As principais tendências de tecnologia estratégica do Gartner, anunciadas no fim de cada ano, mostram com clareza o que elas significam para a direção da inovação e para líderes que constroem organizações resilientes e proativas.
Se hoje a automação baseada em IA e a infraestrutura adaptativa estão em destaque, as 10 principais tendências de tecnologia estratégica do Gartner para 2026 se concentram ainda mais em orquestração inteligente e inovação específica por domínio, e a IA está profundamente incorporada, indo além de simplesmente influenciar a forma como os setores pensam, tomam decisões e operam.
Então, vamos conferir juntos as 10 principais tendências de tecnologia escolhidas pelo Gartner para 2026.
As 10 principais tendências de tecnologia de 2026 escolhidas pelo Gartner
As 10 tendências de tecnologia que mostram como empresas líderes estão respondendo à complexidade e às oportunidades em uma sociedade hiperconectada baseada em IA são as seguintes.
Plataformas de desenvolvimento AI-native
Plataformas de supercomputação de IA
Computação criptográfica
Sistemas multiagente (MAS)
Modelos de linguagem específicos por domínio (DSLM)
IA física
Cibersegurança preemptiva (Preemptive Cybersecurity)
Proveniência digital
Plataformas de segurança de IA
dupla ancoragem geográfica (Geopatriation)
- Plataformas de desenvolvimento AI-native
Plataformas de desenvolvimento AI-native usam IA generativa para acelerar o desenvolvimento de software e ajudar equipes pequenas ou até especialistas de áreas não técnicas a desenvolver aplicações mais rapidamente e aproveitar governança embutida. Essas plataformas estão transformando a forma como o software é entregue por meio de automação e colaboração entre humanos e IA.
Como plataformas ou ambientes de desenvolvimento projetados desde o início com a IA no centro da arquitetura, as plataformas de desenvolvimento AI-native não se limitam a adicionar recursos de IA a apps existentes; elas são desenhadas para que a IA desempenhe um papel central em todo o processo de desenvolvimento e criação de produto.
Conceitos e características
Design centrado em IA: todo o app e as ferramentas de desenvolvimento são projetados para usar IA, permitindo que a IA automatize tarefas repetitivas antes manuais e aumente a eficiência de decisões e fluxos de trabalho.
Ferramentas de IA generativa: geração de código, automação de documentação, testes e design de API podem ser feitos imediatamente a partir de prompts em linguagem natural. Ferramentas como Copliot, Cody e Continue.dev são exemplos representativos.
Inteligência em tempo real: inclui processamento de dados em tempo real, tomada de decisão inteligente e funções automatizadas de análise e controle. Isso muda a própria experiência do desenvolvedor, permitindo experimentação rápida e criação de MVPs.
Principais plataformas
Plataforma Características e funções
PubNub Implementação de multiplayer e colaboração em tempo real, suporte a codificação com IA generativa
DevRev Operação de negócios e desenvolvimento centrados em IA para empresas SaaS. Oferece chatbot de IA
Continue.dev Ambiente open source de codificação com IA, customização de workflow
AI DOL Desenvolvimento low-code com IA generativa, suporte a gestão integrada on-premises e em nuvem
Áreas de aplicação
Produtividade no trabalho: resumo de documentos e e-mails, automação de todolist etc.
Educação: apps de tutor de IA personalizados
Ferramentas de desenvolvimento: geração automática, revisão e documentação de código
Operações de negócios: automação do suporte ao cliente, análise em tempo real e workflows integrados
Mudanças no ambiente de desenvolvimento
Com a adoção de plataformas de desenvolvimento AI-native, tarefas repetitivas são drasticamente reduzidas, e os desenvolvedores podem se concentrar de forma mais criativa em atividades de alto valor agregado. Assim como a colaboração com a IA está se tornando uma competência central que determina produtividade e qualidade no desenvolvimento, as plataformas de desenvolvimento AI-native buscam um “ambiente de desenvolvimento com IA embutida” em todas as etapas de design, implementação e operação do produto, oferecendo simultaneamente inteligência em tempo real, automação e escalabilidade.
