Vertical: Os gastos globais com IA devem atingir US$ 2,52 trilhões em 2026
Notícias BlockBeats, 14 de março. A empresa internacional de pesquisa Gartner divulgou sua última previsão, indicando que o mercado global de IA O gasto total chegará a US$ 2,52 trilhões em 2026, um aumento de 44% em relação a 2025. A IA está passando por uma transformação fundamental: a camada de base está passando por um processo de racionalização, enquanto a camada de aplicação testemunha uma explosão de inovação. A Gartner resume isso como “desenvolvimento em duas velocidades” — em que os modelos fundamentais estão amadurecendo e a camada de aplicações está acelerando a inovação.
A Gartner destaca que, até 2026, a IA generativa entrará na “fase de desilusão” da curva de maturidade tecnológica. Não se trata de uma falha tecnológica, mas de uma correção necessária à medida que o mercado volta à racionalidade. Uma pesquisa realizada pela equipe do Projeto NANDA do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) mostra que 95% dos projetos-piloto de IA generativa em empresas não geraram valor comercial mensurável, o que destaca sérios desafios de implementação.
As estratégias de aquisição das empresas estão se voltando para o pragmatismo, inclinando-se cada vez mais para a obtenção de recursos de IA integrados junto a fornecedores de software já existentes, o que indica que a IA está se tornando um recurso padrão do software empresarial. A gestão pragmática das compras públicas não tem prejudicado os investimentos em infraestrutura. O relatório indica que os gastos com infraestrutura de IA atingirão US$ 1,36 trilhão em 2026, um crescimento de aproximadamente 49% em relação a 2025.
A camada de aplicação está passando por uma explosão de inovação. A Gartner prevê que, até 2028, mais da metade dos modelos de IA generativa utilizados pelas empresas serão modelos específicos para cada área de atuação, com um forte impulso já evidente em 2026.
A IA autônoma surge como uma tendência tecnológica fundamental em 2026. Ao contrário da IA generativa tradicional, os agentes de IA podem tomar decisões, planejar e executar tarefas de forma autônoma. Por exemplo, na otimização de custos em nuvem, os agentes de IA podem monitorar e ajustar automaticamente de forma contínua, transformando a otimização de custos de uma “visibilidade pós-evento” em uma “execução contínua”. Os sistemas multiagentes ampliam ainda mais essa capacidade.
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