Créditos
Título | Radar de Tendências Tecnológicas do Banco do Brasil: Edição 2025
Idioma | pt-BR
Autor Principal | Nadia Alcoragi
Autor | Ronald Ignacio Figueroa Cancines
Editor | Juliana Arantes Valim Claus
Tradutor | Juliana Medeiros Costa
Ilustradores | Alexandre de Oliveira Kist Júnior Lucas Rodrigues Pacífico
Portal | https://www.bb.com.br/site/tendencias/

SUMÁRIO

1. Sobre o Radar de Tendências Tecnológicas

2. Temas

3. Maturidade Temporal

4. Tendências Tecnológicas

5. Tendências da Maturidade: Adote

5.1 Conectividade Ubíqua

5.2 Core Inteligente

5.3 Governança Financeira

5.4 Infraestrutura Computacional para IA

5.5 Infraestrutura Financeira Inteligente

5.6 Manufatura Adaptativa e Logística Autônoma

5.7 Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs)

5.8 Núcleo Digital

5.9 Padronização de APIs em Seguros

5.10 Plataformas de Governança de IA

5.11 Precisão de Dados e Contexto

5.12 Segurança como Design

5.13 Sustentabilidade Digital

6. Tendências da Maturidade: Experimente

6.1 Arquiteturas de Confiança Descentralizadas

6.2 Automação Hiperpersonalizada e Acessível

6.3 Cérebro Digital Cognitivo

6.4 Cibersegurança em IA

6.5 Computação Energeticamente Eficiente

6.6 Computação Híbrida

6.7 Convergência Cognitiva em Nuvem

6.8 Convergência Humano-Máquina

6.9 Entretenimento Imersivo

6.10 Experiências Invisíveis

6.11 Fusão Acelerada de Segurança

6.12 Hospitalidade Sensorial e Automatizada

6.13 IA Agêntica

6.14 IA Autônoma e Adaptativa

6.15 IA Generativa Multimodal

6.16 Inteligência Viva

6.17 Interfaces Semânticas

6.18 Interfaces Sensorialmente Expandidas

6.19 Jornalismo com IA no Comando

6.20 Modelos de Ação de Grande Escala

6.21 Robôs Polifuncionais

6.22 Saúde como Plataforma

6.23 Segurança Computacional Expandida

6.24 Segurança contra Desinformação

6.25 Segurança Quântica

6.26 Soluções Híbridas de Finanças Descentralizadas com IA

6.27 Web 3.0 - Internet Modular e Invisível

7. Tendências da Maturidade: Avalie

7.1 Arquitetura Imersiva, Inteligente e Inclusiva

7.2 Bancos Quânticos

7.3 Biointerfaces

7.4 Cidades Climaticamente Inteligentes

7.5 Computação de Borda Extrema

7.6 Computação Quântica Híbrida

7.7 Convergência entre Inteligência Artificial e Biotecnologia

7.8 Gêmeos de Identidade

7.9 Humanos Aprimorados

7.10 Linguagens de Programação Quântica

7.11 Mobilidade Viva

7.12 Otimização Quântica

7.13 Processadores Quânticos Avançados

7.14 Robôs com LLMs

8. Tendências da maturidade: Monitore

8.1 Ciberbiosegurança

8.2 Economia Cislunar

8.3 Internet Quântica

8.4 Teletransporte Quântico

9. Conclusão

1. Sobre o Radar de Tendências Tecnológicas

O Radar de Tendências Tecnológicas RTT é como um GPS estratégico de TI, desenvolvido pela Gerência de Inovação da Diretoria de Tecnologia do BB, que mapeia as tendências tecnológicas que irão impactar os negócios nos próximos anos. O Radar 2025 conta com 58 tendências distribuídas em 6 temas e, destas, cerca de 40% são novas e as demais tem informações em comum com versões anteriores do RTT.

Isso ocorre devido ao fato de uma tendência não desaparecer rapidamente de um ano para outro. A depender de fatores externos (muitos dos quais imprevisíveis como por exemplo, pandemias, guerras e outros), algumas tendências podem ser aceleradas. Dessa forma, podem rapidamente evoluir do horizonte temporal de monitoramento para o nível de adoção. Assim, pode ocorrer de uma tendência mudar o nível de maturidade temporal, mudar o nome ou até mesmo se juntar a outros ecossistemas.

Por conta disso, o RTT é atualizado periodicamente de forma a viabilizar a prospecção de cenários e potencializar a antecipação de tendências, permitindo internalizarmos soluções de forma ágil.

2. Temas

As tendências do radar são separadas por quadrantes, os quais chamamos de temas, que as agrupam conforme suas características e assuntos correlatos, sendo um norteador do que há em comum entre elas.

Temas do radar 2025:

Computação Quântica e Infraestruturas Emergentes

A computação está prestes a atravessar um novo limiar. À medida que os limites da arquitetura clássica se aproximam de seu teto, novas formas de computação emergem com potencial transformador, tanto em capacidade quanto em impacto nos negócios, na ciência e na sociedade. Este tema reúne tecnologias disruptivas e infraestruturas emergentes que redefinem os paradigmas computacionais atuais — com destaque para a computação quântica, fotônica, neuromórfica e a convergência cognitiva em nuvem.

Tendências tecnológicas listadas neste tema:

Biointerfaces

Computação de Borda Extrema

Computação Híbrida

Computação Quântica Híbrida

Convergência Cognitiva em Nuvem

Conectividade Ubíqua

Infraestrutura Computacional para IA

Internet Quântica

Linguagens de Programação Quântica

Otimização Quântica

Processadores Quânticos Avançados

Teletransporte Quântico

Confiança Algorítmica e Transparência Digital

À medida que sistemas inteligentes passam a mediar decisões críticas em todos os setores — da saúde à justiça, da governança à recomendação de crédito — cresce a necessidade de transparência, rastreabilidade e confiança nas infraestruturas digitais. Este tema reúne tendências que apontam para um movimento global de governança algorítmica, com foco em auditoria de sistemas de IA, segurança digital avançada, infraestruturas descentralizadas e novos modelos de identidade e integridade digital.

Tendências tecnológicas listadas neste tema:

Arquiteturas de Confiança Descentralizadas

Ciberbiosegurança

Cibersegurança em IA

Fusão Acelerada de Segurança

Gêmeos de Identidade

Plataformas de Governança de IA

Precisão de Dados e Contexto

Segurança como Design

Segurança Computacional Expandida

Segurança contra Desinformação

Segurança Quântica

Convergência Invisível - Humanos, Máquinas e Ambientes Inteligentes

Trata-se da integração fluida e quase imperceptível entre pessoas, sistemas inteligentes e o ambiente físico e digital ao redor. Com o uso de sensores, IA contextual, interfaces naturais e automação adaptativa, essa convergência cria experiências invisíveis, hiperpersonalizadas e inteligentes. O objetivo é potencializar as capacidades humanas e tornar o ambiente mais responsivo e inteligente — sem exigir esforço ou comandos explícitos.

Tendências tecnológicas listadas neste tema:

Arquitetura Imersiva, Inteligente e Inclusiva

Cérebro Digital Cognitivo

Convergência Humano-Máquina

Economia Cislunar

Entretenimento Imersivo

Experiencias Invisíveis

Hospitalidade Sensorial e Automatizada

Humanos Aprimorados

Inteligência Viva

Interfaces Sensorialmente Expandidas

Jornalismo com IA no Comando

Manufatura Adaptativa e Logística Autônoma

Robôs com LLMs

Robôs Polifuncionais

WEB 3.0 - Internet Modular e Invisível

Finanças Descentralizadas e Organizações Inteligentes

Nos últimos anos, o setor financeiro tem passado por uma profunda reconfiguração impulsionada pela convergência de tecnologias emergentes como Inteligência Artificial (IA), blockchain, contratos inteligentes e infraestruturas digitais modulares. Esse movimento está dando origem a um novo paradigma: as Finanças Descentralizadas (DeFi) e as Organizações Inteligentes, baseadas em automação, rastreabilidade e descentralização.

Tendências tecnológicas listadas neste tema:

Bancos Quânticos

Core Inteligente

Governança Financeira

Infraestrutura Financeira Inteligente

Núcleo Digital

Padronização de APIs em Seguros

Soluções Híbridas de Finanças Descentralizadas com IA

IA em Expansão e Agencialidade

A Inteligência Artificial está evoluindo rapidamente de sistemas assistivos e passivos para entidades mais independentes, autônomas e contextuais. A força que define este tema é a capacidade crescente da IA de perceber, decidir e agir sem intervenção humana direta, moldando ambientes, experiências e operações.

Tendências tecnológicas listadas neste tema:

Automação Hiperpersonalizada e Acessível

IA Agêntica

IA Autônoma e Adaptativa

IA Generativa Multimodal

Interfaces Semânticas

Modelos de Ação em Grande Escala

Modelos Pequenos Eficientes de IA

Infraestruturas Verdes e Biotecnologia Regenerativa

A pressão global por sustentabilidade, aliada aos avanços em engenharia biológica, energia limpa e cidades inteligentes, está inaugurando uma nova era de infraestruturas regenerativas e resilientes. Mais do que reduzir impactos ambientais, as tecnologias emergentes começam a regenerar o meio ambiente, integrar o corpo humano às redes computacionais e transformar a forma como produzimos energia, movimentamos pessoas e tratamos a saúde.

Tendências tecnológicas listadas neste tema:

Cidades Climaticamente Inteligentes

Computação Energeticamente Eficiente

Convergência entre IA e Biotecnologia

Mobilidade Viva

Saúde como Plataforma

Sustentabilidade Digital

3. Maturidade Temporal

O Radar atual (2025) é dividido em 4 níveis de maturidade temporal que reforçam o potencial de impacto de cada tendência. As tendências são classificadas em horizontes de curto, médio e longo prazo, sendo os níveis respectivamente: Adote, Experimente, Avalie e Monitore.

Imagem: Representação das raias do Radar de Tendências Tecnológicas – Gemini

Níveis de Maturidade Temporal:

Adote

A maturidade Adote reúne as tendências tecnológicas que já atingiram um nível elevado de consolidação no mercado. São tecnologias amplamente validadas, com casos de uso concretos, aplicações comerciais em escala e resultados comprovados. Nesse estágio, o risco tecnológico é reduzido e o potencial de retorno é claro, o que torna sua adoção altamente recomendada para organizações que buscam competitividade, eficiência operacional e inovação contínua.

Essas tendências já fazem parte da agenda estratégica de empresas líderes e começam a se tornar expectativas básicas do mercado. Elas são fundamentais para sustentar operações digitais modernas, fortalecer a governança, melhorar a segurança e garantir a integração entre sistemas, dados e inteligência artificial. Adotar essas tecnologias significa, em muitos casos, deixar de experimentar para realmente transformar processos, produtos e serviços.

No contexto do Banco do Brasil, a maturidade Adote indica tecnologias que devem ser incorporadas de forma estruturada aos ambientes corporativos, influenciando decisões arquiteturais, investimentos em TI e modelos de negócio. São alavancas diretas para ganho de eficiência, escalabilidade, resiliência e sustentabilidade digital.

Tendências da maturidade Adote:

Conectividade Ubíqua

Core Inteligente

Governança Financeira

Infraestrutura Computacional para IA

Infraestrutura Financeira Inteligente

Manufatura Adaptativa e Logística Autônoma

Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs)

Núcleo Digital

Padronização de APIs em Seguros

Plataformas de Governança de IA

Precisão de Dados e Contexto

Segurança como Design

Sustentabilidade Digital

Experimente

A maturidade Experimente engloba tendências que já apresentam forte tração tecnológica, crescimento acelerado e sinais claros de viabilidade, mas que ainda demandam testes controlados. São tecnologias que se beneficiam enormemente de provas de conceito, pilotos e protótipos, permitindo que as organizações compreendam melhor seus impactos, riscos e oportunidades antes de uma adoção em larga escala.

Nesse estágio, o foco não é apenas validar a tecnologia, mas explorar novos modelos de negócio, formas de interação e arquiteturas inovadoras. Muitas dessas tendências têm potencial disruptivo e podem redefinir experiências, operações e cadeias de valor, embora ainda não estejam plenamente consolidadas ou padronizadas no mercado.

Para o Banco do Brasil, a maturidade Experimente significa aprender rapidamente, testar hipóteses e construir conhecimento organizacional. É uma maturidade estratégica para antecipar mudanças, preparar talentos, ajustar governança e criar bases técnicas que facilitem migrações futuras para o estágio de adoção.

Tendências da maturidade Experimente:

Arquiteturas de Confiança Descentralizadas

Automação Hiperpersonalizada e Acessível

Cérebro Digital Cognitivo

Cibersegurança em IA

Computação Energeticamente Eficiente

Computação Híbrida

Convergência Cognitiva em Nuvem

Convergência Humano-Máquina

Entretenimento Imersivo

Experiências Invisíveis

Fusão Acelerada de Segurança

Hospitalidade Sensorial e Automatizada

IA Autônoma e Adaptativa

IA Agêntica

IA Generativa Multimodal

Inteligência Viva

Interfaces Semânticas

Interfaces Sensorialmente Expandidas

Jornalismo com IA no Comando

Modelos de Ação de Grande Escala

Robôs Polifuncionais

Saúde como Plataforma

Segurança Computacional Expandida

Segurança contra Desinformação

Segurança Quântica

Soluções Híbridas de Finanças Descentralizadas com IA

Web 3.0 – Internet Modular e Invisível

Avalie

A maturidade Avalie é composta por tendências que possuem elevado potencial estratégico, mas que ainda se encontram em estágios iniciais de aplicação prática. São tecnologias emergentes que exigem estudos mais aprofundados, análises de viabilidade técnica, avaliação de riscos regulatórios, éticos e econômicos, além de melhor entendimento do retorno sobre investimento em médio prazo.

Nesse nível, muitas iniciativas ainda estão concentradas em ambientes de pesquisa, projetos-piloto avançados ou aplicações pontuais. Embora o impacto potencial seja significativo, a incerteza é maior, exigindo uma postura analítica e cautelosa. O foco está em acompanhar a evolução, realizar experimentações seletivas e construir visão estratégica.

Para organizações como o Banco do Brasil, a maturidade Avalie é essencial para se preparar antecipadamente para disrupções futuras, desenvolver competências internas e evitar decisões precipitadas. Essa maturidade cria as bases para que, quando a tecnologia amadurecer, a adoção ocorra de forma mais segura e alinhada ao negócio.

Tendências da maturidade Avalie:

Arquitetura Imersiva, Inteligente e Inclusiva

Bancos Quânticos

Biointerfaces

Cidades Climaticamente Inteligentes

Computação de Borda Extrema

Computação Quântica Híbrida

Convergência entre Inteligência Artificial e Biotecnologia

Gêmeos de Identidade

Humanos Aprimorados

Linguagens de Programação Quântica

Mobilidade Viva

Otimização Quântica

Processadores Quânticos Avançados

Robôs com LLMs

Monitore

A maturidade Monitore representa o horizonte mais distante do Radar, reunindo tendências em estágios muito iniciais de desenvolvimento. Em geral, essas tecnologias ainda não possuem aplicações comerciais claras e estão fortemente ligadas à pesquisa acadêmica, laboratórios experimentais ou iniciativas exploratórias de longo prazo.

Apesar disso, o potencial transformacional dessas tendências é extremamente alto. Elas podem redefinir setores inteiros, criar novos paradigmas tecnológicos e alterar profundamente a forma como a sociedade, os negócios e as instituições funcionam. Por esse motivo, mesmo sem adoção imediata, precisam ser acompanhadas de perto.

No Banco do Brasil, Monitorar significa manter vigilância estratégica, acompanhar avanços científicos, movimentos regulatórios e investimentos globais, garantindo capacidade de reação caso alguma dessas tendências seja acelerada por fatores externos — como avanços científicos, crises globais ou mudanças regulatórias.

Tendências da maturidade Monitore:

Ciberbiosegurança

Economia Cislunar

Internet Quântica

Teletransporte Quântico

Independente da maturidade temporal, todas as tendências do RTT vigente precisam de especial atenção pois podem ser aceleradas a qualquer momento, entrando assim no nível de adoção.

4. Tendências Tecnológicas

As tendências tecnológicas apresentadas neste Radar refletem forças estruturais que vêm moldando o futuro dos negócios, da sociedade e das organizações públicas e privadas. Elas emergem da convergência entre avanços em inteligência artificial, novas infraestruturas computacionais, digitalização de setores tradicionais e mudanças profundas na relação entre humanos, máquinas e ambientes digitais. Mais do que inovações isoladas, essas tendências representam movimentos contínuos, que evoluem ao longo do tempo e podem ser acelerados por fatores econômicos, regulatórios, sociais ou geopolíticos.

No contexto do Radar de Tendências Tecnológicas do Banco do Brasil – Edição 2025, cada tendência é analisada considerando seu potencial de impacto estratégico, seu grau de maturidade e sua relevância para o ecossistema financeiro e para a transformação digital em larga escala. O objetivo não é apenas acompanhar o que há de mais novo em tecnologia, mas compreender como essas tendências podem redefinir modelos de negócio, processos operacionais, experiências de clientes e a própria governança das organizações.

As tendências estão organizadas para apoiar a tomada de decisão estratégica, permitindo identificar quais tecnologias já estão prontas para adoção, quais demandam experimentação controlada, quais devem ser avaliadas com atenção e quais ainda precisam ser apenas monitoradas. Dessa forma, o Radar atua como um instrumento de antecipação e aprendizado contínuo, apoiando o Banco do Brasil na construção de soluções inovadoras, seguras, sustentáveis e alinhadas aos desafios do presente e do futuro.

5. Tendências da Maturidade: Adote

Tendências que já estão sendo adotadas e estão consolidadas no Mercado, com cases de aplicação e testes comerciais, com uso altamente recomendado pois podem ser essenciais para competitividade e inovação.

5.1 Conectividade Ubíqua

Atualmente, com o desenvolvimento das redes de comunicação, o mundo está cada vez mais conectado, possibilitando uma interação contínua da humanidade com o digital. Desse modo, a tecnologia está em direção ao que é chamado de Conectividade Ubíqua, essa que consiste na ideia de sempre estar conectado no mundo digital, independente do ambiente em que esteja localizado. Quer saber mais sobre essa tendência? Continue a leitura e aprenda mais!

O que é Conectividade Ubíqua?

A expressão Conectividade Ubíqua remete à ideia de um mundo sempre conectado, no qual a presença da internet e das redes digitais é constante, fluida e independente da localização. Essa tendência, destacada pela Munich Re, aponta para uma nova fase da conectividade: não se trata apenas de estar online, mas de viver em um ambiente digital contínuo — onde tudo e todos estão conectados, o tempo todo.

O termo "ubíquo" vem do latim ubique, que significa "em todos os lugares". Assim como o ar, que está ao nosso redor o tempo todo, a Conectividade Ubíqua representa a presença permanente e invisível da rede digital em nossas rotinas. Isso significa acesso em tempo real a dados, serviços e interações digitais — em casa, no trabalho, na rua ou até em ambientes remotos.

Essa ideia se conecta diretamente ao conceito de Computação Ubíqua, proposto pelo cientista Mark Weiser em 1988, que imaginava um mundo onde a tecnologia estivesse tão integrada ao ambiente que se tornasse praticamente invisível. Em vez de depender de dispositivos visíveis e interfaces explícitas, interagimos com sistemas computacionais embutidos em roupas, veículos, edifícios e até objetos do cotidiano — de forma natural e contínua.

Na prática, a Conectividade Ubíqua se materializa em tecnologias como 5G, 6G, IoT (Internet das Coisas), sensores inteligentes, satélites de baixa órbita, redes mesh, entre outras. Elas possibilitam um ecossistema onde informações circulam em tempo real, com baixa latência, ampla cobertura e integração entre dispositivos. É essa base que sustenta modelos emergentes como cidades inteligentes, saúde conectada, manufatura autônoma, agricultura de precisão e experiências imersivas em tempo real.

Quais os trabalhos e ferramentas relacionadas?

Tendências que tornam a Conectividade Ubíqua possível 

Tendência Tecnológica | Características

5G

Conectividade ultrarrápida;  

Baixa latência (ideal para tempo real); 

Suporte para milhões de dispositivos por km²;  

Base para carros autônomos, fábricas conectadas e realidade aumentada. 

6G (em desenvolvimento)

Comunicação tátil e sensorial;  

Internet holográfica e transmissões em tempo real com latência quase zero;  

Promessa de integrar IA na própria rede;  

Expande os limites da conexão para além do imaginado. 

IoT – Internet das Coisas  | Dispositivos “inteligentes” interligados e sensíveis ao contexto;   De eletrodomésticos a infraestrutura urbana;   Permite cidades inteligentes, saúde conectada e casas automatizadas. 
Edge Computing | Processamento de dados na “borda” da rede, próximo do usuário;   Reduz a dependência da nuvem;   Essencial para aplicações em tempo real como carros autônomos e robôs industriais. 
Satélites de Baixa Órbita (LEO)  | Conectividade em áreas remotas;   Cobertura global contínua;   Viabiliza a inclusão digital e comunicação resiliente. 
Redes Mesh e Redes Autogerenciáveis | Dispositivos formam redes dinâmicas e auto-organizadas;   Resistentes a falhas;   Importantes para ambientes industriais e situações de emergência. 

Tabela - Tendências que tornam a Conectividade Ubíqua possível.

Enquanto tendência, a Conectividade Ubíqua é amplamente pesquisada e desenvolvida. De acordo com um relatório publicado pela Munich Re, existem uma série de subtendências e tecnologias que possibilitam o desenvolvimento dessa, dentre elas se destacam as seguintes:

Tecnologias de telecomunicação: Tecnologias que possibilitam uma maior conectividade visto ao aumento na velocidade disponível para comunicação, dentre elas destacam-se o 5G e a Fibra Ótica, as quais revolucionaram a velocidade de transmissão de dados, mudando a forma como o ser humano transmite e consome conteúdo.

Tecnologia Wearable: Tecnologia que se baseia na capacidade de vestir a tecnologia (em inglês, to wear) assim possibilitando tanto levar o virtual para todos os lugares quanto a coleta de dados a todo momento. As principais referências dessas tecnologias são os relógios inteligentes (smartwatches) e anéis inteligentes (smartrings), ambos amplamente utilizados para acompanhar os sinais vitais dos usuários.

Internet das Coisas (IoT): Tecnologia que potencializa o uso de equipamentos eletrônicos, integrando a internet a eles, de modo a permitir desde controle à distância, até uso de Inteligência Artificial para automatizar processos.

Um mundo onde a internet não é um lugar para “entrar”, mas algo que está ao seu redor, como o ar que você respira.

Aplicações práticas de Conectividade Ubíqua

Com o avanço no desenvolvimento de Conectividade Ubíqua, terão diversas formas de se aplicar essas tecnologias. Dentre essas se destacam três, a primeira é o uso no ramo da saúde, visto que será possível a conexão entre diversos sistemas, desde coleta de dados fisiológicos – como batimento cardíaco, oxigenação, níveis de estresse – até um possível acionamento de serviços de segurança e emergência caso seja necessário.

Já a segunda consiste no uso por corporações no ramo de seguridade, visto que com tudo conectado há uma enorme quantidade de dados sendo gerados, dessa forma possibilitando uma maior assertividade quanto à prestação de serviços de seguros, desde a venda até a execução dos mesmos.

Por fim, a terceira consiste na automação de processos e serviços, como todos os sistemas poderão estar conectados, será possível uma ativação remota dos dispositivos, chegando até mesmo alcançar programações complexas. Por exemplo, uma pessoa sai do trabalho num dia quente em direção a sua residência, ao sistema perceber isso será possível já ligar o ar-condicionado na temperatura preferida do proprietário, assim gerando um ambiente mais agradável para o seu merecido descanso.

Desafios e limitações

Para alcançar um mundo com uma Conectividade Ubíqua geral, será necessário superar uma série de desafios, tanto no campo ético quanto no técnico. Inicialmente, no quesito técnico, será necessária uma evolução quanto às tecnologias de comunicação atuais, desde a criação de normas e protocolos de comunicação unificados – para possibilitar a integração entre dispositivos de diferentes marcas e tipos – até a redução dos preços atuais desses equipamentos, visto que atualmente eles são pouco acessíveis pela população geral.

Já no âmbito ético, tem-se a preocupação quanto à quantidade de dados coletados dos usuários. Essas informações podem conter dados sensíveis, dessa forma será necessária uma governança ativa delas, de modo a garantir tanto a privacidade dos clientes, quanto a segurança dos mesmos quanto a ataques externos.

A conectividade digital com novos horizontes

A Conectividade Ubíqua tem um enorme potencial em modificar a forma como os humanos interagem com a tecnologia, tornando-os imersos num mundo altamente ligado ao digital. Esse novo mundo certamente irá trazer muitas vantagens para as pessoas, facilitando o dia a dia delas.

Além disso, mesmo com uma série de dificuldades que podem ser encontradas no caminho, essa tendência trará também vantagens para as corporações que aproveitarem dessa onda, desde a coleta de informações até a otimização dos seus ambientes físicos.

5.2 Core Inteligente

Sistemas antigos, processos manuais e decisões baseadas na intuição já não são suficientes para manter a competitividade em um mundo cada vez mais orientado por dados. A nova era exige um núcleo operacional inteligente, capaz de integrar inteligência artificial, automação e análise preditiva para transformar o coração das empresas. Mas o que exatamente é um Core Inteligente? Como ele funciona na prática? E por que tantas organizações estão migrando para esse modelo?

O que é um Core Inteligente?

Um Core Inteligente é a modernização do núcleo operacional das empresas com o uso de inteligência artificial, automação e análise de dados em tempo real. Em vez de sistemas tradicionais e processos rígidos, ele traz uma base tecnológica adaptativa e conectada, capaz de aprender com o ambiente e responder com agilidade a mudanças.

Segundo a Deloitte, o Core Inteligente atua como o “novo cérebro” da organização, reunindo dados de diferentes áreas, antecipando comportamentos e oferecendo respostas automáticas, muitas vezes sem necessidade de intervenção humana.

Como o Core Inteligente funciona 
Core Inteligente: Núcleo que conecta todas as áreas da empresa e toma decisões com base em dados e inteligência automatizada. 
Ação | Características
Coleta e integração de dados  | Reúne informações de diversos setores em tempo real, criando uma base única para análise e ação. 
Análise preditiva | Identifica padrões e prevê comportamentos futuros para antecipar demandas e evitar falhas operacionais. 
Automação inteligente | Executa tarefas automaticamente, sem comandos manuais, garantindo agilidade e redução de erros. 
Tomada de decisão autônoma  | Interpreta cenários e aplica soluções imediatas, muitas vezes sem necessidade de ação humana. 

Tabela - Como o Core Inteligente funciona.

Como o Core Inteligente funciona?

Na prática, um Core Inteligente funciona como um sistema nervoso digital. Ele conecta todas as áreas da empresa — finanças, operações, atendimento, logística — e usa Inteligência Artificial para processar informações em tempo real, identificar padrões e tomar decisões de forma autônoma ou assistida.

Em vez de depender de relatórios manuais ou reuniões para entender o que está acontecendo, os gestores passam a contar com uma base tecnológica que monitora tudo continuamente, aponta falhas, sugere soluções e até executa ações automaticamente quando necessário.

Um exemplo simples: imagine uma rede de supermercados. Com um Core Inteligente, o sistema detecta que um produto está acabando nas prateleiras de uma loja específica. Automaticamente, ele verifica o estoque central, aciona o reabastecimento, atualiza o transporte e até ajusta as projeções de venda — tudo sem intervenção humana. Se houver risco de ruptura, o sistema pode até sugerir promoções para produtos alternativos, em tempo real.

Esse tipo de operação só é possível porque o Core Inteligente integra três elementos fundamentais:

Análise preditiva: antecipa o que vai acontecer com base em dados históricos e comportamento atual.

Automação inteligente: executa tarefas sem precisar de comandos manuais.

Tomada de decisão autônoma: interpreta cenários e sugere ou aplica soluções em segundos.

Soluções como a plataforma CORE™, descrita no site intelligentcore.io, exemplificam bem esse funcionamento: sensores em campo, IA Agêntica e algoritmos preditivos trabalham juntos para manter a operação fluida, econômica e confiável — do chão de fábrica à estratégia do negócio.

Quais os benefícios de um Core Inteligente?

A transformação promovida por um Core Inteligente não se limita à digitalização dos processos. Ela altera profundamente a maneira como a empresa opera, tornando cada etapa mais integrada, responsiva e orientada por dados. À medida que os sistemas deixam de apenas reagir a comandos e passam a aprender com o próprio funcionamento da organização, surgem ganhos consistentes em agilidade e desempenho.

Com a automação inteligente substituindo tarefas manuais e a análise preditiva antecipando padrões de comportamento, os erros operacionais são reduzidos e as decisões passam a ser mais rápidas e embasadas. A operação como um todo se torna mais fluida, e os gestores ganham uma visão panorâmica da empresa em tempo real.

Segundo a Deloitte, a capacidade de integrar dados de diferentes áreas, aliada à Inteligência Artificial e à lógica de decisão automatizada, faz do Core Inteligente uma estrutura capaz de responder com precisão a contextos em constante mudança, fortalecendo a resiliência e a inovação organizacional.

Essa arquitetura inteligente também impacta diretamente os custos operacionais. Ao evitar gargalos, eliminar retrabalho e otimizar o uso de recursos, o Core Inteligente oferece uma operação mais enxuta e sustentável. Além disso, ao permitir que diferentes setores operem de forma sincronizada, ele favorece uma cultura de colaboração orientada por dados.

No fim das contas, os benefícios se refletem em algo maior: a capacidade da empresa de inovar com segurança. Com uma base tecnológica robusta e adaptativa sustentando as decisões do dia a dia, surgem condições reais para experimentar, testar soluções e evoluir continuamente — sem perder o controle ou colocar em risco a operação.

Qual é a relação entre Núcleo Digital e Core Inteligente?

Embora os dois conceitos estejam conectados, eles atuam em níveis diferentes da transformação digital. O Núcleo Digital, segundo a Accenture, é a base tecnológica estratégica que permite à empresa inovar continuamente. Ele integra dados, nuvem, sistemas modulares e inteligência artificial em uma arquitetura flexível e escalável.

Já o conceito de Core Inteligente, descrito pela Deloitte, representa a aplicação prática dessa base na operação do dia a dia. Ele conecta diferentes áreas da empresa, antecipa comportamentos com análise preditiva e automatiza decisões com uso intensivo de IA.

Você pode pensar assim:

O Core Inteligente é o cérebro operacional que atua sobre a base criada pelo Núcleo Digital.

O Núcleo Digital é a infraestrutura estratégica que permite que esse cérebro funcione.

Quais os desafios para implementar um Core Inteligente?

Embora os benefícios sejam significativos, a transição para um Core Inteligente impõe uma série de desafios que não podem ser ignorados. Afinal, estamos falando de uma transformação estrutural no coração das operações empresariais — algo que exige planejamento cuidadoso, investimento consistente e mudança cultural.

Um dos primeiros obstáculos costuma ser a presença de sistemas legados. Muitas organizações ainda operam com estruturas antigas, que não foram desenhadas para lidar com dados em tempo real ou se integrar a tecnologias emergentes. Modernizar esse cenário demanda não apenas substituição tecnológica, mas uma reavaliação profunda dos fluxos de trabalho e da lógica de funcionamento da empresa.

Além disso, a complexidade das soluções baseadas em Inteligência Artificial exige uma equipe capacitada para lidar com modelos preditivos, automação e governança de dados. Como destaca a Deloitte, o sucesso da modernização depende não só da tecnologia implementada, mas da capacidade da empresa de alinhar pessoas, processos e propósito a esse novo modelo operacional.

Outro ponto crítico está na própria cultura organizacional. A adoção de sistemas inteligentes pressupõe que decisões serão tomadas com base em dados, muitas vezes por mecanismos automatizados. Isso pode gerar resistência interna, especialmente em ambientes em que o controle das operações ainda é visto como algo exclusivamente humano.

E por fim, há o desafio estratégico. Um Core Inteligente não é uma solução de prateleira: ele precisa estar alinhado aos objetivos da empresa e ser construído com uma visão clara de longo prazo. Sem esse direcionamento, há o risco de implementar tecnologias avançadas que não entregam valor real — ou pior, que desorganizam processos já consolidados.

Muito além da eficiência: uma nova base para inovar

O Core Inteligente não é apenas mais uma tendência tecnológica — ele representa uma mudança de paradigma na forma como as empresas estruturam e executam suas operações. Ao integrar Inteligência Artificial, automação e análise preditiva ao núcleo da organização, abre-se espaço para decisões mais rápidas, processos mais eficientes e uma capacidade inédita de adaptação.

Em um cenário em que os dados são o principal ativo competitivo, depender de sistemas tradicionais já não é suficiente. Empresas que modernizam seu core com inteligência não apenas ganham eficiência, mas constroem uma base sólida para inovar de forma contínua e segura.

Mais do que acompanhar o ritmo da transformação digital, o Core Inteligente permite definir esse ritmo.

5.3 Governança Financeira

A ascensão das tecnologias emergentes está redesenhando silenciosamente as engrenagens do sistema financeiro global. Inteligência artificial generativa, análise algorítmica, moedas digitais e contratos inteligentes já não são apenas inovações promissoras — estão se tornando parte estrutural das decisões que movem o dinheiro, o crédito e o risco. Nesse novo cenário, em que sistemas autônomos decidem, previnem e controlam, as antigas estruturas de supervisão já não são suficientes.

Mas como garantir transparência quando algoritmos substituem pessoas? E quem deve responder por decisões erradas tomadas por uma IA? À medida que a digitalização financeira se acelera, cresce a urgência por novas formas de governança que acompanhem essa transformação tecnológica.

O que é Governança Financeira?

Governança Financeira é a estrutura de políticas, processos e controles que as organizações implementam para gerenciar e supervisionar suas atividades financeiras de maneira eficaz, eficiente e ética. Segundo o Finreg-E, ela envolve o estabelecimento de linhas claras de responsabilidade, a implementação de controles internos robustos e a garantia de que as decisões financeiras estejam alinhadas com os objetivos estratégicos da organização e os interesses das partes interessadas.

De acordo com o Australian Institute of Company Directors (AICD), a Governança Financeira é fundamental para manter a estabilidade financeira, garantir a conformidade com leis e regulamentos e promover uma gestão financeira ética. Ela fornece a base para o crescimento organizacional e a longevidade, estabelecendo confiança entre as partes interessadas.

Essa transformação não se limita a ajustes operacionais. Ela redefine responsabilidades, colocando em debate questões fundamentais — como a explicabilidade de decisões algorítmicas, os limites éticos da IA e a necessidade de estruturas regulatórias que acompanhem a velocidade da inovação. Um estudo publicado no arXiv destaca como instituições financeiras estão utilizando inteligência artificial generativa em decisões críticas, e aponta que a ausência de governança adequada pode gerar riscos legais, viés algorítmico e comprometimento da transparência.

Governança Financeira é, portanto, o modelo que estrutura como decisões financeiras são tomadas, monitoradas e controladas em um ambiente cada vez mais automatizado, assegurando que esses processos continuem alinhados com princípios de responsabilidade, transparência e integridade.

Como funciona a Governança Financeira?

A Governança Financeira opera como uma camada de controle que atua sobre processos financeiros mediados por tecnologias digitais. Em vez de se limitar à supervisão humana e auditorias periódicas, ela passa a integrar ferramentas automatizadas capazes de acompanhar operações em tempo real, avaliar riscos com base em dados dinâmicos e garantir conformidade regulatória por meio de sistemas inteligentes.

No contexto atual, instituições financeiras estão adotando soluções baseadas em inteligência artificial para monitorar transações, detectar comportamentos anômalos e gerar relatórios automatizados de conformidade. De acordo com o relatório da Egnyte, a combinação de IA e RegTech[1] está permitindo que empresas implementem políticas de governança mais ágeis e eficazes, especialmente em ambientes altamente regulamentados como o setor bancário.

Como funciona a Governança Financeira Digital? 
Etapas | Como funciona?
Monitoramento automatizado | Representado por painéis digitais ou interfaces que acompanham transações em tempo real, com alertas de conformidade e anomalias. 
↓
Análise algorítmica | Indicar o uso de inteligência artificial e modelos preditivos para avaliar riscos, gerar relatórios e classificar operações. 
↓
Execução com governança integrada  | Mostrar como decisões automatizadas seguem regras predefinidas, com trilhas de auditoria e validação ética incorporadas. 
↓
Supervisão e adaptação contínua  | Encerrar com uma camada de controle regulatório que ajusta políticas com base nos dados e garante a conformidade com normas atualizadas. 

Tabela - Aplicações práticas das Plataformas de Governança de IA.

Um exemplo prático é o uso de sistemas de pontuação de crédito alternativos, que avaliam clientes com base em dados comportamentais, histórico de pagamentos digitais e até interações em plataformas online. Esses sistemas operam sob modelos predefinidos de governança, com trilhas de auditoria, limites éticos e critérios de explicabilidade — garantindo que decisões automatizadas estejam alinhadas com diretrizes regulatórias e práticas responsáveis. Um estudo publicado no arXiv analisa esse tipo de aplicação e destaca como estruturas de governança financeira estão sendo integradas ao uso de IA generativa e modelos preditivos em instituições financeiras ao redor do mundo.

Além disso, a própria estrutura das políticas monetárias começa a ser influenciada por mecanismos programáveis. O uso de contratos inteligentes, por exemplo, já está sendo testado para automatizar processos como liquidação de ativos e execução de decisões regulatórias, integrando modelos de governança digital a sistemas financeiros descentralizados.

Ao combinar auditoria algorítmica, análise preditiva e sistemas interoperáveis, a Governança Financeira se torna não apenas um instrumento de controle, mas também uma arquitetura ativa de prevenção e adaptação.

Inovações tecnológicas aplicadas à Governança

A governança do futuro será tecnológica, automatizada e responsiva. Tecnologias como AI-Assisted Data Modeling já permitem decisões preditivas em grande escala, enquanto ferramentas de AIOps automatizam a detecção e resposta a fraudes. Estratégias de Cyber Risk e Data Minimization reforçam a segurança por design, reduzindo a exposição a ataques.

O avanço da institucionalização das criptomoedas, com destaque para Scaling Cryptocurrencies e stablecoins, exige novos frameworks de governança digital. Além disso, Modelos Alternativos de Crédito ampliam o acesso com análise mais justa e contextual. Por fim, o tema emergente da AI Liability traz à tona a necessidade de estruturas que garantam responsabilidade legal e rastreabilidade nas decisões algorítmicas.

Inovações Tecnológicas Integradas à Governança Financeira 

Inovação Tecnológica | Como funciona?