Insight do Gartner: até 2030, 80% das organizações terão convertido grandes equipes de software em pequenos grupos reforçados por IA.
- Plataformas de supercomputação de IA
Plataformas de supercomputação de IA integram CPU, GPU, AI ASIC e computação neuromórfica para oferecer desempenho, eficiência e escalabilidade sem precedentes. Esses sistemas orquestram cargas de trabalho complexas em machine learning, análise de big data e simulação, acelerando a inovação em diversos setores, da biotecnologia às finanças.
Uma plataforma de supercomputação de IA é um sistema integrado de hardware e software otimizado para treinamento e inferência de modelos de IA em larga escala, computação ultrarrápida e processamento massivo de dados. Em comparação com supercomputadores tradicionais, ela usa chips especializados em computação paralela, como GPU e TPU, sendo otimizada para pesquisa em IA, aplicações industriais e análise de big data em tempo real.
Características da supercomputação de IA
Otimização para computação paralela: permite treinar e fazer inferência de grandes modelos de IA rapidamente ao usar simultaneamente milhares ou dezenas de milhares de processadores.
GPUs / TPUs de alto desempenho: a velocidade de computação para IA é dezenas ou centenas de vezes maior do que com CPUs, permitindo processar em tempo real até modelos gigantes.
Análise de big data: ao analisar automaticamente datasets extremamente grandes em tempo real, pode ser aplicada a diversas áreas, como pesquisa, finanças e saúde.
Clusters e rede: com base em múltiplos nós computacionais e redes de altíssima velocidade, divide tarefas e as processa em paralelo para maximizar a eficiência.
Exemplos representativos de uso
Treinamento e serviço de modelos de IA: desenvolvimento e operação de modelos gigantes de deep learning que analisam imagens ou geram voz
Detecção de fraude em tempo real: nas finanças, detecta sinais anômalos em tempo real com algoritmos avançados de machine learning
Ciência e engenharia: usado em áreas com exigências enormes de dados e computação, como previsão climática e desenvolvimento de novos medicamentos
Principais plataformas e sistemas
Principais plataformas e sistemas Características e uso
Tesla Dojo Especializada em treinamento de IA de deep learning para direção autônoma, otimizada para computação paralela massiva com GPU
Nvidia DGX Supercomputador especializado em IA para pesquisa industrial, otimizado para treinamento de grandes modelos de IA com base em GPU
Google Cloud Hypercomputer Supercomputação baseada em nuvem, clusters de TPU e GPU, otimizada para gestão eficiente de custo e desempenho
Insight do Gartner: até 2028, espera-se que mais de 40% das grandes empresas adotem paradigmas de computação híbrida em seus principais workflows, acima dos atuais 8%.
- Computação criptográfica
A computação criptográfica protege dados em uso ao isolar workloads em ambientes de execução confiáveis (TEE), permitindo processamento seguro de dados mesmo em infraestrutura não confiável. Trata-se de uma capacidade essencial para setores regulados, operações transfronteiriças e colaboração multilateral. A computação criptográfica é uma tecnologia avançada que protege os dados em estado criptografado mesmo durante o uso — isto é, quando estão na memória e sendo processados — por meio de ambientes de execução confiáveis baseados em hardware (TEE, Trusted Execution Environment).
Princípios centrais
TEE: o TEE é uma área isolada dentro da CPU, na qual apenas código e dados autorizados podem ser executados, e nem o sistema operacional externo, nem o hipervisor, nem mesmo o administrador (root) conseguem acessá-la.
Isolamento e integridade: garante por hardware a confidencialidade (criptografia) e a integridade de dados e código processados dentro do TEE, bloqueando ataques e invasões externas.
Atestado criptográfico (Attestation): o TEE pode provar remotamente que está executando apenas o código correto, ajudando a processar dados com segurança mesmo em ambientes não confiáveis.
Características e casos
Permite processar com segurança dados sensíveis em ambientes externos, como nuvem pública e edge computing.
