As sete previsões do Stanford HAI para 2026 e por que avaliação rigorosa se tornou a nova vantagem competitiva.
Em dezembro de 2025, o Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) publicou as previsões de seus pesquisadores para 2026. O documento reúne professores de ciência da computação, medicina, direito e economia, e a conclusão é unânime: a era do evangelismo em IA acabou. O que vem agora é avaliação.
A pergunta central mudou. Não é mais "a IA consegue fazer isso?". É "quão bem ela faz, a que custo, e para quem?".
Para quem dirige uma empresa e precisa tomar decisões sobre investimento em tecnologia, essa mudança de pergunta é a coisa mais importante que aconteceu no mercado de IA desde o lançamento do ChatGPT.
Os números são impressionantes. Mas são também, segundo os próprios pesquisadores de Stanford, o cenário que antecede uma correção necessária. Porque a pergunta que ninguém respondia era: onde exatamente essa produtividade está aparecendo? E onde não está?
James Landay, co-diretor do HAI, abre com a afirmação mais direta possível: não haverá inteligência artificial geral (AGI) em 2026. É uma declaração importante vindo de Stanford, porque posiciona o instituto contra a narrativa dos labs de IA que prometem AGI "em breve".
Landay também prevê que mais empresas vão admitir publicamente que IA não gerou ganhos de produtividade, exceto em áreas específicas como programação e call centers. Vamos ouvir sobre muitos projetos de IA fracassados.
Além disso, modelos menores estão performando melhor que modelos gigantes. O pico de dados foi atingido. A tendência para 2026 é investimento em datasets menores e curados, não em modelos maiores.
Erik Brynjolfsson, diretor do Digital Economy Lab de Stanford, faz a previsão mais consequente para o mundo corporativo: em 2026, o debate sobre impacto econômico da IA vai sair da especulação e entrar na medição rigorosa.
Brynjolfsson prevê o surgimento de "dashboards econômicos de IA" de alta frequência, que rastreiam em tempo real, no nível de tarefas e ocupações, onde a IA está gerando produtividade, onde está deslocando trabalhadores e onde está criando novas funções.
A implicação para executivos: líderes vão checar métricas de exposição à IA diariamente, ao lado dos dashboards de receita.
Julian Nyarko prevê que 2026 será definido por rigor e ROI no setor jurídico. Escritórios e tribunais vão parar de perguntar "a IA consegue redigir?" e começar a perguntar "quão bem, em que tipo de documento, e com que risco?". Avaliações padronizadas e específicas vincularão desempenho a resultados tangíveis.
Essa previsão ganha peso quando lembrada no contexto do SaaSpocalypse: o plugin jurídico do Claude Cowork provocou US$ 285 bilhões em perdas. Os escritórios que não conseguirem demonstrar ROI defensável arriscam perder clientes para concorrentes mais transparentes.
Russ Altman traz uma previsão que afeta diretamente a confiança empresarial: em 2026, haverá foco crescente na "arqueologia das redes neurais". Na pesquisa científica, não basta que um modelo faça uma previsão precisa. É necessário entender como ele chegou àquela previsão.
Para o mundo corporativo, a era de "confie no modelo porque funciona" está dando lugar a "demonstre por que o modelo funciona". Empresas que implementam IA em processos críticos vão precisar de explicabilidade, não apenas de desempenho.
Curtis Langlotz prevê que a medicina terá seu próprio "momento ChatGPT" em 2026. Novos métodos de aprendizado auto-supervisionado reduziram dramaticamente o custo de treinar modelos médicos. Resultados promissores já aparecem em radiologia, patologia, oftalmologia, dermatologia, oncologia e cardiologia. Mais de 1.200 ferramentas de IA foram aprovadas pela FDA americana.
“IA é uma ferramenta fantástica para algumas tarefas e processos. É uma ferramenta problemática para outros. Isso não é necessariamente a bolha estourando, mas a bolha pode não ficar muito maior.”
— Angèle Christin, Stanford
Diyi Yang defende que sistemas de IA precisam ser projetados para benefícios de longo prazo, não para engajamento de curto prazo. Na hora de escolher fornecedores e plataformas de IA, a pergunta não pode ser apenas "isso aumenta produtividade?". Precisa incluir "isso está ajudando minhas equipes a tomar melhores decisões ou está criando dependência e atrofia de habilidades?".
Stanford não é pessimista sobre IA. O que Stanford está dizendo é mais sutil e mais importante: o momento de provar que funciona chegou.
James Landay resume: "Vamos ouvir sobre muitos projetos de IA fracassados. A pergunta é se as empresas vão aprender com esses fracassos."
Erik Brynjolfsson fecha o ciclo: "O debate vai mudar de 'se a IA importa' para 'quão rápido seus efeitos estão se difundindo, quem está ficando para trás, e quais investimentos complementares melhor transformam capacidade de IA em prosperidade ampla'."
Para quem dirige uma empresa, a tradução é simples: pare de investir em IA porque "todo mundo está investindo". Comece a investir em IA onde você pode medir o retorno. E construa a infraestrutura de avaliação antes de construir a infraestrutura de IA.
Porque em 2026, quem não consegue provar que funciona vai ter que explicar por que gastou.