AI-Assisted Data Modeling  

(Modelagem Preditiva com IA)  

Previsão de inadimplência; 

Detecção de riscos em tempo real;  

Segmentação de clientes;  

Governança preditiva e responsiva. 

Scaling Cryptocurrencies   (Criptomoedas em escala institucional)  | Stablecoins com supervisão;  Integração com bancos centrais (CBDCs);  Governança regulatória e compliance por código. 
Cyber Risk & Data Minimization (Segurança e privacidade por design)  | Arquitetura zero-trust;   Coleta mínima de dados sensíveis;   Redução da superfície de risco na governança. 
AIOps para Detecção de Fraudes (IA Operacional contra fraudes)   | Monitoramento 24/7;   Alertas automáticos;   Governança antifraude em tempo real. 
Alternative Credit Scoring   (Análise de crédito com dados alternativos)  | Histórico de aluguel, celular, consumo digital;   Governança inclusiva e baseada em contexto. 
AI Liability (Governança Responsiva) (Responsabilidade legal da IA)  | Frameworks jurídicos para decisões automatizadas;  Transparência e prestação de contas automatizada.    

Tabela - Aplicações práticas das Plataformas de Governança de IA.

Tecnologia e governança não são mais opostas. São complementares — e juntas, moldam o futuro financeiro com inteligência, confiança e transparência.  

Benefícios e aplicações

A implementação de modelos avançados de Governança Financeira está proporcionando ganhos significativos para instituições financeiras, reguladores e usuários finais. Um dos principais benefícios é a redução de fraudes e erros operacionais por meio de sistemas automatizados de detecção de anomalias, que monitoram transações em tempo real e geram alertas baseados em padrões atípicos. Essa capacidade preditiva aumenta a resiliência do sistema e permite respostas mais rápidas a eventos suspeitos.

Além disso, a Governança Financeira baseada em inteligência artificial acelera o desenvolvimento de plataformas de conformidade automatizada, conhecidas como RegTech. Essas soluções tornam mais eficiente o atendimento às exigências legais ao gerar relatórios em tempo real, aplicar regras regulatórias de forma programada e manter trilhas de auditoria digital. De acordo com o CFA Institute, a integração de análises preditivas baseadas em IA permite que as empresas façam ajustes proativos em suas estratégias de conformidade, antecipando desafios regulatórios antes que se tornem problemas reais. 

Na prática, essas aplicações fortalecem a confiança do público, reduzem custos de compliance[2] e aumentam a transparência sobre como decisões financeiras são tomadas e supervisionadas.

Um olhar para o futuro

À medida que o sistema financeiro global se torna mais descentralizado, automatizado e orientado por dados, a Governança Financeira deve evoluir de forma contínua. O foco tende a sair de modelos reativos e estáticos, migrando para estruturas preditivas e adaptativas, capazes de responder em tempo real a riscos emergentes, variações regulatórias e novas formas de interação digital.

O futuro aponta para a consolidação de arquiteturas regulatórias interoperáveis, nas quais algoritmos não apenas executam decisões, mas também seguem protocolos auditáveis, transparentes e alinhados a princípios éticos. Nesse cenário, a governança não será apenas um mecanismo de controle — mas o núcleo estratégico da confiança em sistemas financeiros digitais, que operam em escala global e com velocidade algorítmica. A forma como essa confiança será construída, gerida e protegida definirá o ritmo e a solidez da transformação financeira nos próximos anos.

5.4 Infraestrutura Computacional para IA

A inteligência artificial está mudando o mundo — mas ela não funciona sozinha. Por trás de cada algoritmo poderoso, existe uma base robusta e invisível que garante seu desempenho: a Infraestrutura Computacional para IA. É essa engrenagem oculta que alimenta, conecta e sustenta os cérebros digitais que impulsionam governos, empresas e cidades inteiras.

Data centers inteligentes, chips especializados, computação na borda e nuvens cognitivas compõem o ecossistema que torna possível o avanço da IA em escala. E quanto mais sofisticada a inteligência, mais exigente se torna a sua base.

Mas como manter o ritmo dessa revolução tecnológica que não para? Onde a IA "vive" quando não está interagindo com usuários? E o que acontece nos bastidores para que ela funcione com tanta fluidez?

A base invisível que sustenta a inteligência artificial

Muito antes de um modelo de IA interagir com usuários ou gerar conteúdos, ele precisa ser treinado, alimentado e hospedado em uma estrutura altamente especializada. Essa estrutura é a Infraestrutura Computacional para IA (Computing Infrastructure for AI, em inglês) — um conjunto integrado de tecnologias que garantem o funcionamento contínuo, escalável e eficiente da inteligência artificial em larga escala.

Essa infraestrutura abrange componentes especializados, como GPUs[3], TPUs[4] e NPUs[5] voltados para deep learning e modelos generativos, além de estruturas mais amplas como data centers autônomos e soluções de computação de borda[6]. Segundo o relatório do Future Today Institute (FTSG), essa evolução cria um ecossistema capaz de sustentar a IA com resiliência e eficiência, especialmente em contextos como cidades inteligentes e sistemas logísticos.

Além disso, a IA começa a ocupar espaços antes dominados por sistemas legados. A Deloitte destaca que mainframes corporativos estão sendo modernizados com fluxos de dados adaptativos e integração com modelos de IA, especialmente em setores como finanças e governo. Em paralelo, a IBM aponta a emergência das nuvens cognitivas — uma fusão entre plataformas tradicionais de nuvem e sistemas cognitivos, que otimizam recursos de forma autônoma em tempo real.

Essa base técnica não é estática. Ela evolui em sincronia com a própria IA, exigindo soluções cada vez mais sustentáveis e resilientes. Segundo o relatório já citado do FTSG, iniciativas como resfriamento por imersão líquida, uso de módulos nucleares compactos e data centers regenerativos já estão sendo exploradas para atender às demandas energéticas com menor impacto ambiental.

Como essa infraestrutura funciona

Para que a inteligência artificial opere de forma eficiente, é necessário muito mais do que apenas poder computacional bruto. O que sustenta essa tecnologia é um ecossistema técnico interconectado, capaz de lidar com volumes massivos de dados, executar modelos complexos com baixa latência e adaptar-se continuamente às demandas do ambiente.

Na prática, tudo começa com os chips otimizados que aceleram tarefas como inferência de modelos e redes neurais profundas. Trabalhando em sinergia com data centers autônomos — capazes de se autoconfigurar, diagnosticar falhas e redistribuir recursos —, esses componentes formam a espinha dorsal da IA moderna. De acordo com o FTSG, esse modelo técnico garante não apenas escalabilidade, mas também eficiência energética e robustez diante de cargas intensas.

De acordo com o Technology Radar da ThoughtWorks, a modernização da infraestrutura passa também pela adoção de pipelines[7] para GenAI[8], como o LLMOps[9], que organizam o ciclo de vida completo dos modelos generativos — do treinamento à entrega — com automação, rastreabilidade e escalabilidade. A mesma fonte também destaca que, para aplicações que utilizam RAG (Retrieval-Augmented Generation)[10], é necessário implementar arquiteturas híbridas com cache inteligente, bases vetoriais de alta performance e baixa latência para entregar resultados contextuais em tempo real.

Em ambientes urbanos e distribuídos, a computação de borda energética vem ganhando espaço. A FTSG afirma que ela permite que o processamento de dados aconteça próximo da origem, melhorando o desempenho e a eficiência energética de aplicações sensíveis como saúde, mobilidade e gestão urbana.

Por fim, as clouds cognitivas[11] marcam uma nova geração de ambientes em nuvem que usam IA para otimizar recursos em tempo real, adaptando-se de forma contínua às necessidades de desempenho e consumo energético.

Para entender isso na prática, imagine um sistema de transporte público inteligente em uma cidade grande. Sensores instalados nos ônibus enviam dados em tempo real sobre localização, lotação e tempo de trajeto. Esses dados são processados localmente por meio da computação de borda, garantindo resposta rápida. Em seguida, os dados mais relevantes são enviados a um data center na nuvem, onde algoritmos de IA analisam padrões e otimizam rotas, redistribuem veículos e ajustam semáforos automaticamente. Toda essa operação acontece de forma coordenada graças à Infraestrutura Computacional para IA — conectando chips, redes, plataformas e modelos em tempo real para entregar uma experiência fluida e eficiente ao cidadão.

Essa engrenagem técnica continua evoluindo — e com ela, surgem novas práticas que tornam o ecossistema de IA ainda mais eficiente, rastreável e sustentável.

Por que essa infraestrutura é essencial

Sem uma base técnica robusta, a inteligência artificial não passa de uma promessa. É a infraestrutura computacional que transforma modelos em soluções reais, tornando possível desde diagnósticos médicos baseados em IA até sistemas de mobilidade urbana inteligentes. Ao conectar chips de alta performance, redes descentralizadas e ambientes em nuvem adaptativos, essa engrenagem viabiliza o uso da IA em contextos cada vez mais diversos e críticos.

A Deloitte afirma que o avanço de operações inteligentes e da chamada IA everywhere depende diretamente da maturidade da infraestrutura que sustenta esses sistemas. Empresas que modernizam seus ambientes com tecnologias como computação de borda e nuvens cognitivas têm conseguido reduzir custos operacionais, aumentar a eficiência e acelerar a inovação, especialmente em setores como saúde, finanças, manufatura e logística.

Já a ThoughtWorks observa que práticas como DataOps[12] e FinOps[13] estão redefinindo o modo como dados são processados e como os custos de operação são gerenciados. Ao automatizar o fluxo de dados e equilibrar desempenho com sustentabilidade, essas práticas tornam o uso de IA mais viável e responsável — tanto para startups quanto para grandes corporações.

Do ponto de vista estratégico, o relatório do FTSG ressalta que países que investem em data centers regenerativos, chips locais e redes de borda seguras ganham vantagem competitiva ao reduzir a dependência de fornecedores externos e garantir autonomia tecnológica em áreas críticas.

Onde a infraestrutura ainda precisa evoluir

Mesmo com avanços impressionantes, a Infraestrutura Computacional para IA ainda enfrenta limitações que impedem sua plena maturidade. À medida que os modelos se tornam mais potentes, cresce também a necessidade por chips mais rápidos, energia mais limpa e ambientes de processamento mais distribuídos. Essa escalada gera gargalos técnicos, pressiona data centers e aumenta os custos operacionais — especialmente em regiões com conectividade desigual ou infraestrutura limitada. Segundo o relatório da Deloitte, muitos desses obstáculos impactam diretamente a capacidade de escalar soluções de IA em setores críticos como saúde, finanças e logística.

Além disso, a integração entre sistemas novos e legados continua sendo um desafio relevante. De acordo com a IBM, muitas organizações ainda enfrentam obstáculos para integrar suas soluções de inteligência artificial aos fluxos de dados em tempo real. Esse descompasso reduz o retorno estratégico das iniciativas de IA, já que decisões críticas continuam sendo tomadas com base em dados desatualizados, comprometendo a eficiência e a capacidade de resposta das empresas.

Além disso, a urgência por sustentabilidade cresce, já que, mesmo com os avanços em data centers regenerativos e resfriamento por imersão líquida apontados no relatório do FTSG, o uso dessas tecnologias ainda é bem limitado frente ao crescimento acelerado da demanda por energia.

Um olhar para o futuro

Nos próximos anos, a Infraestrutura Computacional para IA deve se tornar ainda mais distribuída, inteligente e sustentável. Tecnologias como computação quântica, redes neurais especializadas e edge computing com IA embarcada prometem reduzir gargalos e acelerar o processamento em tempo real — diretamente onde os dados são gerados.

Paralelamente, cresce a adoção de arquiteturas autoadaptativas, capazes de otimizar sozinhas o uso de energia, memória e banda, respondendo dinamicamente às necessidades dos modelos. Com isso, empresas e governos tendem a investir cada vez mais em soluções que não apenas suportem modelos maiores, mas que também garantam eficiência, resiliência e soberania tecnológica.

Essa evolução não é apenas técnica. Trata-se de um novo paradigma, no qual a infraestrutura deixa de ser invisível e passa a ser estratégica — definindo os limites e as possibilidades da inteligência artificial no mundo real.

5.5 Infraestrutura Financeira Inteligente

A convergência entre inteligência artificial, sensores avançados e bioengenharia está criando uma fundação invisível para a economia digital. No centro dessa transformação, o setor financeiro passa por uma reestruturação profunda — silenciosa, mas decisiva. Plataformas de pagamento se tornam preditivas, investimentos se automatizam e decisões de crédito são tomadas por algoritmos. Estamos diante de uma nova era da infraestrutura financeira: inteligente, adaptável e integrada. Mas o que está por trás dessa evolução? E como essa tendência pode impactar o funcionamento da economia global?

O que é Infraestrutura Financeira Inteligente?

Infraestrutura Financeira Inteligente é o nome dado à transformação dos sistemas que sustentam o setor financeiro por meio da integração de tecnologias emergentes como inteligência artificial, automação, blockchain e análise de dados em tempo real. Em vez de depender de processos manuais ou sistemas isolados, essa nova estrutura é capaz de operar de forma contínua, conectada e preditiva — otimizando desde pagamentos até decisões de crédito e investimentos.

Segundo o portal Financial IT, essa modernização permite que instituições financeiras implementem resiliência automatizada e tomem decisões com base em algoritmos treinados para detectar padrões, prever riscos e adaptar respostas conforme o comportamento do mercado. Já o Banco de Compensações Internacionais (BIS) reforça que a evolução para sistemas financeiros inteligentes requer o uso combinado de dados confiáveis, modelos analíticos e governança digital robusta.

Além disso, a Infraestrutura Financeira Inteligente também incorpora princípios de modularidade e interoperabilidade. Conforme destacado no portal Gate.io, o conceito de finanças composáveis[14] (Composable Finance, em inglês) permite que diferentes protocolos operem como entidades independentes, podendo ser personalizados, reconfigurados e combinados para criar novos projetos. Essa abordagem modular facilita a inovação e a adaptação rápida às mudanças do mercado e das necessidades dos clientes.

Como funciona a Infraestrutura Financeira Inteligente

Na prática, a Infraestrutura Financeira Inteligente funciona como um ecossistema dinâmico e interconectado. Dados são processados continuamente por algoritmos que aprendem com padrões de comportamento e interagem com plataformas digitais, sensores e redes descentralizadas. Isso permite tomar decisões em tempo real — desde a análise de risco até a execução de transações automatizadas — de forma mais rápida e segura.

Um exemplo concreto desse modelo é o projeto Pine, conduzido pelo Federal Reserve de Nova York em parceria com o Banco de Compensações Internacionais. Segundo reportagem da Reuters, a iniciativa demonstrou que é possível aplicar política monetária em ambientes financeiros tokenizados, usando contratos inteligentes para implementar medidas automaticamente, conforme regras previamente definidas. Isso reduziu o tempo entre o anúncio e a efetivação das políticas, evidenciando como a automação pode aumentar a eficiência e a transparência das operações financeiras.

Com esses avanços, a Infraestrutura Financeira Inteligente está deixando de ser apenas um sistema de apoio operacional e passando a desempenhar um papel estratégico, moldando de forma contínua como instituições tomam decisões, gerenciam riscos e respondem às dinâmicas do mercado — abrindo caminho para aplicações cada vez mais amplas e impactos concretos no setor financeiro.

Benefícios e aplicações práticas

A Infraestrutura Financeira Inteligente tem potencial para transformar profundamente a maneira como instituições financeiras operam e se relacionam com clientes, reguladores e mercados. Ao automatizar rotinas complexas, os sistemas inteligentes reduzem custos operacionais, minimizam falhas humanas e aumentam a velocidade de execução de tarefas críticas, como análise de crédito, detecção de fraudes e gestão de liquidez.

A personalização dos serviços é outro ponto de destaque. Plataformas baseadas em inteligência artificial conseguem adaptar ofertas de produtos e investimentos de acordo com o perfil e o comportamento de cada usuário, criando experiências financeiras mais relevantes e acessíveis. Segundo o portal Egnyte, essa capacidade de adaptação é fortalecida pela estrutura modular e programável dos serviços, que se integram de forma flexível a diferentes ecossistemas digitais.

Além disso, o uso de blockchain e ativos tokenizados permite novos modelos de liquidez, acesso descentralizado a investimentos e maior transparência em processos financeiros. Na mesma iniciativa citado anteriormente, conduzida pelo Federal Reserve de Nova York em parceria com o Banco de Compensações Internacionais, a Reuters relata que políticas monetárias foram aplicadas com mais precisão e agilidade em um ambiente tokenizado — ampliando a efetividade das decisões macroeconômicas.

Essas aplicações já começam a se refletir em áreas como open finance, bancos digitais, carteiras inteligentes e até em sistemas de financiamento público, evidenciando como a infraestrutura inteligente pode atuar em múltiplas frentes ao mesmo tempo.

Quais desafios enfrentam atualmente para sua aplicação?

Apesar do avanço acelerado das tecnologias envolvidas, a aplicação plena da Infraestrutura Financeira Inteligente ainda enfrenta obstáculos importantes. Um dos principais desafios é a fragmentação de sistemas e dados, que dificulta a integração entre diferentes plataformas e aumenta a complexidade na implementação de soluções modulares e interoperáveis.

Além disso, há barreiras regulatórias e jurídicas, já que muitos países ainda não possuem marcos legais claros sobre o uso de inteligência artificial, contratos inteligentes ou ativos tokenizados no sistema financeiro. Isso gera incertezas para instituições que desejam adotar essas tecnologias em larga escala, especialmente em operações transfronteiriças.

Outro ponto crítico é a segurança cibernética. Com a ampliação da conectividade e da automação, crescem também os riscos de ataques sofisticados, vazamentos de dados e manipulação de algoritmos. De acordo com o portal Egnyte, esse cenário exige que as instituições invistam não apenas em infraestrutura técnica, mas também em estratégias de proteção digital robustas e continuamente atualizadas.

Por fim, a transição cultural dentro das próprias instituições financeiras pode ser um entrave. A adoção de uma infraestrutura inteligente implica mudanças nos processos, nas estruturas de governança e na capacitação das equipes — exigindo tempo, recursos e uma visão estratégica alinhada com a transformação digital.

Um olhar para o futuro

Conforme as tecnologias avançam e se consolidam nos bastidores do sistema financeiro, a Infraestrutura Financeira Inteligente tende a se tornar um pilar invisível, porém indispensável, para o funcionamento da economia digital global. A convergência entre inteligência artificial, blockchain, computação em nuvem e modelos preditivos deve acelerar a criação de serviços financeiros cada vez mais personalizados, resilientes e descentralizados.

Segundo as previsões reunidas no relatório do Future Today Institute, essa evolução faz parte de um superciclo tecnológico impulsionado pela integração de tecnologias de uso geral — como IA e sensores avançados — que reestruturam setores inteiros, incluindo o financeiro. Nesse cenário, os sistemas deixam de ser apenas automatizados e passam a ser adaptativos, capazes de aprender com o ambiente, reagir em tempo real e antecipar necessidades com base em dados e contexto.

Com a expansão da tokenização, da computação quântica e da regulamentação digital em nível global, o futuro aponta para uma infraestrutura cada vez mais inteligente, integrada e invisível aos olhos do usuário — mas absolutamente central para a estabilidade e a inovação financeira no mundo pós-digital.

5.6 Manufatura Adaptativa e Logística Autônoma

Fábricas que se reorganizam sozinhas. Robôs que repensam a rota de entrega em tempo real. Cadeias de suprimento que reagem ao mercado antes que o consumidor perceba a mudança. O que antes parecia ficção científica agora começa a moldar os bastidores da economia global.

A digitalização já não basta. A nova fronteira da indústria exige inteligência distribuída, decisões instantâneas e respostas autônomas. Mas como essa revolução silenciosa está transformando a produção e a entrega de tudo que consumimos? O que há por trás dessa nova lógica que conecta máquinas, sensores e inteligência artificial em ambientes dinâmicos e altamente responsivos?

O que é manufatura adaptativa e logística autônoma

Manufatura Adaptativa e Logística Autônoma formam uma tendência que representa a transição da indústria para um modelo orientado por inteligência artificial, conectividade e resposta em tempo real. Trata-se de uma nova abordagem operacional que rompe com os métodos tradicionais, ao incorporar flexibilidade sistêmica e capacidade de adaptação contínua aos ambientes produtivos e logísticos.

Essa transformação está ancorada em uma base tecnológica capaz de sustentar decisões descentralizadas, fluxos dinâmicos e uma integração profunda entre o físico e o digital. Essa transformação está ancorada em uma base tecnológica que viabiliza operações mais inteligentes, conectadas e responsivas.

Segundo o relatório Tech Trend Radar 2025, da Munich Re e ERGO Group, tecnologias como inteligência artificial, automação e digital twins estão remodelando os processos industriais e logísticos ao integrar o mundo físico e digital de forma cada vez mais estratégica.

A engrenagem invisível da nova indústria

Nos bastidores da manufatura adaptativa e da logística autônoma, atua uma combinação estratégica de tecnologias que torna possível a operação inteligente, fluida e responsiva. Sistemas ciberfísicos[15], sensores inteligentes[16], inteligência artificial e edge computing[17] trabalham em conjunto para transformar fábricas e centros de distribuição em ambientes dinâmicos e autogerenciáveis.

Na prática, isso significa que linhas de produção se ajustam em tempo real à demanda, ao ritmo do mercado ou à disponibilidade de recursos, enquanto robôs autônomos e veículos inteligentes coordenam a movimentação de materiais e produtos de forma otimizada. As decisões não seguem mais uma lógica linear e centralizada, mas são tomadas localmente por sistemas capazes de analisar dados em tempo real e prever cenários futuros.

Relatórios como o Top Strategic Technology Trends 2025, da Gartner, apontam que essa convergência tecnológica — sustentada por computação espacial, IA pervasiva e inteligência invisível no ambiente — está acelerando a transição para cadeias de suprimento adaptativas e operações industriais mais eficientes e resilientes.

O impacto na produção e na entrega

Ao integrar inteligência artificial, sensores e automação de forma coordenada, a Manufatura Adaptativa e a Logística Autônoma criam uma cadeia de valor mais eficiente, resiliente e responsiva. O impacto positivo começa na própria fábrica: linhas de produção passam a responder dinamicamente a variações na demanda, otimizando o uso de insumos, energia e tempo. Isso reduz desperdícios, melhora a previsibilidade e acelera o tempo de resposta ao mercado.

No campo logístico, a automação com veículos autônomos, robôs de movimentação e algoritmos de roteamento inteligente garante entregas mais rápidas e seguras, mesmo em cenários complexos. A visibilidade em tempo real permite ajustar rotas, priorizar cargas e reagir a interrupções com agilidade — aumentando a confiabilidade das operações e a satisfação dos clientes.

Além disso, a hiperpersonalização ganha força com a capacidade de adaptar a produção em tempo real, permitindo desde lotes pequenos até unidades totalmente customizadas, sem comprometer a eficiência. Esse novo modelo também contribui para metas de sustentabilidade, ao reduzir emissões e consumo de recursos por meio de operações mais enxutas e previsíveis.

De acordo com o relatório da Deloitte Tech Trends 2025, essa convergência entre automação inteligente, IA e infraestrutura adaptativa está transformando a base das operações industriais e logísticas, promovendo um desempenho mais estratégico e conectado ao ciclo de demanda real.

Entre o potencial e a realidade

Apesar dos avanços, a adoção plena da manufatura adaptativa e da logística autônoma ainda enfrenta barreiras estruturais, técnicas e culturais. A primeira delas está na infraestrutura: muitas instalações industriais e centros logísticos ainda operam com sistemas legados que dificultam a integração com plataformas inteligentes e sensores em rede.

Além disso, a coleta e o processamento de grandes volumes de dados em tempo real exigem conectividade robusta, capacidade de edge computing e cibersegurança avançada — requisitos que nem sempre estão disponíveis ou são priorizados nas estratégias corporativas.

A resistência à mudança também representa um desafio. A transição para um modelo mais autônomo demanda requalificação de equipes, redefinição de processos e uma nova abordagem de governança digital, algo que exige tempo, investimento e alinhamento entre diferentes áreas da organização.

Segundo o relatório The Era of Living Intelligence, do Future Today Institute, a complexidade técnica para conectar sensores, IA e automação de maneira               orquestrada ainda é um dos principais gargalos para a ampliação desse modelo em larga escala.

O amanhã da produção e da entrega

À medida que a automação, os sensores e a inteligência artificial evoluem, a indústria caminha para um novo estágio de maturidade operacional — onde decisões são descentralizadas, ambientes reagem em tempo real e a adaptação se torna um diferencial competitivo. Esse futuro não é apenas técnico: ele exige uma nova mentalidade, mais colaborativa, responsiva e aberta à transformação contínua.

A Manufatura Adaptativa e a Logística Autônoma não são apenas soluções de eficiência, mas estruturas dinâmicas que alinham produção, entrega e estratégia de forma integrada. Seus avanços prometem não só melhorar o desempenho das cadeias produtivas, mas também redesenhar o modo como se concebe valor, sustentabilidade e inovação na era da inteligência distribuída.

O desafio agora é transformar potencial em escala — e preparar a indústria para operar com agilidade em um mundo em constante movimento.

5.7 Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs)

A Inteligência Artificial vive uma corrida pela grandiosidade. Modelos com bilhões de parâmetros, demandando potentes GPUs e grandes estruturas de nuvem, dominaram os holofotes nos últimos anos. Mas será que tamanho é sempre sinal de eficiência? Em meio a esse cenário, uma nova tendência vem ganhando força: os Modelos de Linguagem Pequenos, conhecidos como SLMs - Small Language Models, em inglês.

Capazes de oferecer respostas rápidas, baixo consumo de energia e menor necessidade de recursos computacionais, esses modelos prometem democratizar o acesso à IA e ampliar suas aplicações em diferentes contextos. Mas o que torna os SLMs tão estratégicos para o futuro da Inteligência Artificial? E por que empresas estão apostando nesse caminho como uma alternativa viável aos gigantes LLMs?

O que são Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs)?

Os Modelos de Linguagem Pequenos, conhecidos como SLMs, são uma nova categoria de Inteligência Artificial que busca entregar eficiência com menos recursos. Diferente dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), que exigem altos volumes de processamento e memória, os SLMs operam com um número significativamente menor de parâmetros, o que permite sua execução em dispositivos com capacidade computacional mais limitada, como smartphones, sensores industriais ou sistemas embarcados.

De acordo com o relatório da CB Insights, a adoção dos SLMs vem sendo impulsionada pela necessidade de reduzir custos operacionais e ampliar o alcance da Inteligência Artificial para aplicações em que os LLMs não são viáveis. Já o relatório da FTSG reforça que esses modelos representam uma estratégia para lidar com a escassez de GPUs e com o crescente consumo energético dos sistemas baseados em IA, sem abrir mão de resultados eficientes em tarefas específicas.

Embora sejam menores em tamanho, os SLMs podem ser treinados ou ajustados para tarefas muito bem definidas, como classificação de texto, reconhecimento de comandos ou geração de respostas contextuais. Essa especialização permite que eles ofereçam alto desempenho em nichos de atuação, mesmo sem a complexidade de um modelo de larga escala.

Como funcionam os Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs)?

Os SLMs funcionam com uma arquitetura semelhante à dos Grandes Modelos de Linguagem (LLM), mas com uma diferença fundamental: eles operam com um número reduzido de parâmetros, o que diminui o volume de cálculos necessários para realizar inferências. Isso significa que conseguem processar informações de forma mais ágil e com menor demanda por memória e energia.

Na prática, esses modelos podem ser treinados do zero ou ajustados a partir de modelos maiores por meio de técnicas como Fine-Tuning[18] e Quantização[19], que otimizam o uso dos recursos computacionais. Além disso, é comum que os SLMs sejam desenvolvidos com foco em tarefas bem definidas, o que permite que sejam altamente eficientes em cenários específicos, sem precisar de uma base de dados tão ampla quanto os LLMs.

Segundo a IBM, um dos fatores que favorecem a adoção dos SLMs é a possibilidade de executar esses modelos diretamente em dispositivos de borda tais como smartphones, drones, sensores industriais (LoT) entre outros, eliminando a necessidade de processamento em nuvem. Isso traz ganhos em velocidade de resposta, preserva a privacidade dos dados e reduz custos de operação, o que torna a Inteligência Artificial mais acessível para uma variedade de usos.

Ao priorizar a especialização em vez da generalização, os SLMs conseguem entregar bons resultados em aplicações como assistentes virtuais embarcados, análise de texto local e automação de processos, mesmo em ambientes com restrições técnicas.

Benefícios e aplicações dos Modelos de Linguagem Pequenos SLMs

Ao priorizarem a eficiência e a leveza, os SLMs oferecem uma série de vantagens que vão além da redução de custos operacionais. Por ocuparem menos espaço e exigirem menos poder computacional, possibilitam o uso da Inteligência Artificial em cenários em que os LLMs não são viáveis.

Entre os principais benefícios estão a agilidade no processamento, a menor latência e o baixo consumo energético — fatores que permitem integrar esses modelos em aplicações que exigem respostas rápidas e operações contínuas, mesmo em ambientes com recursos limitados.

Segundo o relatório da CB Insights, essa abordagem viabiliza soluções especializadas e econômicas em áreas como saúde, jurídico, varejo e manufatura. Nesses contextos, os SLMs vêm sendo aplicados em tarefas como classificação de informações, análise de sentimentos, reconhecimento de comandos por voz, tradução de textos e resumo de documentos, sempre com foco na agilidade e na praticidade.

Além disso, como destaca a IBM, o desenvolvimento de SLMs de código aberto tem fortalecido a colaboração entre empresas e comunidades, promovendo um ecossistema mais acessível e inovador. Esse movimento favorece a adaptação dos modelos a diferentes idiomas, contextos culturais e necessidades de mercado, ampliando o alcance da tecnologia.

Desafios e limitações dos SLMs

Apesar das vantagens, os Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs) também enfrentam algumas limitações que precisam ser consideradas na hora de sua adoção. Por operarem com menos parâmetros e dados, esses modelos podem ter dificuldade em lidar com tarefas mais complexas ou que exigem amplo contexto, quando comparados aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs).

De acordo com o relatório da FTSG, um dos principais desafios está em encontrar o equilíbrio entre eficiência e qualidade das respostas. Modelos muito compactos correm o risco de perder precisão ou apresentar resultados menos robustos em situações que demandam maior sofisticação linguística ou interpretação de nuances.

Outro ponto de atenção é a necessidade de um treinamento e ajuste bem direcionados para que os SLMs mantenham a performance esperada em cada aplicação. Como destaca a CB Insights, a especialização excessiva pode limitar a capacidade de adaptação desses modelos a diferentes domínios, exigindo novos ciclos de ajuste ou retrabalho sempre que houver mudanças nos dados ou nas demandas do negócio.

Além disso, embora o desenvolvimento de SLMs de código aberto tenha ampliado o acesso a essas tecnologias, ainda existem desafios em termos de segurança, privacidade e governança, principalmente em aplicações sensíveis ou reguladas, como saúde e finanças. Garantir a confiabilidade e a transparência dos modelos continua sendo uma das principais barreiras para a expansão dessa tendência.

O papel dos SLMs no futuro da inteligência artificial

A busca por soluções de Inteligência Artificial mais acessíveis, rápidas e eficientes tem impulsionado o desenvolvimento dos Modelos de Linguagem Pequenos como uma alternativa estratégica aos Grandes Modelos de Linguagem. Ao oferecer desempenho satisfatório com menor consumo de recursos, os SLMs viabilizam a expansão da IA para contextos que, até pouco tempo, estavam fora do alcance dessa tecnologia.

Embora ainda enfrentem desafios relacionados à complexidade das tarefas e à necessidade de ajustes constantes, esses modelos seguem ganhando espaço em aplicações especializadas, reforçando o movimento em direção a uma Inteligência Artificial mais distribuída, sustentável e alinhada às demandas de diferentes setores.

À medida que o ecossistema de SLMs evolui, com iniciativas de código aberto e novas técnicas de otimização, a tendência é que esses modelos se consolidem como peças-chave para o futuro da IA — não pela grandiosidade, mas pela eficiência.

5.8 Núcleo Digital

As engrenagens da transformação digital estão girando mais rápido do que nunca — e quem não se adaptar a tempo pode simplesmente ficar para trás. No centro dessa corrida está um momento decisivo descrito pela Accenture como o Binary Big Bang: uma ruptura na forma como empresas lidam com tecnologia, dados e Inteligência Artificial. É nesse ponto que a arquitetura tradicional deixa de dar conta do recado, e um novo modelo se impõe: o Núcleo Digital.

Segundo o relatório da consultoria, esse fenômeno é marcado pela abundância tecnológica, pela abstração dos sistemas e pela crescente autonomia das soluções digitais. A personalização se torna o novo diferencial competitivo, a governança de sistemas ganha complexidade e o tempo para reagir é limitado. “O Binary Big Bang é o momento de encontrar seu espaço — mas ele não durará muito”, alerta o documento.

Neste cenário, empresas precisam mais do que ferramentas modernas: elas precisam de uma fundação sólida e flexível que sustente a inovação. O Núcleo Digital (Digital Core, em inglês) surge como resposta a essa nova urgência — uma base tecnológica capaz de conectar, escalar e transformar.

O que é um Núcleo Digital?

O Núcleo Digital é a base tecnológica central que impulsiona a transformação e inovação contínua das empresas.

Ele é formado por uma arquitetura moderna e flexível, composta por sistemas modulares e conectáveis, que permitem a integração inteligente de soluções como Inteligência Artificial, análise de dados, computação em nuvem e outras tecnologias emergentes. Essa estrutura torna possível adaptar-se rapidamente a mudanças, criar serviços com agilidade e tomar decisões mais inteligentes baseadas em dados — tudo isso de forma conectada, segura e escalável.

Segundo o portal TechTarget, o conceito se refere às plataformas e aplicações centrais que permitem às organizações operarem como negócios digitais. Ele viabiliza operações mais eficientes, maior transparência nos dados e respostas em tempo real, além de oferecer suporte à inovação de forma contínua.

Ele é como o “coração tecnológico” de uma empresa moderna. Ele reúne tudo que é essencial para o funcionamento inteligente do negócio: sistemas conectados, dados organizados e inteligência artificial integrada. Em vez de usar tecnologias separadas, como peças soltas, o Núcleo Digital junta tudo isso de forma coordenada, criando uma base que dá suporte à inovação, à automação e à tomada de decisões rápidas.

Para entender melhor, imagine uma cidade. Nela, o Núcleo Digital seria como o centro de controle inteligente que monitora o trânsito, a energia, a água e os serviços públicos em tempo real. Tudo está conectado e funcionando em harmonia. Se algo precisa mudar — como redirecionar o tráfego ou economizar energia —, o sistema responde rápido. Nas empresas, essa estrutura é o que permite lançar produtos digitais com agilidade, melhorar a experiência do cliente e se adaptar às mudanças do mercado. É isso que torna o Núcleo Digital tão importante: ele transforma a tecnologia de algo apenas operacional em um motor de transformação contínua.

Essa tecnologia rompe com modelos tradicionais e centralizados, oferecendo uma base flexível e escalável. Com ela, a empresa consegue se adaptar rapidamente às mudanças do mercado, sustentar novas experiências digitais e integrar diferentes tecnologias de forma coerente. Em vez de ser apenas o “motor” dos sistemas internos, o núcleo se torna o centro estratégico da empresa no cenário digital.

Como funciona o Núcleo Digital?

O Núcleo Digital opera com uma estrutura projetada para ser flexível e adaptável. Em vez de depender de um sistema único e rígido, ele é composto por módulos menores e conectáveis, como blocos de montar. Cada um desses “blocos” desempenha uma função específica e pode ser substituído, atualizado ou combinado com outros, conforme as demandas do negócio.

Essa lógica é baseada no conceito de Arquitetura Componível, um modelo em que as soluções tecnológicas funcionam de forma independente, mas integrada. Um exemplo prático seria um aplicativo que permite adicionar funcionalidades conforme o uso: incluir novos serviços, mudar a interface ou se integrar a outras plataformas, tudo sem precisar reconstruir o sistema inteiro.

Para tornar esse modelo possível, é necessário modernizar os sistemas antigos — um processo chamado de Core Modernization, conforme destaca a Deloitte. Essa atualização dá origem a um núcleo tecnológico capaz de incorporar Inteligência Artificial, automação e dados em tempo real, servindo como pilar da transformação digital.

A Accenture propõe iniciar essa construção com uma visão estratégica clara: repensar a base tecnológica da empresa com foco em agilidade, integração e inteligência. O primeiro passo é identificar os pontos que bloqueiam a inovação — como sistemas legados, dados isolados e processos manuais — e substituí-los por uma arquitetura moderna, modular e segura. Isso inclui infraestrutura em nuvem, APIs abertas e segurança embutida desde a concepção.

Na sequência, é essencial colocar os dados e a IA no centro das operações. A Accenture reforça que a orquestração inteligente de dados permite decisões mais rápidas, automações eficazes e respostas adaptativas ao mercado. Nesse cenário, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta e passa a atuar como o cérebro digital da organização — analisando, aprendendo e ajustando processos de forma contínua.

Por fim, a empresa precisa adotar uma mentalidade de reinvenção constante. Isso envolve criar um ambiente onde novas tecnologias e modelos de negócio possam ser testados e escalados com facilidade. A Accenture chama esse estágio de núcleo digital pronto para a reinvenção, onde inovação, sustentabilidade e crescimento caminham juntos. Mais do que uma atualização tecnológica, trata-se de transformar a forma como a empresa pensa, opera e compete no mundo digital.

Benefícios e aplicações práticas

Com um Núcleo Digital bem estruturado, as empresas ganham velocidade para inovar, flexibilidade para se adaptar e inteligência para tomar decisões mais acertadas. Entre os principais benefícios, está a capacidade de responder rapidamente às mudanças do mercado, sem depender de grandes reestruturações internas.

Ao adotar uma arquitetura componível, a organização pode atualizar seus sistemas em partes, testar novas soluções sem riscos e incorporar tecnologias emergentes com mais agilidade. Isso reduz custos operacionais, evita retrabalho e acelera o lançamento de produtos e serviços digitais.

Outro benefício está na personalização. Com dados organizados e integrados ao núcleo, é possível entender melhor o comportamento dos clientes e oferecer experiências sob medida — algo cada vez mais valorizado no cenário atual. A Deloitte reforça que essa capacidade será um dos maiores diferenciais competitivos nos próximos anos.

Na prática, o núcleo permite, por exemplo, que uma empresa de varejo use Inteligência Artificial para prever a demanda de produtos, automatize a reposição de estoque e adapte sua vitrine online em tempo real, conforme o perfil de cada consumidor. Em um banco, o núcleo pode viabilizar a integração entre sistemas internos, plataformas digitais e serviços de terceiros, garantindo uma operação fluida e conectada com o ecossistema financeiro.