É adequado para áreas com fortes exigências de privacidade e regulação, como saúde, finanças e órgãos governamentais.
Enclaves e VMs: são usados diversos tipos de hardware, como enclaves baseados em Intel SGX e máquinas virtuais baseadas em AMD SEV / Intel TDX.
Insight do Gartner: até 2029, mais de 75% dos trabalhos processados em infraestrutura não confiável estarão protegidos durante o uso por meio de confidential computing.
- Sistemas multiagente (MAS)
Sistemas multiagente são redes de agentes de IA especializados que colaboram para alcançar um objetivo comum. Essa abordagem modular permite automatizar workflows complexos, reutilizar soluções comprovadas e escalar com mais eficiência em ambientes distribuídos.
Principais conceitos e características
Autonomia dos agentes: cada agente pode pensar e agir de forma independente, perceber o ambiente e escolher a solução de problemas com base em seus próprios objetivos.
Ambiente compartilhado e interação: os agentes trocam informações no mesmo ambiente e podem cooperar ou competir.
Resolução distribuída de problemas: vários agentes colaboram para resolver problemas complexos que seriam difíceis de resolver com um sistema de agente único.
Cooperação e competição: cada agente tem papéis e funções específicos, e também pode cooperar ou competir em diferentes cenários.
Áreas de aplicação e exemplos
Direção autônoma, colaboração entre drones, smart cities: cada agente toma decisões de forma independente enquanto contribui para atingir o objetivo geral do sistema
Automação de negócios: vários agentes de IA tratam processos complexos, como atendimento ao cliente, gestão da cadeia de suprimentos e detecção de fraude, por divisão de trabalho ou colaboração
Resposta a desastres e modelagem de estruturas sociais: aplicado em áreas que exigem simulações em grande escala e controle distribuído
Insight do Gartner: agentes especialistas modulares podem aumentar a eficiência, acelerar a entrega e reduzir riscos ao reutilizar soluções comprovadas em todo o fluxo de trabalho. Além disso, essa abordagem permite escalar as operações e responder rapidamente a requisitos em mudança.
- Modelos de linguagem específicos de domínio (DSLM)
Embora a busca por maior valor de negócios com IA esteja crescendo, os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) genéricos ainda muitas vezes não são adequados para tarefas especializadas.
Os modelos de linguagem específicos de domínio (DSLMs) são modelos de IA treinados ou ajustados com base em conjuntos de dados especializados, projetados para um setor, função de negócio ou processo específico. Esses modelos entendem o contexto, a terminologia e as nuances próprias de um domínio específico, fornecendo resultados mais precisos, relevantes e em conformidade regulatória. Ao oferecer maior precisão, menor custo e governança mais robusta, os DSLMs reduzem a distância entre a IA genérica e as necessidades reais das empresas.
Isso é transformador para organizações que buscam redesenhar e digitalizar ambientes regulatórios. Os DSLMs permitem construir sistemas de IA que não apenas processam informações, mas também compreendem a lógica da regulação e apoiam decisões explicáveis.
Principais características
Treinados de acordo com a terminologia especializada e os processos de trabalho de um domínio específico, apresentam alta precisão
Oferecem menor custo e melhor conformidade regulatória (compliance) em comparação com LLMs genéricos
Desempenham papel central em ambientes complexos de colaboração em IA, como sistemas multiagentes
Relação entre DSLM e MAS
Os DSLMs são uma tecnologia-base importante dentro de sistemas multiagentes (MAS), permitindo que cada agente desempenhe seu papel com conhecimento especializado de um domínio, e possibilitando a solução de problemas por meio da colaboração entre vários agentes baseados em DSLM.
Em outras palavras, os DSLMs são modelos de IA especializados em áreas específicas e, em MAS (sistemas multiagentes), são um elemento central que contribui para aumentar a eficiência do funcionamento conjunto de agentes especializados.
