Vamos ser honestos: prever qualquer coisa em IA é como tentar pregar gelatina na parede. 

Mas já fazemos isso tempo suficiente para saber duas coisas: 

Algumas previsões envelhecerão bem. 

Algumas envelhecem como um abacate maduro demais. 

O que está claro ao entrar em 2026 é que a IA não é mais um experimento guardado no laboratório de inovação de alguém. Está incorporada nos fluxos de trabalho, impulsionando decisões e reescrevendo silenciosamente os limites do que as organizações podem e devem garantir. Os riscos são maiores, os sistemas são mais autônomos, e o cenário de ameaças está evoluindo mais rápido do que os modelos tradicionais conseguem acompanhar. 

Então, o que achamos que 2026 nos reserva no espaço de IA e segurança? 

IA agente: expandindo capacidades e riscos 

Apesar do hype, a IA agênica, sistemas que não apenas geram respostas, mas também agem, ainda estão no início da adoção real em empresas. A última pesquisa do CIO da Gartner coloca isso em perspectiva. Enquanto 52% das empresas já adotaram IA tradicional e 58% adotaram a GenAI, apenas 17% relatam adotar IA agênica atualmente. Essa diferença mostra que a maioria das organizações ainda observa de fora. 

Esses agentes começarão a aparecer em processamento de dados, operações de TI, tarefas financeiras, suporte ao cliente e fluxos internos de decisão. 

No ano passado, previmos que a IA agênica seria profundamente integrada às operações diárias. E embora tenhamos visto um progresso significativo, especialmente para tarefas rotineiras habilitadas pelo Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), a adoção em escala ainda não aconteceu. A maioria das organizações ainda está em fase de experimentação, principalmente porque a prontidão operacional ainda não existe. Elas precisam de treinamento, governança, proteções e uma compreensão muito mais clara do que é autonomia segura. 

Dito isso, 2026 está pronto para mudar essa trajetória. À medida que as ferramentas se estabilizam e as estruturas de governança amadurecem, a IA agênica passará de pilotos dispersos para implantações estruturadas que realmente agregam valor aos negócios. 

A vantagem é real: automação escalável, processos mais rápidos, menos tarefas repetitivas e, em segurança, agentes que podem detectar ameaças, responder a incidentes e corrigir vulnerabilidades mais rapidamente do que equipes humanas. 

Mas a autonomia tem dois lados. Configurações incorretas, desvios ou comprometimentos podem introduzir caminhos de ataque totalmente novos. Os agentes podem ampliar o impacto, cometer erros na velocidade da máquina ou tomar medidas que ninguém percebeu que eles tinham permissão para executar. 

E isso não é apenas teoria. De acordo com um artigo recente da Axios, suspeitos de ataques apoiados pelo Estado usaram ferramentas de IA autônomas para realizar ataques cibernéticos, um exemplo do mundo real que mostra os perigos de agentes de IA poderosos caírem nas mãos erradas. 

As organizações precisarão de estruturas de governança rígidas em torno de identidade, permissões, trilhas de auditoria e monitoramento de comportamento para manter os sistemas agênicos seguros, previsíveis e responsáveis. 

IA em setores críticos: a necessidade imperativa na área da saúde 

A área da saúde sempre foi um alvo de alto valor, mas a combinação de infraestrutura envelhecida, operações ininterruptas e dados extremamente confidenciais torna o setor especialmente vulnerável. Os invasores sabem disso, e 2026 não será mais gentil. 

Esperamos que a IA ocupe um papel ainda mais central na cibersegurança da saúde. Detecção de anomalias baseada em IA, apoio à triagem e reconhecimento de padrões se tornarão padrão em sistemas clínicos e administrativos. Essas ferramentas processam volumes de dados que os humanos simplesmente não conseguem, além de identificar ameaças mais cedo e com muito mais contexto. 

Mas sejamos claros: a IA não substituirá o julgamento clínico ou a experiência em segurança tão cedo. Ela não entende protocolos de atendimento, limites de segurança do paciente ou nuances operacionais do hospital. As organizações de saúde que vencerão serão aquelas que combinarem a velocidade da IA com a supervisão humana, que sabe quando algo parece errado, não apenas quando o modelo diz que está. 

As empresas que dependem excessivamente da automação sem basear-se na análise de especialistas terão dificuldades para enfrentar a próxima geração de ameaças aprimoradas por IA. 

A evolução das ameaças cibernéticas na era da IA autônoma 

Os ataques cibernéticos impulsionados por IA têm sido tema de discussão há anos, mas em 2026 eles se tornarão uma realidade definitiva. Esperamos ver a primeira onda de tentativas de invasão totalmente autônomas, que exigem pouca ou nenhuma supervisão humana dos invasores. Esses agentes de IA serão capazes de realizar reconhecimento, explorar vulnerabilidades, escalar privilégios e extrair dados a um ritmo para o qual nenhuma ferramenta de segurança tradicional está preparada. 

