Key Takeaways
Utilização da IA: A maioria das empresas utiliza IA, mas tem dificuldade em obter retornos significativos para além das fases experimentais.
Fraude com IA: As atividades fraudulentas geradas por IA aumentaram acentuadamente, exigindo sistemas avançados de deteção de anomalias em vez de inspeções manuais.
Desafios de governação: As ferramentas de IA emergentes exigem uma governação ao nível dos colaboradores para gerir os riscos e assegurar uma implementação eficaz.
A diferença entre as empresas que experimentam a IA e as empresas que obtêm valor da IA tornou-se a história definidora de 2025. A McKinsey descobriu que 88% das organizações utilizam IA em pelo menos uma função, mas a maioria continua presa num limbo de projetos-piloto, a consumir orçamento sem gerar retorno.
Entretanto, a própria tecnologia ultrapassou um limiar. A IA passou de «útil, mas exige supervisão constante» para «suficientemente fiável para delegar trabalho real». A questão mudou de «a IA consegue fazer isto?» para «como garantir que o faz corretamente?»
Eis os 12 desenvolvimentos de 2025 que são importantes para a forma como trabalha em 2026 e o que precisa de fazer relativamente a eles.
1. A investigação aprofundada tornou-se pronta para utilização em produção
O modo de Investigação aprofundada do ChatGPT e as capacidades equivalentes do Claude passaram de funcionalidades experimentais a ferramentas de fluxo de trabalho legítimas. Estes sistemas realizam investigação em várias etapas, consultando centenas de fontes e gerando relatórios abrangentes com citações em minutos, em vez de horas.
O que mudou: O trabalho de um analista júnior na investigação de fornecedores, análise de mercado e inteligência competitiva pode agora ser delegado à IA. No entanto, a validação dos resultados continua a ser fundamental, uma vez que estas ferramentas podem inventar fontes mesmo quando as citam.
O que fazer em 2026: Utilize a investigação aprofundada para a exploração inicial, verificando os resultados antes de tomar decisões. Deixe de atribuir aos colaboradores júnior a compilação de informações. Comece a atribuir-lhes a validação e análise daquilo que a IA compila.
2. Os agentes de IA foram lançados (e levantaram imediatamente questões de governação)
O Operator da OpenAI e o Claude Code da Anthropic marcaram uma mudança fundamental: a IA passou de consultora a interveniente. Estes agentes vão além da sugestão de ações e começam a executá-las. Navegam em sítios Web, escrevem código, fazem compras e clicam em botões de forma autónoma.
O que mudou: Quando a IA consegue agir nos seus sistemas, precisa de governação da IA ao nível dos colaboradores: controlos de acesso, fluxos de trabalho de aprovação, registos de auditoria e limites de despesa.
O que fazer em 2026: Trate os agentes como novos colaboradores, não como novo software. Antes da implementação, defina a que podem aceder, quanto podem gastar e quem os pode substituir ou anular. Os ganhos de produtividade são reais, mas o risco de ignorar este passo também o é. Estabelecer estruturas de conformidade da IA torna-se essencial para gerir estes riscos de forma eficaz.
«Em última análise, colmatar a diferença entre as expectativas dos executivos e a execução no mundo real não tem que ver com a própria tecnologia», afirma a consultora de RH e IA Reyhaneh Khalilpour. «Tem que ver com alinhar pessoas, processos e governação para que a IA possa cumprir verdadeiramente a sua promessa sem criar novos estrangulamentos ou riscos.»
3. Os preços das API caíram 60–80%
A IA ficou drasticamente mais barata em 2025. O preço do Claude caiu 67% do Opus 4.1 para o Opus 4.5. O preço do GPT-4o caiu para uma fração do custo do GPT-4. A DeepSeek provou que «mais caro equivale a melhor» nem sempre é verdade.
O que mudou: As suas projeções de orçamento para IA. A economia do custo por consulta mudou de um dia para o outro.
O que fazer em 2026: Recalcule os seus custos de IA com base nos preços atuais. É provável que descubra margem para expandir os casos de utilização ou reduzir despesas. Renegoceie os contratos com os fornecedores de IA — o mercado evoluiu contra eles.
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4. O desastre da Deloitte estabeleceu um precedente
Em julho de 2025, a Deloitte Austrália entregou ao governo australiano um relatório de 290 000 $ repleto de invenções geradas por IA: referências académicas falsas, processos judiciais inexistentes e citações incorretas de juízes federais. A empresa foi obrigada a devolver o dinheiro e a reescrever o relatório.
O que mudou: Se as empresas dos Quatro Grandes, com controlos de qualidade, não conseguem detetar consistentemente os erros da IA, a sua equipa também não conseguirá sem protocolos de validação. A responsabilidade profissional não diminui só porque a IA prestou assistência.
