A maioria dos projetos de IA generativa com modelos customizados será abandonada. A previsão é do Gartner, empresa americana de análise e pesquisa de mercado de tecnologia, publicada no Hype Cycle for Generative AI 2026. O motivo: custos, complexidade e dívida técnica nas implantações. O Gartner afirma ainda que pelo menos metade de todos os projetos de IA generativa, não só os customizados, “irá extrapolar os custos orçados por causa de escolhas arquiteturais ruins e falta de conhecimento operacional”.
O Hype Cycle analisou 30 tecnologias de IA. Nenhuma chegou ao “plateau de produtividade”, o estágio em que um produto se estabilizou e produz benefícios verificáveis no mundo real. Os modelos de domínio específico são classificados como tecnologia em estágio “adolescente”, com maturidade para uso mainstream a 2 a 5 anos de distância.
Só um grupo sobe a curva: as aplicações habilitadas por IA generativa, assistentes de codificação, criação de gráficos e vídeos, e resumo de conteúdo. Mais da metade do mercado-alvo já usa esse tipo de ferramenta. O Gartner cita preocupações com propriedade intelectual e geração de resultados imprecisos, mas considera esse grupo o único com maturidade real hoje. O relatório traz um alerta adicional: empresas que querem construir IA sobre modelos abertos não terão acesso às melhores opções sem considerar tecnologia chinesa.
“A inovação em LLMs abertos migrou para o leste, para a China”, diz o documento, que aponta que empresas ocidentais têm sido seletivas ao lançar modelos abertos.
O protocolo de comunicação de agentes de IA é a tecnologia com menor maturidade de toda a lista. O Gartner cita o Model Context Protocol (MCP) e o protocolo agente-a-agente (A2A) como os mais usados hoje, mas sinaliza que alternativas já emergem enquanto adotantes iniciais encontram falhas.
As tecnologias com maior potencial de impacto, segundo o relatório, são Segurança contra Desinformação e Modelos de Mundo, ambas classificadas como 5 a 10 anos longe da maturidade.
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