Em 2026, a IA vai passar do hype para o pragmatismo | Rebecca Bellan & Ram Iyer, TechCrunch Se 2025 foi o ano em que a IA recebeu um cheque de vibe, 2026 será o ano em que a tecnologia será prática. O foco já está se afastando da construção de modelos de linguagem cada vez maiores para o trabalho mais árduo de tornar a IA utilizável. Na prática, isso envolve implantar modelos menores onde eles se encaixam, incorporar inteligência em dispositivos físicos e projetar sistemas que se integrem de forma limpa aos fluxos de trabalho humanos. Os especialistas com quem a TechCrunch conversou veem 2026 como um ano de transição, que evolui da escala bruta para pesquisar novas arquiteturas, de demos chamativas a implantações direcionadas, e de agentes que prometem autonomia para outros que realmente complementam o funcionamento das pessoas. A festa ainda não acabou, mas a indústria está começando a ficar sóbria. Leis de escala não são suficientes Em 2012, o artigo de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton na ImageNet mostraram como sistemas de IA poderiam "aprender" a reconhecer objetos em imagens ao olhar para milhões de exemplos. A abordagem era computacionalmente cara, mas possibilitada com GPUs. O resultado? Uma década de pesquisa intensa em IA enquanto cientistas trabalhavam para inventar novas arquiteturas para diferentes tarefas. Isso culminou por volta de 2020, quando a OpenAI lançou o GPT-3, que mostrou como simplesmente tornar o modelo 100 vezes maior desbloqueia habilidades como programação e raciocínio sem exigir treinamento explícito. Isso marcou a transição para o que Kian Katanforoosh, CEO e fundador da plataforma de agentes de IA Workera, chama de "era da escalabilidade": um período definido pela crença de que mais computação, mais dados e modelos transformadores maiores inevitavelmente impulsionariam as próximas grandes descobertas em IA. Hoje, muitos pesquisadores acreditam que a indústria de IA está começando a esgotar os limites das leis de escalabilidade e voltará a entrar em uma era de pesquisa. Yann LeCun, ex-cientista-chefe de IA da Meta, há muito argumenta contra a dependência excessiva do escalonamento e ressaltou a necessidade de desenvolver arquiteturas melhores. E Sutskever disse em uma entrevista recente que os modelos atuais estão estagnando e os resultados de pré-treinamento se achatizaram, indicando a necessidade de novas ideias. "Acho que muito provavelmente, nos próximos cinco anos, vamos encontrar uma arquitetura melhor, que seja uma melhoria significativa em relação aos transformers", disse Katanforoosh. "E se não fizermos, não podemos esperar muita melhora nos modelos." Às vezes, menos é mais Grandes modelos de linguagem são ótimos para generalizar o conhecimento, mas muitos especialistas dizem que a próxima onda de adoção de IA corporativa será impulsionada por modelos de linguagem menores e mais ágeis, que podem ser ajustados para soluções específicas de domínio. "SLMs finamente ajustados serão a grande tendência e se tornarão um item básico usado por empresas de IA maduras em 2026, já que as vantagens de custo e desempenho impulsionarão o uso em relação aos LLMs prontos para uso padrão", disse Andy Markus, diretor de dados da AT&T, ao TechCrunch. "Já vimos empresas dependerem cada vez mais de SLMs porque, se ajustados corretamente, eles igualam modelos maiores e generalizados em precisão para aplicações empresariais, e são excelentes em termos de custo e velocidade." Já vimos esse argumento antes da startup francesa de IA de peso aberto Mistral: ela argumenta que seus modelos pequenos na verdade têm um desempenho melhor do que modelos maiores em vários benchmarks após ajustes finos. "A eficiência, o custo-benefício e a adaptabilidade dos SLMs os tornam ideais para aplicações sob medida onde a precisão é fundamental", disse Jon Knisley, estrategista de IA da ABBYY, uma empresa de IA corporativa sediada em Austin. ...