Todo ano alguém anuncia que a inteligência artificial "mudou tudo". Em 2026, porém, há uma mudança que merece atenção filosófica, não apenas técnica: a IA está deixando de ser uma ferramenta que responde ao que perguntamos para se tornar um agente que planeja, decide e age por conta própria — a chamada IA agêntica. Some a isso duas outras tendências do ano: modelos multimodais, que processam texto, imagem, áudio e vídeo ao mesmo tempo, e uma IA cada vez mais invisível, embutida em praticamente tudo que usamos, sem que precisemos notar sua presença.
Nenhuma dessas três tendências é, em si, um problema técnico a mais para engenheiros resolverem. Cada uma delas reabre uma pergunta que a filosofia já fazia muito antes de existir silício: o que é agir? O que é compreender? E o que acontece com um sujeito quando o mundo ao seu redor passa a decidir por ele sem que ele perceba?
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Até pouco tempo, um sistema de IA era, essencialmente, uma resposta a um estímulo: você perguntava, ele respondia. A tendência que domina 2026 é outra — sistemas que recebem um objetivo amplo e decidem sozinhos os passos para chegar até ele: que ferramentas usar, em que ordem, quando pedir confirmação humana e quando simplesmente agir. Não é mais um oráculo que fala quando é consultado; é algo que se parece, ao menos na superfície, com um agente que quer alguma coisa.
Aqui vale recuperar uma distinção que a fenomenologia de Husserl tornou precisa: a consciência humana é intencional — ela é sempre consciência de algo, dirigida a um objeto, por uma razão que o próprio sujeito pode, em princípio, examinar e justificar. Quando um agente de IA "decide" reorganizar uma cadeia de suprimentos ou reescrever um trecho de código sem supervisão direta, ele está fazendo algo funcionalmente parecido — mas a pergunta filosófica não é se o resultado é útil (frequentemente é). É se existe, ali, algo equivalente a uma intenção no sentido forte, ou se temos apenas uma simulação estatisticamente convincente de intencionalidade, sem o sujeito que a sustentaria.
Essa distinção não é um detalhe acadêmico. Ela determina quem responde quando o agente erra. Um martelo que quebra um vidro não tem intenção — quem responde é quem o usou. Um funcionário que toma uma decisão ruim tem intenção — e responde por ela. A IA agêntica de 2026 ocupa um território ainda sem nome claro entre essas duas categorias, e é exatamente por isso que reguladores como a União Europeia (com o AI Act entrando em vigor em agosto de 2026) e o Congresso brasileiro (com o PL 2338/2023 em tramitação) estão correndo atrás de uma pergunta que a filosofia da ação já vem discutindo há séculos: até que ponto delegar uma decisão é diferente de delegar a responsabilidade por ela?
A segunda grande tendência de 2026 é a consolidação de modelos multimodais — sistemas que não processam só texto, mas interpretam simultaneamente imagem, áudio, vídeo e dados estruturados, como se "vissem" e "ouvissem" o mundo ao mesmo tempo que o descrevem.
Maurice Merleau-Ponty passou boa parte de sua obra defendendo uma tese que parece, à primeira vista, óbvia, mas que a multimodalidade da IA torna urgente de novo: não percebemos o mundo através de canais sensoriais isolados que depois são "somados" por um processador central. Percebemos com o corpo inteiro, de uma vez, e é essa unidade pré-reflexiva — o corpo próprio — que dá à nossa experiência do mundo seu caráter integrado, não uma soma de dados de visão mais dados de áudio.
Um modelo multimodal, por mais sofisticado que seja, faz o caminho inverso: ele recebe fluxos de dados discretos — pixels, ondas sonoras, tokens de texto — e os correlaciona estatisticamente. O resultado pode ser impressionante, mas continua sendo uma reconstrução de fora para dentro, não uma experiência vivida de dentro. A pergunta que Merleau-Ponty deixa para quem hoje projeta ou usa esses sistemas não é "a IA multimodal entende imagens e sons?" — é "o que perdemos de vista quando tratamos compreender como sinônimo de correlacionar dados, mesmo quando o resultado imita bem a compreensão corporificada que só um ser vivo, situado num corpo, jamais deixou de ter?"