Mais do que um avanço técnico, o Núcleo Digital representa uma mudança estratégica: ele coloca a tecnologia no centro das decisões e transforma a base da empresa em um motor contínuo de evolução.

Desafios para implementação

Apesar de todos os benefícios, implantar um Núcleo Digital não é um processo simples. Um dos principais desafios é a complexidade da transição. Muitas empresas ainda operam com sistemas antigos, que foram desenvolvidos de forma isolada ao longo dos anos e não se comunicam entre si. Integrar essas estruturas a uma base moderna exige planejamento, investimento e mudança de cultura.

Outro obstáculo está na governança. Com mais tecnologias conectadas, cresce também a responsabilidade de manter tudo funcionando de forma segura, confiável e alinhada aos objetivos do negócio. Isso exige novas práticas de gestão, mais colaboração entre áreas e uma visão estratégica da tecnologia.

Além disso, como aponta a Accenture, o tempo é um fator crítico. O avanço das tecnologias emergentes está acelerado, e as oportunidades que surgem hoje podem não estar disponíveis amanhã. Empresas que demoram a agir correm o risco de perder espaço para concorrentes mais ágeis — especialmente em um cenário em que a personalização e a inovação se tornam diferenciais cada vez mais decisivos.

Superar esses desafios envolve mais do que atualizar sistemas: é preciso transformar a base tecnológica em um ativo estratégico, capaz de acompanhar a velocidade das mudanças e sustentar o crescimento no longo prazo.

O avanço da transformação digital exige mais do que soluções pontuais. Ele demanda uma base sólida, flexível e preparada para evoluir junto com o negócio. O Núcleo Digital surge como essa fundação estratégica — capaz de conectar tecnologias, acelerar processos e colocar a inovação no centro das decisões.

Nesse novo cenário, empresas que modernizam sua estrutura tecnológica ganham vantagem competitiva. Elas conseguem responder com agilidade às mudanças do mercado, oferecer experiências mais personalizadas e explorar o potencial da inteligência artificial e dos dados em tempo real.

Mas o tempo para agir é curto. O momento de transição, marcado pelo que a Accenture chama de Binary Big Bang, já está em curso. E quem não se adaptar agora, pode perder a chance de ocupar seu espaço no futuro digital.

5.9 Padronização de APIs em Seguros

Atualmente, com a acelerada digitalização do mundo e serviços prestados pelas corporações de seguros, tem-se a necessidade de criação de interfaces de aplicações que possibilitem uma interação facilitada dentre os diversos sistemas. Entretanto, para essas interações serem eficazes será necessária a criação de padrões entre os diversos players no mercado. Para isso surge a tendência Padronização de APIs em Seguros, que direciona as empresas para um caminho comum de comunicação. Quer saber mais sobre essa tendência? Continue a leitura e aprenda mais!

O que é Padronização de APIs em Seguros?

No mercado de seguridade é comum a criação de silos dentre as diversas partes interessadas, em outras palavras, é comum que poucas entidades possuam muito poder dentro desse nicho. Esses silos impedem a inserção de novos players ao cenário, visto que não há muita volatilidade entre os ativos nesse sistema.

Dito isso, surge a Padronização de APIs em Seguros, que visa criar um protocolo padrão de comunicação dentre os diversos participantes na área, desse modo, permitindo uma troca de dados com maior facilidade, gerando informações de maior valia para os envolvidos.

Quais os trabalhos e ferramentas relacionadas?

Enquanto tendência, a Padronização de APIs em Seguros necessitará de ferramentas que apoiem o seu desenvolvimento. De acordo com um relatório publicado pela Munich Re, existem uma série de tecnologias e padrões que devem ser levados em consideração para um correto desenvolvimento dele

Um padrão que deve ser levado em consideração é o ACORD, que atualmente é o de maior aceitação no mercado, utilizado pelos membros que estão encabeçando o movimento de padronização. Ele leva em consideração características do setor financeiro como um todo, não se limitando à seguros.

Além disso, será de grande valia o uso de Inteligência Artificial para possibilitar a implementação desses padrões entre as organizações, dessa forma, acelerando a adoção e uso efetivo deles.

Aplicações práticas de Padronização de APIs em Seguros

Com a adoção de uma API padronizada entre os participantes no mercado de seguros, será possível a evolução de um grande leque de atividades nesse setor, desde uma melhoria na experiencia do cliente, visto que será possível uma integração entre diferentes áreas de forma mais rápida e simplificada.

Além disso, haverá uma redução no tempo e recursos necessários para a transmissão de dados entre os distintos players da área. Com essa redução, as empresas passarão a ter mais capital disponível para o uso em outras áreas, tal como inovação, pesquisa e desenvolvimento.

Por fim, com essa padronização, será possível o uso de forma mais prática dos dados coletados em sistemas de IA, dessa forma permitindo uma visão analítica acerca dos dados.

Desafios e limitações

Para alcançar o mercado com uma Padronização de APIs em Seguros, será necessário superar uma série de desafios, tanto no campo ético quanto no técnico. Inicialmente, no quesito técnico, será necessário um estudo em conjunto para criação de um padrão que satisfaça a maioria das corporações, caso não seja encontrado esse acordo, será impossível emplacar o padrão de forma geral nesse setor.

Já no âmbito ético, tem-se a preocupação quanto à segurança dos transmitidos entre as instituições. Essas informações podem conter dados sensíveis, dessa forma será necessária uma governança ativa delas, de modo a garantir tanto a privacidade dos clientes, quanto a segurança dos mesmos quanto a ataques externos.

O seguro das integrações

A Padronização de APIs em Seguros tem um enorme potencial em modificar a forma como as empresas ligadas à seguridade interagem entre si. Essa mudança certamente trará muita melhoria de processo para as empresas, chegando até a aumentar a satisfação dos seus consumidores.

Além disso, mesmo com uma série de dificuldades que podem ser encontradas no caminho, essa tendência trará também vantagens para as corporações que aproveitarem dessa onda, como a otimização dos seus sistemas.

5.10 Plataformas de Governança de IA

Imagine um futuro em que a inteligência artificial decide quase tudo em sua vida: empregos, saúde, crédito e até relacionamentos. Parece incrível, né? Mas e se esses sistemas cometerem erros ou forem injustos por falta de controle? Para evitar situações assim, precisamos das Plataformas de Governança de IA, uma tecnologia que promete decisões mais transparentes, éticas e justas. Mas como elas realmente funcionam? O que muda com essas plataformas? E por que elas são tão importantes para o futuro da inteligência artificial? É exatamente isso que vamos descobrir agora.

O que são as Plataformas de Governança de IA?

As Plataformas de Governança de IA são soluções tecnológicas projetadas para garantir o uso ético, seguro e transparente de sistemas inteligentes nas organizações. Segundo a Gartner, essas plataformas monitoram continuamente a operação dos algoritmos, assegurando que as decisões tomadas pelos sistemas estejam em conformidade com padrões éticos, legais e regulatórios. Elas atuam como "guardiãs digitais", impedindo que empresas sejam prejudicadas por problemas como preconceitos e vieses algorítmicos, decisões injustas ou danos reputacionais associados ao uso inadequado de inteligência artificial. Ainda de acordo com a mesma fonte, o crescimento acelerado dessas plataformas se dá especialmente pelo aumento de regulamentações globais sobre IA, como o AI Act europeu,  que exige transparência e explicabilidade rigorosas nos processos automatizados.

Esse conceito está diretamente ligado ao AI TRiSM, abordagem que une a gestão da confiança, do risco e da segurança na IA.

Como as Plataformas de Governança de IA funcionam?

Essas plataformas operam monitorando constantemente o desempenho dos modelos de IA por meio de ferramentas avançadas de auditoria automatizada. Segundo informações disponibilizadas pela IBM, soluções como o Watson OpenScale avaliam em tempo real fatores como qualidade dos dados, transparência na tomada de decisões e conformidade ética dos algoritmos. As plataformas conseguem identificar e alertar rapidamente gestores sobre desvios de comportamento, permitindo ações preventivas e corretivas ágeis.

A Microsoft, com a solução Microsoft Responsible AI, fornece relatórios detalhados e dashboards intuitivos, permitindo que as equipes técnicas e administrativas tenham acesso facilitado às métricas de desempenho ético e operacional dos modelos. Essas informações são essenciais para demonstrar transparência em auditorias internas e externas.

Aplicações práticas das Plataformas de Governança de IA

Diversas empresas já utilizam plataformas de governança para garantir que seus sistemas de IA sejam éticos, transparentes e seguros. Confira alguns exemplos de aplicações práticas:

Setor Financeiro: A adoção desse tipo de solução tem grande potencial para beneficiar o setor bancário ao possibilitar o monitoramento eficiente dos sistemas automatizados responsáveis pela aprovação de empréstimos e pela análise de riscos financeiros. Com isso, bancos poderiam garantir decisões mais justas e transparentes, reduzindo preconceitos algorítmicos e evitando erros que resultariam em perdas financeiras ou complicações jurídicas. De acordo com a IBM, a IA ajuda os clientes a aprimorarem a tomada de decisões sobre questões financeiras e é mais provável que eles permaneçam fiéis a bancos que utilizam tecnologia de ponta para auxiliá-los na melhor gestão do seu dinheiro.

Área da Saúde: No setor de saúde, as Plataformas de Governança de IA podem ajudar hospitais e empresas médicas a monitorarem sistemas de diagnósticos automáticos, garantindo decisões transparentes e eticamente corretas. Assim, evitam-se diagnósticos incorretos que possam causar danos aos pacientes ou gerar complicações jurídicas, conforme destaca a Organização Mundial da Saúde (OMS).

Tecnologia e E-commerce: Soluções desse tipo também se aplicam ao monitoramento de algoritmos de recomendação e personalização, assegurando transparência e equidade nas interações com clientes. Segundo a McKinsey, companhias que adotam tecnologias digitais avançadas e práticas responsáveis de IA conquistam desempenho superior e vantagem competitiva significativa no mercado.

Recursos Humanos: No setor de RH, o uso dessas plataformas facilita o monitoramento de processos seletivos automatizados, ajudando a mitigar preconceitos algorítmicos e a promover seleções mais justas. Segundo a especialista Amira Barger, professora da California State East Bay, o uso responsável da IA melhora significativamente as políticas internas de diversidade e inclusão nas organizações.

Desafios e limitações

Apesar dos benefícios, as plataformas de governança enfrentam desafios significativos. Um dos principais, segundo a Deloitte, é a complexidade técnica envolvida na implementação e operação contínua dessas soluções. Empresas precisam investir em equipes altamente qualificadas para interpretar corretamente os relatórios gerados e atuar sobre os insights identificados pelas plataformas.

Além desses pontos, o alto custo inicial dessas soluções é um fator que merece atenção, especialmente para pequenas e médias empresas. Ainda, o cenário regulatório muda rapidamente, exigindo que as plataformas sejam constantemente atualizadas para garantir a conformidade, o que também pode elevar os custos operacionais. De acordo com uma pesquisa realizada pela HostGator e publicada no canal de notícias da Terra.com, 61,41% das PMEs já utilizam IA, mas enfrentam obstáculos como custos elevados e falta de conhecimento técnico, o que dificulta a adoção plena da tecnologia.

A implementação das Plataformas de Governança de IA não é apenas uma tendência passageira, mas uma necessidade urgente para empresas que desejam continuar competitivas e éticas em um mundo cada vez mais automatizado. Ao garantir transparência e conformidade com regulamentações rigorosas, essas plataformas minimizam riscos operacionais, financeiros e éticos, preservando a reputação das organizações.

5.11 Precisão de Dados e Contexto

Nos últimos anos houve um crescimento exponencial tanto no interesse pela Inteligência Artificial (IA) quanto no uso dela. Dentre as áreas da Inteligência Artificial, a que mais se destaca atualmente é no uso de LLMs para geração de conteúdo. Entretanto, para o desenvolvimento delas, é necessário um grande volume de dados. Atualmente é notável que a qualidade desses dados influencia diretamente no desempenho dessas IAs, reduzindo os riscos de alucinações.

Para isso, há um crescente interesse na melhoria das fontes de dados, desde precisão e corretude das informações contidas neles até uma melhor contextualização e especificidade dos dados. A fim de garantir uma maior qualidade nos resultados de Inteligências Artificiais, será necessária uma curadoria de quais dados utilizar ou descartar, essa tendência é conhecida como Precisão de Dados e Contexto.

Mas ficam algumas perguntas, teremos dados o suficiente para esse uso? Se não tomarmos esses cuidados, o que pode acontecer? Continue lendo para saber mais sobre!

O que é Precisão de Dados e Contexto?

Precisão de Dados e Contexto consiste no interesse em preparar as bases de dados para treinamentos de IA com dados de maior qualidade ao invés de quantidade. Com estudos atuais, foi percebido que dados de qualidade inferior são mais propensos a gerar alucinações em IAs generativas.

Além disso, com o uso indiscriminado de LLM’s, (como ChatGPT, Gemini etc.) houve uma geração massiva de conteúdo de IA, esse que muitas vezes foi utilizado para alimentar novos modelos, assim gerando um ciclo de informações com cada vez mais ruído. De acordo com um artigo publicado na Arxiv, o uso de dados sintéticos para o treinamento de Inteligência Artificial, traz uma série de riscos para novos modelos, dentre eles destaca-se a grande chance de piorar o desempenho geral dos modelos.

Para mitigar esses riscos têm-se um esforço na preparação dos datasets que serão utilizados, que de certa forma, é direcionado ao desenvolvimento de IAs especialistas ao invés de uma Inteligência Geral. Um exemplo disso é o WatsonX da IBM, que é um sistema de IA, nomeado como homenagem ao fundador e primeiro CEO da corporação, que pode ser especializado a partir do uso de RAGs, tornando-o um especialista nos temas de interesse do seu usuário.

Dessa forma, a Precisão de Dados e contexto está se tornando uma tendência devido à necessidade do mercado de serem geradas IAs cada vez melhores.

Como a Precisão de Dados e Contexto funcionam?

A Precisão de Dados e Contexto tem como base duas formas principais de desenvolvimento, a primeira consiste na utilização de novos métodos para coletas de informações, visando o aumento na disponibilidade de dados de alta qualidade que possibilitem continuar o treinamento de Inteligências Artificiais.

Já a segunda, consiste no refino dos dados existentes, tanto de forma a deixá-los com maior qualidade, quanto criando subgrupos de dados especializados em temas como finanças, saúde, códigos, entre outros. Com esses grupos, será possível um desenvolvimento de especialistas com menores taxas de alucinações. Segundo artigo publicado no portal Adobe for Business, uma IA que entenda de contextos é a base para uma relação de sucesso entre humanos e máquinas, dessa forma, é de grande interesse o desenvolvimento dessas de forma a possibilitar a satisfação dos usuários e correto uso dessas ferramentas.

Dessa forma, para a evolução da IA com foco em dados, será necessário um esforço concentrado na matéria-prima desses sistemas: os dados de treinamento. Esses que possibilitarão, mesmo que com um custo alto inicialmente, que as Inteligências Artificiais continuem avançando com melhorias contínuas.

Aplicações práticas de Precisão de Dados e Contexto

Setor de saúde: Com a evolução das IAs especialistas em saúde, será possível melhorar a qualidade e velocidade no diagnóstico de doenças, assim possibilitando uma melhora nos serviços prestados e gerando uma maior satisfação da parte dos pacientes.

Setor Financeiro: Com a evolução de agentes especializados no mercado financeiro, haverá um aumento na velocidade das transações além de facilitar a identificação de fraudes, por conta de identificação de padrões com outras operações fraudulentas que ocorreram.

Desafios e limitações

Para alcançar uma maior Precisão de Dados e Contexto, as corporações encontrarão uma série de desafios nos próximos anos, dentre eles se destacam dois. O primeiro sendo a necessidade crescente de dados para o treinamento de LLMs, que, a cada versão, exigem uma quantidade ainda maior de dados para obter melhorias marginais nos resultados, para solução desse problema, deve-se obter formas de se reduzir a quantidade de dados necessários para modelagem de novos modelos, como otimização dos dados já existentes, ou a descoberta de novas fontes de dados, que disponibilizem dados de qualidade ainda não utilizados.

O segundo problema, consiste na qualidade dos dados encontrados atualmente, visto que muito conteúdo gerado por IA está sendo disponibilizado na Internet é possível que esses dados sejam coletados e usados para retreinamentos de IA, dessa forma aumentando o ruído inserido nos modelos, possibilitando uma maior alucinação dele.

O futuro dos dados, maior precisão e contexto

O futuro da Inteligência Artificial não será definido apenas por avanços tecnológicos, mas pela qualidade dos dados que a alimentam. A busca por maior Precisão de Dados e Contexto não é apenas uma tendência — é uma necessidade estratégica para garantir modelos mais confiáveis, éticos e eficazes.

Embora os desafios sejam significativos — desde a escassez de dados de qualidade até o risco de contaminação por conteúdo sintético —, o caminho está claro: investir em curadoria, especialização e inovação na coleta e tratamento de dados.

O esforço é grande, mas os benefícios são ainda maiores: diagnósticos médicos mais precisos, sistemas financeiros mais seguros, e uma relação mais transparente entre humanos e máquinas.

A era da IA de qualidade começa com dados de qualidade. E quem liderar essa transformação, liderará o futuro da tecnologia.

5.12 Segurança como Design

No atual contexto de mundo, devido ao aumento exponencial da digitalização, a segurança deixa de ser uma camada adicional aos sistemas e passa a ser o alicerce disso tudo. Essa ideia está tomando forma com o uso de Segurança como Design (Security as Design) e está chegando para mudar a forma como a tecnologia trata o conceito de segurança durante o desenvolvimento dos diversos sistemas ao redor do mundo.

Segurança sempre foi vista como um fator crítico para algumas classes de sistemas, como sistemas financeiros e sistemas de controle, mas com o novo valor que dados estão obtendo, a segurança se torna crítica e essencial para todo e qualquer sistema e passa a ser considerada como base para decisões de design em uma ampla gama de projetos.

No final, o que isso vai mudar? Os usuários serão afetados? Quais os principais pontos de atenção? A seguir entraremos a fundo nessa tecnologia.

O que é Segurança como Design?

Segurança como Design (Security as Design) é a prática de incorporar a segurança desde a concepção de sistemas e tecnologias, e não apenas após sua implementação ou como citado pela Accenture, a segurança deve ser pensada como um “requisito de design, e não um remendo posterior”. Isso significa que, já na fase de planejamento e nas primeiras linhas de código, são aplicadas boas práticas de proteção — como controle de acessos, criptografia, monitoramento contínuo e prevenção de falhas promovendo sistemas resilientes por padrão.

Essa mudança representa uma virada cultural: a segurança digital deixa de ser um custo reativo e passa a ser um princípio estruturante da inovação. Segundo o relatório da FTSG 2025, essa abordagem é reforçada por estratégias como arquiteturas imutáveis e zero trust, em que cada elemento assume que pode ser comprometido e, por isso, já nasce protegido.

Os 3 pilares da Segurança como Design

A Segurança como Design funciona a partir da integração de práticas de proteção em todas as fases do ciclo de vida de um sistema: desde o planejamento, passando pelo desenvolvimento, testes, até a operação e monitoramento. Em vez de adicionar medidas de segurança após o lançamento, tudo é construído desde o início com a proteção como parte estrutural do projeto. Dentro desse modelo, três pilares sustentam essa abordagem: IA preditiva, arquitetura resiliente e observabilidade.

1. IA Preditiva

A segurança moderna começa com inteligência artificial embarcada desde o início do sistema. São algoritmos que analisam padrões de comportamento e detectam ameaças antes mesmo que elas se manifestem. A Accenture (Technology Vision 2025) descreve o surgimento das chamadas "guardian AIs" — IAs invisíveis, integradas ao sistema, capazes de prever falhas, bloquear ataques automaticamente e aprender com cada evento.

2. Arquitetura Resiliente

Um sistema bem desenhado já nasce resistente. Isso significa escolher arquiteturas que isolam falhas, limitam acessos e se adaptam à evolução das ameaças. Segundo um artigo publicado na ScienceDirect, a arquitetura escolhida para o desenvolvimento de uma aplicação influencia diretamente os critérios de segurança dela, ou seja, a arquitetura deve ser escolhida também com base nos requisitos de segurança.

3. Observabilidade Contínua

Segurança por design também implica saber o que está acontecendo o tempo todo. Isso envolve monitoramento inteligente, coleta de métricas, análise de logs e alertas em tempo real, integrados à infraestrutura desde o início.  Estudos da AWS mostram que o uso de técnicas de IA e estatística possibilitam a identificação de ações críticas nos sistemas, impedindo que os problemas escalem.

Aplicações práticas de Segurança como Design

Segundo artigo publicado na Springer, o setor financeiro é alvo de inúmeras tentativas de ataques, por isso, há um alto investimento para segurança dessas aplicações. Dessa forma, o uso de Segurança como Design tem um enorme potencial em alterar a cultura de desenvolvimento dos sistemas financeiros, visto que construção arquitetural possibilita custos menores ao longo prazo. Com o uso dessa visão voltada às bases do desenvolvimento, esses serviços têm possibilidades de evoluir junto à evolução da área de segurança digital.

Um outro caminho para se usar Segurança como Design é em parceria com IoT, isso se deve principalmente ao uso para segurança no meio físico, impulsionada pela coleta de dados por sensores e câmeras no mundo real. Dessa forma, usando esses sensores é possível prever e reagir quanto a incidentes que possam ocorrer em ambientes críticos.

Desafios e limitações

O uso de Segurança como Design encontra dois principais desafios para serem acompanhados e resolvidos. O primeiro deles é a mudança de cultura que será necessária para que os times de desenvolvimento aceitem mudar seu atual formato de trabalho. Essa mudança, mesmo que custosa e demorada, certamente trará muita vantagem para as corporações que conseguirem aplicar corretamente essa tendência.

Já o segundo consiste no estudo de novas arquiteturas que possibilitem o avanço no rumo de segurança. Esse trabalho é árduo visto que pode trazer mudanças no que já se conhece na área. Além disso, tais estudos devem ser realizados sob um olhar analítico, sempre visando a comprovação formal da corretude das novas visões de arquitetura.

O Futuro da segurança

Por fim, é notável que a segurança está se tornando a prioridade dentre o mercado e, para isso ser possível, é necessário o avançar na área com uma base sólida e com capacidade de acompanhar esse mundo sempre em atualização. Com esse objetivo, a tendência Segurança como Design é uma grande aliada, visto que ela incentiva u, desenvolvimento orientado à segurança, ou seja, olhando para a segurança como prioridade.

Entretanto, para isso ser possível, algumas preocupações devem ser levadas em conta, tanto na aceitação de pessoas a essa visão quanto ao esforço necessário para o avanço técnico nesse caminho. Com isso, agora cabe a cada um refletir sobre a necessidade e adoção dessa nova visão, assim possibilitando uma maior popularização dela.

5.13 Sustentabilidade Digital

A tecnologia mudou o mundo — mas agora precisa ajudar a salvá-lo. À medida que data centers crescem, algoritmos se multiplicam e dispositivos se tornam parte de tudo, o impacto ambiental do digital também entra em foco. É aí que entra a Sustentabilidade Digital: o compromisso de tornar toda essa revolução tecnológica mais verde, ética e responsável.

O que é Sustentabilidade Digital?

Sustentabilidade Digital é a prática de desenvolver, operar e escalar tecnologias com o menor impacto ambiental possível. Isso inclui reduzir o consumo energético de servidores, criar códigos mais eficientes, usar energia limpa, aplicar Inteligência Artificial para prever desperdícios e até monitorar a emissão de carbono em tempo real.

Como afirma o relatório NTT DATA Technology Foresight 2025, “a Sustentabilidade Digital deixará de ser um diferencial competitivo para se tornar um requisito básico de mercado” — ou seja, não é uma tendência passageira, é um novo padrão de exigência global.

Por que isso importa?

Hoje, a tecnologia é responsável por cerca de 4% das emissões globais de gases do efeito estufa, segundo a The Shift Project. Com o crescimento da Inteligência Artificial, streaming, IoT e blockchain, esse número pode dobrar até 2030. Sem ações conscientes, a própria transformação digital pode se tornar um novo problema ambiental.

Empresas e governos estão percebendo isso. A Gartner já lista a “computação energeticamente eficiente” entre as principais tendências para 2025, reforçando que o caminho para a inovação precisa ser também sustentável.

Como funciona na prática?

A Sustentabilidade Digital é a aplicação de práticas conscientes em toda a cadeia tecnológica — desde o design de softwares até o funcionamento de data centers e dispositivos conectados. A ideia é garantir que o crescimento da tecnologia venha acompanhado de menor impacto ambiental, mais eficiência energética e decisões baseadas em dados para reduzir desperdícios.

Na prática, isso significa programar sistemas que consomem menos energia, operar infraestruturas com fontes renováveis, reaproveitar componentes eletrônicos e usar inteligência artificial para monitorar e ajustar o uso de recursos.

O que esperar do futuro?

Sustentabilidade Digital não é só responsabilidade — é oportunidade. Empresas que investem nessa direção estão se destacando em eficiência, reputação e inovação. Segundo o Economist Impact, negócios sustentáveis digitalmente são mais resilientes e adaptáveis a crises futuras.

Em um mundo que exige mais consciência ambiental, a tecnologia pode e deve ser parte da solução. E isso começa agora — com escolhas mais inteligentes, dados mais verdes e uma mentalidade que combina inovação com regeneração.

6. Tendências da Maturidade: Experimente

Tendências que estão em fase de crescimento e se consolidando no Mercado, com previsão de breve adoção comercial, mas que ainda necessitam de provas de conceito, pilotos ou protótipos para amplificar seu potencial de geração de oportunidades.

6.1 Arquiteturas de Confiança Descentralizadas

Confiança sempre foi o alicerce do mundo digital. Mas em um cenário cada vez mais moldado por inteligência artificial, decisões automatizadas e dados sensíveis, será que ainda faz sentido depender de instituições centralizadas para garantir essa confiança?

Enquanto ameaças cibernéticas crescem e a transparência se torna uma exigência global, as Arquiteturas de Confiança Descentralizadas ganham espaço — não baseadas em confiança cega, mas construídas com verificabilidade e transparência desde a origem.

Estamos diante de uma revolução silenciosa, mas profunda: sistemas digitais capazes de provar, auditar e proteger cada transação, identidade ou decisão sem precisar de um único intermediário. Como isso é possível?

Arquitetura descentralizada: a nova base da confiança digital

À medida que os sistemas digitais se tornam mais complexos, cresce também a necessidade de garantir que decisões automatizadas, identidades virtuais e fluxos de dados sejam confiáveis desde a origem. É nesse contexto que surgem as Arquiteturas de Confiança Descentralizadas — uma nova forma de estruturar ambientes digitais em que a confiança não precisa ser delegada a uma autoridade central.

Em vez de depender de instituições para validar informações ou garantir segurança, esse modelo distribui a responsabilidade entre os próprios participantes da rede. A lógica é simples, mas poderosa: criar sistemas em que a integridade, a transparência e a privacidade estão presentes desde o design, tornando a confiança um atributo embutido — e não uma suposição.

Essa proposta está alinhada ao que descreve o relatório Tech Trend Radar 2025, da Munich Re, ao destacar a descentralização como um caminho para criar sistemas digitais mais resilientes e auditáveis, especialmente em ecossistemas orientados por dados e inteligência artificial.

Essa abordagem transforma a maneira como lidamos com identidade, segurança e governança digital, ao propor um ambiente em que os processos são verificáveis, auditáveis e menos vulneráveis a falhas ou abusos de poder.

A engrenagem invisível da confiança descentralizada

Por trás de uma interface simples e fluida, como o login num aplicativo ou a assinatura de um contrato digital, pode existir uma complexa engrenagem invisível garantindo que tudo seja legítimo, rastreável e seguro — sem que uma autoridade central precise intermediar o processo. Essa é a proposta das Arquiteturas de Confiança Descentralizadas: operar com mecanismos técnicos que fazem a confiança acontecer por padrão, e não por convenção.

Imagine uma rede de trilhos de trem onde cada vagão carrega dados, decisões ou identidades. Em vez de haver um único controlador central dando ordens, os trilhos foram projetados para garantir que todos os vagões só possam avançar se estiverem no lugar certo, com os registros corretos e as permissões verificadas. Essa lógica é aplicada com tecnologias como:

Provas de conhecimento zero (ZKPs) — como se alguém pudesse provar que sabe a senha sem revelá-la. Esse mecanismo permite validar uma informação sem expor o dado original, mantendo a privacidade com segurança.

Identidade descentralizada (DID) — em vez de confiar em grandes provedores para armazenar logins e senhas, cada pessoa passa a controlar sua identidade, podendo acessá-la e prová-la em diferentes plataformas, sem depender de uma empresa para autenticar quem ela é.

Contratos inteligentes verificáveis — são regras programadas que se executam automaticamente. Como um cofre que só se abre se todas as condições forem cumpridas. Eles garantem que ações digitais, como pagamentos ou validações, aconteçam sem intervenção humana — mas com lógica auditável.

Blockchains modulares e interoperáveis — funcionam como livros contábeis descentralizados onde todas as transações e registros ficam acessíveis, mas protegidos. Isso permite rastrear a origem e o percurso dos dados sem comprometer sua segurança.

Linha do tempo criptográfica (data lineage) — imagine saber exatamente onde e como um dado foi usado, alterado ou consultado em todo seu ciclo de vida. Essa trilha digital, garantida por criptografia, é essencial para que sistemas automatizados prestem contas de suas decisões.

Computação confiável sem intermediários (Trustless Infrastructure) — sistemas que funcionam sem depender de uma autoridade central para validar processos. É como um grupo de pessoas que concorda nas regras e as aplica juntas, sem precisar de um chefe para confirmar se tudo está certo. Isso garante execução segura e transparente em redes distribuídas.

Como destaca o relatório Market Guide for Decentralized Identity da Gartner, essas tecnologias estão amadurecendo e criando novas formas de validar, autenticar e proteger informações de maneira escalável, privada e interoperável — pilares essenciais para a nova geração de sistemas digitais.

Essas engrenagens tornam possível aquilo que parecia contraditório: confiar plenamente, mesmo sem confiar em ninguém específico.

Arquiteturas que protegem, conectam e transformam

Quando se fala em confiança digital, o senso comum ainda remete à proteção contra fraudes ou ao uso de senhas mais fortes. Mas as Arquiteturas de Confiança Descentralizadas elevam essa lógica a outro patamar. Elas não apenas protegem — elas estruturam a confiança desde o início, influenciando como os sistemas operam, como as decisões são validadas e como as pessoas se relacionam com serviços digitais.

Na prática, isso transforma ecossistemas inteiros. No setor financeiro, por exemplo, contratos inteligentes e identidades verificáveis permitem operações auditáveis e automáticas, reduzindo a necessidade de intermediários e o risco de fraudes. Em ambientes biomédicos, dados sensíveis podem ser utilizados em pesquisas com total rastreabilidade e anonimato, respeitando regulações e a privacidade dos pacientes.

Na automação industrial, a descentralização garante que sensores e máquinas operem com validações locais seguras, evitando falhas centralizadas. Já em ambientes regulatórios, como os descritos no relatório RiskScan da Munich Re, a capacidade de provar a origem e a integridade de dados em tempo real oferece uma resposta mais robusta diante da crescente exposição a riscos cibernéticos.

Outro exemplo concreto está nas iniciativas de identidade descentralizada, como aponta o relatório da Gartner Market Guide for Decentralized Identity. Empresas já estão aplicando esse modelo para autenticar usuários com mais controle e menos exposição — um avanço que favorece tanto a privacidade do indivíduo quanto a eficiência operacional.

Essas aplicações mostram que descentralizar não é abrir mão da segurança — é redesenhá-la para um mundo em que confiança precisa ser comprovada, e não apenas presumida.

Entre a promessa e a realidade: os entraves da descentralização

Apesar do potencial transformador, as Arquiteturas de Confiança Descentralizadas ainda enfrentam obstáculos consideráveis. Um dos principais desafios está na interoperabilidade entre sistemas. Como apontado no relatório Tech Trend Radar 2025, da Munich Re, a fragmentação das tecnologias de identidade e a falta de padrões amplamente aceitos dificultam a integração entre soluções descentralizadas e plataformas legadas.

Outro entrave é a complexidade técnica. O relatório da Gartner sobre Zero Trust destaca que, embora a descentralização prometa segurança e autonomia, ela exige um novo modelo mental e um conjunto de competências ainda escassas no mercado — tanto em equipes de segurança quanto em gestores de risco.

Questões regulatórias também criam barreiras. O relatório RiskScan da Munich Re mostra que a ausência de normativas claras para identidade descentralizada e verificabilidade algorítmica pode desacelerar a adoção, especialmente em setores altamente regulados como o financeiro e o biomédico.

Por fim, há o desafio cultural: confiar em um sistema sem intermediários exige uma mudança na forma como organizações e usuários enxergam autoridade, validação e responsabilidade. É um avanço que não depende apenas de tecnologia, mas de transformação institucional e social.

Do código à cultura: o que esperar da próxima fase

À medida que a confiança se desloca do centro para as bordas, as Arquiteturas de Confiança Descentralizadas tendem a se tornar a espinha dorsal de ecossistemas digitais mais autônomos, auditáveis e resilientes. A expectativa é de que carteiras digitais, credenciais verificáveis e registros imutáveis se tornem cada vez mais comuns em serviços públicos, ambientes corporativos e interações cotidianas — desde contratos até sistemas de saúde e redes urbanas inteligentes.

Essa transformação deve andar lado a lado com avanços em inteligência artificial e análise em tempo real, permitindo a criação de estruturas automatizadas em que decisões são rastreáveis desde sua origem até a aplicação final. A confiança técnica passa a se aliar à responsabilidade institucional, em uma nova forma de governança.

Mas o progresso não será apenas tecnológico. A adoção plena dessas arquiteturas exigirá uma mudança cultural: um novo entendimento sobre autoridade, risco e transparência em ambientes digitais. Se antes a confiança era atribuída a instituições centrais, agora ela poderá ser construída — não com base na reputação de terceiros, mas na estrutura técnica que sustenta o sistema. E essa mudança promete redefinir, nos próximos anos, as bases das relações entre humanos, máquinas e sistemas conectados.

6.2 Automação Hiperpersonalizada e Acessível

A Automação Hiperpersonalizada e Acessível representa uma nova era na interação entre humanos e tecnologia, onde sistemas inteligentes se adaptam às necessidades individuais, promovendo experiências mais inclusivas e eficientes.

O que é Automação Hiperpersonalizada e Acessível?

Automação Hiperpersonalizada e Acessível é a evolução da automação tradicional — aquela voltada para tarefas repetitivas e padronizadas — em direção a sistemas inteligentes que se adaptam ao comportamento, preferências e contexto de cada usuário. Segundo a Deloitte, trata-se de uma convergência entre machine learning, inteligência artificial generativa, low-code/no-code, automação robótica de processos (RPA) e design centrado no usuário, que permite personalizar fluxos de trabalho, respostas automatizadas e até interfaces, em tempo real e de forma inclusiva.

Na prática, envolve assistentes digitais treinados com IA generativa, sistemas que aprendem com as interações, adaptam comandos e notificações ao estilo de cada usuário, e até interfaces que respondem à linguagem natural. A Gartner afirma que essa automação de próxima geração requer uma infraestrutura baseada em tecnologias como Large Language Models (LLMs), plataformas de hiperautomação, e análise de comportamento preditivo. A hiperpersonalização, nesse contexto, está diretamente ligada à capacidade da IA em prever necessidades antes mesmo do usuário expressá-las — o que exige não só algoritmos potentes, mas também uma base de dados contextual e responsiva.

A acessibilidade, por sua vez, entra como critério indispensável. Segundo a Accenture (Technology Vision 2025), tornar a automação inclusiva exige experiências simplificadas, interfaces responsivas e IA que compreenda contextos diversos — culturais, linguísticos e físicos. Isso inclui o uso de design universal, suporte multimodal (voz, texto, visual), e integração com plataformas acessíveis como mobile, wearables ou assistentes inteligentes.

IA personificada: o rosto da automação hiperpersonalizada

A IA personificada é um componente central da automação hiperpersonalizada. Ela representa a evolução da inteligência artificial de sistemas frios e genéricos para entidades digitais com “personalidade”, linguagem natural e empatia simulada, capazes de criar experiências mais naturais e humanas. Segundo a Accenture (Technology Vision 2025), a IA personificada transforma a relação entre humanos e máquinas, permitindo que sistemas automatizados interajam como se fossem assistentes pessoais, com vozes, expressões, contextos culturais e até valores alinhados à marca.

Essa abordagem é habilitada por modelos generativos multimodais (como LLMs e text-to-speech avançado), combinados com tecnologias de síntese emocional e aprendizagem contínua de contexto. Ela não apenas responde comandos, mas interpreta intenções, reconhece preferências passadas e ajusta suas respostas para cada pessoa. Um exemplo disso são os copilotos empresariais como o Microsoft Copilot ou o Salesforce Einstein GPT, que adaptam suas sugestões com base no perfil de uso de cada colaborador.

A importância da IA personificada na automação está em quebrar a barreira da adoção tecnológica: quando as pessoas se sentem compreendidas, elas interagem mais, aprendem melhor e colaboram com mais confiança. É por isso que empresas estão treinando suas IAs não só para informar, mas também para refletir os valores e a linguagem da empresa, criando conexões emocionais e fortalecendo a experiência de marca. A CB Insights destaca que a IA personificada já está sendo usada em setores como saúde, varejo, educação e RH para facilitar diagnósticos, tutoria, onboarding e suporte.

The New Learning Loop: aprendizado contínuo entre humanos e máquinas

Segundo a Accenture, estamos entrando na era do The New Learning Loop — um novo ciclo de aprendizado em que pessoas e máquinas aprendem continuamente umas com as outras. Esse modelo quebra o ciclo tradicional onde humanos treinam algoritmos, mas não evoluem junto com eles. Agora, a automação hiperpersonalizada é construída para se adaptar em tempo real a contextos humanos em constante mudança — e isso exige que os próprios usuários também se tornem agentes ativos no processo de aprendizado da máquina.

Na prática, isso significa que sistemas automatizados “ouvem” melhor os usuários, registram feedbacks, detectam padrões e mudam seus comportamentos — enquanto os humanos, por sua vez, recebem orientações cada vez mais personalizadas que os capacitam a melhorar suas decisões. Essa relação simbiótica alimenta ciclos de melhoria contínua, fortalecendo tanto a eficiência operacional quanto a experiência do usuário.