- IA física
A IA física leva a inteligência artificial para o mundo real, impulsionando robôs, drones e máquinas inteligentes capazes de perceber, julgar e agir de forma autônoma. Essa tendência traz ganhos mensuráveis de eficiência e segurança em manufatura, logística e infraestrutura, ao mesmo tempo em que cria demanda por novas tecnologias interdisciplinares que conectam TI e engenharia.
A IA física é uma tecnologia em que a IA se combina a dispositivos ou sistemas físicos reais, permitindo perceber e compreender o ambiente ao redor no mundo real e executar ações complexas. Isso significa que a IA não fica restrita à análise de dados, mas interage diretamente com o ambiente físico, como mover pernas robóticas, dirigir veículos autônomos e controlar drones.
Elementos centrais
Tecnologia de sensores: detecção do ambiente por meio de câmeras, LiDAR, sensores de temperatura e pressão etc.
Algoritmos de IA: tecnologias de machine learning e deep learning que interpretam o ambiente ao redor e tomam decisões
Atuadores e tecnologia robótica: dispositivos físicos que executam de fato as ações decididas pela IA
Sistemas de controle: controle em tempo real para movimentos físicos estáveis e precisos
Infraestrutura de rede e IoT: suporte à interação entre dispositivos e ao controle remoto
Características e diferenciais
Diferentemente de robôs de automação tradicionais, trata-se de um sistema inteligente capaz de detectar mudanças no ambiente em tempo real e responder com flexibilidade
A tomada de decisão baseada em IA leva diretamente a ações físicas, produzindo impacto imediato no mundo real
Segurança, confiabilidade e diretrizes operacionais claras são essenciais desde a fase de projeto do sistema
A IA física generativa entende o espaço 3D e as leis da física para gerar a ação ideal de acordo com a situação
Áreas de aplicação
Sistemas autônomos, incluindo veículos autônomos, drones, fábricas inteligentes, robôs de saúde e cidades inteligentes
Áreas que exigem resposta em tempo real no local, como linhas de produção, logística e automação agrícola
Insight do Gartner: essas mudanças oferecem oportunidades de avanço tecnológico e colaboração, mas também podem gerar preocupações relacionadas ao trabalho e exigir uma gestão de mudanças cuidadosa.
- Cibersegurança preemptiva (Preemptive Cybersecurity)
À medida que as ameaças digitais aumentam, a cibersegurança está migrando de uma defesa reativa para uma abordagem de previsão antecipada. A cibersegurança preemptiva transforma a forma como as organizações gerenciam riscos cibernéticos ao usar automação com análises baseadas em IA para detectar e neutralizar ameaças antes que elas ocorram.
Preemptive Cybersecurity é uma tecnologia avançada de segurança que usa IA, machine learning e automação para detectar e bloquear ameaças potenciais antes que ataques cibernéticos realmente aconteçam. Enquanto os métodos tradicionais se limitam a agir após a detecção do ataque, essa abordagem foca na prevenção, identificando cibercriminosos ou infraestruturas maliciosas antes da execução do ataque e implementando medidas de segurança de forma antecipada.
Funções centrais
Detecção preditiva: identifica sinais preliminares de ataques cibernéticos com base em padrões históricos de ataques, atividades de agentes de ameaça e análises públicas de comportamento de ameaças
Bloqueio e resposta automatizados: bloqueia automaticamente IPs, domínios e atividades de rede maliciosos antes de tentativas de ataque, além de aplicar correções de vulnerabilidades de forma preventiva
Prevenção de fraudes e ransomware: neutraliza infraestruturas potenciais de ataque em estágio inicial para minimizar danos
Aumento da eficiência operacional: reduz falsos positivos, acelera a resposta a ameaças e melhora a eficiência do trabalho dos centros de operações de segurança
Tecnologias aplicadas e componentes
Análise comportamental e inteligência de ameaças baseadas em IA
Sistemas de segurança autoadaptativos e com autoaprendizado
Gestão da superfície de ataque (ASM), deception
Resposta rápida a incidentes e gestão de vulnerabilidades
Insight do Gartner: até 2030, soluções preemptivas representarão metade de todos os gastos com cibersegurança, e as empresas migrarão da defesa reativa para a proteção preventiva com uso de detecção de ameaças baseada em IA.