O que fazer em 2026: Todos os resultados gerados por IA utilizados em decisões precisam de verificação humana. «Com assistência de IA» não reduz a sua responsabilidade pela exatidão; apenas altera o seu fluxo de trabalho. Crie pontos de validação antes de os resultados da IA chegarem aos clientes ou executivos.
5. A fraude com IA explodiu nas operações financeiras
As faturas e os recibos falsos gerados por IA aumentaram significativamente em 2025. A AppZen comunicou que os recibos falsos gerados por IA representavam 14% dos documentos fraudulentos em setembro, contra 0% em 2024. O programa da Ramp assinalou mais de 1 milhão de dólares em faturas fraudulentas no espaço de 90 dias.
O que mudou: Os autores de fraude estão a utilizar as mesmas ferramentas de IA para criar falsificações convincentes. A inspeção visual de recibos e faturas está agora obsoleta.
O que fazer em 2026: Adote sistemas de deteção de anomalias que analisem padrões de despesas, relações com fornecedores e sinais comportamentais, e não apenas imagens de documentos.
6. A IA sombra tornou-se o seu maior ponto cego ao nível da governação
Um estudo da KPMG concluiu que quase 60% dos trabalhadores admitiram ter cometido erros devido a erros da IA. Cerca de metade utiliza IA no trabalho sem saber se tal é permitido. Mais de 40% utilizam-na conscientemente de forma inadequada.
O que mudou: Os trabalhadores estão a utilizar contas pessoais de IA para processar dados da empresa, criando uma exposição que não está a monitorizar.
O que fazer em 2026: Faça um inquérito à sua equipa para descobrir que ferramentas estão realmente a utilizar. Depois, torne as regras claras: o que é permitido, o que é proibido e o que requer aprovação. A IA sombra é uma falha de governação, não um problema dos trabalhadores.
Existe toda esta utilização de IA sombra e, depois, isso cria capacidades. As pessoas estão a aprender, estão a tornar-se mais capazes, mas não tem qualquer influência sobre aquilo de que se estão a tornar capazes. Não tem qualquer influência sobre a forma como se estão a desenvolver. Por isso, penso que parte do problema é o facto de, atualmente, muitos líderes encararem a IA exclusivamente em termos de métricas de produtividade. Tenho curiosidade em saber como podemos afastar a conversa disso e passar a imaginar e a pensar no que é possível à medida que as pessoas desenvolvem essas capacidades, quer esteja a orientá-las, quer não.
7. A IA substituiu trabalhadores mais rapidamente do que as empresas conseguiram requalificá-los
Vários despedimentos de grande visibilidade em 2025 mencionaram explicitamente a IA como motivo para a redução da força de trabalho. A Duolingo reduziu em 10% o número de prestadores de serviços e citou as capacidades de tradução da IA. A IBM suspendeu a contratação para funções administrativas que a IA poderia desempenhar. A Dropbox, a UPS e outras empresas anunciaram reduções significativas do número de trabalhadores diretamente relacionadas com estratégias de automatização com IA de trabalho anteriormente realizado por pessoas.
O que mudou: A narrativa de que a IA iria aumentar as capacidades, e não substituir pessoas, ruiu. As empresas deixaram de fingir que a automatização não iria custar empregos. Os prazos de requalificação prometidos pelas empresas em 2023-2024 revelaram-se extremamente otimistas — a maioria dos trabalhadores não conseguiu ser requalificada suficientemente depressa para acompanhar as capacidades da IA.
O que fazer em 2026: Se trabalha em recursos humanos ou no planeamento da força de trabalho, deixe de tratar a transformação impulsionada pela IA como um projeto tecnológico. É uma crise da força de trabalho que exige uma avaliação honesta das funções que irão desaparecer, uma comunicação transparente sobre o calendário e um investimento genuíno no apoio à transição — não apenas programas genéricos de «melhoria de competências». As empresas que lidaram com esta situação de forma transparente em 2025 mantiveram a confiança dos trabalhadores que permaneceram. As empresas que não o fizeram estão a lidar com o colapso do moral e a fuga de talento em 2026.
8. A aplicação do Regulamento da UE sobre a IA começou (e depois complicou-se)
O Regulamento da UE sobre a IA tornou-se aplicável em 2025, com coimas até €35 milhões ou 7% das receitas globais em caso de infrações. No entanto, a implementação revelou-se tão complexa que a própria UE propôs simplificações em novembro.
O que mudou: A primeira regulamentação abrangente da IA a nível mundial está agora em vigor, mesmo que a aplicação continue a evoluir. Existem requisitos de conformidade que afetam qualquer empresa que processe dados da UE.
O que fazer em 2026: Documente já a sua governação da IA, enquanto a aplicação ainda está a amadurecer. Adote estruturas existentes (NIST, ISO) em vez de começar do zero. Se opera na UE, precisa de sistemas de manutenção de registos que comprovem a conformidade.
