Practia, uma empresa Publicis Sapient, encerrou seu Ciclo de Data & IA com uma conversa focada em analisar o futuro imediato da tecnologia e as percepções que hoje circulam na sociedade sobre o que podemos esperar da Inteligência Artificial em 2026.
O encontro reuniu dois especialistas e colaboradores históricos da Practia, com mais de 20 anos de trabalho conjunto: Juan V. Echagüe, Diretor de I+D em Practia, e Daniel Yankelevich, ambos PhD em informática e especialistas em IA. Eles compartilharam previsões, desafios e tendências que, segundo ambos, definirão o rumo da inteligência artificial nos próximos doze meses.
A conversa girou em torno de compreender o que está acontecendo entre pessoas, organizações e IA, e quais são as possibilidades e transformações que habilitará a tecnologia em um futuro próximo, especialmente agora que deixa de ser emergente e cruza o umbral da disrupção, avançando a passos largos.
Desde o início da conversa, o foco central foi a relação das pessoas com a inteligência artificial, desmistificando duas ideias principais:
1. A expansão da IA como acompanhamento emocional
Daniel Yankelevich destacou que, até 2023, as consultas à IA se concentravam principalmente em questões técnicas, mas que, em 2025, as pessoas mudaram sua forma de se relacionar com a tecnologia e sua compreensão sobre ela. O uso da IA para assuntos pessoais cresceu exponencialmente.
Juan V. Echagüe reforçou essa ideia e comentou:
“É preciso associar a capacidade dos chats aos crescentes problemas de solidão. Isso acontece porque, na sociedade em que vivemos, temos cada vez menos contatos humanos significativos, e a IA vem ocupar, nem sempre de maneira positiva, um espaço aberto: o da solidão não desejada.”
O especialista alertou para o risco desse novo tipo de relação, que implica confiar em algo intangível capaz de reforçar pensamentos equivocados e permitir um isolamento das demais pessoas. Ele vinculou esse fenômeno à imediatismo e ao uso das redes sociais, que, segundo ele, nos prepararam para esse cenário.
2. A IA vai substituir os programadores?
Diante da ideia amplamente difundida de que a profissão de programador está perdendo relevância, os palestrantes concordaram que não se trata de desaparecimento, mas de evolução.
Destacaram que estamos avançando para uma maior abstração. A tecnologia evolui para uma programação mais estratégica, onde as pessoas lidam com o que é complexo e delicado, atuando como “curadores de algoritmos”, enquanto a tecnologia acelera e sustenta o processo, gerando forte impacto no setor.
Daniel reforçou essa visão:
“Já está ocorrendo uma grande mudança na profissão do desenvolvedor, e veremos isso se aprofundar daqui para frente. Não falamos de substituição, mas de transformação: o humano atuará como gestor e árbitro diante do exército de agentes, decidindo quando e como usá-los. Ainda não veremos desenvolvimento sem humanos, pelo menos até 2026.”
Falemos sobre qualidade e disponibilidade de dados
Na segunda parte do encontro, abordou-se um ponto crítico: a qualidade e disponibilidade de dados para treinar modelos de IA.
Daniel explicou que, até hoje, os LLMs e LMMs foram treinados com dados da web ou gerados digitalmente em texto e imagem, cumprindo bem sua função. No entanto, surge agora o desafio dos dados sintéticos: resultados criados por IA que alimentam a própria IA. Se usados incorretamente, podem gerar um espiral descendente que degrade os modelos.
Diante da ideia de que os dados “estão acabando”, surge a oportunidade de usar dados sintéticos para melhorar treinamentos, desde que sejam selecionados, curados e aplicados com cuidado, gerando um espiral ascendente.
Daniel acrescentou:
“Ainda não temos sistemas que captam dados diretamente do contato com o mundo para se treinar. Os grandes modelos não estão aproveitando essas oportunidades 100%, mas acredito que em 2026 veremos isso acontecer, com simuladores que recriam o mundo e obtêm dados da realidade simulada.”
Juan complementou dizendo que, nas empresas, os dados existem, mas não têm qualidade suficiente. Muitos setores ainda mantêm repositórios não digitalizados ou subutilizados, ampliando a dívida tecnológica. Ele explicou que é um erro confundir os dados usados para treinar grandes modelos com os que estão dentro das organizações.