- Proveniência digital
A proveniência digital garante que seja possível verificar e rastrear a origem de dados, software e conteúdo gerado por IA. Ao usar bancos de dados de comprovação, marcas d’água e lista de materiais de software (SBoM), ela fortalece a transparência e a conformidade em cadeias de suprimento digitais complexas. Em outras palavras, trata-se de um sistema de registro que documenta a origem, a propriedade e o histórico de alterações de um ativo digital desde sua criação até o presente, garantindo sua confiabilidade e autenticidade. É semelhante ao registro de procedência de uma obra de arte física e estabelece confiança no conteúdo digital ao rastrear de forma transparente como ele foi criado, quem o possuiu e quais mudanças sofreu.
Elementos centrais
Origem (Origin): onde e por quem o ativo digital foi criado inicialmente
Propriedade (Ownership): registro dos proprietários ou administradores ao longo do tempo
Histórico de alterações (Modification): que mudanças foram feitas, quando e por quem
Contexto (Context): a finalidade do ativo e suas relações com outros elementos digitais ou do mundo real
Importância e usos
Garantia de confiança e autenticidade: atua como salvaguarda para distinguir o verdadeiro do falso diante do aumento de falsificações, como conteúdo gerado por IA e deepfakes
Reforço de responsabilidade e conformidade: é essencial para rastrear e reproduzir questões legais, incidentes de segurança e alterações de dados, além de contribuir para conformidade com regulações como GDPR e HIPAA
Transparência e possibilidade de verificação: ao rastrear o caminho percorrido por ativos digitais ou seu histórico de alterações, ajuda a prevenir pirataria e violação de direitos autorais, além de proteger os direitos dos criadores
Cibersegurança: é útil para verificar adulterações de dados quando ocorre um incidente e para responder a ele, ajudando a manter a integridade dos dados
Insight do Gartner: até 2029, empresas que não investirem em proveniência digital poderão ficar expostas a riscos de conformidade e sanções na casa dos bilhões de dólares.
- Plataforma de segurança de IA
Uma plataforma de segurança de IA oferece visibilidade centralizada e recursos de proteção para sistemas de IA, tanto internos quanto de terceiros. Ela ajuda a estabelecer governança consistente e políticas de uso ao proteger sistemas contra riscos relacionados à IA, como injeção imediata, vazamento de dados e agentes maliciosos.
Uma plataforma de segurança de IA é um sistema integrado que fortalece a infraestrutura de cibersegurança com o uso de IA, automatizando a detecção, a prevenção e a resposta a ameaças para melhorar a postura de segurança. Ela também oferece ampla integração de dados, capacidades de detecção e análise com base em machine learning e deep learning, além de identificação e bloqueio de ataques em tempo real.
Principais características
Integra diversas fontes de dados de segurança para fornecer telemetria rica e contexto, enquanto a IA detecta e prevê em tempo real padrões de ataque e comportamentos anômalos.
Conta com recursos de resposta automatizada para realizar bloqueio e mitigação rápidos quando eventos de segurança ocorrem, além de reduzir falsos positivos.
Atende a diversos ambientes (on-premises, nuvem, edge etc.) e opera com flexibilidade em ambientes híbridos.
Cobre uma ampla gama de áreas, como proteção de endpoints, monitoramento de rede, análise de comportamento de usuários e avaliação de vulnerabilidades.
Papel da plataforma de segurança de IA
Maximiza a eficiência das operações de segurança e a capacidade de defesa contra ataques cibernéticos complexos e em constante evolução.
Fornece informações selecionadas para que os profissionais de segurança possam se concentrar na análise e na resposta a ameaças cibernéticas.
A plataformização integra várias funções e tecnologias de segurança em uma única estrutura, simplificando o trabalho de segurança.