9. O software tradicional adicionou IA (mas a implementação ficou para trás)
Microsoft Copilot, Oracle Fusion AI, SAP Joule — todas as principais plataformas empresariais disponibilizaram funcionalidades de IA em 2025. No entanto, o apoio à implementação e a documentação não conseguiram acompanhar o ritmo.
O que mudou: «Incluído» não significa «funciona». As equipas financeiras e de recursos humanos descobriram que as funcionalidades eram inutilizáveis sem um apoio significativo do fornecedor, que não estava incluído nos contratos de suporte padrão.
O que fazer em 2026: Antes de orçamentar funcionalidades de IA dos fornecedores existentes, exija acesso a um ambiente de testes para testar com os seus dados, compromissos de formação por escrito, acordos de nível de serviço de suporte definidos para as funcionalidades de IA e transparência relativamente ao roteiro. A diferença entre as demonstrações dos fornecedores e a implementação real foi a história de 2025.
10. O seguro de IA surgiu como uma opção de transferência de risco
As principais seguradoras lançaram apólices específicas de responsabilidade por IA em 2025, que cobrem erros, alucinações, violações de dados causadas por ferramentas de IA e violações de direitos de autor. Os custos dos prémios estão diretamente relacionados com a maturidade da governação — as empresas com controlos documentados pagam menos 40-60%.
O que mudou: Agora já pode transferir parte do risco da IA através de um seguro. Mas os preços penalizam uma governação deficiente.
O que fazer em 2026: Avalie um seguro de IA se estiver a implementar agentes ou a processar dados sensíveis com IA. Utilize o processo de subscrição como uma auditoria à governação. É provável que revele lacunas nos seus controlos. Uma melhor governação significa melhores tarifas.
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11. A maioria das empresas ainda não consegue ir além dos projetos-piloto
A conclusão da McKinsey foi contundente: 88% das empresas utilizam IA, mas a maioria ainda não foi além dos programas-piloto. A diferença entre «utilizar IA» e «obter valor da IA» está na reformulação dos processos, não em modelos melhores.
O que mudou: Os projetos-piloto não geram retorno do investimento. Testar sem métricas é desperdiçar dinheiro. Isto faz parte do que levou a uma vaga de cargos de diretor de IA no mercado de trabalho.
O que fazer em 2026: Pare de executar projetos-piloto de IA sem métricas de sucesso e datas de conclusão. Elimine tudo o que não esteja a produzir valor mensurável. A lacuna não diz respeito à tecnologia, mas à gestão da mudança, à formação e à reengenharia dos fluxos de trabalho. Reserve orçamento para isso ou não reserve orçamento para a IA de todo. Considere também como poderá utilizar a IA na gestão da mudança.
Além disso, siga alguns conselhos sobre como executar projetos-piloto mais eficazes de Lisa Jones, CEO da EyeMail, sobre como criar projetos-piloto com maior impacto.
«Lançámos microprojetos-piloto em vários departamentos», afirmou. «Cada projeto-piloto incluía um ciclo de reflexão: O que funcionou? O que pareceu inadequado? O resultado refletiu os nossos valores de alegria, gratidão e ligação? Esta abordagem iterativa ajudou-nos a integrar a IA não apenas de forma funcional, mas também intencional.»
12. A análise multimodal tornou-se prática para trabalhos complexos
Os modelos conseguem agora processar imagens, PDFs, folhas de cálculo e código simultaneamente numa única conversa. A janela de contexto do Claude foi expandida para 200 mil tokens. O Gemini oferece janelas de 1 milhão de tokens. A IA consegue analisar documentos complexos com gráficos e tabelas incorporados.
O que mudou: Análise mais rápida de vários documentos, mas a exatidão continua a exigir validação. Os modelos podem interpretar incorretamente números ou gráficos em formatos complexos.
O que fazer em 2026: Utilize as capacidades multimodais para análise de variações, reconciliação de documentos e comparação cruzada. Mas considere os resultados como rascunhos que precisam de verificação, não como trabalho concluído. A poupança de tempo é real, mas as garantias de exatidão não são.
O padrão que importa
Todas as evoluções desta lista seguem o mesmo percurso: a IA tornou-se mais capaz em 2025, o que tornou a governação mais crítica, e não menos — refletindo prioridades mais abrangentes do setor da IA.
2026 não diz respeito a ter todas as ferramentas de IA mais avançadas. Diz respeito a desenvolver regras melhores para a forma como as utiliza.
Se ainda está a executar projetos-piloto sem métricas de retorno do investimento, está a desperdiçar dinheiro. Se ainda não perguntou à sua equipa que ferramentas de IA utiliza realmente, tem um problema de IA sombra. Se pensa que «assistido por IA» reduz a sua responsabilidade pela exatidão, o desastre da Deloitte provou o contrário.
2026 já não diz respeito a testar. Diz respeito a expandir eficazmente a transformação da IA e a eliminar aquilo que não funciona, com uma governação que o protege dos riscos que realmente importam.