A IA personificada é a ponte para que esse ciclo seja natural: por ter linguagem empática, entendimento contextual e memória adaptativa, ela atua como tutor, copiloto ou facilitador, guiando o ser humano em jornadas digitais mais fluídas. E isso não se restringe ao ambiente corporativo — o novo ciclo de aprendizado se estende a educação, saúde, finanças e serviços públicos, tornando a automação acessível mesmo para quem não domina tecnologia. Segundo o relatório da CB Insights (Tech Trends 2025), essa é uma das chaves para reduzir desigualdades digitais e ampliar a adoção tecnológica global.

Por que isso importa?

Automação Hiperpersonalizada e Acessível não é apenas uma tendência de eficiência — é uma mudança profunda na forma como humanos e máquinas se relacionam. Em um cenário de sobrecarga digital, interfaces genéricas e exclusão tecnológica, oferecer interações mais naturais, adaptativas e inclusivas se tornou essencial para garantir a adoção sustentável de novas tecnologias.

Segundo a Gartner, até 2026, 70% das interações com clientes e colaboradores nas grandes empresas envolverão algum grau de IA personalizada. E mais: experiências digitais mal projetadas ou pouco acessíveis serão responsáveis por até 25% da perda de produtividade. Já a Accenture destaca que empresas que investem em experiências centradas no ser humano, apoiadas por IA empática e ciclos de aprendizado contínuo, têm 3x mais chances de gerar inovação de valor.

Além disso, a automação acessível e empática é uma ferramenta poderosa para inclusão digital. Em vez de exigir que as pessoas aprendam a “falar com as máquinas”, essa nova geração de sistemas aprende a “falar com as pessoas” — respeitando diferentes contextos culturais, linguísticos e de habilidade. Isso amplia o acesso à tecnologia por públicos antes marginalizados e torna os ganhos da transformação digital mais equitativos.

Em resumo: essa tendência importa porque coloca o ser humano no centro da automação. Não basta automatizar — é preciso automatizar com propósito, empatia e adaptabilidade, criando uma tecnologia verdadeiramente útil, compreensiva e universal.

O futuro da automação

A automação do futuro será mais do que eficiente — será intuitiva, sensível e colaborativa. Os sistemas deixarão de apenas executar tarefas e passarão a compreender contextos, antecipar necessidades e se adaptar a cada pessoa com empatia e inteligência. A IA personificada será parte do nosso cotidiano: nos ajudando a trabalhar melhor, aprender mais rápido e viver com menos fricção digital.

Nesse cenário, a acessibilidade não será um diferencial — será um pré-requisito. O design inclusivo, os ciclos contínuos de aprendizado e a presença de interfaces naturais permitirão que mais pessoas se beneficiem da automação, independentemente de sua idade, formação ou capacidade técnica. Empresas que entenderem isso não apenas inovarão mais rápido — elas também construirão confiança, relevância e impacto positivo real.

6.3 Cérebro Digital Cognitivo

A inteligência artificial já está transformando a forma como empresas tomam decisões, analisam dados e otimizam processos. Mas e se a IA pudesse ir além? Imagine um sistema que não apenas processa informações, mas aprende continuamente, toma decisões de forma autônoma e se adapta a novos cenários sem intervenção humana. Esse é o conceito do Cérebro Digital Cognitivo, uma tendência que promete revolucionar a forma como negócios, indústrias e serviços operam.

Como essa tecnologia funciona? Quais são suas aplicações e desafios? E por que empresas estão investindo nessa nova abordagem de inteligência artificial?

O que é o Cérebro Digital Cognitivo?

O Cérebro Digital Cognitivo é um sistema avançado de IA projetado para compreender, interpretar e tomar decisões de maneira autônoma. Refere-se a sistemas de IA altamente avançados que simulam processos cognitivos humanos, como aprendizado, memória, tomada de decisão e adaptação. Diferente das IAs tradicionais, que precisam ser treinadas constantemente, esse modelo cria um núcleo inteligente capaz de unificar fluxos de trabalho, integrar dados institucionais e agir estrategicamente com base no aprendizado contínuo.

De acordo com a Accenture, essa tecnologia se destaca por reunir dados de diversas fontes (como interações humanas, sensores, processos operacionais e redes de informação) para construir uma inteligência sistêmica. Isso significa que o Cérebro Digital Cognitivo não apenas responde a comandos, mas se antecipa a problemas e otimiza processos por conta própria. Seu objetivo é centralizar o conhecimento e os processos de tomada de decisão de uma empresa, aumentando a eficiência, inovação e personalização.

Como funciona?

O Cérebro Digital Cognitivo opera com base em uma combinação de inteligência artificial generativa, aprendizado profundo e integração de dados em tempo real. Diferente de sistemas tradicionais, que apenas analisam informações e geram respostas pré-programadas, esse modelo se estrutura como um sistema neural digital, interligando diferentes fluxos de dados para criar uma visão abrangente das operações de uma empresa.

Segundo a IBM, o aprendizado profundo permite que redes neurais multicamadas simulem a tomada de decisão do cérebro humano, processando e correlacionando grandes volumes de dados, otimizando a tomada de decisão de forma contínua, e, possibilitando o reconhecimento de padrões complexos, o que ajuda a gerar insights acionáveis. Essa abordagem possibilita que o Cérebro Digital Cognitivo vá além da simples automação, tornando-se capaz de raciocinar, adaptar-se e otimizar processos de forma contínua.

Segundo a Accenture, essa tecnologia se destaca por unificar fluxos de trabalho, conhecimento institucional e interações sociais, permitindo que sistemas de IA operem como núcleos cognitivos autônomos dentro das organizações, o que ajuda a atingir um nível avançado de autonomia.

O diferencial desse modelo é sua capacidade de adaptação. À medida que novos dados são processados, o sistema ajusta suas estratégias e aprimora sua eficiência, tornando-se cada vez mais preciso e confiável. Isso o torna uma tecnologia promissora para setores em que a agilidade na tomada de decisão é essencial.

Cérebro Digital Cognitivo é o mesmo que IA Agêntica?

Embora existam semelhanças entre essas duas tendências, o Cérebro Digital Cognitivo e a IA Agêntica não são exatamente a mesma coisa. A IA Agêntica se refere a modelos de IA que podem atuar como agentes autônomos, executando tarefas específicas sem a necessidade de supervisão contínua. Esses agentes operam com certo grau de independência, mas geralmente têm um escopo limitado, sendo projetados para resolver problemas dentro de um contexto específico, como atendimento ao cliente ou automação de processos.

Já o Cérebro Digital Cognitivo vai além, pois não se limita a tarefas isoladas, mas sim à integração completa de fluxos de trabalho, dados institucionais e sistemas de decisão em um único modelo de IA. Ele funciona como um núcleo central de inteligência digital, que aprende com o tempo, ajusta suas operações e pode coordenar múltiplas áreas dentro de uma organização. Enquanto a IA Agêntica geralmente opera de forma modular e descentralizada, o Cérebro Digital Cognitivo busca construir um sistema unificado de conhecimento e aprendizado, permitindo tomadas de decisão estratégicas em um nível mais abrangente.

Quais são as aplicações práticas?

Essa tecnologia tem o potencial de transformar diversos setores ao integrar inteligência artificial e automação cognitiva, promovendo ganhos expressivos em eficiência, personalização e inovação.

No universo financeiro, sua aplicação abre caminho para uma nova era na gestão de fraudes, personalização de serviços e automação de processos regulatórios, permitindo que bancos e fintechs aprimorem a experiência do cliente, detectem fraudes em tempo real e administrem riscos com mais precisão, analisando grandes volumes de dados para antecipar comportamentos suspeitos.

Na indústria, esse avanço torna possível prever falhas em máquinas, otimizar cadeias de suprimentos e elevar a produtividade. A manutenção preditiva ajuda a reduzir custos e minimizar paradas, enquanto a automação agiliza etapas que vão do planejamento à logística, antecipando a demanda e garantindo maior qualidade nos produtos.

Já na área da saúde, os benefícios se refletem no apoio ao diagnóstico, na sugestão de tratamentos e no monitoramento contínuo de pacientes, com base em padrões extraídos de extensas bases de dados médicos. Algoritmos de aprendizado de máquina detectam sinais precoces de doenças, viabilizando intervenções mais rápidas e eficazes. Paralelamente, a mesma tecnologia reforça a cibersegurança, ao identificar e neutralizar ameaças digitais antes que causem danos, criando barreiras mais robustas contra-ataques.

Desafios e limitações

Apesar de seu potencial transformador, o Cérebro Digital Cognitivo enfrenta desafios significativos. Um dos principais é a explicabilidade da IA. À medida que esses modelos se tornam mais complexos, torna-se cada vez mais difícil entender como chegam a determinadas decisões. Isso pode gerar resistência em setores que exigem transparência e conformidade regulatória, como saúde e finanças. Esse ponto já foi abordado pelo RTT, na matéria sobre IA responsável e confiável, que destaca a importância da interpretabilidade para aumentar a confiança, mitigar riscos e assegurar o uso ético da tecnologia.

Outro obstáculo importante está relacionado à segurança e privacidade dos dados. Como essa tecnologia depende da coleta e análise massiva de informações, sua implementação exige cuidados rigorosos para evitar vazamentos, manipulações ou usos indevidos. Além disso, sua adoção impõe desafios de infraestrutura, já que demanda investimentos significativos em processamento, armazenamento e integração de sistemas — o que pode limitar seu uso em empresas menores ou com recursos tecnológicos mais restritos.

A escalabilidade também se apresenta como um ponto crítico. Diferentemente de soluções de IA mais simples, que permitem uma adoção gradual, esse modelo requer um alto grau de maturidade digital para funcionar plenamente. Organizações que tentam implementá-lo sem a estrutura necessária podem enfrentar dificuldades na integração e na adaptação de seus processos internos.

Mesmo diante desses desafios, a proposta representa um avanço expressivo na forma como empresas e sistemas operam. Ao ir além da automação tradicional e alcançar um patamar de tomada de decisão autônoma e aprendizado contínuo, a tecnologia se posiciona como uma ferramenta estratégica, capaz de integrar diferentes fluxos de informação e atuar como um núcleo inteligente dentro das organizações. Seu potencial para redefinir setores e otimizar operações em escala é, sem dúvida, promissor.

No entanto, sua adoção não é trivial. Questões como transparência, segurança e infraestrutura tecnológica precisam ser cuidadosamente planejadas para que as organizações possam extrair o máximo dessa inovação sem comprometer a confiabilidade dos processos. Empresas que conseguirem superar esses desafios estarão na vanguarda da transformação digital, utilizando a inteligência artificial não apenas como uma ferramenta, mas como um verdadeiro cérebro digital para seus negócios.

6.4 Cibersegurança em IA

A inteligência artificial (IA) está se tornando um componente central das infraestruturas digitais, processando decisões, otimizando fluxos de trabalho e atuando em setores sensíveis como saúde, segurança e finanças. Contudo, esse protagonismo crescente também a transforma em alvo. Proteger a própria IA — seus modelos, dados, decisões e interfaces — é hoje um dos maiores desafios da cibersegurança moderna.

Uma nova era de ameaças e vulnerabilidades

Segundo a Accenture, 77% dos líderes de tecnologia acreditam que as ameaças à IA crescerão exponencialmente nos próximos dois anos. A Deloitte alerta que, sem explicabilidade, os modelos podem se tornar “caixas-pretas” — opacos, não auditáveis e suscetíveis à manipulação. Já a Munich Re destaca o aumento de deepfakes e a necessidade urgente de identificar entidades não humanas (non-human identity) infiltradas em sistemas digitais. Essa preocupação é reforçada pela FTSG, que aponta a governança de IA como eixo prioritário para garantir segurança, transparência e controle ético.

Entre os principais desafios atuais, destacam-se:

Manipulação de modelos (model tampering): alterações maliciosas nos parâmetros dos modelos podem comprometer a lógica da IA, desviando decisões sem detecção.

Ataques adversariais: pequenos ruídos inseridos propositalmente nos dados de entrada confundem os algoritmos e provocam respostas incorretas — mesmo quando o conteúdo parece normal para humanos.

Exploração de dados de treinamento: o uso de conjuntos de dados públicos e repositórios externos pode introduzir vieses, falhas ou brechas de segurança desde a origem.

Imitações sintéticas (deepfakes): vídeos, áudios e textos falsos gerados por IA são utilizados para fraudes, engenharia social e manipulação de reputações.

Presença de agentes não humanos: bots e inteligências automatizadas que interagem em redes, bancos de dados e sistemas operacionais sem identificação clara tornam o ambiente digital mais vulnerável.

Os quatro pilares da proteção em IA

Garantir a cibersegurança da IA passa por atender a quatro tendências emergentes que definem os rumos da proteção digital moderna. A primeira é o desenvolvimento de modelos confiáveis e explicáveis, ou seja, sistemas capazes de justificar suas decisões, permitindo auditorias, identificação de erros e conformidade com legislações como o AI Act da União Europeia. Essa transparência é essencial em áreas críticas como saúde, justiça e finanças, onde decisões automatizadas podem impactar vidas ou recursos.

A segunda tendência é a governança de IA, que trata do estabelecimento de métricas, políticas e estruturas de supervisão para todo o ciclo de vida dos modelos — desde o design até a reavaliação contínua. Essa abordagem garante que a IA opere de maneira ética, segura e alinhada com os objetivos das organizações. Um exemplo prático são empresas que instituem comitês internos de IA ética e ferramentas automatizadas de rastreabilidade de decisões.

Também ganha destaque a defesa contra conteúdo sintéticos, conhecida como deepfake defense. Com o avanço das tecnologias generativas, torna-se urgente detectar e bloquear manipulações em vídeos, áudios e imagens, especialmente em campanhas eleitorais, processos jurídicos ou ambientes financeiros. Por fim, a identificação de entidades não humanas busca autenticar e rastrear agentes artificiais (como bots ou assistentes automatizados) que operam em sistemas digitais, prevenindo fraudes, vazamentos ou interações maliciosas. Esses quatro pilares, quando integrados, formam a base para uma IA verdadeiramente segura, ética e resiliente.

Caminhos para uma IA ética e segura

Além das tendências mencionadas, diversos atores globais vêm propondo diretrizes para uma IA mais protegida e ética. A OCDE, por exemplo, recomenda princípios de robustez, segurança e responsabilidade. O Instituto Alan Turing sugere que modelos contem com "desligamento seguro", mecanismos de rollback e validação contínua. A NIST (National Institute of Standards and Technology), dos EUA, propôs um framework de gerenciamento de riscos em IA com foco em confiabilidade, imparcialidade e transparência.

Essas abordagens destacam a necessidade de atuar em várias frentes:

Design seguro desde a origem (“secure by design”), com validação rigorosa de dados e bibliotecas utilizadas.

Monitoramento contínuo dos modelos em produção, com logs auditáveis e alertas para comportamentos anômalos.

Adoção de técnicas de explicabilidade (XAI), para interpretar como os modelos tomam decisões em contextos sensíveis.

Proteções legais e regulatórias, como leis de proteção de dados e normas específicas para algoritmos automatizados.

O futuro: IA que se protege e protege outras IAs

À medida que a IA se torna mais autônoma, cresce também a demanda por mecanismos de autoproteção. A Accenture aponta o surgimento de sistemas de "IA para governar IA" — modelos que supervisionam, testam e auditam o comportamento de outras inteligências artificiais em tempo real. Essa abordagem, chamada de governança algorítmica adaptativa, será essencial para mitigar riscos emergentes e acelerar respostas.

Proteger a IA é proteger a base da nova economia digital. No futuro próximo, a confiança em sistemas inteligentes dependerá da capacidade de blindar a inteligência contra manipulações, garantir sua integridade e torná-la compreensível — mesmo quando operando de forma autônoma.

6.5 Computação Energeticamente Eficiente

Você já parou para pensar na quantidade de energia que a tecnologia consome todos os dias? Com o avanço acelerado da inteligência artificial, da nuvem e dos data centers, o gasto energético das empresas está aumentando significativamente — e o impacto ambiental também. Em um artigo publicado no portal digital do jornal La Vanguardia, a organização Beyond Fossil Fuels alerta que a demanda elétrica dos centros de dados na Europa pode crescer 160% nesta década, o que exigiria uma grande quantidade extra de energia comparado a tudo o que foi consumido na Espanha em 2022.

Além disso, a revista GQ España destaca que, até 2030, os data centers podem ser responsáveis por mais de 3% das emissões globais de CO₂, colocando-os no mesmo patamar de impacto ambiental do setor da aviação. Diante desse cenário, surge uma tendência tecnológica estratégica destacada pela Gartner para 2025: a Computação Energeticamente Eficiente. Uma abordagem que busca equilibrar inovação e sustentabilidade, permitindo que empresas reduzam custos e, ao mesmo tempo, cuidem do planeta.

A seguir, descubra como a Computação Energeticamente Eficiente pode enfrentar esses desafios e transformar o futuro da tecnologia.

O que é Computação Energeticamente Eficiente?

Computação Energeticamente eficiente é um conjunto de tecnologias e práticas que visam reduzir o consumo de energia associado ao processamento de dados, especialmente em ambientes de alta demanda, como data centers, nuvens públicas e privadas. Segundo a Gartner, essa tendência vai além de apenas cortar custos: ela reflete a necessidade urgente de minimizar a pegada de carbono das infraestruturas digitais, garantindo que o crescimento e desenvolvimento da tecnologia aconteça de forma responsável e sustentável.

A Computação Energeticamente Eficiente abrange soluções que otimizam o uso de hardware, software e recursos computacionais, promovendo o uso inteligente de energia sem comprometer o desempenho.

Como ela funciona

Ela combina diversas tecnologias e abordagens para garantir a máxima eficiência energética. Entre os principais elementos estão:

Otimização de workloads e IA: uma das formas de reduzir o desperdício de energia é usar algoritmos inteligentes para distribuir a carga de trabalho — ou seja, os processos e tarefas que os sistemas precisam executar — entre servidores e data centers de maneira equilibrada. Com isso, é possível priorizar máquinas e horários em que o consumo de energia é menor, tornando as operações mais eficientes.

Arquiteturas especializadas em eficiência: outra solução importante é a adoção de chips e processadores que consomem menos energia, mas conseguem lidar com tarefas pesadas de inteligência artificial e machine learning, que exigem muito poder de processamento. Um exemplo são as NPUs (unidades de processamento neural) e as TPUs (unidades de processamento tensor), projetadas para acelerar o funcionamento da IA usando menos energia do que os processadores tradicionais.

Refrigeração avançada e tecnologias verdes: para evitar o superaquecimento dos servidores e reduzir o consumo de energia, muitas empresas devem adotar sistemas modernos, como o resfriamento líquido, que é mais eficiente e consome menos energia do que o ar-condicionado tradicional. Além disso, o uso de fontes renováveis, como energia solar e eólica, tem se tornado uma alternativa importante para diminuir o impacto ambiental dessas operações.

Sistemas de monitoramento em tempo real: empresas podem adotar programas que acompanham o consumo de energia dos servidores o tempo todo e ajustam automaticamente o uso quando identificam desperdícios. Se um servidor começar a gastar mais do que o necessário, o sistema reduz a atividade dessa máquina ou transfere a tarefa para outro servidor mais eficiente, evitando consumo desnecessário.

Aplicações práticas

A Computação Energeticamente Eficiente oferece benefícios reais para empresas que precisam equilibrar o crescimento tecnológico com a responsabilidade ambiental.

Setor financeiro: bancos e fintechs, que dependem cada vez mais de nuvem e inteligência artificial, podem reduzir custos e atender às metas de sustentabilidade ao adotar servidores mais eficientes e data centers com menor consumo energético. Segundo a Reuters, empresas como a Microsoft já investem em infraestrutura que reaproveita o calor gerado pelos servidores para aquecer residências, mostrando caminhos viáveis para reduzir o impacto ambiental de operações digitais intensivas.

Empresas de tecnologia e IA: assim como o setor financeiro busca reduzir seu impacto ambiental, gigantes da tecnologia também enfrentam esse desafio. O crescimento dos grandes modelos de IA aumentou drasticamente a demanda por energia, levando empresas como Google e Microsoft a investir em data centers mais sustentáveis. Segundo o Financial Times, a Microsoft firmou um acordo para restaurar partes das florestas amazônicas e atlânticas no Brasil, buscando compensar as emissões de carbono associadas ao uso intensivo de IA. Já o The Times destaca que a Google assinou um contrato para adquirir energia de pequenos reatores nucleares modulares, a fim de atender à crescente demanda energética de seus data centers de IA.

Indústria e comércio eletrônico: empresas que operam plataformas digitais, lojas online e serviços pela internet encontram nos servidores eficientes e na inteligência artificial uma forma de otimizar o processamento de dados e reduzir o impacto ambiental. Esse movimento é reforçado por iniciativas como o Climate Neutral Data Centre Pact, que reúne operadores comprometidos em tornar os data centers na Europa climaticamente neutros até 2030. Também merece destaque o Climate Pledge Fund, criado para apoiar soluções que ajudem a reduzir as emissões de carbono em atividades digitais.

Desafios e limitações

Embora a Computação Energeticamente Eficiente traga benefícios claros, sua implementação ainda enfrenta alguns obstáculos. O portal brasileiro Sidi, especializado em inovação e tecnologia, em sua matéria Computação energeticamente eficiente: estratégias sustentáveis para empresas e indústrias, citando a Gartner, explicou que um dos principais desafios é o alto investimento inicial necessário para modernizar data centers e adotar tecnologias de eficiência energética, como chips especializados e sistemas avançados de refrigeração.

Outro ponto crítico é a disponibilidade de energia limpa. Em muitas regiões, a infraestrutura para geração e distribuição de energia renovável ainda é limitada, o que pode dificultar a meta de operar data centers verdes.

Além disso, há o desafio da compatibilidade técnica: integrar novas soluções de hardware e software energeticamente eficientes aos sistemas já existentes pode exigir reestruturação de toda a arquitetura tecnológica de uma empresa.

Por fim, a necessidade de monitoramento constante e ajustes dinâmicos demanda o uso de sistemas complexos, com inteligência artificial capaz de otimizar o consumo em tempo real — uma tecnologia ainda em processo de evolução.

A importância de agir agora

A Computação Energeticamente Eficiente vai muito além da economia de energia. Ela representa um compromisso com o futuro, uma forma de garantir que o avanço tecnológico não comprometa o meio ambiente. Empresas que investem nessa tendência se posicionam como líderes responsáveis, atentas às exigências de clientes, investidores e regulamentações globais que priorizam a sustentabilidade.

Em um mundo em que a tecnologia cresce em ritmo acelerado, mas os recursos naturais são limitados, encontrar o equilíbrio entre inovação e preservação é um diferencial competitivo. Afinal, conforme previsão da Gartner, até 2028, 30% das implementações de IA generativa serão otimizadas com métodos de conservação de energia, impulsionados por iniciativas de sustentabilidade. Portanto, as empresas que se adaptarem agora estarão um passo à frente.

6.6 Computação Híbrida

Uma nova geração de computadores está surgindo — e ela não depende mais de um único tipo de tecnologia. Processadores tradicionais agora trabalham lado a lado com sistemas quânticos, chips que imitam o cérebro, componentes movidos à luz e até soluções inspiradas na biologia. Essa mistura de tecnologias, chamada de Computação Híbrida, está abrindo caminho para avanços que antes pareciam impossíveis. Mas por que tantos tipos diferentes de computação estão se unindo agora? E o que isso muda na prática?

O que é Computação Híbrida?

Computação Híbrida é um modelo que combina diferentes tipos de tecnologia para resolver problemas de forma mais eficiente. Em vez de depender apenas de computadores tradicionais, esse modelo integra também sistemas quânticos, neuromórficos, fotônicos, biológicos, analógicos e outros, aproveitando o que cada um tem de melhor. Um estudo publicado no repositório arXiv demonstra como sistemas clássicos e quânticos podem trabalhar juntos na solução de problemas complexos por meio de algoritmos híbridos desenvolvidos para máquinas quânticas de escala intermediária, utilizando o Qiskit e os sistemas IBM Q para validar a abordagem.

Esse conceito se estende também à computação neuromórfica e fotônica. A Intel defende que sistemas híbridos, combinando arquiteturas neuromórficas, clássicas e até quânticas, serão essenciais para atender à crescente demanda por inteligência artificial e análises em tempo real. Já a Boston Consulting Group reforça que arquiteturas híbridas são fundamentais para modernizar aplicações de TI, conectar estratégias de nuvem aos objetivos de negócio e construir infraestruturas mais resilientes e flexíveis.

Essa convergência tecnológica representa uma mudança de paradigma na forma como diferentes sistemas computacionais podem ser integrados para formar arquiteturas mais adaptáveis e escaláveis.

Como funciona a Computação Híbrida?

Sistemas de Computação Híbrida funcionam por meio da integração entre diferentes tecnologias, cada uma encarregada de executar a parte do processamento que domina melhor. Computadores clássicos continuam responsáveis pelas tarefas convencionais, como controle de fluxo, interfaces de usuário e armazenamento de dados. Já os sistemas complementares — como os neuromórficos, fotônicos ou analógicos — são acionados para resolver tarefas específicas que exigem mais velocidade, paralelismo ou precisão.

Por exemplo, em um veículo autônomo, o sistema clássico pode cuidar da navegação, conectividade e tomada de decisões baseada em mapas e sensores. Ao mesmo tempo, um chip neuromórfico embarcado processa em tempo real os dados visuais da câmera frontal, reconhecendo padrões no ambiente, como pedestres ou placas de trânsito, com alta eficiência energética. Esse tipo de cooperação entre diferentes arquiteturas permite respostas mais rápidas e seguras em cenários dinâmicos.

Essa integração depende de plataformas como o Loihi da Intel, o Qiskit da IBM e o Azure Quantum da Microsoft, que permitem a comunicação entre diferentes tipos de processadores. Em muitos casos, o processamento é distribuído entre dispositivos locais e a nuvem, garantindo desempenho otimizado e baixa latência.

A lógica por trás da Computação Híbrida é simples: em vez de tentar substituir uma tecnologia por outra, o objetivo é fazê-las trabalhar juntas, somando forças para lidar com problemas que nenhuma delas resolveria sozinha de forma eficiente.

Benefícios e aplicações

A Computação Híbrida permite que diferentes tipos de arquiteturas trabalhem juntas para resolver problemas complexos com mais eficiência, economia de energia e capacidade de adaptação. Cada combinação entre sistemas clássicos e emergentes abre espaço para novas aplicações práticas:

Computação clássica + quântica​
A integração entre sistemas clássicos e quânticos permite simular reações químicas com mais precisão e eficiência. A Airbus usa essa abordagem no desenvolvimento de novos materiais para células de combustível de hidrogênio, simulando como diferentes metais se comportam como catalisadores. Isso acelera a criação de soluções mais sustentáveis para a propulsão de aeronaves, reduzindo o tempo e o custo da pesquisa de novos compostos.

Computação clássica + neuromórfica​
A integração entre sistemas clássicos e neuromórficos permite processar informações de forma mais próxima ao funcionamento do cérebro humano, com alto desempenho e baixo consumo de energia. Um estudo publicado no arXiv demonstrou que o chip Loihi 2, da Intel, pode ser utilizado para aprimorar a fusão de sensores em robótica e sistemas autônomos, proporcionando respostas mais rápidas e eficientes em ambientes dinâmicos.

Computação clássica + fotônica​
A integração de sistemas clássicos com chips fotônicos permite processar dados usando luz em vez de eletricidade, aumentando significativamente a velocidade e a eficiência energética. A Lightmatter desenvolveu o chip Passage™, que utiliza interconexões ópticas para acelerar tarefas de inteligência artificial em data centers. Essa abordagem reduz o consumo de energia e melhora o desempenho na execução de modelos complexos de IA, como os utilizados em grandes centros de dados.

Computação quântica + fotônica

A integração de sistemas quânticos com circuitos fotônicos permite realizar cálculos com fótons em vez de cargas elétricas, garantindo maior estabilidade e operação em temperatura ambiente. Empresas como a Xanadu estão desenvolvendo arquiteturas quânticas modulares baseadas em fotônica para viabilizar plataformas mais escaláveis e energeticamente eficientes.

Segundo a MIT Technology Review Brasil, essa abordagem tem potencial para tornar o aprendizado de máquina mais eficiente em termos energéticos e contribuir com avanços em áreas como a descoberta de medicamentos e o desenvolvimento de algoritmos quânticos especializados.

Computação clássica + biológica​
A integração entre sistemas clássicos e biológicos permite armazenar dados digitais em moléculas de DNA, aproveitando sua alta densidade e durabilidade. Um estudo recente publicado na revista Nature apresentou o sistema HELIX, que utiliza DNA para armazenar imagens biomédicas, demonstrando como algoritmos clássicos podem controlar o processo de codificação e recuperação de dados em ambientes biológicos controlados.

Computação clássica + analógica​
A integração entre sistemas clássicos e circuitos analógicos permite o controle preciso de sinais contínuos em tempo real, com alta velocidade e eficiência energética. Segundo a Texas Instruments, essas soluções são ideais para controle de motores, posição e torque em ambientes industriais exigentes. Um exemplo prático está na modernização de plantas petroquímicas no Texas, onde sensores analógicos conectados a sistemas digitais têm sido usados para automatizar equipamentos antigos e melhorar a supervisão remota. De acordo com um estudo publicado no ResearchGate, essa abordagem híbrida tem aumentado a eficiência operacional e possibilitado o monitoramento contínuo de processos críticos.

Computação clássica + espintrônica

A combinação entre sistemas clássicos e dispositivos espintrônicos (tecnologias que exploram o spin do elétron, e não apenas sua carga, para armazenar e processar informações) permite processar e armazenar dados com maior eficiência energética e durabilidade. Segundo a IBM Research, uma das principais aplicações dessa abordagem é a MRAM (memória magnetoresistiva), que armazena dados por meio de campos magnéticos em vez de cargas elétricas, oferecendo alta velocidade, não volatilidade e resistência ao desgaste. Empresas como a Everspin Technologies já utilizam MRAM em sistemas de edge computing — modelo em que os dados são processados perto de onde são gerados, como em sensores, câmeras e máquinas industriais — para acelerar respostas em tempo real em ambientes industriais críticos.

Desafios na implementação da Computação Híbrida

Apesar do potencial, a Computação Híbrida enfrenta desafios importantes. A integração entre diferentes arquiteturas exige plataformas compatíveis e algoritmos específicos, tornando o desenvolvimento mais complexo.

Além disso, a falta de profissionais com conhecimento multidisciplinar dificulta a adoção dessas soluções. Segundo a IBM Research, a complexidade técnica e os altos custos associados à implementação de arquiteturas híbridas são barreiras significativas que precisam ser superadas para que essas soluções se tornem viáveis em larga escala.

Um olhar para o futuro

A Computação Híbrida ainda está em fase de consolidação, mas já demonstra ser uma das apostas mais promissoras para o futuro da inovação digital. À medida que tecnologias como chips quânticos, neuromórficos, fotônicos e biológicos amadurecem, a integração entre diferentes arquiteturas tende a se tornar mais estável, acessível e funcional. Essa convergência promete ampliar a capacidade computacional de sistemas em áreas críticas, adaptando-se a demandas que variam da borda da rede à nuvem corporativa.

Mais do que uma solução técnica, a Computação Híbrida representa uma mudança no modo como se pensa a infraestrutura digital. Em vez de buscar uma tecnologia dominante, o futuro aponta para ecossistemas colaborativos, nos quais diferentes paradigmas operam lado a lado para potencializar resultados. A combinação entre especialização e interoperabilidade pode transformar setores inteiros, acelerando descobertas científicas, otimizando processos industriais e ampliando o alcance da inteligência artificial.

6.7 Convergência Cognitiva em Nuvem

A Convergência Cognitiva em Nuvem está se firmando como uma das apostas mais estratégicas no cenário tecnológico global. Empresas e especialistas veem essa integração como o caminho para transformar dados em decisões inteligentes e personalizadas. Mas por que unir Computação em Nuvem e Sistemas Cognitivos, como Inteligência Artificial e Machine Learning? E quais impactos essa combinação pode trazer para os negócios e para a sociedade? As respostas começam a surgir à medida que essas soluções evoluem e ganham espaço no mercado real.

O que é Convergência Cognitiva em Nuvem?

A Convergência Cognitiva em Nuvem é a integração entre a Computação em Nuvem e tecnologias cognitivas, como Inteligência Artificial e Machine Learning. Esse conceito envolve sistemas que não apenas armazenam e processam dados, mas também conseguem interpretá-los, aprender com eles e tomar decisões autônomas.

Segundo a NTT DATA, essa convergência transforma a nuvem em uma plataforma inteligente, capaz de oferecer insights preditivos e personalizar experiências em tempo real. Já a Gartner destaca que essa tendência permite que as empresas combinem dados de diferentes fontes, conectando operações e criando fluxos de trabalho mais dinâmicos.

Na prática, isso significa que Sistemas Cognitivos hospedados na nuvem passam a atuar como verdadeiros assistentes digitais, ajudando organizações a lidar com desafios complexos e a responder rapidamente às mudanças do mercado. Esse avanço está abrindo caminho para novas possibilidades de inovação em diversos setores.

Como funciona a Convergência Cognitiva em Nuvem?

A Convergência Cognitiva em Nuvem funciona como uma orquestra tecnológica, em que diferentes sistemas e ferramentas trabalham juntos para entregar soluções inteligentes. A computação em nuvem fornece a infraestrutura robusta e escalável para armazenar, processar e conectar enormes volumes de dados. Sobre essa base, entram as Tecnologias Cognitivas, como Inteligência Artificial, Machine Learning, Visão Computacional, entre outros. Essas ferramentas analisam os dados, aprendem com eles e geram recomendações, previsões e respostas em tempo real.

Um bom exemplo para entender esse funcionamento é imaginar um grande hospital usando a Convergência Cognitiva em Nuvem para gerenciar pacientes. Os dados médicos de milhares de pessoas ficam armazenados de forma segura na nuvem. Quando um novo exame é realizado, sistemas de Machine Learning analisam os resultados e os comparam a milhões de casos similares, enquanto ferramentas de processamento de Linguagem Natural interpretam as anotações médicas feitas pelos profissionais de saúde. Em seguida, sistemas de recomendação ajudam os médicos a escolher os melhores tratamentos, sugerindo opções personalizadas para aquele paciente específico. Tudo isso acontece de forma integrada, em tempo real, mostrando como a nuvem e as Tecnologias Cognitivas trabalham juntas para transformar dados brutos em decisões rápidas e eficazes.

Assim, a Convergência Cognitiva em Nuvem não depende apenas de um único sistema, mas de uma rede de ferramentas e capacidades interligadas, que juntas potencializam a inteligência organizacional. Esse modelo transforma a forma como as empresas inovam, competem e entregam valor.

Benefícios e aplicações práticas da Convergência Cognitiva em Nuvem

Os benefícios da Convergência Cognitiva em Nuvem já começam a aparecer em diversos setores, mostrando o impacto real dessa integração entre nuvem e tecnologias inteligentes.

No setor financeiro, por exemplo, sistemas cognitivos hospedados na nuvem ajudam a detectar fraudes em tempo real, analisando padrões de comportamento e sinalizando atividades suspeitas. Já na saúde, hospitais utilizam Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural para interpretar prontuários e exames, agilizando diagnósticos e personalizando tratamentos para cada paciente.

Na indústria, a combinação entre Visão Computacional e Análise Preditiva melhora a manutenção de máquinas, prevenindo falhas antes que elas ocorram e reduzindo custos operacionais. De acordo com o relatório da Accenture Rethinking the course to manufacturing’s future, a manutenção preditiva baseada em IA pode eliminar defeitos de máquinas antes que ocorram, otimizar o agendamento de manutenção e minimizar interrupções na produção.

Além disso, setores como varejo e marketing digital vêm explorando Sistemas de Recomendação baseados em nuvem para oferecer experiências personalizadas aos consumidores, aproveitando algoritmos de Inteligência Artificial para decifrar padrões de comportamento e preferências. Um relatório da IBM afirma que essas soluções não apenas aumentam a eficiência das recomendações, mas também elevam o engajamento do cliente e impulsionam as vendas.

Já no campo do atendimento ao cliente, a Google Cloud destaca que Chatbots avançados, combinados com Reconhecimento de Fala e Machine Learning, estão revolucionando a comunicação entre empresas e usuários, criando interações mais fluidas e precisas, e elevando o nível de satisfação do consumidor.

Esses avanços reforçam que a Convergência Cognitiva em Nuvem não é mais apenas uma promessa tecnológica, mas uma realidade concreta que já está redesenhando diferentes áreas da economia.

Desafios da Convergência Cognitiva em Nuvem

Apesar do avanço rápido das aplicações cognitivas em nuvem, essa integração ainda enfrenta desafios importantes que precisam ser superados para alcançar todo o seu potencial. Um dos principais obstáculos está na complexidade da integração entre diferentes sistemas, já que Tecnologias Cognitivas e Infraestrutura de Nuvem operam em camadas distintas e, muitas vezes, exigem adaptações específicas para funcionarem em harmonia.

Além disso, a qualidade dos dados é um fator crítico: sem dados bem estruturados e atualizados, os Sistemas Cognitivos correm o risco de gerar análises distorcidas ou até decisões equivocadas. A IBM destaca que dados imprecisos comprometem diretamente a eficácia de soluções cognitivas, prejudicando a geração de insights acionáveis. Já a Deloitte ressalta que a governança e a preparação adequada dos dados são essenciais para garantir que Tecnologias Cognitivas operem com precisão e consistência, evitando falhas que poderiam afetar toda a cadeia de valor.

Outro desafio relevante é a escassez de profissionais capacitados para lidar com soluções cognitivas avançadas. A demanda por talentos especializados em IA, Machine Learning e Nuvem tem crescido mais rápido do que a oferta, criando uma lacuna que pode limitar a adoção em larga escala.

Esses desafios mostram que, embora a Convergência Cognitiva em Nuvem já esteja gerando impactos reais, seu amadurecimento completo depende de avanços técnicos, investimento em segurança e desenvolvimento contínuo de capital humano.

Um olhar para o futuro

O futuro da Convergência Cognitiva em Nuvem aponta para um cenário de amadurecimento tecnológico e expansão acelerada. À medida que os desafios técnicos e de integração forem superados, essas soluções devem se tornar cada vez mais acessíveis, permitindo que empresas de diferentes tamanhos e setores adotem sistemas cognitivos em nuvem para transformar seus processos e modelos de negócio. Esse movimento promete redefinir a forma como organizações inovam, competem e entregam valor em uma economia cada vez mais orientada por dados.

