5 tendências de IA que redefinirão as operações dos times de Tech e Produto
Discussão deixa de ser sobre adotar IA e passa a ser sobre como trabalhar com ela de forma consistente, segura e sustentável.
A inteligência artificial chega a 2026 como o principal vetor de transformação empresarial e econômica do mundo. Antes vista como uma tecnologia promissora, agora ela se consolida como infraestrutura crucial para a competitividade das empresas.
Segundo estudo global da McKinsey, 72% das organizações no mundo já utilizam tecnologias de IA, um salto em relação aos 55% registrados em 2023. No território brasileiro, a realidade é reforçada pelos dados da Randstad, que apontam que 65% das companhias aumentaram investimentos em tecnologia no último ano.
O avanço marca uma transformação no modo como a IA é vista pelas empresas. “A partir de agora, ela deixa de ser tratada como uma camada adicional de eficiência e passa a influenciar decisões estruturais de tecnologia. Isso afeta diretamente como sistemas são projetados, como o trabalho é distribuído entre pessoas e máquinas e quais competências passam a ser críticas nos times de engenharia e produto”, afirma Gustavo Bassan, VP de Engenharia da BossaBox, consultoria referência no modelo de squads-as-a-service no Brasil.
Em 2026, diz Bassan, a discussão deixa de ser sobre adotar IA e passa a ser sobre como reorganizar a operação para trabalhar com ela de forma consistente, segura e sustentável. A seguir, ele apresenta cinco tendências que devem moldar o mercado nesse ano e influenciar diretamente a forma como as organizações operam, inovam e competem:
1. AI Agents operando como colaboradores
Os agentes de IA deixam de ser ferramentas de apoio e passam a atuar como parte ativa da operação, executando fluxos completos de trabalho e não apenas tarefas isoladas. Em vez de apenas “ajudar”, esses agentes começam a assumir responsabilidades claras dentro dos sistemas e dos processos.
“A partir do momento em que a IA consegue planejar, executar e ajustar tarefas sozinha, ela entra no time de verdade. Isso muda como desenhamos sistemas, distribuímos responsabilidades e organizamos o trabalho de engenharia”, pontua o VP.
2. IA deixa de ser experimento e vira infraestrutura de produto
A IA não é mais tratada como iniciativa paralela ou prova de conceito, mas faz parte da infraestrutura central dos produtos digitais. Ela influencia decisões de arquitetura, experiência do usuário e evolução do produto desde a concepção. “Quando a IA vira infraestrutura, ela deixa de ser uma feature e passa a ser um pressuposto. Times que ainda tratam IA como experimento vão ter dificuldade de competir com quem já projeta produtos pensando nela desde o início”, explica o especialista.
3. Desenvolvedores atuando como curadores e orquestradores de IA
O papel do desenvolvedor começa a mudar de forma estrutural. Com a IA assumindo partes relevantes da geração e da revisão de código, o foco deixa de ser apenas escrever linhas e passa a ser orientar, validar e integrar decisões tomadas por sistemas automatizados.
“Na prática, o desenvolvedor gastará menos tempo escrevendo código do zero e mais tempo definindo contexto, avaliando decisões e garantindo que o que foi gerado faz sentido dentro da arquitetura e do produto”, analisa o VP de Engenharia da BossaBox. “Isso não reduz a importância da engenharia, mas eleva o nível do trabalho. O valor passa a estar muito mais na capacidade de julgamento, de orquestração e de visão sistêmica do que na execução manual.”
4. Automação vai além da simples assistência
A automação começa a se impor sobre a lógica de simples assistência no desenvolvimento de software, com impactos diretos na produtividade, na arquitetura dos sistemas e na forma como times de engenharia são estruturados. À medida que a IA assume tarefas completas, o valor do trabalho humano se desloca.
“Quando a automação entra de verdade, ela não acelera só a entrega. Ela muda como os sistemas são pensados e quais perfis fazem sentido no time. Engenharia passa a ser muito mais sobre arquitetura, integração e decisão do que sobre execução repetitiva”, ele afirma.
5. Produtividade passa a vir de volume e escopo, não só de eficiência
A tendência é que a IA mude o conceito de produtividade em engenharia. Em vez de apenas executar as mesmas tarefas mais rápido, os times passam a entregar mais coisas, explorar mais caminhos e assumir trabalhos que antes não cabiam no tempo ou no orçamento. A produtividade deixa de ser só eficiência e passa a ser ampliação de escopo.
Isso transforma o dia a dia dos times e o tipo de tarefa que ganha espaço. “O impacto mais profundo não é só acelerar o que já existia, mas viabilizar coisas que simplesmente não seriam feitas antes. Isso muda como priorizamos trabalho, como organizamos backlog e como medimos valor”, finaliza Gustavo Bassan.
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