随着人工智能不断进步并日益融入日常生活，关于其未来走向的讨论层出不穷。对此，专家对2026年该技术应遵循的趋势发表了看法。
Venturus首席技术官：迈向通用人工智能（AGI）
马塞洛·阿布雷乌（Marcelo Abreu）表示，人工智能必须进化为通用人工智能（AGI），即能够学习、理解并执行任何人类智力任务的人工智能。据这位专家称，到2026年，这项技术应开始发展：“除了通过自我改进不断取得进展外，AGI能够理解并执行人类思维典型的任何智力任务。与目前专注于特定功能的专用人工智能不同，它旨在开发具备在多种情境下进行推理、适应和决策能力的系统。”
Ballast首席执行官：企业采用加速与成熟度提升
Abreu对迈向更通用系统的展望，在短期内与企业日常发生的切实变化并存。Allan Paladin强调了2026年人工智能采用和成熟度的趋势：
“我认为2026年将有两个明显的动向。首先，企业采用人工智能的步伐将继续加快，那些尚未整合这些技术的企业将更清晰地感受到落后带来的影响。其次，我们将进入人工智能成熟度的第二阶段，届时它将更深入地渗透至更复杂和战略性的流程中，与团队直接协作，扩展人类能力，而非取代人类。”
Vetto AI联合创始人：模型趋于“足够好用”，竞争关键在于专有数据
根据里卡多·斯卡帕里（Ricardo Scarpari）表示，2026年企业界的人工智能格局开始发生变化：“阻碍人工智能在企业环境中大规模应用的原因有两个：一是它仍然犯太多错误，无法满足许多实际应用的需求；二是进化速度太快，导致缺乏在生产环境投资的动力。到了2026年，模型对企业而言变得‘足够好用’，核心应用的改进也将变得更加渐进式。”
基于此，斯卡帕里指出，竞争的关键在于专有数据，这决定了谁能更好地个性化服务、减少错误并捕获更多价值。
Firecrawl创始人兼首席技术官：聚焦高级自动化与运营效率
尼古拉斯·西尔伯斯坦·钱伯斯（Nicolas Silberstein Chamber）表示，明年将标志着企业在战略上对技术的整合应用，重点在于高级自动化和更高的运营效率。
到2026年，人工智能的关键趋势表明，能够执行复杂任务的自主智能体将得到更广泛的采用，行业专用模型不断精进，人工智能正转变为企业的核心基础设施，持续驱动决策与运营。
Looqbox首席执行官：虚拟与现实融合的转折点
罗德里戈·穆塔（Rodrigo Muta）认为，明年将成为人类与机器在日常生活中互动方式的转折点，扩大技术在不同环境中的存在。“2026年将标志着虚拟与现实的融合：数字领域的大规模助手以及物理世界中家用助理机器人的初步应用。”
数学家兼经济学家：AI转型为工作基础设施
拥有人工智能与人类交互计算机专业背景的Nicole Grossmann表示，2026年将是AI转型为工作基础设施的一年，通过自动化运营任务并提升团队效率来重塑职场；“AI不再是一个孤立的产品，而是开始在幕后运作，根据单一提示生成演示文稿、报告和内容，而专业人士则接管那些真正推动业务发展的策展和决策工作。”
VULTUS首席技术官：网络安全不对称性风险加剧
在讨论2026年AI趋势时，Rodrigo Gava指出，AI造成的网络安全不对称性已是一个不能再被视为细节的风险；“AI正在打破攻击的入门壁垒：知识已成为一种即时可用的商品。这就像《黑客帝国》中的基努·里维斯说‘我懂功夫’一样，这种‘技能下载’意味着将源代码输入大型语言模型（LLM），从而得出利用假设、逆向工程和以前需要数小时专业工作才能完成的攻击变体。”
2026年的趋势是攻击次数增多、速度更快且影响更大。令人不安的是，防御性人工智能的发展步伐未能同步：对手能够即时采用新技术，而企业则需要经历采购、验证、认证、团队培训、治理以及通过GMUD（全球管理用户决策）等流程。目前，对手利用AI取得的“进球”已多于网络防御体系。
在这种情景下，深度伪造（deepfakes）已成为一个核心传播渠道：它们已从单纯的虚假信息扩散，演变为强力的欺诈手段和高精度的社会工程学攻击，涉及语音和视频。随着多模态模型和实时生成技术的不断进步，人类识别的可靠性越来越低，“眼见为实”反而成为陷阱。此外，在准备方面仍存在差距：许多公司仍停留在基础的电子邮件钓鱼攻击层面，未能模拟这些新型风险。
信息很明确：数字媒体的合法性不能再依赖于人类感知。必须验证身份、发行者、渠道和上下文；检查设备状态和交易风险；并持续模拟对手。最终，人工智能的颠覆性影响迫使网络安全领域将基础工作做得更加扎实，但容错空间却大幅缩小。
Cashews CPTO：AI代理创造自主体验与生产力催化
Fernanda Weiden认为，明年将在企业内部使用人工智能方面迎来一个新的成熟阶段；“在2026年，我们将看到更多AI代理的创建和整合，这些代理能够为过去依赖人类的流程提供自主体验。此外，我也看到了AI作为人类生产力催化剂的巨大机遇。如果以前需要人工术语来进行复杂的数据分析，现在则可以民主化此类分析，从而使更多的业务领域能够在无需专门从事此类分析的人员的情况下，基于数据做出更明智的决策。在软件开发领域，我们仍处于学习曲线中。”
StackAI巴西负责人：从工具向基础设施转变
对于负责在巴西扩张的Felipe Giannetti而言，明年标志着AI从工具向基础设施的转变；“在2026年，我们将看到真正多模态模型的巩固，这些模型能够整合文本、图像、音频和视频，为企业应用带来更丰富的理解。同时，代理系统将进化为以自主性和与企业软件的本地集成运行完整流程，减少周期和手动负载。随着能力更强的代理和更高效的模型，市场进入丰裕逻辑，AI消除历史瓶颈并以规模提升生产力。”