Em 2026, a IA passará do hype ao pragmatismo | Rebecca Bellan & Ram Iyer, TechCrunch Se 2025 foi o ano em que a IA passou por uma verificação de vibrações, 2026 será o ano em que a tecnologia se tornará prática. O foco já está mudando de construir modelos de linguagem cada vez maiores para o trabalho mais difícil de tornar a IA utilizável. Na prática, isso envolve a implementação de modelos menores onde se encaixam, a incorporação de inteligência em dispositivos físicos e o design de sistemas que se integrem de forma limpa aos fluxos de trabalho humanos. Os especialistas com quem o TechCrunch conversou veem 2026 como um ano de transição, um que evolui de escalonamento bruto para pesquisa de novas arquiteturas, de demonstrações chamativas para implementações direcionadas, e de agentes que prometem autonomia para aqueles que realmente aumentam a forma como as pessoas trabalham. A festa não acabou, mas a indústria está começando a se sobressair. As leis de escalonamento não vão funcionar Em 2012, o artigo de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton sobre o ImageNet mostrou como os sistemas de IA poderiam "aprender" a reconhecer objetos em imagens ao olhar para milhões de exemplos. A abordagem era computacionalmente cara, mas tornou-se possível com GPUs. O resultado? Uma década de pesquisa intensa em IA enquanto os 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 aumentar o modelo 100 vezes desbloqueia habilidades como codificação 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 do escalonamento": um período definido pela crença de que mais computação, mais dados e modelos de transformadores maiores inevitavelmente impulsionariam os próximos grandes avanços em IA. Hoje, muitos pesquisadores acreditam que a indústria de IA está começando a esgotar os limites das leis de escalonamento e mais uma vez fará a transição para uma era de pesquisa. Yann LeCun, ex-chefe de ciência da IA da Meta, há muito argumenta contra a dependência excessiva do escalonamento e enfatiza a necessidade de desenvolver melhores arquiteturas. E Sutskever disse em uma entrevista recente que os modelos atuais estão estagnando e os resultados do pré-treinamento se estabilizaram, 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 transformadores", disse Katanforoosh. "E se não encontrarmos, não podemos esperar muita melhoria nos modelos." Às vezes, menos é mais Modelos de linguagem grandes são ótimos em generalizar conhecimento, mas muitos especialistas dizem que a próxima onda de adoção de IA empresarial será impulsionada por modelos de linguagem menores e mais ágeis que podem ser ajustados para soluções específicas de domínio. "Modelos de linguagem ajustados serão a grande tendência e se tornarão um item básico usado por empresas de IA maduras em 2026, à medida que as vantagens de custo e desempenho impulsionarem o uso em relação aos LLMs prontos para uso", 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 correspondem aos 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 realmente apresentam um desempenho melhor do que modelos maiores em vários benchmarks após o ajuste fino. "A eficiência, a relação custo-benefício e a adaptabilidade dos SLMs os tornam ideais para aplicações personalizadas onde a precisão é fundamental", disse Jon Knisley, estrategista de IA da ABBYY, uma empresa de IA empresarial com sede em Austin. ...