Estamos, portanto, diante de uma transformação tecnológica que não apenas aprimora ferramentas existentes, mas também cria oportunidades antes consideradas inatingíveis. A Convergência Cognitiva em Nuvem deve remodelar setores inteiros, acelerando a jornada rumo a uma nova era digital em que inteligência e automação caminham lado a lado para expandir fronteiras e abrir caminho para avanços que hoje apenas começamos a imaginar.

6.8 Convergência Humano-Máquina

A colaboração entre pessoas e máquinas inteligentes deixou de ser apenas um tema de ficção científica. Estamos presenciando uma transformação no modo como atuamos profissionalmente: avatares digitais, agentes autônomos de IA e sistemas conectados já fazem parte do ambiente de trabalho. Eles não substituem os humanos, mas atuam em parceria — ampliando capacidades, automatizando decisões e redefinindo o conceito de colaboração. É a era da Convergência Humano-Máquina.

O que é a convergência humano-máquina?

A Convergência Humano-Máquina representa a integração fluida entre inteligência humana e inteligência artificial, por meio de sistemas que interagem em tempo real com pessoas, aprendem com elas e contribuem para o desempenho organizacional.

Segundo a Deloitte, a colaboração humano-IA não é uma relação de substituição, mas de complementariedade. Ela propõe o conceito de "superminds", sistemas compostos por grupos de pessoas e máquinas inteligentes trabalhando juntos de forma sinérgica para resolver problemas e tomar decisões coletivas. Essa colaboração pode ocorrer em diferentes formatos:

IA assistindo humanos (ex: IA sugere ações, humanos decidem)

Humanos supervisionando IA (ex: humanos treinam e corrigem sistemas)

Colaboração mútua (ex: humanos e máquinas interagem como pares)

A Deloitte também destaca a ubiquidade da Inteligência Artificial, com agentes especializados que atuam de forma autônoma em ambientes complexos, aprendendo continuamente e colaborando com humanos na tomada de decisão.

Exemplos de tecnologias aplicadas à convergência

De acordo com a FTSG, essa tendência se manifesta por meio de soluções como Avatares e Gêmeos Digitais, Agentes Autônomos de IA, Interfaces naturais e outros.

Como a convergência digital conecta humanos, IA e sistemas
Etapas | Como funciona?
Avatares e Gêmeos Digitais  | Simulam ações humanas com base em dados reais.   
Agentes Autônomos de IA | Executam tarefas complexas e aprendem em tempo real, interagindo com humanos. 
Interfaces Naturais, RA e NPCs Interativos | Interação intuitiva por gestos, voz e presença de personagens digitais com IA e respostas emocionais.
Integração com Dados Corporativos  | IA conectada a sistemas da empresa para decisões rápidas, relatórios e insights. 
Robôs Colaborativos Inteligentes | Robôs que compartilham tarefas com humanos em ambientes físicos, com segurança e precisão. 

Tabela - Como a convergência digital conecta humanos, IA e sistemas.

A convergência acontece quando humanos e máquinas pensam, decidem e atuam juntos.

Robôs colaborativos em expansão

A convergência entre IA, sensores e robótica estão trazendo os robôs para além das fábricas. A FTSG destaca o crescimento dos robôs colaborativos, que atuam junto a humanos em áreas como saúde, agricultura, construção civil e logística. São robôs com IA embarcada e autonomia adaptativa, capazes de operar com segurança e precisão em ambientes diversos:

Robôs polifuncionais e humanoides auxiliam idosos, interagem com equipes humanas e até atuam em mobilidade urbana com funcionalidades transformáveis.

Exoesqueletos e robôs industriais inteligentes compartilham tarefas físicas, ampliando a força e reduzindo riscos.

Essa integração robótica reforça a Convergência Humano-Máquina e impulsiona a produtividade com segurança e empatia operacional.

O Gartner reforça esse cenário ao mencionar a sinergia entre humano e máquina como uma das principais tendências atuais, incluindo o uso de Robôs Polifuncionais, Computação Espacial e aprimoramento neurológico com Interfaces Cérebro-Computador, tecnologias que tornam a interação entre homem e máquina cada vez mais fluida e integrada.

Por que essa convergência importa para os negócios?

A colaboração entre humanos e sistemas inteligentes traz ganhos reais para as organizações. Ao automatizar tarefas repetitivas e oferecer suporte em decisões complexas, a Convergência Humano-Máquina permite que os profissionais se concentrem em atividades de maior valor estratégico. Isso se traduz em:

Decisões mais rápidas e embasadas

Automatização de tarefas cognitivas

Maior precisão, segurança e produtividade

Aproveitamento do talento humano em atividades de alto impacto

Segundo a FTSG, ferramentas como o GitHub Copilot mostraram que a IA pode aumentar a produtividade de profissionais menos experientes, liberando tempo para tarefas mais complexas. Em vez de substituir, a IA potencializa o talento humano, criando equipes mais eficientes, criativas e adaptáveis.

Desafios que ainda precisam ser superados

Apesar do potencial transformador, a adoção dessa tendência ainda enfrenta desafios significativos. Entre eles, destacam-se questões éticas sobre a privacidade de dados, os riscos de viés em sistemas de IA e a necessidade de desenvolvimento responsável dessas tecnologias. A própria Plain Concepts ressalta a importância de uma abordagem ética e regulamentada no uso de avatares digitais e IA generativa. Além disso a FTSG e a Deloitte alertam para a necessidade de desenvolver sistemas de forma transparente, auditável e ética.

O que esperar do futuro

A Convergência Humano-Máquina não é uma possibilidade distante — é uma realidade em expansão. Estamos apenas no início dessa revolução silenciosa — e aqueles que souberem combinar talento humano com tecnologia de ponta estarão prontos para moldar um novo padrão de excelência.

6.9 Entretenimento Imersivo

O palco se expandiu. As telas já não bastam. Esta nova era do entretenimento é marcada pela fusão entre tecnologia e narrativa, transformando o ato de assistir em uma experiência interativa, personalizada e sensorial. Inteligência artificial, realidade estendida e avatares digitais passam a ocupar o centro das atenções, redefinindo os formatos, os públicos e os meios de criação.

Como essas inovações estão transformando a relação com histórias, música e cultura? E quais caminhos ainda devem ser explorados?

A nova cena do entretenimento digital

Entretenimento Imersivo é a convergência de tecnologias digitais que transformam o público de espectador passivo em participante ativo. A experiência não se limita mais à tela — ela envolve o corpo, o ambiente e os sentidos, criando interações moldadas em tempo real por algoritmos, sensores e inteligência artificial.

Essa nova abordagem combina realidade estendida (XR), avatares digitais, IA generativa e ambientes interativos para criar narrativas que se adaptam ao comportamento do usuário. Segundo o relatório The Era of Living Intelligence do Future Today Institute, essas tecnologias estão remodelando a maneira como as pessoas consomem cultura, promovendo conexões mais profundas e personalizadas com o conteúdo.

Além disso, o relatório Tech Trends 2025 da Deloitte destaca que simulações imersivas e integração entre dados físicos e digitais estão redefinindo os limites da produção e da performance, criando uma camada de inteligência responsiva entre o criador, o ambiente e o público.

Essa transformação não representa apenas uma evolução estética ou técnica. Trata-se de uma mudança estrutural na relação entre tecnologia e expressão cultural — um novo paradigma em que o entretenimento deixa de ser linear e passa a ser responsivo, adaptativo e contínuo.

A base tecnológica do Entretenimento Imersivo

O Entretenimento Imersivo é viabilizado por um ecossistema de tecnologias que operam de forma integrada para criar experiências sensoriais adaptativas. Entre os principais pilares estão a realidade estendida (XR), a inteligência artificial generativa e os avatares digitais, conectados a plataformas de dados e algoritmos de personalização em tempo real.

Na prática, esses sistemas captam dados do usuário — como localização, movimento, preferências e interações — e os utilizam para modificar dinamicamente a narrativa, os ambientes visuais e até os personagens com os quais se interage. Em espetáculos ao vivo, por exemplo, a XR projeta elementos visuais sincronizados com sensores de movimento. Em jogos e ambientes virtuais, a IA generativa constrói enredos personalizados e cenários únicos para cada jogador.

O relatório 2025 Tech Trends Report da FTSG destaca que essas tecnologias permitem uma produção mais ágil e personalizada de conteúdo, reduzindo custos e ampliando a capacidade de engajamento contínuo. Já o Tech Trend Radar 2025 da Munich Re ressalta o papel dos algoritmos na criação de experiências interativas moldadas em tempo real, impulsionando novos formatos de narrativa e consumo.

Essa base tecnológica transforma o entretenimento em uma plataforma responsiva, em que cada experiência é única, moldada pela fusão entre dados, contexto e intenção.

O que muda para o público e para o mercado

O Entretenimento Imersivo transforma a experiência cultural ao permitir interações contínuas, personalização em tempo real e sensações que transcendem a tela. Em vez de apenas consumir conteúdo, o público passa a participar ativamente de narrativas moldadas por seus próprios dados e escolhas.

Segundo o 2025 Tech Trends Report da FTSG, esse modelo tem favorecido o surgimento de comunidades mais conectadas, em que o conteúdo evolui com base na participação dos usuários. A relação entre público e plataforma torna-se mais próxima, alimentada por experiências adaptativas que estimulam retornos frequentes.

Para as empresas, a adoção dessas tecnologias representa uma mudança estratégica. O relatório Tech Trends 2025 da Deloitte indica que soluções imersivas tornam os fluxos criativos mais dinâmicos, com menores custos operacionais e maior potencial de escalabilidade. Isso possibilita testar novos formatos, ampliar o ciclo de vida das produções e explorar modelos de receita centrados na recorrência e na personalização.

Em escala global, marcas, estúdios, plataformas e instituições culturais já incorporam essas ferramentas para ampliar o alcance, diversificar os públicos e construir novas formas de valor simbólico. O entretenimento passa a funcionar como um ambiente vivo, moldado em tempo real pelas interações entre tecnologia, cultura e audiência.

O outro lado da imersão

Apesar do avanço das tecnologias imersivas, o setor ainda enfrenta barreiras importantes para consolidar esse novo formato de entretenimento em escala ampla. Um dos principais desafios está na infraestrutura tecnológica necessária para oferecer experiências de alta qualidade — como conexões de baixa latência, sensores precisos e dispositivos compatíveis com XR — ainda inacessíveis para grande parte da população.

Outro obstáculo é o custo de produção. Embora a inteligência artificial e a automação reduzam etapas do processo criativo, a construção de ambientes imersivos sofisticados exige investimentos elevados, especialmente quando se busca integrar interatividade, personalização e realismo visual em tempo real. O relatório Tech Trend Radar 2025 da Munich Re destaca que, sem a redução desses custos, o Entretenimento Imersivo corre o risco de se restringir a nichos premium.

Há também entraves culturais e éticos. A coleta massiva de dados para personalização levanta preocupações sobre privacidade e uso indevido de informações sensíveis. Além disso, o relatório Top 10 Strategic Technology Trends for 2025 da Gartner alerta para a necessidade de desenvolver padrões de interoperabilidade entre plataformas e dispositivos, sem os quais a fragmentação pode comprometer a escalabilidade das experiências.

Por fim, a própria aceitação do público ainda é um fator em evolução. A transição de um modelo passivo para um formato interativo exige mudanças de comportamento e familiarização com novas interfaces — um processo que, embora em curso, ainda demanda tempo, acessibilidade e educação digital.

O que esperar da próxima onda imersiva

O Entretenimento Imersivo não é apenas uma tendência passageira — ele representa uma transformação estrutural na forma como a cultura é produzida, distribuída e vivenciada. À medida que as tecnologias se tornam mais acessíveis e as experiências mais naturais, essa forma de entretenimento tende a se integrar ao cotidiano, deixando de ser uma novidade para se tornar parte essencial das interações digitais.

O futuro aponta para experiências cada vez mais fluidas, em que a barreira entre espectador e conteúdo desaparece. O palco, a tela e o usuário se fundem em ambientes interativos, adaptativos e contínuos, em que a tecnologia atua como mediadora invisível entre intenção e resposta, desejo e criação.

Essa nova etapa desafia os modelos tradicionais e exige não apenas inovação tecnológica, mas também sensibilidade cultural, ética no uso de dados e visão estratégica. A próxima onda imersiva não será definida apenas por recursos técnicos — mas pela capacidade de criar experiências que façam sentido, gerem valor e ampliem o potencial expressivo da cultura digital.

6.10 Experiências Invisíveis

Experiências Invisíveis definem um novo paradigma onde a tecnologia deixa de ser percebida como ferramenta e passa a atuar como extensão sensível do ambiente e do comportamento humano. Esta tendência representa a transição de um mundo baseado em comandos e interfaces visíveis para um ecossistema ambientalmente inteligente, onde sensores, algoritmos e sistemas preditivos operam em segundo plano, com mínima ou nenhuma intervenção do usuário. Ela transforma o modo como nos relacionamos com o digital: não mais por meio de toques, telas ou comandos — mas por meio de contextos, previsões e um ambiente inteligente.

O que são Experiências Invisíveis?

Experiências Invisíveis são aquelas em que a tecnologia atua sem exigir atenção consciente, comandos manuais ou interfaces visíveis. Trata-se da integração fluida, adaptativa e contextual da tecnologia ao ambiente e à rotina das pessoas. Em vez de cliques ou instruções, a resposta vem do próprio sistema, no momento exato, como se previsse a intenção do usuário.

Essa tendência representa a evolução das interfaces para além da interface. Ou seja, a experiência do usuário (UX) deixa de depender de interações explícitas, dando lugar a uma Inteligência Ambiental Invisível (Ambient Invisible Intelligence, segundo a Gartner), que detecta comportamentos, preferências e emoções em tempo real para oferecer assistência relevante sem interrupções. Como aponta o relatório da NTT Data , estamos entrando em uma era em que o usuário não precisa mais pedir — a tecnologia já sabe, interpreta e age, com base no ambiente, no histórico e nos padrões de comportamento.

Como essas experiências funcionam?

A base das Experiências Invisíveis é a orquestração inteligente de tecnologias que operam nos bastidores, criando uma vivência contínua, preditiva e sem fricção. A Deloitte, em seu relatório Tech Trends 2025, descreve essa evolução como “IA em Todo Lugar” (AI Everywhere): um cenário em que a inteligência artificial está presente em todos os canais, dispositivos e contextos, tornando-se tão essencial quanto a eletricidade — sempre presente, quase imperceptível.

Já a IBM define esse fenômeno como “IA Invisível” (Invisible AI), destacando sistemas de IA que analisam dados em tempo real, aprendem com o comportamento do usuário e tomam decisões autônomas sem exibir sua presença. Essa inteligência silenciosa é o que permite que a tecnologia se torne parte do ambiente, atuando antes mesmo de ser solicitada.

A união de tecnologias como realidade Estendida, Inteligência Artificial e dispositivos IoT (Internet das coisas) criam o que a NTT Data chama de Experiências Ambientais Inteligentes: interações integradas, personalizadas e intuitivas, que se adaptam ao usuário sem interrupções. Nesse contexto, a UX Invisível é uma das peças-chave — eliminando botões, comandos e fricção, para dar lugar a uma experiência natural, contínua e previsível.

Tecnologias que tornam a experiência invisível
Tecnologia | Atuação
Realidade Estendida (XR, AR, MR)  | Projeta instruções no ambiente físico, como montar um móvel com apoio visual em tempo real.
Gêmeos Digitais | Simulam sua presença em interações virtuais, automatizando tarefas e decisões. 
Casas Inteligentes | Ajustam luz, temperatura e segurança automaticamente, conforme seus hábitos.
Assistentes Contextuais | Ativam rotinas como preparar o ambiente de trabalho assim que você acorda. 
Wearables Inteligentes | Detectam sinais do corpo e adaptam a experiência sem que você precise interagir. 
IA Preditiva | Antecipam ações — como sugerir um trajeto ao entrar no carro ou lembrar de um compromisso ao mudar de local.
Computação Ambiental | Conecta sensores e dispositivos no ambiente físico, permitindo que a tecnologia atue de forma integrada e contínua.
Interfaces Adaptativas (GenUI) | Interfaces que se moldam ao contexto — como mudar a forma de exibir conteúdo conforme o canal, momento ou usuário.

Tabela - Tecnologias que tornam a experiência invisível.

Essas tecnologias atuam em segundo plano para que a interação pareça mágica — mas é pura engenharia invisível.

Por que importa?

Essa tendência não trata apenas de tornar a tecnologia invisível — mas de torná-la mais humana, responsiva e previsível. Em um mundo marcado por excesso de estímulos e interfaces fragmentadas, a proposta é simples: menos cliques, mais contexto; menos fricção, mais fluidez.

À medida que sistemas se adaptam em tempo real ao comportamento das pessoas, surgem possibilidades inéditas para áreas como saúde, mobilidade, educação, finanças e inclusão. Empresas que compreenderem essa lógica e souberem aplicá-la terão um diferencial competitivo claro: estar presente, mesmo sem ser percebido.

As Experiências Invisíveis transformam não só a experiência do usuário, mas também a lógica de negócios e serviço. Entre os principais benefícios estão:

Acessibilidade ampliada​
Reduz a complexidade digital para públicos com deficiência, baixa alfabetização ou limitações motoras.

Personalização em tempo real​
Ajusta serviços com base no estado emocional, localização ou contexto — sem exigir ação do usuário.

Eficiência operacional​
Automatiza etapas repetitivas, reduzindo o tempo de atendimento e melhorando a produtividade.

Menos atrito digital​
Diminui erros, cliques desnecessários e frustrações associadas a interfaces tradicionais.

Sustentabilidade embutida​
Ambientes adaptativos otimizam o uso de energia, iluminação e climatização com base em presença real.

No fim, Experiências Invisíveis não significam ausência de tecnologia — significam presença inteligente. Tecnologia que se encaixa no ritmo da vida, que acompanha sem invadir, que age sem precisar ser acionada. Quando cada interação acontece no momento exato, do jeito certo, sem esforço, o invisível deixa de ser ausência e passa a ser excelência.

Neste novo capítulo da transformação digital, quem aprender a desaparecer, vai se destacar. Tornar a tecnologia invisível é, na verdade, torná-la indispensável — porque ela deixa de ser um obstáculo e vira extensão natural da experiência humana. Para quem projeta o futuro, a hora de agir… é agora.

6.11 Fusão Acelerada de Segurança

A segurança digital está passando por uma transformação silenciosa, porém radical. Em vez de sistemas fragmentados e respostas lentas, surge uma abordagem que promete revolucionar o modo como empresas, governos e instituições se defendem contra ameaças digitais: a Fusão Acelerada de Segurança (Accelerated Security Fusion).

Essa tendência, destacada no relatório Technology Foresight 2025 da NTT DATA, propõe a integração de ferramentas, dados e equipes de cibersegurança em uma estrutura coordenada, inteligente e automatizada, capaz de agir em tempo real.

Como funciona a Fusão Acelerada de Segurança?

A Fusão Acelerada de Segurança é uma abordagem inspirada no sistema imunológico humano: ela monitora, aprende e reage em tempo real às ameaças digitais. Em vez de operar com sistemas isolados, essa arquitetura cria uma defesa coordenada e inteligente, onde tudo está conectado — das redes à inteligência de ameaças, passando por usuários, dispositivos e dados críticos. Seu objetivo é antecipar riscos e responder automaticamente a qualquer sinal de vulnerabilidade, sem depender apenas da ação humana.

Essa fusão se apoia em cinco pilares principais. Os Centros de Fusão Cibernética integram dados de múltiplas fontes com equipes e sistemas em um único espaço operacional. A Análise Comportamental com IA detecta padrões anômalos em tempo real. A Arquitetura Zero Trust reforça a segurança ao exigir validação contínua de todos os acessos. A Automação de Respostas e Conformidade acelera reações a incidentes e auditorias com apoio de inteligência artificial. E por fim, a Criptografia Avançada com Governança de IA garante proteção de dados sensíveis e transparência nas decisões automatizadas. Juntas, essas camadas formam um escudo inteligente e dinâmico contra as ameaças do presente — e do futuro.

Por que isso é importante?

Modelos tradicionais de segurança digital operam em silos: times separados, sistemas desconectados e pouca visibilidade entre setores. Isso torna as defesas mais lentas, menos eficientes e altamente vulneráveis a ataques sofisticados.

Com a Fusão Acelerada de Segurança, todos os elementos críticos — redes, dispositivos, identidades, acessos e comportamentos — são monitorados por inteligência artificial (IA), analisados em conjunto e respondidos automaticamente.

Segundo a CISA, abordagens integradas como essa reduzem em até 35% o tempo de detecção e resposta a incidentes.

Como essa tendência se conecta ao futuro?

Em um mundo onde as ameaças digitais evoluem todos os dias, depender apenas de respostas manuais e estruturas rígidas já não é suficiente. O futuro exige defesas cibernéticas vivas, capazes de aprender, se adaptar e agir com velocidade e precisão.

A Fusão Acelerada de Segurança não é uma aposta distante — é um movimento em curso. Ela redefine a segurança como uma inteligência estratégica, invisível para o usuário, mas vital para a continuidade dos negócios, da confiança digital e da própria resiliência social.

Agora é o momento de agir. Organizações que desejam sobreviver e prosperar no cenário digital precisam pensar segurança como parte do seu núcleo de inovação. Acompanhe o Radar de Tendências Tecnológicas do Banco do Brasil e fique por dentro das tecnologias que já estão moldando esse novo futuro.

6.12 Hospitalidade Sensorial e Automatizada

O que define uma experiência inesquecível em um hotel? Seria o conforto da cama, a eficiência no atendimento ou a exclusividade dos serviços? Na nova era da hospitalidade, a resposta vai muito além desses elementos. A tecnologia está redesenhando a forma como ambientes interagem com as pessoas, integrando inteligência artificial, sensores e design sensorial para transformar cada estadia em uma jornada personalizada, imersiva e automatizada. Mas até onde essa revolução pode chegar — e o que ela revela sobre o futuro das interações humanas com os espaços?

Hospitalidade Sensorial e Automatizada: o que está por trás do conceito

Hospitalidade Sensorial e Automatizada é uma tendência emergente que redefine a forma como os ambientes de hospedagem se relacionam com seus ocupantes. Trata-se da convergência entre inteligência artificial, sensores avançados e design multissensorial, aplicada à criação de experiências hiperpersonalizadas, imersivas e autônomas.

Mais do que oferecer serviços, essa nova abordagem transforma o próprio espaço em um agente ativo, capaz de interpretar dados em tempo real e adaptar-se continuamente às necessidades, preferências e estados emocionais dos hóspedes. O relatório Tech Trends 2025, publicado pelo Future Today Strategy Group, descreve esse movimento como parte de uma transformação que integra automação inteligente, ambientes responsivos e interações sensoriais orientadas por dados.

Esse conceito também se alinha à visão da Future Today Strategy Group, que define a era atual como marcada pela chamada Living Intelligence — a convergência entre IA, sensores e bioengenharia aplicada à vida cotidiana. Segundo o relatório The Era of Living Intelligence, essa integração tecnológica está inaugurando uma nova classe de experiências, em que os ambientes se tornam proativos e personalizados, promovendo respostas adaptativas baseadas em múltiplas fontes de dados e interações contextuais.

Da tecnologia à experiência: como tudo se conecta

A Hospitalidade Sensorial e Automatizada funciona por meio da integração de múltiplas tecnologias emergentes que operam de maneira orquestrada para oferecer uma experiência fluida, responsiva e personalizada ao hóspede. No centro dessa tendência estão três eixos principais: inteligência artificial, sensores avançados e sistemas automatizados de controle ambiental.

A inteligência artificial é responsável por processar os dados coletados, identificar padrões de comportamento e adaptar a experiência em tempo real. Modelos de linguagem e algoritmos de aprendizado de máquina alimentam assistentes digitais capazes de compreender preferências, prever necessidades e oferecer recomendações contextuais — como ajustar a iluminação, sugerir atividades ou preparar o ambiente para o sono com base em rotinas previamente identificadas.

Já os sensores desempenham o papel de captar informações constantes sobre o ambiente e sobre o próprio usuário. Podem ser sensores de presença, temperatura, luminosidade, movimento, qualidade do ar, batimentos cardíacos, variação de humor e até mesmo padrões respiratórios. De acordo com o relatório The Era of Living Intelligence, esses dispositivos estarão cada vez mais embutidos no espaço físico, operando de forma invisível e contínua para alimentar os modelos de decisão da IA.

Complementando esse ecossistema, os sistemas automatizados controlam os elementos físicos do ambiente — iluminação, som, climatização, aromas e até mobiliário adaptativo — em resposta às interpretações feitas pela IA. Segundo o relatório Tech Trends 2025, esse tipo de arquitetura técnica já está sendo explorado em suítes inteligentes que oferecem “frictionless stays”, nas quais o hóspede não precisa interagir com interfaces tradicionais para acionar comandos.

Um exemplo prático dessa integração pode ser observado no conceito de quartos sensoriais desenvolvidos por redes hoteleiras de alto padrão. Ao entrar na suíte, o hóspede não precisa acionar nenhum botão: sensores detectam sua chegada, ajustam automaticamente a temperatura conforme o perfil previamente registrado, iniciam uma playlist personalizada em volume ambiente e ajustam a tonalidade da luz para criar um clima relaxante. Caso o hóspede esteja em um programa de bem-estar, o sistema pode ativar, no horário programado, um conjunto de estímulos sonoros e visuais projetados para induzir ao sono profundo — tudo sem qualquer comando direto. Esse nível de automação integrada com estímulo sensorial é o que diferencia a hospitalidade do futuro daquela tradicionalmente operacional.

Os impactos positivos da hospitalidade sensorial e automatizada

A principal vantagem da Hospitalidade Sensorial e Automatizada está na capacidade de personalizar a experiência do hóspede em tempo real. Ao integrar inteligência artificial com sensores biométricos e dispositivos conectados, hotéis, spas e cruzeiros conseguem adaptar ambientes, serviços e interações de forma dinâmica, elevando a percepção de valor e fortalecendo o vínculo com a marca.

Além disso, a automação de processos operacionais — como check-ins, serviços de quarto e controle ambiental — reduz custos, minimiza falhas e libera equipes para focar em atividades mais estratégicas. De acordo com o relatório Tech Trends 2025, esse modelo permite operações mais fluidas e resilientes, mesmo em cenários de alta demanda.

Outro benefício importante está na sustentabilidade. Ambientes inteligentes otimizam recursos como energia e água com base no uso real, enquanto sensores e IA ajudam a prever necessidades de manutenção e evitar desperdícios. Já o relatório The Era of Living Intelligence destaca que essa tecnologia também melhora o bem-estar, promovendo conforto térmico, qualidade do sono e estímulos sensoriais ajustados ao estado emocional do hóspede.

O outro lado da tendência: entraves e aprendizados

Apesar de seus avanços, a Hospitalidade Sensorial e Automatizada ainda enfrenta desafios importantes para se consolidar em larga escala. O primeiro deles é a infraestrutura tecnológica. A integração entre sensores, inteligência artificial e automação exige conectividade robusta, interoperabilidade entre sistemas e manutenção constante — o que pode elevar os custos iniciais de implementação, especialmente em redes de médio porte.

Outro ponto crítico é a privacidade dos dados. Como a experiência personalizada depende da coleta e análise de informações sensíveis — como padrões de sono, sinais vitais e comportamento emocional — é fundamental garantir que esses dados sejam processados de forma segura, ética e transparente. O relatório The Era of Living Intelligence alerta para a necessidade de novos padrões regulatórios e modelos de governança que acompanhem o ritmo da inovação.

Também há um desafio cultural. A introdução de ambientes hiperautomatizados pode gerar estranhamento ou desconforto em determinados perfis de usuários, que preferem a interação humana tradicional ou sentem receio frente à presença de robôs e sistemas autônomos. Equilibrar automação com empatia e flexibilidade será essencial para garantir aceitação e adesão progressiva.

Tendência em expansão: para onde caminha a hospitalidade inteligente

Nos próximos anos, a Hospitalidade Sensorial e Automatizada deve evoluir para experiências contínuas e sem fronteiras. Redes globais poderão reconhecer automaticamente o perfil do cliente e replicar suas preferências em qualquer unidade, apoiando estilos de vida mais móveis e nômades.

Ambientes também tendem a incorporar IA emocional, ajustando luz, som e temperatura com base no humor e no nível de estresse do hóspede. Serviços autônomos 24/7, como entregas de toalhas, refeições e até massagens, devem se tornar comuns, operando sem necessidade de interação humana.

Mais do que uma tendência, essa transformação representa uma nova forma de pensar acolhimento. Ao integrar inteligência, sensibilidade e automação, a hospitalidade deixa de ser apenas um serviço — e se torna uma experiência viva, moldada em tempo real pelas emoções e preferências de cada pessoa.

6.13 IA Agêntica

Imagine uma IA que não apenas responde, mas decide. Uma tecnologia capaz de agir sozinha, aprender com as experiências e transformar setores inteiros. Esse conceito está saindo da ficção científica e se tornando realidade. A IA Agêntica (Agentic AI) está chegando para mudar tudo.

A inteligência artificial está evoluindo além dos agentes convencionais de IA, abrindo caminho para um novo conceito: a IA Agêntica. Segundo um relatório da McKinsey & Company, essa tecnologia tem o potencial para transformar radicalmente setores como automação empresarial, segurança cibernética e atendimento ao cliente. A Gartner prevê que, até 2029, a IA Agêntica resolverá autonomamente 80% das demandas comuns de atendimento ao cliente sem intervenção humana, reduzindo os custos operacionais em 30% e transformando a relação entre empresas e consumidores. Mas o que diferencia essa abordagem dos agentes convencionais? E como ela pode impactar o futuro?

O que é IA Agêntica?

Enquanto os agentes de IA tradicionais executam tarefas baseadas em comandos explícitos, a IA Agêntica é composta por arquiteturas multiagentes capazes de tomar decisões sozinhas, cooperar entre si e se adaptar a novos cenários sem depender de instruções humanas. Nesse modelo, cada agente possui especialidades próprias, mas compartilha dados e objetivos com outros agentes por meio de protocolos de comunicação e padronização de contexto. Ela não apenas segue ordens, mas define metas, planeja ações e se adapta ao ambiente, corrigindo seus próprios erros ao longo do processo.

O conceito de IA Agêntica está diretamente relacionado à ideia de sistemas multiagentes, onde diferentes inteligências artificiais trabalham em conjunto para alcançar metas complexas. Essa cooperação é viabilizada por padrões emergentes como o Model Context Protocol (MCP) — que permite aos agentes manterem coerência em seus contextos de atuação — e o Agent-to-Agent (A2A) — protocolo que possibilita comunicação autônoma entre IAs, sem necessidade de mediação humana. Esses padrões são fundamentais para garantir fluidez nas interações e escalabilidade das tarefas realizadas por agentes independentes.

Como a IA Agêntica funciona?

A IA Agêntica opera com base em três pilares fundamentais que a distinguem de outras formas de inteligência artificial. O primeiro é a autonomia na tomada de decisões. A OpenText, empresa líder mundial em soluções de gerenciamento de informações, explica que, diferentemente de assistentes virtuais tradicionais, a IA Agêntica não apenas responde a comandos, mas também desenvolve estratégias independentes para alcançar seus objetivos, demonstrando comportamento orientado a metas.

O segundo pilar é a adaptação contínua. Segundo a mesma fonte, esses sistemas são projetados para aprender com novas informações e se ajustar a diferentes cenários sem necessidade de reprogramação manual, permitindo que a IA Agêntica evolua continuamente e melhore seu desempenho ao longo do tempo.

O terceiro pilar é a capacidade de autoavaliação. A IA Agêntica pode monitorar seu próprio desempenho e ajustar suas ações conforme necessário, otimizando processos e recursos sem intervenção humana. Um exemplo disso é o Claude 3.5 Sonnet, modelo de IA desenvolvido pela Anthropic, que introduziu a funcionalidade chamada ‘uso de computador’. Esse recurso permite que a IA interaja com ambientes desktop, realizando tarefas como mover o cursor, clicar em botões e digitar textos de forma autônoma. Segundo o Business Insider, essa capacidade não apenas imita interações humanas, mas também permite que o modelo ajuste suas ações com base no contexto, otimizando processos.

Aplicações práticas da IA Agêntica

Automação empresarial: Assistentes de IA gerenciam projetos, otimizam processos e negociam contratos sem supervisão humana, aumentando a eficiência. (Fonte: IEEE Spectrum)

Pesquisa e desenvolvimento: Modelos autônomos aceleram descobertas em química e biotecnologia, otimizando experimentos. (Fonte: Nature)

Cibersegurança: Agentes autônomos detectam e neutralizam ameaças antes de causarem danos significativos. (Fonte: CISA)

E-commerce e atendimento ao cliente: Até 2029, 80% das demandas comuns de suporte serão resolvidas sem humanos, reduzindo custos em 30%. (Fonte: Gartner)

Desafios e limitações

A IA Agêntica ainda enfrenta desafios significativos, especialmente em segurança e controle. Em entrevista ao Business Insider, Doug Philippone, investidor especializado em tecnologia de defesa, alertou que a falta de regulamentação pode permitir que sistemas de IA altamente autônomos tomem decisões imprevistas sem supervisão, o que representa riscos em setores como segurança nacional e infraestrutura crítica. Segundo ele, a ausência de um framework ético claro pode resultar no desenvolvimento de IAs descontroladas, exigindo maior fiscalização para evitar impactos negativos.

Por outro lado, a falta de transparência desses sistemas representa uma barreira para sua adoção em larga escala. Segundo um artigo do San Francisco Chronicle, especialistas alertam que modelos de IA funcionam como “caixas-pretas”, tornando difícil explicar como tomam decisões em áreas sensíveis como saúde e finanças. Essa falta de clareza compromete a confiança e levanta questões sobre ética e responsabilidade.

Outro fator crítico é o alto consumo de energia desses sistemas. Um relatório do The Verge destaca que empresas como OpenAI e Google DeepMind enfrentam dificuldades para tornar a IA Agêntica mais eficiente e sustentável, o que reforça a necessidade de novas abordagens para reduzir seu impacto ambiental.

A nova era da Agentic Web

À medida que essas tecnologias evoluem, surgem visões mais ambiciosas, como a chamada Agentic Web — uma futura internet composta por IAs autônomas que interagem diretamente entre si, sem intervenção humana. Assim como a World Wide Web conectou documentos, a Agentic Web conectará agentes inteligentes em uma malha dinâmica de decisões, serviços e interações.

Esses avanços exigem uma nova infraestrutura digital, baseada em padrões abertos, interoperabilidade e governança adaptativa. O futuro aponta para uma convivência cada vez mais integrada entre humanos e máquinas, onde confiança, ética e cooperação serão as bases de uma inteligência verdadeiramente compartilhada.

A IA Agêntica não é apenas uma tendência, mas um marco na evolução da inteligência artificial. Seu avanço desafia conceitos tradicionais de automação, trazendo sistemas que tomam decisões, aprendem com o ambiente e atuam de forma independente. Ao mesmo tempo, questões como transparência, regulamentação e impacto energético ainda exigem atenção. O equilíbrio entre inovação e controle definirá o futuro dessa tecnologia, à medida em que empresas e governos trabalham para mitigar riscos e maximizar benefícios.

Mas até que ponto estamos prontos para delegar decisões importantes a máquinas autônomas? Como garantir que a IA Agêntica trabalhe a nosso favor, sem perdermos o controle sobre suas ações? Estamos diante de uma revolução que promete eficiência sem precedentes, mas também levanta questões que exigem reflexão.

6.14 IA Autônoma e Adaptativa

Imagine um sistema de Inteligência Artificial que não apenas automatiza tarefas, mas aprende com o ambiente, toma decisões em tempo real e melhora continuamente. Essa não é mais uma ideia futurista — é a nova direção da IA, que está se tornando autônoma e adaptativa. Mas o que está por trás dessa transformação? E quais impactos ela pode gerar nos negócios e na sociedade?

O que é a IA autônoma e adaptativa?

A IA Autônoma e Adaptativa representa uma nova geração de sistemas inteligentes capazes de operar com independência em ambientes dinâmicos. Ao contrário da automação tradicional, que segue regras fixas, essa IA é projetada para se adaptar a mudanças, aprender com experiências e tomar decisões sem intervenção humana direta. Segundo o relatório Technology Vision 2025 da Accenture, entramos na era da “IA que age em nosso nome” — um marco em que os sistemas deixam de apenas apoiar para assumirem responsabilidades autônomas em processos complexos.

Essa transição também está ligada à evolução da IA tradicional para sistemas que combinam percepção, raciocínio e ação em tempo real. Como aponta o relatório da CB Insights, essas tecnologias são cada vez mais integradas a processos críticos de negócios, onde precisam responder de forma proativa a estímulos externos, ajustando seu comportamento de maneira contínua e inteligente. Também se destacam os Multiagent Systems (Sistemas Multiagentes - SMA), nos quais múltiplas IAs interagem para coordenar decisões em diferentes domínios autônomos.

Como essa tecnologia funciona?

A base dessa transformação está em algoritmos de aprendizado contínuo, como Redes Neurais Dinâmicas, aprendizado por reforço e modelos evolucionários. Esses sistemas não são apenas treinados inicialmente — eles continuam aprendendo, ajustando estratégias e modificando seu comportamento conforme novos dados e situações surgem.

A base dessa transformação está em algoritmos de aprendizado contínuo, como Redes Neurais Dinâmicas, aprendizado por reforço e modelos evolucionários. Esses sistemas não são apenas treinados inicialmente — eles continuam aprendendo, ajustando estratégias e modificando seu comportamento conforme novos dados e situações surgem. Essa lógica está alinhada aos conceitos de Self-Improving AI Systems (Sistemas de IA Auto-Aprendentes), que tornam o próprio modelo capaz de otimizar sua performance com o tempo, e também se beneficia do uso de técnicas de raciocínio estruturado como o Chain-of-Thought (Cadeia de Raciocínio), que ajudam a explicar decisões tomadas passo a passo, aumentando a transparência.

Um exemplo prático pode ser visto em um estudo publicado no arXiv, em que pesquisadores utilizaram uma Rede Neural para controlar autonomamente a síntese de grafeno. A IA aprendeu, por tentativa e erro, a ajustar os parâmetros de crescimento do material sem nenhuma instrução humana direta. O resultado foi um processo mais eficiente e preciso, guiado por algoritmos adaptativos que otimizavam a cada ciclo.

Além dos algoritmos, esses sistemas dependem fortemente de sensores em tempo real e ciclos constantes de feedback para ajustar suas ações. De acordo com pesquisadores no ResearchGate, a IA adaptativa precisa ser capaz de interpretar contextos em rápida mudança, avaliando continuamente se as decisões tomadas ainda são válidas diante de novas informações, o que exige uma arquitetura flexível e resiliente. Aqui entram soluções de AI Optimization (Otimização com IA), que permitem decisões otimizadas em múltiplos cenários, ajustando recursos e estratégias em tempo real.

