Quando a IA generativa explodiu em 2023 e 2024, a maior parte das conversas girava em torno de texto: chatbot, e-mail, roteiro, post. Em 2025, muitas empresas deram o primeiro passo e começaram a colocar esses modelos para rodar em marketing, vendas e atendimento.
Em 2026, o jogo muda de nível: a conversa deixa de ser “como usar IA para escrever melhor” e passa a ser “como usar IA multimodal em 2026 para enxergar o cliente e a operação de todos os ângulos: texto, imagem, voz, vídeo e contexto”.
Segundo o Gartner, a participação de soluções de IA generativa multimodais deve saltar de 1% em 2023 para cerca de 40% até 2027, e até 80% dos softwares corporativos terão capacidades multimodais até 2030. Ou seja: quem está desenhando estratégia pra 2026 e continua pensando só em chatbot de texto está enxergando só um pedaço do tabuleiro.
O que é IA multimodal em 2026
Quando eu falo de IA multimodal em 2026, não estou falando só de um modelo que “também gera imagem”. Estou falando de uma IA que:
lê o e-mail do cliente,
escuta a call de vendas,
assiste ao vídeo da loja física,
interpreta a imagem que o cliente manda no WhatsApp,
cruza tudo isso com CRM, estoque, histórico de compras e regras de negócio.
Os relatórios de mercado projetam que o mercado de multimodal AI deve sair da casa de pouco mais de US$ 1,6 bi em 2024 para algo próximo de US$ 27 bi em 2034, com crescimento anual acima de 30%, puxado por customer experience, varejo, mídia e segurança.
Em outras palavras: IA multimodal não é mais um recurso extra. É o jeito “natural” da IA perceber o mundo dos negócios.
O que Gartner, McKinsey e os CMOs estão vendo
Gartner: multimodal como novo default
O Gartner mostra dois sinais importantes:
a fatia de soluções de GenAI multimodal cresce rápido até 2027;
até 2030, a maioria das aplicações corporativas deve incorporar algum tipo de capacidade multimodal (visão, voz, texto, etc.).
Quando eu olho isso com o recorte de marketing, vendas e CX, a mensagem é simples:
em 2026, não dá mais pra pensar jornada de cliente olhando só para dados textuais.
McKinsey: onde está o dinheiro da GenAI
A McKinsey vem reforçando que marketing e vendas são justamente as áreas com maior potencial de captura de valor com IA generativa: personalização, conteúdo, pricing, atendimento e automação da jornada.
Além disso, a adoção de GenAI quase dobrou em menos de um ano, com cerca de 65% das empresas usando IA generativa de forma regular em 2024. Isso significa que, em 2026, a tendência não é “usar ou não usar IA”, e sim quem está usando IA multimodal de forma mais inteligente que o concorrente.
CMOs: ROI real e foco em experiência
Pesquisas com CMOs mostram que mais de 90% já veem ROI concreto em iniciativas de GenAI em marketing, especialmente em personalização, automação de campanhas e melhoria da experiência do cliente.
Quando eu conecto tudo isso, a leitura é clara:
IA multimodal em 2026 será o motor por trás das melhores experiências omnichannel – não só uma “área de inovação”.
Três casos de uso de IA multimodal que vão ganhar força até 2026
Agora vamos para o que interessa pra quem está no varejo, no digital, no omnichannel: uso prático.
1. Analisar vídeos de loja e operação física em tempo quase real
Durante muito tempo, câmera em loja servia só pra segurança. Com IA multimodal em 2026, ela passa a ser uma fonte riquíssima de insight para marketing, trade e operações.
O que dá pra fazer:
Entender fluxo de pessoas por horário, área da loja e campanha ativa.
Medir tempo em gôndola por categoria e correlacionar com conversão.
Detectar automaticamente ruptura de gôndola e acionar reposição.
Ler expressões e comportamento agregados (sem identificar pessoas) para testar layout e comunicação.
Relatórios de IA em varejo já apontam visão computacional e multimodal como prioridade para otimizar layout, staffing e promoções.
Na prática, em 2026, eu consigo responder perguntas do tipo:
“Qual campanha realmente traz mais gente pra ilha promocional?”
“Em qual horário eu perco mais venda por fila e posso ajustar escala?”
E não é só “ver o vídeo”: é a IA assistindo, interpretando e conectando com venda, estoque e clima.
2. IA multimodal nas calls de vendas e atendimento
Aqui é onde muita empresa ainda está só no começo.
Com IA multimodal em 2026, uma call deixa de ser “só áudio” e passa a ser uma combinação de:
voz do cliente,
transcrição em tempo real,
tela compartilhada (apresentação, proposta, navegação no site),
emoções na fala,
dados do CRM abertos na hora.
O que a IA pode fazer na call:
sugerir próximo argumento de vendas com base no que o cliente falou;
identificar objeções recorrentes e sugerir respostas;
gerar resumo automático da reunião, com próximos passos e tarefas;
recomendar upsell/cross-sell com base em histórico e perfil.
Como marketing e vendas concentram boa parte do valor potencial da GenAI, segundo a McKinsey, faz todo sentido que os primeiros grandes ganhos multimodais apareçam aqui.
Em 2026, coaching de vendas em tempo real com IA deixa de ser futurismo e vira ferramenta de gestão de performance.