“É verdade que, em alguns aspectos, os dados estão acabando; não é verdade que dentro das organizações eles estejam acabando. Ainda há muitos que podem ser utilizados.” reforçou o especialista.
Os modelos podem raciocinar?
O encontro avançou para uma reflexão central: os modelos de linguagem podem raciocinar? Realmente estão fazendo isso?
Embora haja evidências de que os modelos são úteis para diversas tarefas, Juan esclareceu:
“Primeiro, não temos certeza do que significa raciocinar; na verdade, nem os humanos raciocinam exatamente como acreditamos.”
Ainda existem esforços para compreender o funcionamento profundo da IA generativa e das redes neurais. Há indícios de que essas redes, em certos momentos, interpretam o mundo exterior e constroem representações que implicam algum nível de compreensão além da linguagem.
“De qualquer forma, exigir raciocínio profundo dos LLM puros é pedir demais. Esses modelos são excelentes no que fazem, mas precisam ser complementados por uma pessoa que forneça critério de verdade e outros marcos de raciocínio.” acrescentou Juan, destacando que os modelos já oferecem respostas reais usadas em contextos concretos.
Daniel continuou:
“As evidências sobre os benefícios desses modelos, sua enorme variedade de aplicações e a quantidade de organizações que já os adotam demonstram que são úteis. Não servem para absolutamente tudo, mas para o que realmente importa. Essa discussão já está encerrada: é hora de deixá-la para trás.”
Não esqueçamos a adoção organizacional e a alfabetização em IA
Na parte final do encontro, discutiu-se um dos temas mais relevantes da atualidade: a adoção organizacional.
Foram mencionadas duas pesquisas sobre adoção de tecnologia em empresas da região (uma da Fundar com o CEPE e outra da Practia), ambas com diagnóstico semelhante: as organizações estão usando IA sem um marco claro.
90% das pessoas afirmam que a IA melhora sua produtividade, mas apenas entre 5% e 8% dizem que sua organização possui políticas de IA. Diante desse cenário, Juan comentou:
“Os funcionários usam IA três vezes mais do que os chefes acreditam. A adoção é bottom-up. Sem governança de IA, isso é um risco.”
Ambos concordaram que a alfabetização em IA será a principal tarefa pendente de 2026, junto com o aumento das políticas de governança e regulamentações para fomentar boas práticas.
Juan explicou:
“Alfabetização não significa que alguém não sabe nada, mas que tem coisas para aprender. Precisamos acompanhar esse processo em todos os níveis.”
Depois acrescentou:
“Quando perguntamos às empresas sobre governança de IA, a taxa é baixíssima. As empresas primeiro testam e depois se preocupam em regular; isso é perigoso.”
Daniel, por sua vez, destacou que na América Latina está se formando um hub de IA que alimenta um ecossistema interessante de empresas e startups. No entanto, a principal lacuna da região é o “esgotamento do estoque” de profissionais e pesquisadores qualificados, que migram ou abandonam a docência.
É um problema de estoque versus fluxo, que impactará o papel regional no campo da inteligência artificial.
Previsões para 2026
No encerramento do evento, os especialistas compartilharam algumas previsões para o próximo ano.
Juan apontou que o foco estará na aplicação de modelos híbridos de IA para trabalhos científicos e de engenharia:
“Galileu Galilei dizia que a matemática é a linguagem em que está escrito o livro do universo. Ou seja, se a IA dominar a matemática, dominará a física, a astronomia, a astrofísica e a engenharia. Teremos um imenso desenvolvimento, talvez não em 2026, mas a partir daí, das engenharias baseadas em Inteligência Artificial.”
Daniel acrescentou que veremos robôs mais autônomos interagindo com o mundo físico em tarefas complexas:
“Em 2026 veremos robôs autônomos aparecendo muito mais no mundo real para auxiliar em diversas tarefas, inclusive domésticas, que os humanos deixarão de realizar. Vai ser realmente surpreendente.”
O encontro deixou uma ideia clara: 2026 será um ano decisivo para consolidar práticas responsáveis, estratégicas e sustentáveis em torno da IA.
Na Practia, entendemos que o próximo ano será marcado pelo paradigma do centauro: um modelo híbrido que combina tecnologia e humanos.
Aplicar IA de forma responsável, com governança e dados qualificados, será a estratégia das empresas que liderarão o futuro.
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