Essa evolução também está conectada ao uso crescente da Computação Paralela, que permite que múltiplas tarefas de processamento ocorram simultaneamente, aumentando a velocidade e a eficiência da IA. Além disso, o avanço da IA Generativa tem impulsionado sistemas capazes de tomar decisões criativas e propor soluções complexas de forma autônoma. A Accenture destaca uma mudança importante: estamos entrando em uma era de “autonomia compartilhada”, em que humanos e IAs dividem responsabilidades e tomam decisões em conjunto, acelerando inovações em escala — um cenário ideal para o uso de Adaptive Copilots (Copilotos Adaptativos), que aprendem com o comportamento do usuário e evoluem constantemente.

Quais são os benefícios e aplicações práticas?

A capacidade de adaptação contínua permite que a IA lide com incertezas e mudanças inesperadas — um diferencial em áreas como logística, saúde, finanças e manufatura. Segundo o relatório da CB Insights sobre as principais tendências tecnológicas de 2025, empresas estão investindo em soluções de IA adaptativa para responder a mercados voláteis, mitigar riscos operacionais e oferecer experiências personalizadas em tempo real. Neste cenário, destaca-se também o papel da AI-Augmented Software Engineering (Engenharia de Software Aumentada por IA), onde a IA é usada para otimizar todo o ciclo de desenvolvimento de software, desde o código até implantação e manutenção.

Além disso, essa abordagem traz maior eficiência energética, já que os sistemas ajustam o consumo de recursos de acordo com a demanda. Também amplia a autonomia de robôs, veículos autônomos e agentes virtuais, que precisam operar com segurança em ambientes imprevisíveis.

Outro benefício destacado pela Accenture é a capacidade desses sistemas de escalar decisões com consistência em diferentes áreas de uma organização. Isso permite alinhar operações, reduzir retrabalho e acelerar respostas estratégicas com base em dados contextuais e atualizados em tempo real.

Quais desafios ainda precisam ser superados?

Apesar do avanço técnico, ainda existem obstáculos significativos para a aplicação ampla dessa tecnologia. Um dos principais está na complexidade dos modelos adaptativos em contextos reais, em que as variáveis são incontáveis e nem sempre previsíveis. Outro ponto crítico é a necessidade de mecanismos que garantam transparência e responsabilidade em decisões tomadas por máquinas. À medida que a IA passa a agir de forma mais autônoma, cresce a preocupação com o que especialistas chamam de “caixa-preta algorítmica” — situações em que nem mesmo os desenvolvedores conseguem explicar claramente como uma decisão foi tomada.

Isso é especialmente problemático em setores sensíveis, como saúde, justiça e finanças, onde decisões automatizadas podem impactar diretamente vidas humanas. Por isso, torna-se fundamental o desenvolvimento de estruturas de governança algorítmica, que incluam auditoria constante, explicabilidade dos modelos e critérios éticos embutidos desde a concepção do sistema.

O artigo publicado no ResearchGate reforça esse ponto ao discutir os desafios de controle, segurança e ética em sistemas de IA auto-adaptativos. Os autores argumentam que, para atuar em ambientes dinâmicos, essas IAs precisam não apenas tomar decisões, mas também justificar essas decisões de forma compreensível para humanos — o que exige novos paradigmas de governança algorítmica.

A Inteligência Artificial Autônoma e Adaptativa está deixando de ser uma promessa distante para se tornar uma realidade que transforma processos, decisões e negócios. Combinando aprendizado contínuo, tomada de decisão independente e capacidade de adaptação a contextos complexos, ela inaugura uma nova era tecnológica — uma em que sistemas realmente pensam por si. O futuro da IA já não depende apenas de código, mas da confiança que conseguimos construir nas máquinas que, cada vez mais, decidem ao nosso lado.

6.15 IA Generativa Multimodal

Com a popularização de inteligências artificiais generativas — como ChatGPT, Gemini e LLaMA — cresceu o interesse em usá-las para apoiar atividades cotidianas, desde escrever textos até responder perguntas complexas. Mas o ser humano não se comunica apenas com palavras: usamos imagens, vídeos, sons, gestos, códigos e até expressões faciais. Por isso, uma nova fase está ganhando força: a IA Generativa Multimodal.

De acordo com a IBM, com a IA Generativa Multimodal, será possível melhorar o uso dessas ferramentas ao introduzir diferentes formatos de dados em uma mesma interface. Esses dados podem variar desde textos e documentos até vídeos e imagens, abrangendo quase todas as fontes de informações utilizadas pela atual sociedade.

O que é IA Generativa Multimodal?

Uma IA Generativa Multimodal consiste em uma evolução das IAs Generativas tradicionais que trabalham com apenas um formato de dado. Nesse novo paradigma, a IA é capaz de entender e gerar conteúdo combinando diversas modalidades, como: Texto. Imagem, Áudio, Vídeo e Código.

Imagine descrever em palavras um personagem e a IA gerar uma imagem realista ou um vídeo com esse personagem falando. Ou tirar uma foto de um documento e pedir à IA um resumo. Esse tipo de interação não apenas imita a comunicação humana — ela se torna mais natural, intuitiva e eficiente.

Trabalhos, Tecnologias e Ferramentas Relacionadas

Para que a IA Generativa Multimodal se torne uma realidade consolidada, diversos campos de pesquisa e desenvolvimento estão atuando em conjunto.  Essa evolução exige tanto a maturação de tecnologias já existentes quanto a integração de novos componentes de ponta. Isso engloba a integração de diferentes áres da Inteligência Artificial, como o uso de Modelos de Linguagem Avançados (LLMs), Redes Neurais, avatares, dentro outros.

Essa convergência tecnológica possibilita o surgimento de interfaces adaptativas e “invisíveis”, como apontado pela ThoughtWorks. Em vez de exigir comandos específicos, essas interfaces compreendem múltiplas formas de entrada (voz, imagem, gestos etc.) e respondem de maneira integrada e natural.

Além das tecnologias centrais envolvidas nos modelos multimodais, há pilares complementares e esforços paralelos que são fundamentais para viabilizar sua consolidação no mercado e na sociedade.

Um dos primeiros passos nesse caminho é o desenvolvimento contínuo das IAs unimodais — aquelas especializadas em uma única modalidade, como texto, imagem ou áudio. Elas funcionam como a base sobre a qual os sistemas multimodais são construídos. Ao treinar separadamente cada tipo de entrada, essas tecnologias garantem maior precisão, controle e desempenho na fusão posterior de dados em múltiplos formatos.

Paralelamente, vemos avanços notáveis na geração de conteúdo audiovisual de forma autônoma, com ferramentas como Veo 3 (Google), Runway e Pika Labs liderando o desenvolvimento de experiências visuais hiper-realistas. Esses sistemas não apenas criam imagens e vídeos, mas fazem isso a partir de comandos em linguagem natural — conectando diretamente texto, imagem e movimento de maneira fluida e acessível.

No entanto, para que um sistema consiga compreender e gerar texto, imagem, áudio e vídeo simultaneamente, é necessário integrar modelos especializados em uma única arquitetura unificada. Essa integração representa um dos principais desafios técnicos da IA multimodal: equilibrar a complexidade das múltiplas modalidades com a necessidade de desempenho eficiente, sem sobrecarregar os recursos computacionais.

Modelos amplamente conhecidos como ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) e Claude (Anthropic) já começaram a incorporar essas capacidades multimodais, permitindo, por exemplo, interpretar imagens enquanto respondem perguntas em linguagem natural, gerar legendas, resumos ou até mesmo conteúdos visuais a partir de descrições escritas.

Além disso, um ponto-chave para a adoção prática dessas tecnologias está no desenvolvimento de experiências de usuário multimodais (UX) e avatares interativos. Interfaces mais intuitivas, avatares que expressam emoções com naturalidade, vozes sintéticas realistas e interações contextuais transformam a experiência com sistemas de IA em algo mais próximo da comunicação humana. Isso torna a tecnologia não apenas mais eficiente, mas também mais acolhedora e acessível.

Aplicações Práticas da IA Generativa Multimodal

A principal vantagem da IA multimodal está em unificar múltiplas formas de interação em uma única experiência fluida. Isso reduz a necessidade de alternar entre diferentes ferramentas e meios, tornando a interação mais natural e eficiente. Usuários podem, por exemplo, enviar uma imagem e receber uma análise textual, ou criar um vídeo inteiro apenas descrevendo uma cena em palavras.

Essa integração traz benefícios significativos tanto para o usuário quanto para as empresas, ao aumentar a produtividade, melhorar a experiência e manter o engajamento por mais tempo nas plataformas.

Desafios e limitações

Para alcançar IAs Generativas Multimodais de qualidade, será necessário o desenvolvimento de múltiplas etapas, desde evolução nos modelos simples, até evolução no desempenho dos modelos, visto que atualmente esses modelos demandam um grande poder computacional tanto para o desenvolvimento quanto para o uso deles.

Além disso, há a atenção necessária no quesito ético de IAs generativas, visto que, com a possibilidade de criação de textos e imagens artificiais pode ter uma crescente na criação e disseminação de Fake News, dessa forma será necessário o desenvolvimento de regulamentos que garantam uma segurança para a sociedade dessas informações geradas.

O futuro da IA, uma Inteligência multifacetada

A IA Generativa Multimodal marca um passo decisivo rumo à inteligência multifacetada, capaz de interpretar o mundo como nós: por diversos sentidos ao mesmo tempo. Isso redefine como interagimos com sistemas digitais e amplia radicalmente o alcance da IA em áreas como entretenimento, educação, saúde, design, ciência e negócios.

O futuro da IA já está sendo moldado por essa convergência de mídias, tecnologias e experiências. E ele será tão invisível quanto intuitivo — uma inteligência presente, que entende, responde e cria de forma natural.

6.16 Inteligência Viva

Estamos entrando em uma nova fase da transformação digital, onde ambientes, dispositivos e sistemas passam a perceber, aprender e reagir ao contexto em tempo real. Essa capacidade define o que chamamos de Inteligência Viva — um ecossistema tecnológico que evolui de forma contínua com base nas interações, dados ambientais e sinais humanos.

O que é Inteligência Viva?

Segundo o relatório FTSG 2025, Inteligência Viva é a convergência de IA contextual, sensores inteligentes e sistemas adaptativos, criando espaços e plataformas que tomam decisões com base no ambiente e comportamento, sem a necessidade de comandos humanos explícitos.

A Inteligência Viva representa a transição dos Modelos de Linguagem para Modelos de Ação (Large Action Models - LAMs), onde a IA não só entende o que é dito, mas decide o que fazer em cada contexto.

Benefícios estratégicos

A adoção da Inteligência Viva traz benefícios concretos para organizações e usuários. Segundo o FTSG 2025, sistemas que percebem e agem de forma autônoma reduzem drasticamente o tempo de resposta, melhoram a eficiência de processos e ampliam a personalização dos serviços com base em dados contextuais.

Hospitais com ambientes responsivos, por exemplo, conseguem antecipar crises clínicas com base em sinais ambientais e biométricos; fábricas inteligentes reduzem desperdícios por meio de ajustes em tempo real; e plataformas de atendimento se adaptam às necessidades do cliente sem intervenção humana. Além disso, esses sistemas permitem criar espaços mais seguros e confortáveis, ajustando variáveis como iluminação, temperatura, acessibilidade e privacidade conforme o perfil e o comportamento dos usuários.

Empresas que adotam Inteligência Viva tendem a operar com menor atrito, maior resiliência e capacidade contínua de adaptação — vantagens críticas em um cenário de mudanças rápidas e crescentes expectativas dos consumidores.

Exemplos de aplicação:

Hospitais inteligentes que ajustam luz, temperatura e alertas com base no estado do paciente.

Plantas industriais com máquinas que reconfiguram operações automaticamente conforme o fluxo e a carga.

Residências adaptativas, como o projeto de Residência VidaFutura em Madrid: que vai permitir o controle da luz, temperatura, som e móveis inteligentes de acordo com às preferências dos moradores. Isso porque ele utiliza modelos preditivos treinados nas emoções e sinais biométricos dos residentes.

Sistemas bancários preditivos, que identificam padrões de comportamento e ajustam canais de atendimento em tempo real.

Por que essa tendência é relevante atualmente?

A Inteligência Viva representa um salto qualitativo na evolução da tecnologia organizacional. De acordo com o FTSG, ela marca a transição da automação para a adaptação: de sistemas que executam tarefas programadas para ecossistemas que entendem o contexto, aprendem com o uso e ajustam o próprio comportamento.

Essa tendência importa especialmente agora porque a infraestrutura tecnológica já é viável: sensores de baixo custo, redes 5G, computação de borda e modelos de IA contextual estão amplamente disponíveis.

Além disso, a complexidade dos sistemas humanos exige respostas ágeis e precisas. Sistemas vivos permitem antecipar falhas, otimizar recursos e elevar a experiência do usuário.

Em um mundo em constante mudança, a Inteligência Viva permite que as organizações deixem de apenas reagir e passem a coevoluir com o seu ambiente.

Estamos vivendo um momento de avanço exponencial da tecnologia, no qual ambientes e sistemas ganham autonomia para aprender e reagir ao contexto em tempo real. Esse cenário marca a emergência da Inteligência Viva — a base que transforma espaços em ecossistemas adaptativos e proativos.

Esse novo paradigma exige que humanos e máquinas convivam em harmonia, o que dá origem à Convergência Humano-Máquina: uma relação colaborativa onde decisões e tarefas são compartilhadas e complementares a partir das capacidades de ambos.

Nesse convívio, a tecnologia também atua aprimorando o próprio ser humano — física, cognitiva e sensorialmente — dando origem à tendência dos Humanos Aprimorados, impulsionados por sistemas inteligentes que expandem suas habilidades.

Uma das formas pelas quais essa interação acontece é por meio das Interfaces Sensorialmente Expandidas, que ampliam os sentidos e tornam a comunicação entre humano e máquina mais intuitiva, emocional e natural.

Mas, para que tudo isso funcione de maneira fluida, entra em cena a necessidade das Experiências Invisíveis: interações que não interrompem, não distraem e muitas vezes acontecem sem que o usuário perceba. Nesse modelo, humanos e máquinas colaboram prevendo as intenções um do outro, com mínima fricção e máxima eficiência.

Essas cinco tendências não são caminhos paralelos. São camadas interdependentes de um mesmo movimento: o surgimento de um novo ecossistema digital centrado em fluidez, adaptabilidade, inteligência contextual e empatia tecnológica.

Estamos diante de uma virada de era. A Inteligência Viva não é apenas uma inovação tecnológica — ela é a fundação de um mundo onde os espaços sentem, as decisões se antecipam e as interações desaparecem da superfície. Nesse novo paradigma, ambientes, pessoas e sistemas aprendem juntos, criando um ciclo contínuo de adaptação e evolução.

​O futuro não será moldado por comandos, mas por relações sensíveis entre humanos e ecossistemas digitais que já compreendem o contexto antes mesmo que a intenção se manifeste. Mais do que automatizar o presente, a Inteligência Viva está redesenhando a forma como vivemos, trabalhamos e sentimos o mundo.

6.17 Interfaces Semânticas

Atualmente há um esforço em melhorar a forma como a humanidade interage com as máquinas, visando uma comunicação mais fluida e com assertividade. Uma forma de trazer melhorias é por meio do uso de Inteligência Artificial (IA) possibilitando que sistemas compreendam e interpretem informações com base no significado e contexto delas. Esse esforço é chamado de Interfaces Semânticas e tem esse nome por causa do foco em otimizar a camada de entendimento dos dados e informações.

O que é Interfaces Semânticas?

No campo da linguística, estruturas frasais podem ser analisadas em três camadas, A primeira é o léxico, que consiste no acervo de palavras que pertencem a determinada língua. A segunda é a sintaxe, que contêm o conjunto de regras formais que estruturam a linguagem. Já a última é a semântica, essa que traz o significado e informações que os falantes querem transmitir.

Esse estudo tem um paralelo com a IA, especialmente no campo de processamento de linguagem natural – em inglês, NLP –, visto que a linguagem estruturada é uma forma pratica de os humanos interagirem com máquinas, já que utilizam dela na comunicação entre pessoas.

Até recentemente, o foco da IA estava nas duas primeiras camadas da linguística, mas agora, o esforço se encontra na camada semântica, visto que conforme relatório da Accenture, 'Interfaces Semânticas são um divisor de águas na forma como interagimos com dados', isso se deve, principalmente pela melhoria na redução de camadas e conhecimento técnico necessário para o processamento e interpretação dos dados, assim gerando valor mais rápido.

Aplicações práticas de Precisão de Dados e Contexto

Com o uso de Interfaces semânticas, corporações podem criar assistentes inteligentes com maior capacidade de adaptação de contexto e que entendam de forma mais precisa o que seus interlocutores necessitam, reduzindo a necessidade de um estudo aprofundado em prompts, permitindo um uso por uma gama maior de usuários.

A ThoughtWorks destaca o exemplo da farmacêutica Gilead, que implementou um assistente para análise conversacional de dados clínicos. Essa abordagem melhorou a eficiência, reduziu barreiras técnicas e democratizou o acesso à informação dentro da organização.

Desafios e limitações

Para alcançar as Interfaces Semânticas, será necessário um aprofundamento nos temas de linguística, a fim de possibilitar o entendimento de como os humanos se comunicam para assim ser possível ensinar as máquinas esse processo com maestria.

Além disso, há a necessidade de uma grande quantidade de dados para ser possível a especialização semântica de agentes, esses dados que podem ser tanto caros quanto de difícil aquisição por meio de corporações.

Entretanto, mesmo com esses desafios, é altamente possível alcançar essas Interfaces de modo a possibilitar o avanço nas áreas de interação humano-máquina.

O futuro da comunicação entre máquinas e humanos

As interfaces Semânticas têm um enorme potencial em modificar a forma como os humanos interagem com os dados, facilitando o acesso às informações com menor esforço técnico necessário.

Além disso, mesmo com algumas dificuldades que podem ser encontradas no caminho, essa tendência é capaz de trazer uma série de mudanças positivas no fluxo de trabalho de corporações, de modo a aumentar o lucro obtido e até mesmo melhorar a interação com os clientes.

6.18 Interfaces Sensorialmente Expandidas

Sentir um holograma nas mãos ou experimentar um sabor digital durante uma aula virtual já não é mais coisa de ficção científica. As Interfaces Sensorialmente Expandidas estão tornando isso possível. Essa nova geração de tecnologias vai além da visão e da audição, ampliando a conexão com o mundo digital por meio do tato, olfato, paladar e até sinais neurais. Mas o que está por trás dessas inovações — e como elas estão transformando a forma de aprender, criar e se conectar?

O que são Interfaces Sensorialmente Expandidas?

Interfaces Sensorialmente Expandidas representam a evolução da interação humano-computador, ao incorporar múltiplos canais sensoriais além da visão e da audição. Essa tendência busca criar experiências digitais mais naturais, inclusivas e imersivas, ativando sentidos como tato, olfato, paladar, percepção espacial e até sinais neurais. Em vez de depender exclusivamente de telas e comandos visuais ou sonoros, essas interfaces permitem que os usuários sintam texturas, aromas, sabores e movimentos ou controlem sistemas por meio da atividade cerebral.

Segundo artigo publicado na revista científica Frontiers in Human Neuroscience, o uso de dispositivos hápticos[20] não invasivos e tecnologias multissensoriais[21] abre caminho para uma nova fase de substituição, adição e expansão sensorial no campo da interação digital.

Como funcionam?

As Interfaces Sensorialmente Expandidas funcionam por meio da combinação de sensores, atuadores, inteligência artificial e materiais responsivos que estimulam os sentidos humanos de forma sincronizada com ambientes digitais. Existem diferentes abordagens tecnológicas para ampliar essa interação, dependendo do tipo de estímulo sensorial envolvido.

No campo do tato, dispositivos hápticos como o SenseGlove Nova 2 e o colete OWO reproduzem texturas, pressões e vibrações, simulando o contato com objetos virtuais. O relatório FTSG 2025 destaca essas soluções como exemplos de tecnologias táteis avançadas. A mesma publicação também menciona as interfaces holográficas da Universidade de Glasgow, que utilizam ultrassom para criar a sensação de toque em hologramas suspensos, sem contato físico direto.

Na dimensão auditiva, sistemas como o Waves Nx criam ambientes sonoros tridimensionais com realismo espacial, reforçando a imersão digital. Já interfaces neurais e gestuais, como o OpenBCI Galea e a Mudra Band, decodificam sinais cerebrais e movimentos sutis, permitindo interação com sistemas digitais sem necessidade de toques ou comandos verbais — uma tendência igualmente destacada pela mesma fonte.

Há ainda os têxteis inteligentes, tecidos que reagem a estímulos como toque ou temperatura, mudando de forma ou cor. O mesmo relatório aponta o Auxetic Yarn como um exemplo de material responsivo promissor, com aplicações em vestíveis sensoriais e superfícies interativas.

Ao integrar essas tecnologias, as Interfaces Sensorialmente Expandidas transformam a experiência digital em algo mais envolvente, intuitivo e conectado ao corpo humano.

Tipos de Interfaces Sensorialmente Expandidas:

Interface Háptica (Toque): Permite sentir vibrações, pressões e texturas com precisão.
Exemplos: SenseGlove Nova 2, OWO Vest, WEART

Holográfica Tátil: Reproduz sensação de toque no ar usando ultrassom.
Exemplos: Universidade de Glasgow, UC Santa Barbara

Olfativa e Gustativa: Simula cheiros e sabores com estímulos químicos ou elétricos.
Exemplos: Aroma Shooter (Aromajoin), Virtual Lollipop (City Univ. HK), e-Taste

Auditiva Espacial (3D): Cria paisagens sonoras realistas com percepção de profundidade.
Exemplos: Waves Nx, Dante Audio System

Neurais e Gestuais: Traduz sinais cerebrais e movimentos em comandos digitais.
Exemplos: OpenBCI Galea, Mudra Band, Apple BCI.

Têxteis Inteligentes: Tecidos que reagem ao toque e à temperatura com mudança de forma ou cor.

Exemplos: Auxetic Yarn, Tecidos responsivos.

Aplicações e benefícios

As Interfaces Sensorialmente Expandidas estão começando a transformar experiências digitais em diversas áreas, criando conexões mais profundas entre o corpo e a tecnologia. Na educação, elas viabilizam ambientes de aprendizagem imersiva, onde o aluno não apenas vê e ouve, mas também sente texturas, cheiros ou sabores relacionados ao conteúdo — recurso especialmente promissor em áreas como biologia, química e formação técnica.

No setor de entretenimento, os games e experiências em realidade estendida já exploram essas interfaces para aumentar a imersão e a resposta emocional do usuário. Com coletes táteis, sons tridimensionais e até estímulos gustativos, jogos e simulações ganham novos níveis de realismo sensorial.

Na área da saúde, esses sistemas oferecem ganhos concretos em reabilitação física e neurológica. Um estudo recente publicado no Financial Times relata o uso de uma mão robótica controlada por sinais cerebrais que devolveu a sensação de toque a pacientes com lesões na medula espinhal, ampliando o alcance terapêutico de próteses e interfaces neurais.

Para o design e a prototipagem, essas tecnologias possibilitam interação direta com objetos virtuais antes mesmo da produção física, permitindo que designers “sintam” formas, texturas e respostas táteis durante o processo criativo. Isso reduz o tempo e o custo de desenvolvimento de produtos.

Além disso, há avanços significativos em acessibilidade, com interfaces que compensam deficiências sensoriais, como táteis que substituem estímulos visuais, ou sistemas olfativos que complementam alertas auditivos. Essas inovações têm o potencial de tornar ambientes digitais mais inclusivos e personalizados.

Áreas de Aplicação das Interfaces Sensorialmente Expandidas:

Educação Imersiva: Ambientes de aprendizagem com tato, aroma e sabor para reforçar o conteúdo e a memória.

Jogos e Entretenimento: Experiências mais realistas com resposta tátil, sons 3D e estímulos sensoriais variados.

Saúde e Reabilitação: Próteses e terapias que restauram sensações ou usam sinais cerebrais para controle motor.

Design e Prototipagem: Testes com objetos virtuais que simulam textura, forma e resposta antes da fabricação.

Acessibilidade Sensorial: Interfaces que ampliam sentidos ausentes, oferecendo experiências digitais inclusivas e adaptáveis.

Desafios atuais

Apesar do avanço acelerado, as Interfaces Sensorialmente Expandidas ainda enfrentam barreiras importantes para sua adoção em larga escala. Um dos principais desafios está na complexidade técnica. A integração precisa entre sensores, atuadores e algoritmos de resposta exige engenharia sofisticada, além de alto custo de desenvolvimento e manutenção.

Outro obstáculo está na latência e sincronização sensorial. Para que a experiência seja realmente imersiva, os estímulos precisam estar perfeitamente alinhados com as ações do usuário. Pequenos atrasos ou falhas na resposta tátil ou gustativa podem comprometer a naturalidade da interação.

A escalabilidade e miniaturização dos dispositivos também limita sua disseminação. Segundo matéria publicada pelo jornal The Guardian, tecnologias como o dispositivo e-Taste, que simula sabores por meio de estímulos elétricos na língua, ainda estão em fase experimental e carecem de viabilidade comercial no curto prazo.

Além disso, há preocupações crescentes com privacidade e ética, especialmente no uso de interfaces neurais. De acordo com o The Wall Street Journal, a Apple está desenvolvendo sistemas que interpretam sinais cerebrais para controlar dispositivos, em parceria com empresas como a Synchron. Esse avanço levanta debates sobre coleta de dados neurais, consentimento informado e segurança mental do usuário.

Esses desafios não anulam o potencial da tendência, mas indicam que ainda há um caminho de amadurecimento tecnológico e regulatório antes que essas interfaces se tornem parte do cotidiano.

Um olhar para o futuro

À medida que a interação digital se aproxima dos sentidos humanos de forma mais profunda, as Interfaces Sensorialmente Expandidas indicam um caminho no qual a tecnologia deixa de ser apenas funcional para se tornar sensorialmente envolvente. O foco deixará de estar apenas na eficiência da resposta e passará a considerar também a qualidade da experiência percebida.

Nos próximos anos, espera-se que essas interfaces ganhem espaço em ambientes educacionais, clínicos e corporativos, não apenas como soluções inovadoras, mas como parte integrante de ecossistemas digitais mais responsivos e personalizados. À medida que o hardware se torna mais leve e acessível, e o software mais adaptativo, novas possibilidades devem surgir para inclusão sensorial, expressão emocional e criação interativa.

No fim, essa tendência não apenas amplia os limites da experiência digital — ela redefine o que significa estar presente em um ambiente virtual. Ao transformar o corpo em protagonista da interação, as Interfaces Sensorialmente Expandidas podem inaugurar uma nova era de conexão entre pessoas e tecnologias.

6.19 Jornalismo com IA no Comando

A sala de redação nunca mais será a mesma. Enquanto jornalistas correm contra o tempo para apurar fatos, redigir textos e verificar fontes, uma nova força silenciosa está ganhando espaço ao lado deles: a inteligência artificial. Com algoritmos capazes de identificar pautas, resumir informações complexas e até sugerir manchetes otimizadas para diferentes públicos, o processo jornalístico entra em uma nova era — mais rápida, mais automatizada e também mais desafiadora.

Mas o que acontece quando a própria verificação pode ser manipulada? Quem decide o que é notícia — e com que propósito? Essas perguntas estão no centro do debate sobre o futuro da informação em um cenário em que a IA já está na sala de pauta.

A redefinição do jornalismo na era da IA

O jornalista não é mais o único redator da notícia — a IA já está na sala de pauta. Segundo o relatório FTSG 2025, o Jornalismo com IA no Comando (Computer-Directed Reporting, em inglês) representa uma mudança estrutural no modelo de produção de notícias, em que sistemas inteligentes assumem tarefas como apuração, redação e distribuição de conteúdos em larga escala.

Essa abordagem vai além da automação de tarefas repetitivas. A inteligência artificial analisa grandes volumes de dados em tempo real — redes sociais, bases públicas, sensores urbanos — e transforma essas informações em pautas, esboços de texto ou até conteúdos finalizados, prontos para serem publicados.

O processo jornalístico passa a ser coorientado por algoritmos capazes de sugerir temas, definir formatos e moldar a linguagem conforme o perfil de cada audiência. Na prática, isso coloca a IA dentro da redação como uma colaboradora ativa, influenciando decisões editoriais e ampliando o alcance e a velocidade da informação.

A engrenagem invisível da notícia automatizada

De acordo com o relatório FTSG 2025, o Jornalismo com IA no Comando opera por meio da integração de tecnologias que automatizam todo o ciclo de produção jornalística — da apuração à entrega da informação. Esse processo é conduzido por sistemas que combinam inteligência artificial generativa, automação editorial e análise de dados em tempo real.

A apuração de fatos e a identificação de pautas são impulsionadas por curadoria algorítmica[22] e distribuição inteligente, que utilizam modelos treinados para captar sinais em redes sociais, sensores urbanos, plataformas de dados abertos e outros fluxos digitais. A IA interpreta esses sinais para antecipar tendências, detectar eventos relevantes e priorizar temas com base no interesse da audiência.

Na etapa de redação, destacam-se modelos com capacidade de resumo em escala (Summarization at Scale)[23], que transformam grandes volumes de informação em textos sintéticos e adaptáveis ao perfil do leitor e ao canal de distribuição. Em paralelo, técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation)[24] permitem que a IA consulte fontes verificadas no momento da geração de conteúdo, incorporando dados atualizados e contextuais ao texto final.

A verificação de fatos, segundo o relatório, também é potencializada por mecanismos de fact-checking algorítmico[25], capazes de cruzar informações, detectar padrões contraditórios e sinalizar possíveis inconsistências. Esses recursos funcionam como filtros de triagem para auxiliar jornalistas humanos na checagem e na tomada de decisão editorial.

Por fim, o relatório aponta que tecnologias de rastreabilidade e autenticidade de conteúdo, como o protocolo C2PA[26], vêm sendo incorporadas ao fluxo automatizado para garantir a origem, autoria e histórico das mídias geradas — reforçando a confiabilidade do produto final.

A cadeia automatizada da produção jornalística:

1.      Monitoramento de dados: IA coleta sinais em tempo real de redes sociais, sensores e bases públicas.

2.      Curadoria algorítmica: Filtragem de temas e priorização de pautas com base em relevância e comportamento da audiência.

3.      Geração automatizada de texto: Uso de IA generativa, RAG e resumo em escala para criar versões preliminares de conteúdo.

4.      Verificação automatizada: Aplicação de fact-checking algorítmico e consulta a fontes confiáveis.

5.      Distribuição inteligente: Entrega adaptada para múltiplos canais: web, app, push, redes sociais.

6.      Rastreabilidade de conteúdo: Aplicação do protocolo C2PA para garantir autenticidade e origem do material publicado.

Um exemplo prático citado pelo relatório envolve a cobertura de desastres naturais. Quando um terremoto é detectado por sensores públicos ou relatado nas redes sociais, a IA é capaz de identificar o evento, cruzar com bases de dados oficiais, gerar uma primeira versão da matéria com localização, estimativas de impacto e instruções de segurança, e então distribuir esse conteúdo em formatos adaptados para plataformas diferentes — como alertas em tempo real no celular ou posts nas redes sociais — em questão de minutos.

O que muda com a inteligência artificial na redação

Com a inteligência artificial no centro do processo editorial, o jornalismo passa a operar em uma nova escala de eficiência, precisão e alcance. De acordo com a análise apresentada no FTSG 2025, um dos principais benefícios do Jornalismo com IA no Comando é a capacidade de produzir e distribuir informações em tempo real, com alto grau de personalização para diferentes perfis de audiência e contextos geográficos.

Essa personalização permite, por exemplo, que uma mesma notícia seja adaptada automaticamente para um público mais técnico ou mais leigo, em linguagem acessível ou especializada, conforme o canal de distribuição: redes sociais, notificações push, newsletters ou assistentes de voz.

Outro impacto importante é a ampliação da cobertura jornalística, inclusive em áreas ou temas que tradicionalmente recebem menos atenção. Conforme indicado no relatório, é possível monitorar eventos locais, variações climáticas, movimentações políticas e indicadores sociais em tempo real — gerando alertas e conteúdos relevantes com base em dados concretos.

A integração com protocolos como o C2PA também permite reforçar a confiança no conteúdo distribuído, algo essencial em um cenário global marcado por manipulações digitais e desinformação. Além disso, o uso de ferramentas como RAG contribui para elevar a qualidade do material publicado, ao incorporar dados verificados no momento da geração do texto.

Por fim, o FTSG 2025 aponta que o Jornalismo com IA no Comando pode reduzir significativamente os custos operacionais, ao automatizar tarefas como clipping, indexação de notícias, produção de resumos executivos e geração de relatórios temáticos. Isso libera tempo e recursos para que jornalistas humanos se concentrem em análises mais profundas e investigações relevantes.

Impactos positivos da IA no jornalismo:

Agilidade na produção: IA permite criar conteúdos em tempo real, respondendo rapidamente a eventos emergenciais com precisão e clareza.

Personalização do conteúdo: Adaptação automática da linguagem e formato para diferentes perfis de audiência e canais de distribuição.

Cobertura ampliada: Monitoramento de dados em tempo real possibilita alcançar temas locais, sociais e ambientais antes ignorados.

Redução de custos operacionais: Automação de tarefas como clipping e resumos libera recursos para reportagens investigativas mais aprofundadas.

Reforço da credibilidade: Ferramentas como RAG e C2PA garantem que os dados sejam confiáveis e os conteúdos rastreáveis.

Desafios éticos e técnicos da notícia automatizada

No combate à desinformação, a IA pode ser tanto escudo quanto arma.

Embora ofereça ganhos expressivos em velocidade e escala, o Jornalismo com IA no Comando enfrenta limitações técnicas, éticas e estruturais que ainda desafiam sua adoção plena. O relatório FTSG 2025 destaca que, apesar dos avanços, a automação do conteúdo informativo carrega riscos significativos relacionados à integridade, transparência e confiabilidade das informações geradas.

Um dos pontos críticos é a fragilidade digital — a perda de versões, fontes e contexto durante o processamento automatizado de textos. Em fluxos em que múltiplos sistemas manipulam sucessivamente um conteúdo, trechos importantes podem ser descartados ou descontextualizados, comprometendo a narrativa final.

Outro alerta do relatório é o uso indevido da verificação automatizada. Ferramentas de fact-checking algorítmico, embora úteis na triagem inicial, podem ser manipuladas por agentes mal-intencionados ou enviesadas por dados de treinamento, levando à censura seletiva ou à validação de informações incorretas.

A presença crescente de conteúdos sintéticos e deepfakes impõe um desafio adicional à verificação tradicional. Para mitigar esse risco, o relatório aponta a importância de protocolos como o C2PA, mas reforça que sua implementação ainda depende de padronização, adesão de grandes plataformas e interoperabilidade técnica.

O relatório também chama atenção para a necessidade de educação midiática, não apenas para o público geral, mas também para jornalistas, desenvolvedores e tomadores de decisão. O entendimento crítico sobre os limites e possibilidades da IA no ambiente informacional é essencial para garantir o uso ético e estratégico dessas ferramentas.

Por fim, o FTSG 2025 defende a criação de regulações específicas para a economia criativa, voltadas à preservação da diversidade de vozes, à proteção de direitos autorais e à transparência no uso de sistemas generativos. Afinal, a informação pode ser automática. A integridade, não.

O futuro da informação automatizada

O avanço da inteligência artificial no jornalismo não é mais uma hipótese distante — é uma realidade em expansão. O que antes era visto como uma ferramenta auxiliar, hoje já assume papéis centrais no processo de produção, sinalizando uma transição estrutural nas práticas editoriais. A questão, agora, não é se a IA será adotada, mas como e com quais salvaguardas.

À medida que algoritmos ganham autonomia na seleção, redação e distribuição de conteúdos, cresce a responsabilidade de se estabelecer limites éticos, operacionais e legais. O Jornalismo com IA no Comando desafia o setor a repensar o papel humano, o controle sobre os dados e a preservação do contexto e da pluralidade informativa.

O futuro da notícia será cada vez mais híbrido — automatizado em sua forma, mas dependente de critérios humanos em sua essência. Caberá às organizações, aos profissionais e à sociedade garantir que essa transformação não comprometa os pilares do jornalismo, mas os fortaleça em novos formatos e realidades.

6.20 Modelos de Ação de Grande Escala

Modelos de linguagem já conseguem escrever textos, gerar códigos e até criar imagens. Mas e se eles também pudessem agir de forma autônoma, tomando decisões e realizando tarefas complexas no mundo físico ou digital? É exatamente isso que os Modelos de Ação de Grande Escala estão começando a fazer — e o impacto pode ser tão grande quanto a revolução trazida pelos LLMs.

Essa tendência representa uma virada de chave no desenvolvimento da Inteligência Artificial, adicionando à capacidade linguística elementos de percepção, planejamento e execução em ambientes reais. O que muda, na prática, quando uma IA deixa de apenas conversar e passa a agir?

O que são os Modelos de Ação de Grande Escala?

Os Modelos de Ação de Grande Escala – Large Action Models (LAMs), em inglês – são uma evolução dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o ChatGPT, mas com uma diferença crucial: eles não apenas compreendem e geram linguagem, como também interagem ativamente com o ambiente, executando ações com base em feedback contextual.

Segundo o relatório da Future Today Strategy Group (FTSG), esses modelos são capazes de aprender com padrões comportamentais reais e utilizar essas informações para tomar decisões autônomas e realizar tarefas complexas — tanto no mundo digital quanto físico. Isso os aproxima de agentes operacionais, que não apenas interpretam comandos, mas também planejam e executam sequências de ações de forma contínua e adaptativa.

Como eles funcionam na prática?

​Ciclo de funcionamento de um Modelo de Ação de Grande Escala:

Interpretação do comando: O modelo entende o objetivo solicitado por linguagem natural ou instrução programada.

Análise do ambiente: Integra dados de sensores, APIs ou sistemas externos para captar o estado atual do ambiente.

Planejamento da ação: Decide a melhor sequência de ações com base no contexto, no histórico e nas metas definidas.

Execução em tempo real: Realiza ações concretas em ambientes físicos ou digitais, ajustando o comportamento conforme o retorno recebido.

Aprendizado contínuo: Avalia os resultados, aprende com as consequências e ajusta estratégias para decisões futuras.

