
Desenvolvimento de software: Agentes especializados em código, testes, documentação e segurança colaboram para acelerar ciclos de desenvolvimento.
3. Modelos de linguagem específicos de domínio (DSLMs)
CIOs e CEOs exigem mais valor da IA para negócios, mas grandes modelos de linguagem (LLMs) genéricos frequentemente ficam aquém nas tarefas especializadas. Modelos de linguagem específicos de domínio preenchem essa lacuna com maior precisão, custos mais baixos e melhor conformidade.
DSLMs são modelos de linguagem treinados ou ajustados com base em dados especializados para determinado setor, função ou processo. Ao contrário de modelos de uso geral, DSLMs oferecem maior precisão, confiabilidade e conformidade para necessidades específicas de negócios.
Projeção de adoção
Até 2028, o Gartner prevê que mais da metade dos modelos de inteligência artificial generativa (GenAI) usados pelas empresas serão específicos de domínio.
“O contexto está emergindo como um dos diferenciais mais críticos para implementações bem-sucedidas de agentes”, afirma Paulman. “Agentes de IA vinculados a DSLMs podem interpretar contexto específico do setor para tomar decisões acertadas, mesmo em cenários desconhecidos, destacando-se em precisão, explicabilidade e tomada de decisões acertadas.”
Exemplos por setor
Saúde: DSLMs treinados em literatura médica, protocolos clínicos e prontuários eletrônicos para diagnóstico assistido e planejamento de tratamento.
Jurídico: Modelos especializados em jurisprudência, legislação específica e contratos para análise de documentos e due diligence.
Financeiro: DSLMs focados em regulamentações bancárias, análise de risco de crédito e detecção de fraudes com terminologia setorial precisa.
4. Plataformas de segurança para IA
Plataformas de segurança para IA oferecem forma unificada de proteger aplicações de inteligência artificial, tanto desenvolvidas internamente quanto de terceiros. Elas centralizam visibilidade, aplicam políticas de uso e protegem contra riscos específicos da IA — como injeção de prompts, vazamento de dados e ações de agentes mal-intencionados.
Essas plataformas ajudam CIOs a aplicarem políticas de uso, monitorar atividades de inteligência artificial e aplicar proteções consistentes em toda a IA organizacional.
Previsão de mercado
Até 2028, o Gartner prevê que mais de 50% das empresas usarão plataformas de segurança para IA para proteger seus investimentos em inteligência artificial.
Principais riscos mitigados
Injeção de prompts: Tentativas de manipular saídas de modelos através de comandos maliciosos embutidos em entradas de usuários.
Vazamento de dados sensíveis: Modelos que inadvertidamente expõem informações confidenciais em respostas geradas.
Envenenamento de modelos: Comprometimento de dados de treinamento para inserir comportamentos maliciosos.
Agentes autônomos descontrolados: Ações não autorizadas de agentes de IA com permissões excessivas.
5. Plataformas de desenvolvimento nativas de IA
Plataformas de desenvolvimento nativas de IA utilizam GenAI para criar software de forma mais rápida e fácil do que era possível anteriormente. Engenheiros de software integrados ao negócio, atuando como forward-deployed engineers, podem utilizar estas plataformas para trabalhar em conjunto com especialistas do domínio para desenvolver aplicações.
Organizações podem ter pequenas equipes de pessoas trabalhando em conjunto com IA para criar mais aplicações com o mesmo nível de desenvolvedores que têm hoje. Organizações líderes estão criando pequenas equipes de plataforma para permitir que especialistas do domínio não técnicos produzam software por conta própria, com barreiras de segurança e governança em vigor.
Transformação das equipes de engenharia
O Gartner prevê que, até 2030, as plataformas de desenvolvimento nativas de IA farão com que 80% das organizações transformem grandes equipes de engenharia de software em times menores e mais ágeis, aprimoradas por inteligência artificial.
Essa mudança democratiza desenvolvimento de software, permitindo que profissionais de negócios com conhecimento técnico limitado criem aplicações funcionais. Ferramentas como GitHub Copilot, Cursor, Replit Agent e plataformas low-code/no-code potencializadas por IA já demonstram esse potencial.