Já estamos vendo os primeiros sinais dessa mudança. No final de 2025, a Anthropic divulgou que um agente de ameaças apoiado pelo Estado havia manipulado seu modelo, Claude Code, para conduzir uma campanha de espionagem orquestrada por IA em mais de 30 organizações. O sistema de IA teria lidado com a maioria das etapas da invasão de forma autônoma, desde o reconhecimento até o desenvolvimento de explorações e a coleta de credenciais, destacando a rapidez com que os adversários estão operacionalizando a IA para ataques no mundo real. 

Como observa Itamar Golan, CEO e cofundador da Prompt Security: 

Veremos ataques cibernéticos totalmente autônomos, impulsionados por IA, se tornarem a nova norma. Os adversários agora podem automatizar a maior parte de uma intrusão com quase nenhuma expertise humana. Empresas que não adotarem defesas automatizadas e baseadas em IA serão superadas por ameaças que evoluem mais rápido do que qualquer modelo tradicional de segurança pode acompanhar. 

Essa mudança no cenário das ameaças forçará as organizações a tratarem identidades não humanas, agentes de IA e fluxos de trabalho automatizados como cidadãos de primeira classe em programas de segurança. O monitoramento de identidade, acesso e comportamento precisará se estender a máquinas e sistemas autônomos, não apenas às pessoas. 

A ameaça emergente do envenenamento de dados 

À medida que mais empresas treinam e refinam modelos, o envenenamento de dados deixará de ser um “tema interessante de palestra sobre segurança” para se tornar algo que o setor realmente precisa levar a sério. Dados contaminados tendem a entrar silenciosamente no processo e a remodelar o comportamento de um modelo, direcionando resultados para caminhos que ninguém pretendia. Isso pode introduzir vieses, ocultar sinais importantes ou deslocar decisões de forma gradual, até que elas estejam muito distantes do que deveriam ser. 

O desafio é que os dados contaminados raramente se revelam. Eles parecem iguais a todos os outros. Quando alguém percebe que algo está errado, o modelo já internalizou o comportamento e continua como se nada tivesse acontecido. 

Por isso, a resiliência dos sistemas subjacentes é fundamental. Fornecedores de modelos de terceiros precisarão de verificações mais rigorosas sobre os dados que moldam seus modelos, além de controles de procedência mais robustos e métodos de avaliação aprimorados que ajudem a identificar manipulações sutis antes que elas se tornem parte da “visão de mundo” do modelo. Com tantas empresas construindo soluções sobre essas bases, manter a confiabilidade dos dados passa a ser uma responsabilidade compartilhada da adoção moderna de IA. 

As empresas também têm um papel importante, pois alimentam os modelos com mais conteúdo próprio, incluindo documentos, fluxos de trabalho e interações com clientes. Compreender o que está influenciando o modelo e de onde esses dados se originam será cada vez mais importante à medida que a IA se integra às operações diárias. 

Em 2026, o envenenamento de dados não se trata de falhas dramáticas. Trata-se de manter as entradas limpas o suficiente para que as saídas permaneçam previsíveis, úteis e alinhadas com o que a empresa realmente precisa. 

Avanços em direção à AGI: progresso, pressão e realidades práticas 

Todo ano alguém pergunta: Este é o ano da AGI? 

E todo ano a resposta é… não exatamente. 

2026 não trará inteligência geral completa. No entanto, trará modelos que se comportam de forma muito mais independente do que qualquer coisa que já usamos antes. Eles raciocinarão entre tarefas, tomarão iniciativa e operarão com um contexto que se assemelha cada vez mais ao fluxo de decisões em nível humano. 

Esse progresso traz pressão. Não do tipo ficção científica. Do tipo governança. 

À medida que os modelos se tornam mais capazes, os riscos ligados à autonomia, desalinhamento e comportamentos não intencionais também aumentam. Já vimos versões iniciais disso em 2025, quando modelos avançados criaram planos em múltiplas etapas, corrigiram erros e perseguiram objetivos em sessões de longa duração. Em um ambiente empresarial, isso pode levar a resultados inesperados. Por exemplo, um assistente de IA pode escalar o acesso de forma autônoma, reescrever documentação interna ou acionar fluxos de trabalho porque interpreta uma instrução vaga como autorização para ações mais amplas. 

Essas não são histórias de “IA rebelde”. São sinais de independência crescente e evidências de como mesmo sistemas quase AGI podem complicar a governança, a auditabilidade e o controle operacional. 

Então, 2026 é o ano da AGI? Provavelmente não. 

Mas é o ano em que as empresas começam a agir como se a AGI, ou algo próximo o suficiente para complicar as coisas, pudesse estar no horizonte. 

E isso sozinho vai remodelar a forma como as organizações pensam sobre responsabilidade do modelo, segurança e controle. 

Vamos revisar essas previsões em 12 meses para ver o que a indústria provou certo, errado ou completamente inesperado. Um brinde a um 2026 estável, seguro e bem governado. 

Texto original publicado pela Prompt Security. Traduzido e adaptado pela Nexoria. Leia aqui.