Diferente dos modelos tradicionais que apenas interpretam e respondem por meio da linguagem, os Modelos de Ação de Grande Escala operam como sistemas cognitivos completos. Eles interpretam comandos, analisam o contexto ao redor e traçam planos de execução com base em dados variados. Isso é possível porque combinam habilidades linguísticas com capacidades sensoriais e algoritmos de decisão, permitindo uma atuação contínua e adaptativa.

Ao perceber mudanças no ambiente por meio de sensores ou conexões via API, o modelo interpreta essas informações em tempo real, reavalia seus objetivos e ajusta seu comportamento conforme necessário. Essa dinâmica o capacita a atuar de forma autônoma, seja no controle de robôs industriais, na operação de sistemas digitais complexos ou na interação com múltiplas plataformas simultaneamente.

Imagine, por exemplo, um modelo desses operando dentro de um centro logístico. Ao receber um pedido, ele analisa o estoque, verifica transportadoras disponíveis e coordena o envio com base no tempo estimado de entrega. Se algo sair do previsto, como uma falha no transporte, ele adapta a rota e reorganiza as ações — tudo sem intervenção humana.

Um caso real dessa aplicação pode ser visto na Uber Freight, que utiliza modelos de IA para otimizar rotas e reduzir o número de caminhões circulando vazios nas rodovias dos EUA. Segundo reportagem do Business Insider, o sistema combina dados de tráfego, clima e disponibilidade para tomar decisões em tempo real, reduzindo significativamente as milhas percorridas sem carga e melhorando a eficiência logística.

Mais do que compreender comandos, esses modelos aprendem com os efeitos de suas próprias ações e refinam suas decisões com base no que observam, aproximando-se de um funcionamento verdadeiramente inteligente.

Os desafios para adoção em larga escala

Apesar do potencial promissor, os Modelos de Ação de Grande Escala ainda enfrentam grandes desafios técnicos e éticos. O primeiro é a segurança operacional: ao permitirem ações autônomas, eles precisam de mecanismos robustos de controle para evitar decisões erradas, especialmente em ambientes críticos.

Outro ponto é a compreensão contextual profunda. Enquanto os LLMs operam com base em texto, esses modelos exigem percepção multimodal — precisam entender linguagem, imagens, sensores e APIs em conjunto. Isso ainda exige um grande esforço de integração de tecnologias.

Além disso, consultorias como a Gartner alertam que o avanço desses sistemas traz novas questões sobre responsabilidade, rastreabilidade e governança de IA, especialmente quando decisões críticas são tomadas por algoritmos com alto grau de autonomia.

Uma mudança estrutural na Inteligência Artificial

Mais do que uma evolução técnica, os Modelos de Ação de Grande Escala representam uma mudança estrutural no papel da IA. Eles deixam de ser apenas assistentes para se tornarem agentes ativos, capazes de coordenar fluxos, executar comandos complexos e agir com base em objetivos.

Essa transformação pode redefinir como as empresas operam sistemas, como os usuários interagem com serviços e até como governos automatizam políticas públicas. Estamos diante do surgimento de uma IA Executiva e Adaptativa, que abandona a passividade e assume um novo protagonismo na ação.

6.21 Robôs Polifuncionais

Imagine um robô capaz de limpar o chão, organizar estoques e ainda interagir com humanos de forma natural. Isso não é mais ficção científica. O mundo está cada vez mais próximo de uma era em que Robôs Polifuncionais farão parte do nosso dia a dia — atuando com autonomia, adaptabilidade e inteligência em diferentes contextos.

Com o avanço de sistemas de inteligência artificial e robótica, essas máquinas estão deixando de ser especializadas para se tornarem versáteis, adaptáveis e prontas para operar em múltiplos cenários. Mas o que torna essa tendência tão promissora? E como o mercado está reagindo a essa transformação?

O que são Robôs Polifuncionais?

Os Robôs Polifuncionais são máquinas projetadas para executar diferentes tarefas em diversos ambientes, com mínima ou nenhuma reprogramação. Ao contrário dos robôs especializados, que realizam apenas uma função específica, esses sistemas reúnem capacidades de locomoção, manipulação, percepção e tomada de decisão em um único dispositivo, tornando-os versáteis e adaptáveis a múltiplos usos.

Segundo o relatório da Gartner, esses robôs fazem parte da tendência chamada Máquinas Inteligentes — Intelligent Applications and Machines, em inglês. Essa linha abrange tecnologias capazes de aprender, se adaptar e agir de forma autônoma em diferentes contextos. Os Robôs Polifuncionais são citados como exemplos dessa transformação, ao lado de veículos autônomos e soluções de biotecnologia, por combinarem hardware avançado e inteligência artificial para operar em cenários cada vez mais complexos.

Diferente dos robôs industriais tradicionais — que executam uma única função programada —, os Robôs Polifuncionais são flexíveis, aprendem com o ambiente, interagem com humanos e tomam decisões em tempo real. Eles combinam robótica avançada com inteligência artificial generativa, permitindo que interpretem comandos em linguagem natural e ajustem seus comportamentos conforme o contexto.

Diferenças entre Robôs Polifuncionais e Robôs com LLMs

À medida em que a inteligência artificial avança, diferentes arquiteturas de robôs surgem no mercado — com finalidades e capacidades distintas. Entre elas, destacam-se os Robôs Polifuncionais e os que integram Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models - LLMs). Embora compartilhem algumas tecnologias, eles têm naturezas e aplicações diferentes.

Os Robôs Polifuncionais são máquinas físicas capazes de executar várias tarefas diferentes. Seu foco está na versatilidade operacional: limpar, carregar, organizar, atender, entre outras atividades práticas.

Já os Robôs com LLMs utilizam modelos como o GPT para interpretar comandos em linguagem natural, conversar com pessoas e tomar decisões mais sofisticadas.

O cenário mais avançado — e cada vez mais comum — é a fusão dessas abordagens: robôs com corpo físico versátil e inteligência generativa integrada. A Gartner destaca que esse tipo de sistema está começando a oferecer retorno sobre o investimento (ROI – Return on Investment, em inglês) de forma mais rápida, o que impulsiona sua adoção.

Como essa tecnologia funciona?

Os Robôs Polifuncionais funcionam com base na integração entre sensores físicos, mobilidade autônoma e inteligência artificial embarcada. De acordo com um artigo publicado na ScienceDirect, a fusão entre redes sensoriais e IA permite que sistemas robóticos interpretem e reajam ao ambiente físico de forma eficaz, utilizando entradas de câmeras, microfones e sensores táteis para construir uma representação em tempo real do espaço ao redor.

Essas informações são processadas por modelos baseados em aprendizado por reforço profundo, que treinam os robôs por meio de simulações até que sejam capazes de tomar decisões por conta própria. Um estudo publicado no arXiv mostra como esse tipo de abordagem permite que robôs ajustem sua rota, reorganizem tarefas ou desviem de obstáculos sem necessidade de intervenção humana, baseando suas ações no contexto.

Além disso, uma pesquisa divulgada na revista Robotics and Autonomous Systems, disponível na ScienceDirect, destaca que a combinação de IA com aprendizado profundo está tornando os robôs mais adaptáveis, eficientes e capazes de operar em ambientes não estruturados — um avanço significativo em relação aos sistemas rígidos tradicionais.

A resposta do robô — como mover um braço, caminhar ou iniciar um diálogo — é executada por atuadores mecânicos, que convertem decisões digitais em ações físicas coordenadas. Segundo um artigo da plataforma Wevolver, esses atuadores funcionam como os “músculos” da robótica moderna, permitindo movimentos precisos em resposta a sinais da inteligência artificial embarcada. Quando há integração com modelos de linguagem, o robô pode ainda interpretar comandos verbais e responder de forma coerente, como explica outro estudo publicado na ScienceDirect, que demonstra como a junção entre linguagem natural e controle físico amplia a autonomia robótica em tarefas variadas. Esse fluxo contínuo entre percepção, processamento e ação elimina a necessidade de reprogramação manual a cada novo cenário.

Para ilustrar, imagine um robô atuando em um centro logístico. Ao receber a tarefa de transportar uma caixa de um ponto a outro, ele reconhece o objeto, traça a melhor rota, desvia de obstáculos e realiza o transporte sem precisar de supervisão direta. Caso a posição da caixa mude, o sistema se adapta, recalcula o trajeto e executa a nova ação. Tudo isso ocorre sem intervenção humana, graças à integração entre sensores, inteligência artificial embarcada e adaptabilidade em tempo real.

Quais são os benefícios e aplicações práticas?

Os Robôs Polifuncionais ganham espaço por aumentarem a produtividade, reduzirem custos e se adaptarem com facilidade a diferentes cenários. Ao contrário dos modelos especializados, que precisam de reconfigurações para cada nova tarefa, eles conseguem assumir várias funções com poucos ajustes. Podem, por exemplo, alternar entre organizar estoques e atender clientes, tudo na mesma operação. Além disso, têm a vantagem de evoluir com atualizações de software, incorporando novas habilidades sem precisar de mudanças físicas.

A Figure AI, startup dos Estados Unidos focada em robôs humanoides com inteligência artificial, está na linha de frente do desenvolvimento de sistemas polifuncionais com o Figure 01. Segundo a IEEE Spectrum, o modelo é totalmente elétrico, tem 1,6 metros de altura, funciona por até cinco horas com uma carga e já consegue caminhar, carregar objetos e interagir verbalmente com humanos. Um estudo no arXiv mostra que a combinação de grandes modelos de linguagem com arquiteturas de memória tem ampliado a capacidade desses robôs de alternar tarefas e se adaptar a novos contextos com mais autonomia.

Embora a indústria seja o campo mais visível de aplicação, o setor de saúde também desponta como um dos mais promissores. Hospitais ao redor do mundo vêm testando robôs capazes de auxiliar em tarefas clínicas, transportar equipamentos, oferecer suporte direto a pacientes e até mesmo atuar no campo da assistência emocional, ampliando o escopo funcional dessas máquinas para além do operacional.

Um exemplo é o robô Lio, criado pela empresa suíça F&P Robotics, que já atua em instituições de saúde auxiliando profissionais em tarefas diárias e interagindo com pacientes de forma autônoma, como detalha um estudo recente disponível no arXiv.

Quais desafios essa tendência enfrenta?

Apesar dos avanços, a adoção de Robôs Polifuncionais em larga escala ainda enfrenta alguns entraves. O custo de desenvolvimento e manutenção continua alto e a integração desses sistemas em ambientes humanos exige protocolos de segurança bastante rigorosos. Além disso, eles dependem de uma inteligência artificial robusta o suficiente para tomar decisões seguras e responsáveis, o que ainda impõe desafios técnicos.

A infraestrutura física e digital necessária para operá-los também não está disponível em todos os contextos. Soma-se a isso a preocupação ética com a substituição de funções humanas, especialmente em áreas operacionais e de atendimento. Ainda assim, a indústria vê esses robôs como complementares — e não substitutos — ao trabalho humano.

Conforme a tecnologia evolui e os testes ganham escala, os Robôs Polifuncionais deixam de ser uma promessa distante para se tornarem parte concreta do futuro do trabalho. A combinação de autonomia, versatilidade e inteligência embarcada aponta para um cenário em que máquinas e humanos atuam juntos — unindo forças para transformar o jeito como vivemos e produzimos.

6.22 Saúde como Plataforma

A saúde do futuro já não se limita a consultas esporádicas ou atendimentos emergenciais. Em vez disso, ela se integra de forma contínua, silenciosa e personalizada ao cotidiano, transformando o próprio corpo em uma interface viva de dados e inteligência. Essa é a proposta de Health as a Platform — ou, em português, Saúde como Plataforma — um conceito que marca a transição de um sistema reativo para uma infraestrutura digital e proativa, habilitada por sensores, biointerfaces e inteligência artificial. Mas como essa transformação está redefinindo o cuidado com a vida? E o que isso revela sobre o futuro da experiência humana com a saúde?

Do cuidado reativo à saúde contínua

A Saúde como Plataforma representa uma mudança estrutural no modo como a sociedade entende, gerencia e vivencia o bem-estar. Em vez de um sistema focado apenas na reação a doenças, a tendência propõe um ecossistema contínuo e inteligente de monitoramento, prevenção e personalização do cuidado — ativado em tempo real por uma infraestrutura invisível que acompanha o corpo em cada batimento, movimento e padrão comportamental.

Segundo o relatório de tendências 2025 do Future Today Strategy Group (FTSG), essa transformação ocorre pela convergência entre sensores avançados, inteligência artificial e biotecnologia, criando sistemas vivos que aprendem, se adaptam e evoluem. Esses sistemas capturam dados biométricos contínuos por meio de implantes, vestíveis e tecidos eletrônicos, e os processam com algoritmos preditivos capazes de antecipar riscos e gerar respostas personalizadas.

O Munich Re Radar reforça essa visão ao destacar a transição para um modelo de saúde proativa e personalizada, sustentado por plataformas digitais que integram informações médicas, comportamentais e genéticas em tempo real. Nesse cenário, o corpo humano deixa de ser apenas objeto de intervenção clínica e passa a operar como uma interface viva, conectada e responsiva.

Trata-se, portanto, de uma reconfiguração profunda: a saúde se desloca do consultório para o cotidiano, da reação à predição, da consulta esporádica ao acompanhamento contínuo — inaugurando uma nova experiência entre indivíduos e sistemas de cuidado.

Quando o cuidado se integra ao corpo

A operacionalização da Saúde como Plataforma depende de um ecossistema tecnológico embutido no próprio corpo. Implantes biodegradáveis, sensores multifuncionais, tecidos inteligentes e dispositivos vivos atuam como pontos de captação e resposta em tempo real, conectando o organismo a plataformas digitais de análise e predição.

Essa dinâmica é descrita no relatório do FTSG, que destaca como a combinação entre sensores avançados, inteligência artificial embarcada e computação de borda permite capturar dados fisiológicos, emocionais e comportamentais de forma contínua. A partir dessa base, algoritmos de machine learning interpretam os sinais captados e executam ações automatizadas ou recomendam intervenções personalizadas.

Com base nas tecnologias apresentadas no relatório, é possível organizá-las em três camadas principais: a de sensoriamento, formada por soluções como tatuagens eletrônicas[27], neurointerfaces[28] e wearables vivos[29] com biologia sintética[30]; a de conectividade e processamento, sustentada por IA embarcada em chips e redes de comunicação seguras; e, por fim, a camada de ação, que inclui próteses adaptativas, implantes que liberam medicamentos e plataformas preditivas capazes de simular respostas clínicas antecipadamente.

Essas três camadas atuam em conjunto para antecipar riscos, sugerir condutas e automatizar cuidados, muitas vezes sem qualquer necessidade de intervenção humana direta. Imagine, por exemplo, uma pessoa com histórico de insuficiência cardíaca leve. Em vez de depender apenas de exames periódicos, ela usa um sensor integrado ao tecido da roupa, que monitora continuamente a frequência cardíaca e a pressão arterial. Ao identificar padrões de risco, o sistema envia dados para uma plataforma de IA embarcada, que simula possíveis cenários clínicos e emite um alerta preventivo ao paciente — e, se necessário, ao seu médico — antes mesmo que os sintomas se manifestem. Nesse modelo, nenhum botão é pressionado. Nenhuma consulta é marcada. O cuidado já está em andamento, de forma silenciosa e automatizada.

Benefícios de um cuidado contínuo

A Saúde como Plataforma transforma a forma como o cuidado acontece. A partir do monitoramento em tempo real, torna-se possível detectar doenças precocemente, ainda antes do aparecimento de sintomas visíveis, ampliando as chances de intervenção eficaz.

Esse modelo também contribui para a redução de hospitalizações e emergências, ao prever agravamentos e sugerir condutas antes que a condição se torne crítica. Conforme destaca o FTSG, a combinação entre sensores corporais e IA embarcada permite decisões clínicas automatizadas, otimizando recursos e tempo.

Outro benefício central é o fortalecimento da autonomia do paciente, com alertas e recomendações personalizadas baseadas em seu histórico e contexto. Isso se mostra especialmente relevante para regiões remotas, onde o acesso à saúde é limitado.

Segundo a Munich Re, essas plataformas digitais também possibilitam uma medicina mais personalizada, adaptando tratamentos com base em dados comportamentais e genéticos. Além disso, ao cruzar informações fisiológicas, emocionais e ambientais, a tendência promove uma visão integrada da saúde física, mental e comportamental — mais sensível à realidade cotidiana.

Desafios de uma saúde que nunca dorme

Embora promissora, a Saúde como Plataforma traz desafios técnicos, éticos e sociais que precisam ser considerados. A coleta contínua de dados sensíveis exige infraestruturas robustas de cibersegurança e governança transparente sobre como as informações serão armazenadas, processadas e compartilhadas. Qualquer falha pode comprometer a confiança no sistema e expor o indivíduo a riscos de privacidade.

Além disso, a dependência de algoritmos e plataformas privadas levanta preocupações sobre acesso desigual, viés nos dados e invisibilidade das decisões automatizadas. Como lembra o relatório do FTSG, o uso de IA embarcada em dispositivos de saúde requer validação constante, supervisão clínica e marcos regulatórios que acompanhem a velocidade da inovação.

Por fim, há o risco de tecnologia excessiva substituir a escuta humana e o vínculo interpessoal, especialmente em populações vulneráveis. Tornar a saúde mais inteligente não pode significar torná-la menos humana.

Saúde como Plataforma: o que vem a seguir

A consolidação da Saúde como Plataforma inaugura um novo paradigma: o cuidado contínuo, invisível e personalizado. À medida que sensores, biointerfaces e sistemas preditivos se tornam mais acessíveis, a saúde deixa de ser um evento isolado para se integrar ao cotidiano em tempo real.

Nos próximos anos, avanços em biocomputação, IA adaptativa e dispositivos autônomos devem ampliar ainda mais essa integração, transformando o corpo em elo ativo de uma rede de saúde inteligente. A expectativa é que essa arquitetura conectada atue não apenas na prevenção e no tratamento, mas também na promoção do bem-estar como estado dinâmico, ajustado ao contexto de cada pessoa.

No entanto, o ritmo da inovação precisará ser acompanhado por regulação ética, inclusão digital e confiança pública, para que o acesso ao futuro da saúde não seja privilégio de poucos, mas direito de todos.

6.23 Segurança Computacional Expandida

Eles evoluíram. O que antes eram invasões esporádicas, hoje são ameaças constantes, disfarçadas e muitas vezes invisíveis. A cada novo avanço tecnológico, surgem também novas brechas — mais rápidas, mais sutis, mais difíceis de detectar. Dados circulam sem parar. Algoritmos decidem sozinhos. Máquinas falam com máquinas. E, no meio disso tudo, a segurança precisa acompanhar um jogo que muda a todo instante. Em um mundo em que decisões não são mais humanas, como criar defesas que antecipem o inesperado? E em que começa — e termina — a proteção?

O que é Segurança Computacional Expandida

A Segurança Computacional Expandida é uma abordagem que reformula a proteção digital tradicional, unindo diferentes tecnologias e estratégias para cobrir todas as brechas possíveis, de forma coordenada, automatizada e inteligente. Trata-se de um conceito que reconhece a complexidade dos sistemas atuais e propõe uma defesa em múltiplas camadas — com monitoramento ativo, aprendizado contínuo, governança algorítmica e conformidade embutida desde o design.

O foco é claro: criar um ambiente computacional confiável — onde algoritmos, agentes autônomos e dados sensíveis operem com rastreabilidade, transparência e resiliência desde a origem.

Segurança Computacional Expandida em ação

Ao contrário da segurança tradicional — centrada em firewalls, antivírus e respostas manuais — a Segurança Computacional Expandida representa uma evolução estrutural da defesa digital, alinhada à complexidade dos novos sistemas: descentralizados, autônomos, algorítmicos e imprevisíveis.

Essa nova abordagem não se limita a barrar ataques, mas atua de forma contínua, adaptativa e integrada para detectar, reagir, se recuperar e manter a confiança em ambientes inteligentes.

A Munich Re, destaca três tecnologias principais que destacam essa evolução na segurança. A primeira delas é o Digital Immune System, inspirado no sistema imunológico humano. Ele monitora continuamente o ambiente digital para detectar padrões suspeitos, reconhecer ameaças desconhecidas e ativar respostas automáticas — como isolar processos, reverter ações maliciosas ou alertar equipes técnicas. Em vez de depender de assinaturas prévias de vírus ou falhas, esse sistema se atualiza em tempo real com base em dados comportamentais e aprendizado de máquina.

A segunda é o Automated Compliance, que automatiza a conformidade regulatória usando IA e tecnologias como blockchain. Em vez de aplicar regras depois que sistemas já estão em operação, esse modelo embute políticas de conformidade diretamente nos algoritmos e processos. Isso garante que decisões automatizadas — inclusive de agentes autônomos — já nasçam aderentes a exigências legais e técnicas, reduzindo riscos e acelerando auditorias. A própria Gartner reforça essa necessidade ao destacar o papel das Plataformas de Governança de IA como ferramentas essenciais para garantir rastreabilidade, segurança e responsabilidade em ecossistemas algorítmicos complexos.

Por fim, há o Trade Secret Protection, voltado à proteção de ativos sensíveis, como propriedade intelectual, modelos algorítmicos e dados estratégicos. A tendência aqui é garantir que essas informações circulem com segurança, mesmo em ambientes altamente distribuídos, com mecanismos criptográficos, controle granular de acesso e rastreabilidade integrada desde a origem dos dados até seu uso final.

Essas três frentes atuam de forma integrada, compondo uma camada de segurança que não apenas defende, mas sustenta a confiança algorítmica em contextos digitais cada vez mais autônomos e complexos.

Uma tendência que crescem muito na área de segurança é o uso de IA, isso envolve combinar aprendizado de máquina, análise comportamental e automação para prevenir, detectar e responder a ameaças digitais. Segundo a Malwarebytes, essa evolução permite ir além dos métodos tradicionais, que identificam ameaças com base em registros prévios de códigos maliciosos já catalogados, adotando mecanismos capazes de aprender com o comportamento e reconhecer ataques inéditos ou disfarçados. 

Um exemplo prático está na filtragem de e-mails corporativos. Em vez de apenas bloquear remetentes com histórico de fraude, sistemas baseados em IA analisam linguagem, estrutura e até o comportamento dos destinatários para identificar tentativas mais sutis de phishing e engenharia social. 

Do controle à confiança: os ganhos da nova segurança digital

A Segurança Computacional Expandida não apenas amplia a proteção contra ameaças digitais — ela transforma a segurança em um ativo estratégico. Ao incorporar mecanismos automatizados de defesa, conformidade e proteção de dados sensíveis, essa abordagem oferece benefícios diretos para organizações que operam em ambientes digitais complexos.

Segundo o Tech Trend Radar 2025, da Munich Re, essa tendência permite ganhos concretos como a resiliência operacional, com sistemas que se adaptam em tempo real a ameaças, reduzindo o tempo de resposta a incidentes e evitando a interrupção de serviços críticos. Isso é especialmente relevante em setores como finanças, saúde e infraestrutura, onde falhas de segurança podem gerar impactos sistêmicos.

Outro benefício é o aumento da eficiência regulatória. Com a automação de conformidade, algoritmos e processos já são concebidos para seguir normas legais e técnicas, o que reduz custos com auditorias, simplifica processos internos e fortalece a confiança junto a órgãos reguladores.

A proteção de ativos estratégicos também se destaca. Informações como modelos preditivos, fórmulas proprietárias e dados sensíveis podem ser preservados com segurança mesmo em ambientes descentralizados — algo cada vez mais necessário diante da popularização de plataformas baseadas em IA generativa e edge computing.

Em termos práticos, essas capacidades se traduzem em confiança algorítmica, rastreabilidade automatizada e redução de riscos reputacionais, permitindo que empresas inovem com mais segurança — e menos fricção técnica ou regulatória.

O outro lado da confiança algorítmica

Embora promissora, a Segurança Computacional Expandida ainda enfrenta obstáculos que desafiam sua adoção plena. A sofisticação das soluções exige não apenas infraestrutura técnica robusta, mas também mudanças profundas na forma como se entende e gerencia o risco digital.

Um dos principais entraves está na própria complexidade dos ambientes onde essas tecnologias operam. Sistemas baseados em IA, blockchain e automação distribuída aumentam a superfície de ataque e tornam mais difícil identificar, em tempo real, quando uma decisão está sendo corrompida ou desviada. Segundo o X-Force Threat Intelligence Index, da IBM, os ataques direcionados a modelos de IA e a ambientes automatizados estão entre os vetores que mais crescem, exigindo respostas cada vez mais rápidas, inteligentes e coordenadas.

Outro ponto crítico é a governança algorítmica. A capacidade de auditar decisões tomadas por sistemas autônomos — muitas vezes baseadas em redes neurais opacas — ainda é limitada, o que compromete a rastreabilidade e dificulta o cumprimento de exigências regulatórias. A Gartner destaca, em sua abordagem AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management), que garantir transparência contínua e controle sobre decisões automatizadas será essencial para a confiabilidade de sistemas baseados em IA.

Há ainda um desafio de confiabilidade social e organizacional. A confiança em mecanismos de defesa automatizados ainda não é consolidada entre gestores, reguladores e usuários finais. De acordo com o Global Cybersecurity Outlook, do World Economic Forum, esse ceticismo tem raízes na dificuldade de explicar, em linguagem acessível, como algoritmos tomam decisões críticas — o que amplia a resistência à adoção de sistemas altamente autônomos em setores regulados.

Esses obstáculos não invalidam a tendência, mas sinalizam a necessidade de desenvolver não apenas soluções mais sofisticadas, mas também estruturas de supervisão, validação e interoperabilidade que acompanhem a evolução técnica da proteção digital.

O que esperar da próxima geração da cibersegurança

Nos próximos anos, a Segurança Computacional Expandida tende a evoluir de uma solução técnica para uma camada fundamental das infraestruturas digitais. Em um cenário marcado por agentes autônomos, decisões algorítmicas e redes descentralizadas, a segurança não será apenas um requisito operacional — será um componente estratégico para viabilizar confiança, escalabilidade e inovação.

Essa transformação envolve integrar proteção desde o design dos sistemas, com algoritmos auditáveis, identidades verificáveis e mecanismos de defesa autônoma. A tendência é que soluções como compliance automatizado e sistemas imunológicos digitais deixem de ser diferenciais e passem a compor o núcleo de arquiteturas computacionais mais confiáveis e transparentes.

Segundo o Global Cybersecurity Outlook, publicado pelo World Economic Forum, a confiança digital será um dos principais ativos na economia global, e dependerá de estruturas de cibersegurança que combinem tecnologia, governança e aceitação social. Nesse contexto, a Segurança Computacional Expandida se posiciona como um caminho natural para garantir não só proteção, mas legitimidade operacional em um ambiente cada vez mais automatizado.

O futuro da cibersegurança, portanto, não será apenas sobre evitar ataques — será sobre criar sistemas que mereçam confiança desde a origem.

6.24 Segurança contra Desinformação

C​omo confiar em tudo o que vemos e lemos na internet? A inteligência artificial (IA) já permite criar vídeos, imagens e até vozes com perfeição assustadora. Nesse cenário, a confiança se tornou um ativo raro e valioso. Em uma era marcada por fake news, golpes digitais e vídeos falsos que imitam pessoas reais – as deepfakes, proteger a reputação e a segurança das empresas virou um desafio urgente. O que fazer quando conteúdos manipulados viralizam em segundos e ameaçam a imagem de marcas consolidadas? Diante desse cenário, a Segurança contra a Desinformação promete virar o jogo.

O que é Segurança contra Desinformação?

Segurança contra Desinformação é uma categoria emergente de tecnologias desenvolvida para identificar, avaliar e mitigar a disseminação de informações falsas que podem prejudicar indivíduos, empresas e governos. Segundo a Gartner, trata-se de um conjunto de soluções criadas para discernir sistematicamente se existe confiança, ou seja, ter certeza se as interações e informações que circulam no ambiente digital são legítimas e seguras.

A Segurança contra Desinformação está diretamente relacionada ao desafio de combater deepfakes — conteúdos manipulados por inteligência artificial que se tornaram ferramentas poderosas para espalhar desinformação. Já abordamos esse risco em nossa tendência Defesa contra Deepfake , destacando como vídeos e áudios falsos exigem soluções específicas de detecção e proteção. No entanto, embora conectadas, as duas abordagens têm escopos diferentes. Enquanto a Defesa contra Deepfake foca em tecnologias específicas para identificar e bloquear conteúdos sintéticos, a primeira reúne soluções mais amplas, capazes de mitigar diversos tipos de conteúdo enganosos, como fake news, campanhas de difamação, golpes digitais e perfis falsos usados em ataques coordenados.

Como ela funciona?

As soluções de Segurança contra Desinformação funcionam por meio da combinação de tecnologias avançadas de inteligência artificial, machine learning e validação de risco contínua. Segundo a Gartner, essas ferramentas utilizam diferentes camadas de proteção, incluindo:

Validação de identidade: verifica se a pessoa que está interagindo é realmente quem diz ser, usando recursos como biometria, localização e o jeito que a pessoa se comporta online. Isso ajuda a impedir a ação de perfis falsos ou de robôs programados para espalhar desinformação.

Pontuação permanente de risco: avalia o comportamento dos usuários o tempo todo, levando em conta o histórico de ações e o contexto de cada interação. Se um perfil começar a agir de forma estranha, como espalhar muitas mensagens falsas de uma vez, o sistema consegue identificar o risco e limitar essas ações.

Monitoramento em tempo real: acompanha o que está acontecendo nas redes sociais, sites e outras plataformas, detectando rapidamente conteúdos manipulados ou campanhas organizadas para espalhar mentiras.

Modelos de confiança adaptáveis: sistemas inteligentes que aprendem com novos golpes e ataques, mudando suas estratégias de defesa sempre que os criminosos tentam usar métodos diferentes para enganar as pessoas.

Aplicações Práticas

A Segurança contra Desinformação oferece oportunidades significativas para empresas de diversos setores fortalecerem suas operações e protegerem suas reputações.

Setor Financeiro: Bancos e fintechs podem implementar tecnologias de Segurança contra Desinformação para prevenir fraudes, evitar sequestros de contas e proteger clientes contragolpes envolvendo notícias falsas sobre produtos financeiros. De acordo com a Accenture, 80% dos executivos de cibersegurança em bancos acreditam que criminosos cibernéticos estão utilizando IA generativa para aprimorar ataques, tornando essencial a adoção de medidas de segurança avançadas.

Tecnologia e Redes Sociais: Plataformas digitais podem utilizar inteligência artificial para detectar e remover bots, identificar campanhas de desinformação e eliminar conteúdos manipulados, como deepfakes que podem prejudicar a imagem de indivíduos e organizações. A Gartner destaca que a Segurança contra Desinformação envolve técnicas e tecnologias dedicadas a combater campanhas maliciosas que utilizam IA para escalar a disseminação de informações falsas.

Cibersegurança: Empresas especializadas em segurança digital podem integrar soluções de monitoramento em tempo real para identificar e neutralizar campanhas coordenadas de fake news e ataques direcionados, como phishing e ransomware, que frequentemente se originam da disseminação de informações falsas. A Accenture, em parceria com a Verizon, está desenvolvendo serviços avançados para ajudar organizações a identificar vulnerabilidades e responder eficazmente a ciberataques, enfatizando a importância de soluções proativas no combate a ameaças emergentes.

Detecção de Deepfakes: Empresas como a Reality Defender estão desenvolvendo tecnologias de detecção em tempo real para identificar deepfakes em chamadas de vídeo, auxiliando na prevenção de fraudes e desinformação. Além disso, a Accenture investiu na Reality Defender para fortalecer a capacidade de detectar e prevenir fraudes relacionadas a deepfakes, destacando a importância de soluções proativas no combate a essas crescentes ameaças.

Desafios e limitações

Apesar das vantagens, a implementação da Segurança contra Desinformação enfrenta desafios importantes. Segundo a Gartner, essas tecnologias exigem investimentos contínuos em sistemas sofisticados, capazes de se adaptar rapidamente às novas estratégias dos agentes maliciosos.

Além disso, como mostramos em nossa matéria sobre defesa contra deepfake, a sofisticação das manipulações digitais já alcança um nível tão avançado que mesmo algoritmos baseados em IA enfrentam dificuldades para distinguir o que é real e o que é falso.

Outro desafio envolve aspectos legais e éticos. O monitoramento de conteúdos e interações digitais levanta questões sobre privacidade e conformidade com legislações como a LGPD no Brasil e o GDPR na Europa. É essencial que as empresas adotem essas tecnologias de maneira responsável, garantindo transparência e respeito à privacidade dos usuários.

Por fim, a Gartner destaca a necessidade de uma abordagem colaborativa, envolvendo não apenas a área de tecnologia, mas também setores jurídicos, de comunicação, compliance e atendimento, assegurando uma resposta integrada e ágil às ameaças de desinformação;

A Segurança contra Desinformação vai muito além de proteger marcas contra fake news. É uma estratégia essencial para manter a confiança, a reputação e os dados em um mundo cada vez mais vulnerável a manipulações digitais.

Se hoje conteúdos falsos podem surgir a qualquer momento e viralizar em segundos, estar preparado para agir rapidamente faz toda a diferença. Organizações que investem em tecnologias para enfrentar esse cenário não apenas evitam crises, mas também ganham vantagem competitiva ao mostrar que protegem seus clientes e parceiros.

Afinal, em um ambiente onde a verdade é constantemente desafiada, proteger a confiança pode ser o maior diferencial de uma empresa.

6.25 Segurança Quântica

Você já pensou no impacto que os computadores quânticos podem ter na segurança digital? Enquanto as empresas correm para fortalecer seus sistemas, especialistas alertam: a criptografia tradicional pode estar com os dias contados. A promessa da computação quântica vai muito além de velocidade e processamento — ela também representa uma ameaça real à forma como protegemos dados, transações financeiras e comunicações online.

Com novas tecnologias surgindo para proteger o que antes parecia inviolável, o cenário da segurança digital nunca esteve tão agitado. O que está em jogo quando falamos de proteger informações em um mundo quântico?

O que é Segurança Quântica?

A Segurança Quântica é uma nova geração de tecnologias desenvolvidas para proteger dados, comunicações e sistemas contra as ameaças que surgem com a Computação Quântica. Diferente da segurança digital tradicional, que depende de cálculos matemáticos complexos, a Segurança Quântica se baseia nas leis fundamentais da física, criando barreiras que não podem ser violadas sem deixar rastros.

Imagine uma conversa secreta em um quarto em que qualquer pessoa que tente ouvir atrás da porta automaticamente faz o piso ranger. Esse “ranger” imediato é o que a física quântica oferece: um sistema em que qualquer tentativa de interceptação gera sinais perceptíveis, garantindo máxima proteção.

Dentro desse campo, existem diferentes abordagens, como a Criptografia Pós-quântica (PQC), a Distribuição Quântica de Chaves (QKD), a Geração Quântica de Números Aleatórios (QRNG), os Sensores Quânticos para Segurança Física e os Protocolos de Comunicação Física Segura. Esses recursos estão sendo desenvolvidos para manter governos, bancos e empresas à frente das ameaças do futuro. Segundo a Gartner e a Deloitte, essas abordagens estão no centro das estratégias de segurança que buscam preparar governos, bancos e empresas para o cenário quântico.

Como funciona a Segurança Quântica?

Cada tecnologia dentro da Segurança Quântica tem um papel único, mas todas compartilham um princípio comum: usar as leis da física para criar barreiras praticamente impenetráveis.

A criptografia pós-quântica (PQC) funciona como um novo tipo de código secreto. Ela usa algoritmos tão complexos que nem mesmo os Computadores Quânticos conseguem decifrá-los facilmente. Imagine um cofre com milhões de combinações, projetado para continuar seguro mesmo que você ganhe uma nova ferramenta para tentar abri-lo.

A distribuição quântica de chaves (QKD) é como enviar uma carta que desaparece se alguém tentar abri-la antes de chegar ao destino. Ela usa o Emaranhamento Quântico[31] e o Princípio da Incerteza de Heisenberg[32] para garantir que, se alguém tentar interceptar a chave, o próprio ato da espionagem a destrói.

O Quantum Random Number Generation (QRNG) resolve um problema antigo da computação: gerar números verdadeiramente aleatórios. Pense nisso como lançar um dado cósmico — mas, desta vez, não é só um truque matemático; é a própria natureza garantindo a imprevisibilidade, essencial para criar senhas e chaves invioláveis.

Os sensores quânticos para segurança física atuam como detectores ultra precisos, capazes de perceber mudanças mínimas em campos magnéticos ou gravitacionais. É como ter um sistema de alarme que reage ao menor movimento, mesmo à distância.

Por fim, os protocolos de comunicação física segura criam um canal tão sensível que qualquer tentativa de invasão gera sinais imediatamente detectáveis. É como ter uma linha de telefone que apita alto quando alguém tenta grampear a conversa.

Benefícios e aplicações da Segurança Quântica

A Segurança Quântica oferece resistência a ataques avançados, protegendo dados mesmo quando os computadores quânticos forem capazes de quebrar os sistemas atuais. Empresas e governos podem garantir a segurança de informações sensíveis por décadas.

Além disso, ela permite detectar tentativas de espionagem em tempo real, algo impossível com a criptografia tradicional. Isso é essencial para proteger transações financeiras, comunicações diplomáticas e dados estratégicos.

Aplicações como Geração Quântica de Números Aleatórios (QRNG) e Sensores Quânticos reforçam a proteção digital e física. Países como China e Japão já utilizam essas tecnologias, e empresas na Europa testam Redes Quânticas para garantir privacidade e segurança em escala comercial. Segundo o portal oficial da Academia Chinesa de Ciências, a China implementou uma rede de comunicação quântica entre Pequim e Xangai, abrangendo 2.000 km, para proteger transações financeiras.

No Japão, o National Institute of Information and Communications Technology (NICT) menciona que a Tokyo QKD Network foi estabelecida para testar a distribuição de chaves quânticas em ambientes urbanos.

Na Europa, a European Health and Digital Executive Agency (HaDEA) descreve o projeto EuroQCI, que visa integrar tecnologias quânticas em infraestruturas de comunicação existentes.

Desafios da Segurança Quântica

Apesar do potencial transformador, a Segurança Quântica enfrenta desafios técnicos e práticos significativos. Segundo a Deloitte, um dos principais obstáculos é a necessidade de atualizar a infraestrutura atual para lidar com novas formas de criptografia, o que envolve custos altos e mudanças operacionais complexas.

Além disso, a Gartner destaca que muitos algoritmos pós-quânticos ainda estão em processo de padronização e testes globais, criando incertezas quanto à interoperabilidade entre sistemas e países.

Há também desafios físicos: segundo a European Health and Digital Executive Agency (HaDEA), tecnologias como QKD exigem condições especiais, como fibras ópticas de altíssima qualidade ou comunicação via satélite, o que limita sua adoção ampla no curto prazo.