6. Computação confidencial
Computação confidencial muda a forma como organizações lidam com dados sensíveis. Ao isolar cargas de trabalho dentro de ambientes de execução confiáveis (TEEs) baseados em hardware, ela mantém conteúdo e cargas de trabalho privados — mesmo para proprietários de infraestrutura, fornecedores de nuvem ou qualquer pessoa com acesso físico ao hardware.
Isso é especialmente valioso para setores regulamentados e operações globais que enfrentam riscos geopolíticos e de conformidade, bem como para colaboração entre concorrentes que precisam compartilhar dados sem expô-los.
Adoção projetada
Até 2029, o Gartner prevê que mais de 75% das operações processadas em infraestruturas não confiáveis serão protegidas em uso pela computação confidencial.
Casos de uso críticos
Saúde: Análise colaborativa de dados de pacientes entre hospitais sem expor informações identificáveis.
Finanças: Detecção de fraudes multiempresarial sem compartilhar transações individuais de clientes.
Pesquisa: Análise conjunta de dados proprietários entre concorrentes mantendo segredos comerciais protegidos.
7. IA física
IA física traz inteligência para o mundo real, alimentando máquinas e dispositivos que detectam, decidem e agem — como robôs, drones e equipamentos inteligentes. Ela traz ganhos mensuráveis em setores onde automação, adaptabilidade e segurança são prioridades.
À medida que adoção cresce, organizações precisam de novas habilidades que unam TI, operações e engenharia. Essa mudança cria oportunidades para aprimoramento profissional e colaboração, mas também pode levantar preocupações relacionadas ao emprego e exigir gerenciamento cuidadoso das mudanças.
Aplicações emergentes
Manufatura: Robôs que se adaptam a variações em peças e processos sem reprogramação manual.
Logística: Drones autônomos para inventário de armazéns e entrega last-mile em áreas complexas.
Agricultura: Tratores e colheitadeiras inteligentes que otimizam plantio e colheita baseados em condições do solo em tempo real.
Construção: Equipamentos autônomos que realizam tarefas perigosas como demolição ou trabalho em alturas.
8. Segurança cibernética preventiva
Segurança cibernética preventiva está em alta, pois organizações enfrentam aumento exponencial nas ameaças direcionadas a redes, dados e sistemas conectados. O Gartner prevê que, até 2030, soluções preventivas serão responsáveis por metade de todos os gastos com segurança, à medida que CIOs passam da defesa reativa para proteção proativa.
“A segurança cibernética preventiva consiste em agir antes que os invasores ataquem, usando SecOps com IA, negação programática e técnicas de engano (deception)”, explica Paulman. “Este é um mundo onde previsão é proteção.”
Técnicas de segurança preventiva
SecOps com IA: Sistemas que antecipam vetores de ataque baseados em padrões de comportamento e inteligência de ameaças.
Negação programática: Arquiteturas que negam acesso por padrão, requerendo justificativa explícita para cada permissão.
Técnicas de engano (deception technology): Honeypots inteligentes e ativos falsos que atraem atacantes revelando suas técnicas antes de atingirem sistemas reais.
9. Proveniência digital
À medida que organizações dependem cada vez mais de software de terceiros, código aberto e conteúdo gerado por IA, verificação da proveniência digital tornou-se essencial. Proveniência digital refere-se à capacidade de verificar origem, propriedade e integridade de software, dados, mídia e processos.
Novas ferramentas — como listas de materiais de software (SBoM), bancos de dados de certificação e marcas d’água digitais — oferecem às organizações os meios para validar e rastrear ativos digitais em toda cadeia de suprimentos.
Risco de não conformidade
O Gartner prevê que, até 2029, aqueles que não investirem adequadamente em recursos de proveniência digital estarão sujeitos a riscos de sanções que podem chegar a bilhões de dólares.
Ferramentas de proveniência
SBoM (Software Bill of Materials): Inventário completo de componentes de software, incluindo dependências de código aberto.
Marcas d’água digitais: Identificadores embutidos em conteúdo gerado por IA para verificar autenticidade e origem.
Certificação de código: Assinaturas digitais que verificam que código não foi adulterado desde compilação.
10. Geopatriação
Geopatriação significa transferir dados e aplicações da empresa de nuvens públicas globais para opções locais — como nuvens soberanas, fornecedores regionais ou data centers próprios da organização — devido ao risco geopolítico percebido.