3. Atendimento que “vê” imagens e resolve mais rápido
Esse é um dos casos que eu mais gosto, porque é muito tangível para o cliente final.
Imagine o fluxo:
O cliente manda uma foto do produto quebrado no WhatsApp.
Ou manda uma foto da prateleira vazia, ou da nota fiscal, ou um print de erro no app.
A IA multimodal entende o que está na imagem, identifica o produto, lê a nota, cruza com histórico e já traz uma resposta pronta ou uma ação (troca, reembolso, passo a passo, abertura de ticket).
Os estudos de mercado mostram retail, e-commerce e customer support como grandes campos de aplicação de IA multimodal, justamente por lidarem com muitos canais, formatos e contextos.
Na visão de experiência do cliente, essa é uma virada importante:
o atendimento deixa de ser “me explica em texto o que aconteceu” e passa a ser “me mostra que eu entendo e resolvo”.
IA multimodal no treinamento de times de vendas e atendimento
Treinamento sempre foi um desafio: escala, consistência, mensuração.
Com IA multimodal em 2026, conseguimos montar simuladores de atendimento e vendas que:
falam com o atendente (voz),
reagem às respostas,
mostram imagens ou vídeos como se fossem o cliente,
avaliam tom de voz, escolha de palavras, tempo de resposta,
analisam a navegação do atendente nos sistemas (tela).
Relatórios de tendências apontam a combinação de modelos específicos de domínio + agentes autônomos como uma das grandes ondas até 2027.
Isso abre espaço para um novo tipo de treinamento:
adaptativo por pessoa,
disponível 24/7,
com feedback muito mais detalhado do que um role play tradicional.
Pra quem lidera time grande de vendas e atendimento, isso muda o jogo em produtividade e consistência de experiência.
Como começar em 2025 para chegar maduro em IA multimodal em 2026
Se você quer chegar bem em IA multimodal em 2026, não dá pra esperar “a tecnologia ficar pronta”. O movimento começa agora.
1. Mapear onde o multimodal já existe (mesmo que ninguém esteja usando)
Quase toda empresa já tem:
vídeo de loja,
gravação de call,
imagem e print que o cliente manda,
telas e fluxos de sistemas internos.
O primeiro passo que eu recomendo é mapear esses ativos e entender onde estão as maiores dores de negócio: fila, ruptura, conversão, satisfação, retrabalho.
2. Escolher UM caso de uso âncora
Em vez de tentar “virar multimodal em tudo”, eu começaria com uma pergunta:
“Qual dor de marketing, vendas ou atendimento me traria mais resultado se eu enxergasse melhor o que acontece em vídeo, voz ou imagem?”
Na prática, os casos que mais aparecem são:
vídeo de loja,
calls de vendas,
atendimento com imagem.
Escolhe um, começa pequeno, mede.
3. Montar o “cinturão de segurança”: dados, privacidade, governança
Com mais vídeo, voz e imagem entrando no jogo, LGPD e governança deixam de ser detalhe jurídico e viram parte da arquitetura:
anonimização de rostos quando necessário,
política clara de uso de gravações de call,
transparência com colaboradores e clientes sobre uso de IA,
regras de retenção e descarte de dados.
Os próprios analistas de mercado reforçam que escalar IA depende de um bom AI engineering + governança.
4. Rodar pilotos com métricas simples
Nada de piloto “conceitual”. Pra 2026, o foco precisa ser em pilotos com KPI claro, como:
tempo médio de atendimento,
taxa de conversão em vendas,
NPS/CSAT,
custo por contato resolvido.
Pesquisas recentes mostram ganhos relevantes de produtividade e eficiência em marketing e CX com GenAI bem implementada – e multimodal tende a ampliar ainda mais esse impacto.
Riscos, limites e o que ninguém conta sobre IA multimodal
Nem tudo são flores, e é importante falar disso também.
Alguns riscos que é importante colocar na mesa:
Qualidade dos dados: vídeo ruim, áudio cheio de ruído e imagem desfocada viram ruído para o modelo.
Interpretação errada: expressão facial, gesto ou imagem fora de contexto podem ser lidos de forma equivocada.
Privacidade: gravar tudo sem critério pode virar um problema sério com reguladores e com a própria cultura interna.
Brilho da tecnologia: é fácil se apaixonar pela demo e esquecer a pergunta básica: “Qual problema de negócio isso resolve?”.
IA multimodal em 2026 precisa vir acompanhada de estratégia, governança e responsabilidade. Sem isso, vira só mais um projeto caro e pouco usado.
O próximo passo: agentes de IA multimodais rodando o omnichannel
Se 2026 é o ano da IA multimodal, o próximo capítulo é claro: agentes de IA multimodais assumindo partes da operação omnichannel.
Em vez de uma IA que só analisa vídeo, voz e imagem, começamos a ver:
agentes que ajustam campanhas,
abrem e atualizam tickets,
mudam regras de roteamento de atendimento,
atualizam CRM e disparam fluxos,
orquestram canais (app, site, loja, WhatsApp, e-mail).
No fim do dia, o papel da liderança muda:
a gente deixa de ser “executor de tarefa” e passa a ser piloto de um time híbrido: pessoas + agentes de IA multimodais.
Alexandre Guimarães
Especialista em Inteligência Artificial e Transformação Digital
Gostou do artigo?
Entre em contato para discutir como podemos ajudar sua empresa com Inteligência Artificial e Transformação Digital.