Microsoft aponta 7 mudanças de IA que vão transformar o seu trabalho em 2026

Em 2026, a colaboração entre pessoas e IA será cada vez mais integrada aos ambientes de trabalho. Os softwares não serão mais uma ferramenta passiva: atuarão como um 'colega digital', trabalhando lado a lado com os seres humanos para aprimorar tarefas complexas. Isso permitirá que as equipes se tornem mais ágeis e eficazes, multiplicando a força de trabalho e criando um novo modelo de produtividade. Para que isso aconteça de forma eficaz, os profissionais precisarão aprender a trabalhar com IA, não como uma substituta, mas como uma parceira que reforça as habilidades humanas, explica a diretora de produto para experiências de IA da Microsoft, Aparna Chennapragada.

A segurança também será aprimorada com o uso de IA, já que agentes terão identidade clara e controles rigorosos de acesso. Para Vasu Jakkal, vice-presidente corporativa de Segurança da Microsoft, com a implementação de salvaguardas adequadas, os riscos relacionados a “agentes duplos” (aqueles que podem agir de forma não controlada ou maliciosa) serão minimizados. A segurança será, portanto, um componente integral da própria IA, e não algo adicionado posteriormente. Isso garantirá um ambiente mais seguro para o uso de IA em equipes, sem comprometer a integridade dos sistemas.

No campo da saúde, a IA irá além do diagnóstico, ajudando em áreas como triagem de sintomas e planejamento de tratamentos, como afirma Dr. Dominic King, vice-presidente de saúde da Microsoft AI. Isso não só melhorará a precisão das consultas médicas, mas também poderá expandir o acesso à saúde em regiões menos atendidas. Soluções baseadas em IA, que já estão sendo utilizadas em ambientes de pesquisa, começarão a ser aplicadas diretamente em pacientes e consumidores, proporcionando um atendimento mais eficiente e acessível. A integração da IA permitirá, por exemplo, a redução de lacunas nos cuidados de saúde, especialmente em áreas de difícil acesso, garantindo que mais pessoas possam ter acesso a tratamentos de qualidade.

A IA será cada vez mais uma parceira ativa no campo científico, não apenas uma ferramenta de análise de dados. Ela terá o poder de gerar teorias e eventualidades, ajudar em experimentos e até mesmo controlar ferramentas de laboratório. Ao atuar como assistente de pesquisa, a IA possibilitará aos cientistas a exploração de novas possibilidades e a aceleração de novas descobertas. Com a ajuda da IA, será possível realizar experimentos de forma mais eficiente e com maior precisão, o que pode resultar em avanços significativos em várias áreas da ciência.

A infraestrutura necessária para suportar o crescimento da IA será repensada para maximizar a inteligência global. O CTO, vice-diretor de segurança da informação e fellow técnico do Microsoft Azure, Mark Russinovich, prevê que a evolução de sistemas de IA será orientada para um alicerce mais inteligente e distribuído globalmente, capaz de conectar recursos e potencial computacional ao redor do mundo. A ideia é criar um sistema mais eficiente e sustentável, no qual os recursos sejam usados de forma otimizada, ajudando a reduzir custos e impactos ambientais ao mesmo tempo que impulsionam a inovação tecnológica.

A inteligência artificial será um grande aliado dos desenvolvedores de software, oferecendo um contexto mais profundo e inteligente sobre repositórios de código. Isso permitirá que a IA faça sugestões mais precisas, identifique erros e até mesmo automatize a correção de falhas. A “inteligência de repositório”, termo cunhado por Mario Rodriguez, diretor de produto do GitHub, promete ser uma vantagem competitiva significativa para desenvolvedores, permitindo que eles criem soluções mais rapidamente e com maior qualidade. Além disso, a IA também pode ajudar a detectar padrões ocultos, melhorando a produtividade no desenvolvimento de novos aplicativos e sistemas.

A Microsoft acredita que, nos próximos anos, veremos a implementação de computação híbrida, com a IA atuando em conjunto com supercomputadores quânticos para resolver problemas que os computadores tradicionais não conseguem. Isso abrirá caminho para a solução de problemas complexos, desde simulações científicas até grandes desafios de modelagem de dados. Com os avanços na quântica, como os qubits lógicos (especialmente o Majorana 1), a confiabilidade dos sistemas quânticos será significativamente aprimorada, permitindo que a IA trate problemas ainda mais profundos.

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