IA em Empresas: Tendências e Desafios em 2026
Análises recentes da API pública da empresa e do assistente Claude Code revelaram um padrão interessante no uso de inteligência artificial (IA) dentro de diversos setores corporativos. Dados coletados até o início de 2026 indicam que o uso de ferramentas de IA para funções relacionadas a engenharia, tecnologia e programação é predominante, representando 49,7% de todos os pedidos realizados.
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Essa disparidade de 40,6% em relação ao segundo lugar, ocupado pela automação de tarefas administrativas com 9,1%, demonstra um foco inicial da indústria em aplicações mais tradicionais.
Outras áreas que também receberam atenção significativa incluem marketing, vendas, análise de dados e finanças. No entanto, o uso das IAs da Anthropic se mostrou bastante limitado em setores como medicina, direito, logística e turismo. Esses números sugerem uma certa resistência inicial na adoção dessas ferramentas para tarefas que se estendem além do ambiente corporativo, um cenário que a indústria tem buscado mudar com a implementação de agentes multifuncionais.
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Novas Abordagens e Implementações
Empresas como a Samsung estão explorando a integração da IA como funcionalidade em seus aplicativos, buscando otimizar o ecossistema de seus produtos. Além disso, outras organizações estão optando por ferramentas que oferecem diversas funções através de um único robô, visando acelerar o desenvolvimento e a eficiência em seus processos.
Essa tendência reflete um esforço para tornar a IA mais acessível e integrada em diferentes áreas de negócio.
Limitações da Análise e o Futuro dos Agentes
A empresa que conduziu a pesquisa classificou os dados como “incompletos”, reconhecendo que a análise se baseou apenas em informações da API pública, que permite a análise de ferramentas isoladamente. O assistente Claude Code, por outro lado, oferece sessões completas, mas restritas a um único produto amplamente utilizado em engenharia de software.
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A análise foi realizada até o início de 2026, um período em que agentes multifuncionais ainda são relativamente novos para o uso geral. A empresa ressalta a importância de desenvolvedores treinarem os modelos para lidar com a “incerteza”, considerando que a satisfação dos usuários depende da capacidade de interação imediata com os chatbots para resolução de dúvidas e correções.