Insight do Gartner: até 2028, mais da metade das empresas passará a depender de plataformas de segurança de IA para proteger seus investimentos em IA.
- Geopatriação (Geopatriation)
Em uma era de riscos geopolíticos crescentes, geopatriação significa migrar workloads da nuvem pública global para infraestrutura soberana ou regional a fim de manter controle de dados, privacidade e conformidade regulatória. Esse movimento apoia a harmonização regulatória e constrói confiança com clientes e governos.
Também pode se referir à estratégia de realocar workloads e aplicações da nuvem pública de hiperescaladores globais para alternativas em nível regional e nacional (nuvem soberana, nuvem regional, datacenter próprio), devido à incerteza geopolítica, às exigências regulatórias e às demandas de soberania.
Resumo do conceito
É um conceito definido pelo Gartner em sua pesquisa de 2025 e, embora esteja relacionado à repatriação de nuvem, diferencia-se por ter geografia e questões de soberania como motivadores diretos.
O objetivo é manter infraestrutura e dados sob uma jurisdição clara para reduzir riscos legais, regulatórios, de sanções e de ruptura geopolítica.
Diferença em relação a conceitos relacionados
Nuvem soberana: refere-se à própria nuvem sujeita às leis e à jurisdição de um país ou região específicos, enquanto Geopatriation abrange a estratégia de migração para esse tipo de ambiente.
Repatriação de nuvem: refere-se ao retorno geral da nuvem pública para a nuvem privada / on-premises, mas Geopatriation tem fatores geopolíticos como foco central e enfatiza a migração para alternativas regionais e nacionais.
Por que isso é necessário?
Porque soberania de dados por país, sanções, controles de exportação e regulações sobre transferência transfronteiriça de dados estão ampliando os riscos de continuar usando nuvens globais em determinadas regiões
A importância disso está se expandindo para além dos setores financeiro e público, alcançando um conjunto mais amplo de indústrias em meio à instabilidade internacional
Opções de execução
Reforço: usar o mesmo hiperescalador, mas mitigar riscos com armazenamento e processamento localizados ou com reforço de segurança
Realocação: migrar apenas workloads de maior risco para uma estrutura que atenda às exigências regulatórias (outra região / outro provedor)
Remoção: transferir workloads de risco para uma nuvem regional
Repatriação: trazer tudo de volta para on-premises
Remoção e repatriação são consideradas, em especial, formas diretas de Geopatriation
Checklist
Classificação de dados e análise de jurisdição: avaliar leis aplicáveis, regiões e jurisdição dos provedores para dados pessoais, sensíveis e industriais
Padrões de arquitetura: projetar multicloud, redundância, separação de residência de dados, isolamento por região e localização do gerenciamento de chaves
Risco da cadeia de suprimentos: verificar a jurisdição das equipes de gestão e suporte, dos canais de atualização e os impactos de sanções
Caminho de migração: estabelecer um plano de execução e testes em etapas, indo de realocação parcial à remoção gradual / retorno para on-premises
Insight do Gartner: até 2030, mais de 75% das empresas da Europa e do Oriente Médio deverão geopatriar seus workloads, um salto em relação aos menos de 5% de 2025.
Por que essas tendências tecnológicas são importantes agora
2026 é um momento decisivo para a liderança em tecnologia. A IA não é mais uma tecnologia experimental; ela se tornou um elemento essencial de toda estratégia de negócios. No entanto, à medida que ampliam a IA, as empresas enfrentam desafios cada vez maiores relacionados a regulação, ética e transparência operacional.
As 10 principais tendências estratégicas de tecnologia para 2026 do Gartner são classificadas em três grandes temas: Architect, Synthesist e Sentinel. Eles mostram como as empresas constroem, orquestram e protegem o valor digital.
Elas constroem uma base resiliente e segura para a adoção de IA. Orquestram sistemas inteligentes que criam adaptabilidade e valor de negócio, e protegem confiança, reputação e conformidade em um mundo cada vez mais complexo.
As empresas que adotam esses princípios vão além da transformação digital para a responsabilidade digital
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