Soberania de nuvem, antes limitada a bancos e governos, agora afeta ampla gama de organizações à medida que instabilidade global aumenta.
Projeção regional
O Gartner prevê que, até 2030, mais de 75% das empresas europeias e do Oriente Médio irão transferir suas cargas de trabalho virtuais para soluções projetadas para reduzir risco geopolítico, contra menos de 5% em 2025.
“Transferir cargas de trabalho para provedores com postura de soberania crescente pode ajudar CIOs a obterem mais controle sobre residência, conformidade e governança dos dados”, afirma Alvarez. “Esse maior controle pode melhorar alinhamento com regulamentações locais e construir confiança com clientes preocupados com privacidade de dados ou interesses nacionais.”
Drivers de geopatriação
Regulamentações locais: GDPR na Europa, LGPD no Brasil exigindo dados de cidadãos armazenados localmente.
Tensões geopolíticas: Preocupações com acesso governamental a dados em jurisdições estrangeiras.
Soberania tecnológica: Preferência por fornecedores nacionais para setores estratégicos.
Controle de acesso: Garantia de que dados não serão acessados por autoridades estrangeiras via legislação como CLOUD Act.
Interconexão das tendências e estratégia de adoção
As 10 tendências tecnológicas não são isoladas — elas se reforçam mutuamente criando ecossistema tecnológico integrado:
- Sistemas multiagentes rodam em plataformas de supercomputação com IA
- Modelos específicos de domínio alimentam IA física com contexto especializado
- Computação confidencial protege dados enquanto geopatriação atende soberania
- Plataformas de segurança para IA protegem plataformas de desenvolvimento nativas de IA
- Proveniência digital valida componentes usados em sistemas multiagentes
- Segurança preventiva antecipa ameaças a IA física conectada
Recomendações estratégicas para CIOs
Curto prazo (2026): Pilotar sistemas multiagentes em processos não-críticos; avaliar DSLMs para áreas especializadas; implementar plataformas de segurança para IA.
Médio prazo (2027-2028): Adotar computação confidencial para cargas sensíveis; expandir uso de IA física em operações; migrar para plataformas de desenvolvimento nativas de IA.
Longo prazo (2029-2030): Estabelecer estratégia de geopatriação; implementar proveniência digital end-to-end; transição completa para segurança preventiva.
As organizações que agirem estrategicamente nessas tendências tecnológicas moldarão seus setores nas próximas décadas, enquanto retardatárias enfrentarão desvantagem competitiva crescente.
FAQ – Perguntas frequentes sobre tendências tecnológicas Gartner 2026
Quais são as principais tendências tecnológicas para 2026 segundo Gartner? As 10 tendências são: plataformas de supercomputação com IA, sistemas multiagentes, modelos específicos de domínio, plataformas de segurança para IA, plataformas de desenvolvimento nativas de IA, computação confidencial, IA física, segurança cibernética preventiva, proveniência digital e geopatriação.
O que são sistemas multiagentes? Conjuntos de agentes de IA que interagem para atingir objetivos complexos individuais ou compartilhados, automatizando processos de negócios e permitindo colaboração humano-máquina.
Qual a diferença entre LLMs genéricos e DSLMs? LLMs genéricos são treinados em dados amplos; DSLMs (modelos específicos de domínio) são treinados em dados especializados de setores ou funções específicas, oferecendo maior precisão e conformidade.
Quantas empresas usarão plataformas de segurança para IA até 2028? Gartner prevê que mais de 50% das empresas usarão plataformas de segurança para IA para proteger investimentos em inteligência artificial até 2028.
O que é computação confidencial? Tecnologia que isola cargas de trabalho em ambientes de execução confiáveis (TEEs) baseados em hardware, mantendo dados privados mesmo para proprietários de infraestrutura e fornecedores de nuvem.
O que significa geopatriação? Transferir dados e aplicações de nuvens públicas globais para opções locais (nuvens soberanas, fornecedores regionais) devido a riscos geopolíticos e requisitos de soberania de dados.
Quando segurança preventiva dominará gastos de segurança? Até 2030, soluções preventivas serão responsáveis por metade de todos os gastos com segurança, segundo Gartner.
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