A inteligência artificial em 2026 entra no radar das empresas brasileiras menos como “projeto paralelo” e mais como parte do desenho de operação. Em vez de pilotos isolados, a pressão passa a ser por escala, integração com sistemas internos e revisão de fluxos de trabalho, com impacto direto em produtividade, governança e gestão de pessoas.
Para Herman Bessler, CEO (diretor-presidente) e cofundador da Templo, a etapa que se abre em 2026 tem um foco claro: integração. “O ano de 2026 inaugura o período em que a IA deixa de ser uma ferramenta externa para se tornar parte invisível da operação”, afirmou.
IA nas empresas em 2026: MCPs conectam a tecnologia aos sistemas
A primeira tendência citada por Bessler é a expansão dos MCPs (Model Context Protocols). Na prática, são protocolos que permitem que modelos de IA se conectem a sistemas internos, como plataformas de gestão, bancos de dados e suites de produtividade, e executem ações dentro deles.
O ponto central é tirar a IA do “modo consulta” e colocá-la dentro do fluxo. Isso inclui tarefas que vão de buscar informação em bases internas a disparar ações em sistemas de trabalho, com rastreabilidade e regras definidas.
Workflows de agentes: automação de ponta a ponta
A segunda frente é a adoção de workflows de agentes, automações desenhadas para permitir que a IA execute processos completos, do início ao fim, com baixa intervenção humana. A proposta é reduzir etapas manuais, encurtar filas internas e transformar atividades rotineiras em rotinas orquestradas.
Bessler resume o efeito esperado da integração: “a IA simplesmente age”. A fala aponta para um cenário em que a operação não depende de prompts longos nem de alternância constante entre ferramentas, a automação passa a operar no mesmo ambiente em que o time já trabalha.
Ecossistemas corporativos de IA e conteúdo automatizado
A terceira tendência envolve os ecossistemas corporativos de IA: plataformas que centralizam modelos, ferramentas e bibliotecas, com curadoria e aplicação orientada ao dia a dia da empresa. A leitura é que centralização facilita governança, padroniza entregas e reduz retrabalho entre áreas.
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Nesse bloco, o texto também aponta o avanço de conteúdo automatizado, incluindo porta-vozes e criadores gerados por IA, um tema que puxa discussões sobre marca, compliance e critérios de uso.
Orquestração ganha espaço no debate sobre produtividade
Na visão apresentada pela Templo, 2026 tende a dar peso maior à arquitetura de orquestração do que à troca constante de modelos. A integração via MCPs e a execução via agentes se conectam a plataformas de trabalho e a sistemas de gestão, como ERPs (Enterprise Resource Planning), softwares integrados usados para estruturar operações financeiras, logísticas e administrativas.
Essa mudança desloca a pergunta “qual modelo usamos?” para “quais processos orquestramos?” e “como medimos resultado?”. Na mesa entram indicadores de tempo, custo, qualidade, risco operacional e impacto em funções.
Modelos multimodais e a aposta no Gemini
Do lado dos modelos, o texto aponta expectativa de consolidação do Gemini como referência, puxada pela estratégia multimodal do Google, infraestrutura e investimento em P&D (Pesquisa e Desenvolvimento). A leitura inclui o papel das TPUs (Tensor Processing Units), chips voltados a acelerar processamento de IA.
O recado do executivo, porém, não é “modelo por modelo”. Ele defende disciplina de execução: mapeamento de casos de uso reais, ambientes colaborativos orientados a resultados e decisões transparentes sobre impactos no trabalho, fricção operacional e ética.
Bessler também deixou um alerta sobre implementação sem governança: “Projetos de IA que não equilibrarem tecnologia, cultura, aprendizagem e incentivos desperdiçarão recursos.”
No fim, o cenário descrito coloca a inteligência artificial em 2026 como agenda de operação: integração com sistemas, automação por agentes e ecossistemas corporativos, com gestão e métricas no centro, não na borda.