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A terceira tendência é, talvez, a mais silenciosa e a mais filosoficamente carregada: a IA está se tornando invisível — não porque desapareceu, mas porque foi absorvida em tantos processos do cotidiano que paramos de percebê-la como uma tecnologia distinta, à parte, sobre a qual ainda vale a pena fazer perguntas.
Martin Heidegger tinha um vocabulário preciso para esse tipo de movimento. Uma ferramenta, quando funciona bem, torna-se o que ele chama de à-mão (zuhanden): deixamos de reparar nela como objeto e ela se dissolve no uso — o martelo "desaparece" enquanto martelamos. Só volta a se tornar visível, como objeto separado (vorhanden, à-vista), quando quebra ou falha. O risco filosófico da IA invisível de 2026 é exatamente esse: um sistema que decide, recomenda, filtra e prioriza informações o tempo todo, mas que — por estar tão bem integrado ao cotidiano — deixou de convidar a pergunta crítica que deveria sempre acompanhá-lo: segundo que critérios, a favor de quem, e às custas de que alternativas não mostradas?
Heidegger foi ainda mais longe, num ensaio de 1954 chamado A Questão da Técnica: a tecnologia moderna, argumentava ele, não é neutra — ela tende a revelar o mundo inteiro como Bestand, como "reserva disponível" a ser otimizada, monitorada e extraída. Uma IA agêntica, multimodal e invisível ao mesmo tempo é, sob essa lente, o ponto mais avançado dessa tendência até hoje: um sistema que enxerga tudo (multimodalidade), decide sozinho o que fazer com o que vê (agência) e o faz sem que ninguém precise mais parar para perguntar por quê (invisibilidade). Não é preciso concordar inteiramente com o pessimismo heideggeriano sobre a técnica para reconhecer que essa combinação específica de tendências é exatamente o cenário que ele temia.
Se há um fio que liga as três tendências, ele não está na capacidade técnica dos sistemas — essa, ano após ano, tende a crescer. Está em outro lugar: na distância cada vez maior entre o poder de agir desses sistemas e a nossa capacidade, coletiva e institucional, de responder pelo que eles fazem.
O filósofo Hans Jonas escreveu, ainda no século XX, que toda ampliação real de poder técnico deveria vir acompanhada de uma ampliação equivalente do senso de responsabilidade — porque, para ele, a ética tradicional havia sido pensada para ações de efeito imediato e limitado (uma pessoa agindo sobre outra, aqui e agora), não para tecnologias cujo alcance e cuja autonomia superam, de longe, a capacidade de qualquer indivíduo prever ou controlar as consequências. Um agente de IA que toma decisões em cadeia, sem supervisão a cada passo, é exatamente o tipo de poder que Jonas via se aproximando — e a resposta que ele propunha, o princípio responsabilidade, não é tecnofobia: é o argumento de que a ética precisa crescer no mesmo ritmo que a técnica, e não um passo atrás dela.
As tendências de inteligência artificial deste ano não pedem, antes de mais nada, engenheiros melhores — pedem uma pergunta mais antiga do que qualquer algoritmo: quem decide, quando um sistema decide por nós? O que significa compreender, quando um sistema processa sem nunca ter tido um corpo? E o que sobra da nossa capacidade de julgamento — o que Aristóteles chamava de phronesis, a sabedoria prática situada — quando o ambiente ao nosso redor está cada vez mais desenhado para decidir antes que precisemos exercê-la?
Nenhuma dessas perguntas tem resposta fácil, e este texto não pretende fechá-las. Mas talvez seja esse, precisamente, o papel da filosofia diante de cada nova onda tecnológica: não competir com a engenharia em previsão de mercado, mas garantir que, no meio da euforia com o que a IA agora consegue fazer sozinha, alguém continue perguntando — sozinho ela decide, mas quem, exatamente, responde?
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