Um olhar para o futuro

Olhando para o futuro, a Segurança Quântica está prestes a se tornar um pilar essencial da proteção digital global. Segundo a Gartner, até o final da década, organizações líderes já terão implementado algoritmos pós-quânticos para proteger dados sensíveis. A Deloitte prevê que, com o avanço dos padrões internacionais, veremos colaborações crescentes entre governos e empresas para construir redes seguras com tecnologias como QKD. Na Europa, iniciativas como o EuroQCI prometem servir de modelo global para reforçar a resiliência digital.

Diante desse cenário, a Segurança Quântica não representa apenas uma evolução tecnológica, mas um salto estratégico rumo a um futuro mais protegido. Organizações que investirem agora estarão não só blindadas contra ameaças quânticas, mas também posicionadas como líderes na era digital. O futuro da segurança está sendo escrito hoje — e quem compreender isso sai na frente.

6.26 Soluções Híbridas de Finanças Descentralizadas com IA

O universo das finanças descentralizadas continua evoluindo em ritmo acelerado, impulsionado pela busca por soluções mais acessíveis, eficientes e seguras. Nesse cenário de inovação constante, uma nova combinação tecnológica começa a ganhar força: as soluções híbridas que integram Finanças Descentralizadas (DeFi) e Inteligência Artificial (IA) — DeFi AI Hybrids, em inglês —. Essa integração promete automatizar processos, ampliar o alcance de serviços financeiros e fortalecer a segurança das transações.

Mas o que torna essa união tão estratégica? Como a Inteligência Artificial pode potencializar o ecossistema DeFi, criando soluções híbridas que vão além do que conhecemos hoje? E quais são os desafios que precisam ser superados para que essa tendência se consolide no mercado?

O que são as Soluções Híbridas de DeFi com IA

As Soluções Híbridas de DeFi com IA (DeFi AI Hybrids), representam uma nova abordagem para a oferta e a gestão de serviços financeiros no ambiente descentralizado. Essa tendência combina os contratos inteligentes utilizados nas plataformas DeFi com algoritmos de Inteligência Artificial capazes de analisar dados em tempo real e tomar decisões adaptativas.

Segundo o relatório de tendências da FTSG, essas soluções possibilitam a automação inteligente de processos financeiros, ampliando a personalização dos serviços, otimizando estratégias e melhorando a segurança das transações. Já o artigo publicado na plataforma ResearchGate mostra que, quando aplicadas à detecção de fraudes, essas tecnologias híbridas alcançam alta precisão ao identificar comportamentos suspeitos em blockchains como Ethereum e Binance Smart Chain.

Ao integrar a lógica dos contratos programáveis com os mecanismos de aprendizado de máquina, as Soluções Híbridas de DeFi com IA criam um ecossistema mais dinâmico e resiliente — capaz de se ajustar ao comportamento do mercado e oferecer serviços mais eficientes e seguros em escala global.

Como funcionam as Soluções Híbridas de DeFi com IA

As Soluções Híbridas de DeFi com IA funcionam por meio da integração entre Contratos Inteligentes e algoritmos de Inteligência Artificial, atuando em conjunto para automatizar e otimizar processos financeiros descentralizados. Os Contratos Inteligentes garantem a execução programada de regras e transações no blockchain, enquanto os modelos de IA operam como mecanismos de decisão, aprendizado e adaptação contínua.

Na prática, essas soluções utilizam dados transacionais e comportamentais para treinar algoritmos de Machine Learning que identificam padrões, ajustam estratégias de operação e detectam anomalias em tempo real. O estudo publicado no ResearchGate detalha um sistema desse tipo aplicado à detecção de fraudes em plataformas DeFi, com modelos supervisionados que monitoram atividades suspeitas e bloqueiam interações potencialmente maliciosas com alta precisão.

Além disso, segundo a autora Josephine Nartey, em artigo publicado na SSRN, esses sistemas híbridos podem ser aplicados à personalização de serviços, como mecanismos de crédito baseados em reputação descentralizada, otimização de alocação de ativos e gestão inteligente de portfólios. A IA permite que os protocolos sejam ajustados dinamicamente, com base nas condições de mercado e no perfil de risco de cada usuário, tornando as plataformas mais responsivas e eficazes.

Por exemplo, pense em um aplicativo que oferece empréstimos sem precisar de banco. Um sistema automático cuida de tudo: quem pode pegar dinheiro, quanto e com quais regras.

Agora imagine que esse sistema tem uma Inteligência Artificial por trás. Ela analisa o histórico da pessoa e sugere as melhores condições para o empréstimo. Se o usuário costuma pagar direitinho, a IA pode liberar valores maiores com juros menores. Se detectar risco, ela ajusta as regras para proteger o sistema.

É assim que funciona uma Solução Híbrida de DeFi com IA: o contrato faz o que foi programado, e a IA ajuda a tomar decisões mais inteligentes.

Benefícios e aplicações das soluções híbridas de DeFi com IA

As soluções híbridas de DeFi com IA ampliam as possibilidades do ecossistema, oferecendo recursos que vão além da automação tradicional dos Contratos Inteligentes. Segundo o relatório da FTSG, uma das principais vantagens dessa integração é a capacidade de adaptar decisões em tempo real, com base na análise de grandes volumes de dados, o que torna as plataformas mais seguras, eficientes e personalizadas.

Entre as aplicações práticas, destaca-se o uso da IA para detectar fraudes de forma automática e rápida, como demonstrado no estudo publicado na plataforma ResearchGate. Essa abordagem permite identificar padrões suspeitos e proteger os usuários antes que prejuízos aconteçam, aumentando a confiança nas operações.

Outra aplicação relevante, apontada pela SSRN, é a personalização de serviços financeiros. Com o suporte da IA, é possível criar ofertas ajustadas ao perfil de cada usuário, como taxas de juros diferenciadas, estratégias de investimento sob medida e pontuação de crédito baseada no comportamento real em plataformas DeFi.

Além disso, conforme mostrado num artigo da Medium, os Agentes de IA também podem atuar no gerenciamento de portfólios, ajudando a otimizar a alocação de ativos de forma dinâmica, de acordo com as condições do mercado. Isso contribui para que mesmo usuários sem amplo conhecimento técnico possam ter acesso a estratégias financeiras mais sofisticadas.

Esses benefícios mostram como as soluções híbridas têm potencial para tornar o DeFi mais inclusivo e eficiente, aproximando a Inteligência Artificial de um ambiente que até então operava de forma totalmente programada e estática.

Desafios das soluções híbridas de DeFi com IA

Embora as Soluções híbridas de DeFi com IA tragam avanços significativos para o ecossistema financeiro descentralizado, sua adoção em larga escala ainda esbarra em desafios técnicos, éticos e regulatórios. Um dos pontos mais críticos está na necessidade de conciliar a análise inteligente de dados com a preservação da privacidade dos usuários. Como destacado na SSRN, a eficácia dos algoritmos de Inteligência Artificial depende do acesso a grandes volumes de informações, o que, em ambientes descentralizados, pode gerar vulnerabilidades e expor dados sensíveis a riscos de exploração mal-intencionada.

Além disso, a transparência das decisões tomadas por esses sistemas ainda é limitada. Segundo a Medium, é ressaltado que muitos modelos de IA atuam como caixas-pretas, dificultando a compreensão sobre os critérios que orientam suas ações. Isso gera incertezas sobre a imparcialidade e a confiabilidade dos resultados, reforçando a necessidade de mecanismos que tornem os processos mais auditáveis e expliquem, de forma clara, como cada decisão foi alcançada.

Outro obstáculo importante é a ausência de um marco regulatório sólido para esse tipo de integração tecnológica. Conforme apontado no relatório da FTSG, a falta de diretrizes específicas tanto para o uso de Inteligência Artificial quanto para o DeFi cria um ambiente de incerteza jurídica, o que pode desestimular investimentos e limitar a inovação. O avanço das soluções híbridas dependerá, em grande parte, da construção de um diálogo entre desenvolvedores, reguladores e a comunidade, capaz de estabelecer normas que garantam a segurança, a ética e a eficiência dessas aplicações.

O futuro das Soluções Híbridas de DeFi com IA

As Soluções Híbridas de DeFi com IA surgem como uma resposta inovadora aos limites da automação tradicional nas finanças descentralizadas. Ao integrar Inteligência Adaptativa à lógica programada dos Contratos Inteligentes, essas plataformas apontam para um modelo mais eficiente, seguro e personalizado, com potencial para transformar a forma como produtos financeiros são ofertados e gerenciados. No entanto, como toda tecnologia emergente, esse caminho ainda exige o amadurecimento de estruturas técnicas, regulatórias e éticas que garantam sua estabilidade e confiança no longo prazo.

Para os próximos anos, a expectativa é que essas soluções avancem em direção a modelos cada vez mais transparentes e interoperáveis, com maior capacidade de explicação nas decisões automatizadas e rigor na proteção de dados. A evolução das regulações, combinada com o aprimoramento dos algoritmos e o fortalecimento da governança descentralizada, tende a acelerar a adoção dessas tecnologias em diferentes mercados. Nesse cenário, o que hoje é tendência se encaminha para se tornar parte integrante de um ecossistema financeiro global mais inclusivo, dinâmico e inteligente.

6.27 Web 3.0 - Internet Modular e Invisível

O mundo digital vive uma transformação silenciosa chamada Web 3.0. Nos bastidores da internet, está surgindo uma nova arquitetura que promete mudar não apenas a forma como se navega online, mas também como valor, identidade e confiança são gerados e trocados. Essa evolução não chega com anúncios estrondosos, mas se infiltra discretamente nos alicerces de setores inteiros, tornando-se uma engrenagem invisível para empresas, governos e usuários. O que torna a Web 3.0 tão diferente das fases anteriores? Como essa tecnologia pode remodelar o cenário digital global? E por que tantas organizações estão se preparando para algo que, à primeira vista, nem parece estar acontecendo?

O relatório da FTSG 2025 (Future Today Strategy Group) explora essas questões e mostra como a Web 3.0 está deixando de ser promessa para virar parte essencial do mundo digital. Nas próximas linhas, os pontos mais marcantes desse estudo ajudam a entender o que realmente está por trás dessa transformação e por que ela tem tudo para mudar as bases da economia global.

O que é Web 3.0?

Web 3.0 é a terceira fase da evolução da internet, marcada por descentralização, modularidade e integração invisível. Diferente das versões anteriores, não se trata apenas de conteúdos acessíveis ou redes sociais conectadas, mas de uma nova infraestrutura baseada em Blockchain, Inteligência Artificial e Sistemas Interoperáveis que tornam possível uma rede onde o controle é distribuído, os dados são auto-soberanos e a experiência do usuário é fluida, segura e transparente. O objetivo central não é substituir instituições ou criar revoluções visíveis ao usuário comum, mas construir uma camada digital capaz de garantir segurança, confiança e transparência nas operações online.

Como funciona a Web 3.0?

A Web 3.0 funciona com base em tecnologias que permitem descentralização e integração modular. Em vez de depender de servidores centralizados, sistemas baseados em blockchain armazenam e validam informações por meio de redes distribuídas, garantindo que nenhum ponto único concentre controle ou risco. Contratos inteligentes automatizam acordos digitais, enquanto soluções de identidade descentralizada oferecem aos usuários mais controle sobre seus próprios dados, eliminando a necessidade de intermediários.

Na prática, essa internet modular e invisível é composta por camadas interoperáveis: armazenamento descentralizado (ex: IPFS), identidades auto-soberanas (ex: Polygon ID, ENS), autenticação sem senha, contratos inteligentes (ex: Uniswap mobile), carteiras abstratas e interfaces contextuais. Protocolos como Lens Protocol, WalletConnect, Arweave e Lit Protocol já oferecem experiências sem fricção que não exigem ao usuário o entendimento da tecnologia por trás.

​Vários setores testam esse modelo. No mercado financeiro, por exemplo, bancos estão explorando stablecoins, carteiras autocustodiais, autenticação com identidade descentralizada e integração com plataformas DeFi. O DeFi institucional, ainda em estágio inicial, busca conciliar segurança regulatória com a agilidade da Web 3.0. A Fundação Ethereum, o BIS e o Banco da Inglaterra já estudam aplicações dessas arquiteturas em CBDCs e mercados tokenizados.

A modularidade da Web 3.0 permite que diferentes partes do sistema — como armazenamento, processamento e segurança — sejam divididas em camadas especializadas, cada uma otimizada para uma função específica. Essa separação facilita atualizações, aumenta a eficiência e permite maior interoperabilidade entre plataformas e serviços. Ao combinar essas peças, a Web 3.0 cria um ecossistema flexível e resiliente, capaz de sustentar desde aplicações simples até operações complexas em setores críticos.

Convergência com IA e Governança

A Web 3.0 se tornará ainda mais invisível com a integração da IA generativa e de agentes contextuais. Interfaces se adaptarão aos usuários, oferecendo serviços preditivos e ações autônomas seguras. A IA permitirá que contratos inteligentes reajam a dados em tempo real.

A governança será feita por DAOs (organizações autônomas descentralizadas), que usam tokens como votos. A tokenomics será essencial para engajar usuários e distribuir recompensas com transparência.

Quais são os benefícios da Web 3.0?

A Web 3.0 oferece benefícios que vão muito além da descentralização. Um dos principais é o aumento da segurança, já que os dados são armazenados em redes distribuídas, dificultando ataques e fraudes. Além disso, a transparência ganha destaque: registros imutáveis permitem que empresas, governos e usuários acompanhem operações de forma confiável, fortalecendo a confiança em processos digitais.

Outro benefício importante é a personalização sem invasão de privacidade. Com soluções de identidade descentralizada, os usuários têm mais controle sobre seus próprios dados, podendo escolher o que compartilham e com quem, sem abrir mão de experiências personalizadas. Isso reduz riscos ligados a vazamentos de informações e melhora a conformidade com leis de proteção de dados pessoais.

Segundo o relatório FTSG 2025, o uso de tecnologias Web 3.0 já permitiu que grandes redes descentralizadas movimentassem bilhões de dólares em ativos tokenizados, criando liquidez e acessibilidade em mercados antes considerados rígidos e pouco dinâmicos. Esse avanço não apenas amplia o alcance das transações, mas também abre espaço para modelos de negócio inovadores que aproveitam contratos inteligentes e micropagamentos para reduzir custos e acelerar processos. Setores como saúde, logística, entretenimento e propriedade intelectual começam a incorporar essas soluções, ampliando sua eficiência e gerando novas oportunidades.

Quais são os desafios da Web 3.0?

Apesar do potencial transformador, a Web 3.0 enfrenta desafios importantes que ainda limitam sua adoção em larga escala. Um dos principais é a complexidade técnica: desenvolver soluções baseadas em blockchain, contratos inteligentes e arquiteturas modulares exige conhecimento especializado, o que eleva os custos de implementação e dificulta a integração com sistemas legados.

Além disso, problemas de escalabilidade e interoperabilidade continuam sendo barreiras relevantes. O relatório da FTSG 2025 afirma que muitas empresas enfrentam dificuldades para conectar diferentes blockchains e integrar essas tecnologias a estruturas já existentes, gerando dívidas técnicas e aumentando a necessidade de soluções intermediárias.

A incerteza regulatória também pesa sobre o avanço da Web 3.0. Embora haja progressos em regiões como União Europeia, Estados Unidos e Brasil, a ausência de regras claras em muitos países gera um cenário de “esperar para ver”, no qual empresas preferem adiar investimentos até que os marcos legais estejam bem definidos.

Outro ponto crítico é a experiência do usuário. Interfaces pouco intuitivas, necessidade de gerenciar chaves criptográficas e conceitos ainda distantes do público geral dificultam a massificação das aplicações Web 3.0, restringindo seu uso a nichos mais familiarizados com tecnologia.

Um olhar para o futuro

O avanço da Web 3.0 não deve ocorrer como uma ruptura repentina, mas como uma evolução progressiva, à medida que suas tecnologias se tornam cada vez mais integradas e invisíveis no cotidiano. A FTSG, destaca que setores como finanças, logística, entretenimento e saúde estão entre os primeiros a explorar aplicações práticas, estabelecendo as bases para um ecossistema mais amplo nos próximos anos.

Com a maturação das soluções de interoperabilidade, avanços em escalabilidade e maior clareza regulatória, a expectativa é que a Web 3.0 ultrapasse os nichos tecnológicos e passe a sustentar operações comuns, desde transações financeiras até sistemas de identidade digital e contratos inteligentes automatizados. Esse movimento transformará não apenas os modelos de negócios, mas também a relação entre usuários, dados e plataformas digitais, consolidando uma nova fase para a economia global.

7. Tendências da Maturidade: Avalie

Tendências com possível aplicação em médio prazo, cujos estudos ainda precisam de aprofundamento e avaliação acerca da relação entre o risco e o retorno de sua utilização e de mais evidências sobre o impacto para o negócio.

7.1 Arquitetura Imersiva, Inteligente e Inclusiva

A construção civil está se reinventando. Dados, sensores, robôs e algoritmos saem dos laboratórios e entram nos canteiros e fachadas. A cidade deixa de ser um espaço fixo e começa a se comportar como uma plataforma adaptável, viva, que aprende com quem a habita. Entre paredes que sentem e fachadas que reagem, emerge uma nova arquitetura: imersiva, inteligente e inclusiva. Mas o que realmente significa esse novo modo de construir? E como ele pode transformar o modo como vivemos, nos movemos e nos relacionamos com o espaço urbano?

Arquitetura do futuro: imersiva, inteligente e inclusiva

Na interseção entre tecnologia e urbanismo, nasce uma abordagem que redefine a própria noção de espaço habitado. A Arquitetura Imersiva, Inteligente e Inclusiva une três eixos fundamentais. O primeiro é a imersão, que integra tecnologias como realidade aumentada, sensores e interfaces digitais ao ambiente físico, criando experiências sensoriais e interativas. Segundo o relatório Tech Trends 2025, da Deloitte, esse tipo de computação espacial permite que diferentes áreas de uma organização interajam com o espaço de forma mais natural e contextualizada, com suporte de simulações avançadas e visualizações 3D.

O segundo eixo é a inteligência. A Gartner, em seu relatório 2025 Top Strategic Technology Trends, aponta que a combinação entre automação, sensores ambientais e inteligência artificial está criando edifícios capazes de responder em tempo real ao comportamento dos ocupantes. Essa automação invisível ajusta luz, temperatura e outros sistemas de forma dinâmica, promovendo conforto, eficiência energética e maior autonomia operacional.

Por fim, a inclusão. O relatório 2025 Tech Trends Report, elaborado pelo Future Today Institute (FTSG), destaca como novas práticas de design sensorial, tecnologias assistivas e personalização adaptativa estão tornando o ambiente construído mais acessível — não apenas em termos físicos, mas também cognitivos e emocionais, considerando diferentes formas de percepção e interação com o espaço.

Da teoria à prática: como a arquitetura imersiva ganha forma

Na prática, essa nova arquitetura funciona como um sistema integrado e sensível. Sensores espalhados pelo ambiente — em paredes, pisos, luminárias e até mobiliários — captam continuamente dados sobre temperatura, luminosidade, som, presença, movimentação e até padrões emocionais dos usuários. Essas informações são interpretadas em tempo real por algoritmos de inteligência artificial e conectadas a sistemas automatizados, que ajustam o ambiente de forma adaptativa, sem necessidade de intervenção humana. No seu relatório, o Future Today Institute (FTSG) afirma que essa arquitetura se apoia em superfícies físicas transformadas em interfaces sensoriais, capazes de detectar e reagir a estímulos diversos para garantir conforto, eficiência energética e acessibilidade.

Esse funcionamento é possibilitado por uma combinação de tecnologias como computação espacial[33], gêmeos digitais urbanos[34], materiais fotovoltaicos[35], microestruturas móveis[36], planejamento urbano orientado por IA[37] e interfaces imersivas de realidade aumentada[38]. Cada componente atua em camadas — física, digital e cognitiva — transformando edifícios e cidades em ecossistemas responsivos, sustentáveis e personalizados.

Um exemplo concreto é o sistema CityScope, desenvolvido pelo MIT City Science Group. Ele permite simular e visualizar o comportamento urbano em tempo real, integrando dados físicos e digitais em modelos modulares interativos. Em projetos-piloto, como em Hamburgo, na Alemanha, a tecnologia foi usada para testar intervenções urbanas voltadas à mobilidade, conectividade e eficiência energética, ajudando a projetar bairros que respondem ao ritmo de quem os habita. Nesse modelo, a cidade deixa de ser apenas construída — ela passa a ser programada e adaptada continuamente com base nas pessoas.

Benefícios de uma cidade que sente e responde

Ao transformar edifícios em organismos responsivos, essa arquitetura redefine a forma como as cidades geram valor. A começar pela eficiência energética: sensores e materiais inteligentes otimizam o consumo de recursos como luz e climatização, reduzindo desperdícios e emissões. Ambientes que se adaptam automaticamente ao uso real do espaço tornam-se mais sustentáveis por padrão.

Além disso, há um ganho direto na qualidade de vida. Ambientes imersivos e sensoriais promovem bem-estar, acessibilidade e engajamento emocional. De acordo com o relatório Tech Trends 2025, da Deloitte, o avanço da computação espacial e da inteligência artificial está permitindo a criação de ambientes mais intuitivos e acessíveis, projetados para atender a uma diversidade crescente de perfis cognitivos e sensoriais — incluindo pessoas neurodivergentes[39].

Essa arquitetura também favorece o planejamento urbano inteligente. Cidades equipadas com gêmeos digitais e planejamento orientado por IA conseguem antecipar padrões de fluxo, identificar gargalos e simular cenários de mobilidade, segurança ou resposta a desastres. O resultado é um ecossistema urbano mais resiliente, preparado para adaptar-se rapidamente a eventos críticos.

Por fim, a integração entre tecnologia e sensibilidade urbana promove um novo pacto entre forma e função. “Arquitetura não é só abrigo — é interação, saúde e pertencimento.” Como destaca Mark Bryan, especialista em ambiente construído no FTSG 2025 Tech Trends Report, o espaço urbano é mais do que estruturas físicas: é um palco onde a vida acontece, as comunidades florescem e o futuro se materializa.

O que ainda limita sua aplicação em larga escala

Apesar do avanço das tecnologias que tornam possível essa nova arquitetura, sua adoção em larga escala ainda enfrenta barreiras significativas. Uma das principais é a complexidade técnica para integração de sistemas. A interoperabilidade entre sensores, IA, plataformas de gestão urbana e materiais inteligentes ainda é limitada, o que dificulta a padronização e a replicação de soluções entre diferentes contextos urbanos e arquitetônicos.

Outro entrave está relacionado aos custos de implantação e manutenção. Projetos que envolvem gêmeos digitais, infraestrutura sensorial e automação distribuída demandam investimentos elevados, especialmente em regiões onde a digitalização urbana ainda é incipiente. Além disso, há desafios em termos de infraestrutura energética e de conectividade, que podem limitar o desempenho esperado desses sistemas.

Também há fatores culturais e institucionais. A resistência a novas abordagens de projeto e gestão urbana, aliada à ausência de políticas públicas claras sobre inclusão tecnológica nos espaços construídos, tende a retardar a escalabilidade dessas inovações. Como aponta o relatório da Deloitte, para que o ecossistema seja viável, é preciso uma mudança de mentalidade — tanto no setor público quanto no privado — que reconheça o espaço como um agente ativo de bem-estar e não apenas como uma estrutura física.

Um olhar para o futuro

A Arquitetura Imersiva, Inteligente e Inclusiva representa mais do que uma inovação técnica — ela inaugura uma nova lógica de relação entre pessoas, tecnologia e espaço. Com a evolução dos gêmeos digitais, da inteligência artificial multimodal e da automação sensorial, os ambientes urbanos tendem a se tornar mais adaptáveis, responsivos e centrados no ser humano.

Nos próximos anos, espera-se uma maior integração entre planejamento urbano e dados em tempo real, com bairros programáveis, edifícios que otimizam sua operação de forma autônoma e espaços públicos que acolhem ativamente a diversidade sensorial e cognitiva da população. Tecnologias como materiais autorreparáveis, interfaces hápticas[40], IA generativa e inclusão neurodivergente no design devem acelerar essa transformação.

À medida que as cidades se tornam plataformas vivas, a arquitetura deixa de ser apenas um resultado do planejamento — ela passa a ser um agente de transformação contínua, em que a cidade do futuro é construída com dados, mas feita para pessoas.

7.2 Bancos Quânticos

Imagine um banco capaz de prever riscos com precisão cirúrgica, detectar fraudes antes mesmo que aconteçam e simular milhões de cenários financeiros em segundos. Parece ficção científica? Esse é o futuro que a computação quântica começa a desenhar para o setor financeiro. Os chamados Bancos Quânticos já estão se preparando para essa transformação — silenciosa, mas poderosa — que pode redefinir tudo o que sabemos sobre segurança, desempenho e inteligência de dados.

Será possível ignorar uma mudança com tamanho potencial de impacto? E até que ponto acompanhar essa evolução pode influenciar o posicionamento no mercado financeiro do futuro?

O que são Bancos Quânticos?

O termo Bancos Quânticos ainda não possui uma definição consolidada no mercado, mas é usado para descrever instituições financeiras que estão adotando, testando ou se preparando para integrar tecnologias baseadas em computação quântica. Essas soluções prometem transformar desde a modelagem de investimentos até os sistemas de segurança digital.

Segundo a IBM, que mantém parcerias com grandes instituições do setor, os Bancos Quânticos utilizam algoritmos avançados para otimizar carteiras de ativos, realizar simulações de mercado mais precisas e prever padrões de comportamento em tempo real — com desempenho superior ao dos sistemas tradicionais.

Como funcionam?

A Computação Quântica funciona de maneira distinta da computação tradicional. Em vez de usar bits, que assumem apenas os valores 0 ou 1, ela utiliza qubits — unidades capazes de representar múltiplos estados ao mesmo tempo. Essa característica permite a realização de cálculos extremamente complexos em uma fração do tempo necessário aos computadores clássicos. Saiba mais sobre o funcionamento dos computadores quânticos acessando a matéria completa no RTT: Computação Quântica.

No setor financeiro, isso abre caminho para avanços significativos. Os qubits podem ser aplicados para aprimorar simulações de risco, acelerar processos de autenticação e executar algoritmos de machine learning com maior eficiência. A Deloitte aponta que instituições financeiras já estão testando essas capacidades em áreas como precificação de ativos, análise de crédito e conformidade regulatória.

Um exemplo prático seria a simulação de uma carteira de investimentos com milhares de variáveis, incluindo cenários econômicos, taxas de juros, comportamento de mercado e eventos globais. Com computação tradicional, esse processo pode levar horas ou até dias. Com computação quântica, as possibilidades são analisadas simultaneamente, entregando resultados quase em tempo real — e com maior precisão.

Outro caso é o da detecção de fraudes. Enquanto sistemas convencionais dependem de regras pré-definidas e dados históricos, algoritmos quânticos conseguem analisar múltiplas variáveis ao mesmo tempo, identificando padrões suspeitos com mais agilidade e reduzindo falsos positivos, mesmo em operações complexas.

Quais são os benefícios?

À medida que a Computação Quântica avança, os bancos que adotarem essa tecnologia podem conquistar uma vantagem significativa em diferentes áreas. Uma das mais promissoras é a capacidade de realizar simulações financeiras com um nível de precisão inédito, considerando múltiplas variáveis ao mesmo tempo. Isso torna as projeções mais confiáveis, especialmente em cenários de alta volatilidade.

Outro benefício está na segurança cibernética. A ameaça representada por computadores quânticos aos sistemas de criptografia tradicionais já levou à criação de algoritmos de Criptografia Pós-Quântica - saiba mais acessando a matéria no RTT -, que visam proteger dados sensíveis contra possíveis ataques futuros. Essa mudança representa uma nova camada de proteção para transações financeiras e informações confidenciais.

A tecnologia também contribui para aumentar a eficiência operacional. Processos internos, como reconciliação de transações, análise de risco e detecção de fraudes, podem ser executados com mais agilidade e menor margem de erro, reduzindo custos e melhorando a resposta das instituições.

Além disso, a capacidade de processar grandes volumes de dados simultaneamente abre caminho para uma personalização mais inteligente de produtos e serviços financeiros, permitindo que as ofertas sejam ajustadas com mais precisão ao perfil de cada cliente.

Por fim, há ainda o potencial de redução do consumo energético. Ao executar cálculos complexos de forma mais rápida, os sistemas quânticos podem diminuir a demanda por grandes infraestruturas computacionais, o que contribui para uma operação mais sustentável.

Segundo o World Economic Forum, a computação quântica pode redefinir os padrões de segurança e inovação no setor financeiro, sendo considerada uma questão estratégica para a soberania econômica de países e instituições.

Quais são os desafios?

Apesar do potencial transformador, a adoção da Computação Quântica no setor bancário ainda esbarra em obstáculos relevantes — tanto do ponto de vista técnico quanto estratégico. O primeiro deles é a infraestrutura tecnológica. Os Computadores Quânticos disponíveis hoje ainda são experimentais, exigem condições extremamente controladas e estão longe de uma aplicação em larga escala dentro das instituições financeiras.

Outro ponto crítico é a escassez de profissionais capacitados. O mercado demanda especialistas que compreendam tanto os fundamentos da Computação Quântica quanto os processos e exigências do sistema financeiro — uma combinação ainda rara.

Há também uma questão paradoxal: os avanços da própria tecnologia representam um risco imediato. A capacidade dos Computadores Quânticos de quebrar padrões criptográficos tradicionais ameaça a segurança dos sistemas atuais. Isso exige um novo tipo de preparação por parte das instituições. A Forbes ressalta que, na corrida por Segurança Quântica, a criptoagilidade — ou seja, a habilidade de adaptar rapidamente os sistemas para resistir a ataques futuros — é um fator-chave para o setor financeiro.

A IBM destaca que os bancos precisam se antecipar aos riscos emergentes da Computação Quântica e adotar medidas que integrem novas soluções de segurança com as tecnologias já existentes, preparando o ambiente institucional para uma transição segura e escalonada. Esse caminho permite que o setor avance com segurança, sem comprometer a estabilidade dos sistemas já consolidados.

Uma corrida já em andamento

Embora a aplicação de tecnologias quânticas no setor bancário ainda esteja em estágio inicial, os movimentos de preparação já estão em curso. Instituições financeiras em diferentes regiões do mundo têm buscado parcerias com grandes empresas de tecnologia e startups especializadas para acelerar a experimentação e explorar possíveis usos em ambientes reais.

Sair na frente na adoção da Computação Quântica pode representar mais do que uma vantagem tecnológica. Instituições que investirem desde já em experimentação, capacitação e segurança estarão mais preparadas para lidar com os desafios que virão — e poderão ocupar um papel de destaque em um setor que caminha para uma transformação profunda e inevitável.

7.3 Biointerfaces

No universo onde biologia e tecnologia se entrelaçam cada vez mais, uma nova fronteira desponta: as Biointerfaces. Já imaginou um futuro em que eletrônicos são impressos diretamente em organismos vivos, bactérias funcionam como minúsculas máquinas terapêuticas e tecidos artificiais recebem circuitos inteligentes? Esse cenário, que parece ter saído da ficção científica, está rapidamente se tornando realidade. Mas como essas interfaces entre o biológico e o tecnológico estão transformando a medicina, a engenharia e até a forma como entendemos a vida?

O relatório FTSG 2025 (Future Today Strategy Group) explora essas questões e mostra como as Biointerfaces estão deixando de ser conceito experimental para se tornarem parte essencial do avanço biotecnológico global. Os pontos mais marcantes desse estudo ajudam a entender o que está por trás dessa transformação e por que ela tem tudo para revolucionar a medicina, a engenharia e até nossa relação com o próprio conceito de vida.

O que são Biointerfaces?

As Biointerfaces são pontos de contato entre sistemas biológicos e tecnológicos que permitem interação direta entre eles, criando soluções inovadoras para a medicina, a biotecnologia e a engenharia. Segundo a FTSG, essas interfaces incluem tecnologias como eletrônicos bioprintados, bactérias programadas para fins terapêuticos, nanosseringas bacterianas para entrega precisa de proteínas e robôs vivos chamados xenobots.

Elas representam muito mais do que simples conexões físicas: integram organismos vivos e materiais tecnológicos de maneira inteligente e responsiva, estabelecendo uma nova etapa no avanço biotecnológico global. Essa fusão entre biologia e tecnologia abre caminho para transformações profundas em diferentes setores, redefinindo a forma como lidamos com saúde, pesquisa e engenharia de materiais.

Como as Biointerfaces funcionam?

As Biointerfaces funcionam por meio da integração direta entre materiais tecnológicos e sistemas biológicos, permitindo uma comunicação bidirecional. Essas tecnologias aproveitam princípios de Bioengenharia, Nanotecnologia e Inteligência Artificial para criar plataformas que podem interagir com tecidos vivos em nível celular e molecular.

Por exemplo, bactérias engenheiradas são projetadas geneticamente para detectar sinais específicos no corpo humano e, em resposta, liberar substâncias terapêuticas. Nanosseringas bacterianas conseguem atravessar membranas celulares para entregar proteínas ou moléculas diretamente no interior das células. Já os eletrônicos bioprintados incorporam circuitos funcionais em tecidos vivos, criando dispositivos que podem monitorar condições fisiológicas em tempo real. E os xenobots, pequenos robôs biológicos, utilizam células vivas programadas para executar tarefas específicas dentro de ambientes biológicos, mostrando um avanço no uso de organismos vivos como sistemas inteligentes. Essa interação entre biologia e tecnologia exige precisão extrema, garantindo que os materiais sintéticos não causem rejeição, inflamação ou efeitos adversos nos tecidos-alvo.

Benefícios e aplicações das Biointerfaces

As Biointerfaces oferecem benefícios transformadores para a medicina, a biotecnologia e a engenharia de materiais. Essas tecnologias revolucionam o tratamento de doenças ao permitir intervenções ultra precisas, reduzem efeitos colaterais, aumentam a eficácia terapêutica e aceleram a recuperação de pacientes com soluções personalizadas. Além disso, ampliam a produção de materiais sustentáveis, como bioplásticos e tecidos biodegradáveis, desenvolvidos a partir de processos bioengenheirados que reduzem o impacto ambiental.

No campo das interfaces homem-máquina, Biointerfaces possibilitam a criação de dispositivos que se conectam diretamente aos sistemas biológicos do usuário, como próteses inteligentes controladas pelo pensamento, implantes neurais capazes de restaurar funções perdidas e sensores biológicos que interagem em tempo real com dispositivos externos. Ao integrar tecnologia e biologia de forma inteligente, as Biointerfaces estão redesenhando os limites do que é possível na saúde e na engenharia moderna.

Desafios das Biointerfaces

Apesar do potencial transformador, as Biointerfaces ainda enfrentam desafios significativos para sua aplicação em larga escala. Segundo a FTSG, um dos principais obstáculos está na biocompatibilidade: garantir que materiais tecnológicos inseridos em organismos vivos não provoquem rejeição, inflamações ou efeitos adversos.

Outro desafio envolve a precisão e a estabilidade das interações biológicas, já que qualquer falha pode comprometer a segurança e a eficácia das aplicações. Além disso, há barreiras relacionadas à fabricação, pois muitos desses sistemas exigem tecnologias avançadas e caras, dificultando a produção em escala industrial.

A questão ética também surge como ponto crítico, especialmente quando se trata de intervenções no corpo humano, manipulação genética e uso de organismos vivos como plataformas tecnológicas. Por fim, há os desafios regulatórios, já que muitas dessas inovações caminham em territórios ainda pouco regulamentados, exigindo novos frameworks legais para garantir segurança e responsabilidade.

Um olhar para o futuro

As Biointerfaces estão apenas no começo de seu impacto no mundo. À medida que avanços em Biotecnologia, Inteligência Artificial e Nanotecnologia continuam a evoluir, veremos aplicações ainda mais ousadas e transformadoras.

No horizonte, surgem possibilidades como implantes neurais para ampliar capacidades cognitivas, tecidos bioprintados totalmente funcionais para substituir órgãos danificados e sistemas biológicos híbridos capazes de se autorreparar. Além disso, a integração entre homem e máquina tende a se tornar cada vez mais fluida, criando novas formas de interação que vão muito além das próteses tradicionais, incluindo dispositivos sensoriais aumentados e interfaces neurais diretas.

Esse futuro não apenas promete transformar a medicina e a engenharia, mas também redefine os limites do que entendemos como vida e tecnologia. As Biointerfaces surgem, assim, como protagonistas de uma nova era, capaz de remodelar profundamente a relação entre humanos, máquinas e o próprio mundo biológico.

7.4 Cidades Climaticamente Inteligentes

Em um planeta cada vez mais afetado por eventos climáticos extremos, escassez de recursos e crescimento urbano acelerado, surge uma nova tendência que promete transformar as cidades: as Cidades Climaticamente Inteligentes. Essa abordagem representa a convergência entre infraestrutura verde, inteligência artificial, mobilidade limpa, sensores climáticos e biotecnologia regenerativa, tudo articulado para responder de forma adaptativa às mudanças do clima.

O que são Cidades Climaticamente Inteligentes?

Cidades Climaticamente Inteligentes são ecossistemas urbanos projetados para prever, absorver e se adaptar a impactos ambientais, ao mesmo tempo em que promovem qualidade de vida, resiliência e regeneração dos ecossistemas. Segundo o relatório FTSG 2025, essas cidades vão além da sustentabilidade tradicional: elas incorporam elementos como infraestrutura verde (parques, florestas urbanas, hortas comunitárias e jardins de chuva), tree computing (sensores conectados a árvores), cidades-esponja (com infraestrutura permeável para evitar enchentes), telhados vivos, silvopastagens urbanas, redes urbanas 3D, e mobilidade climática adaptativa.

A ideia é transformar o ambiente urbano em um organismo vivo, capaz de reagir em tempo real às condições climáticas e às necessidades dos cidadãos.

Como funcionam na prática?

Na prática, isso envolve um ecossistema de sensores ambientais distribuídos por árvores, calçadas, edifícios e infraestrutura pública, que capturam dados sobre temperatura, umidade, poluição, fluxo de água e qualidade do ar. Esses dados são processados por algoritmos de inteligência artificial que alimentam sistemas urbanos responsivos: iluminação adaptativa, irrigação automatizada de áreas verdes, reconfiguração de tráfego com base em condições térmicas e controle preventivo de enchentes em zonas críticas.

Telhados vivos reduzem ilhas de calor, estruturas permeáveis absorvem o excesso de água da chuva e infraestruturas verdes funcionam como amortecedores ambientais. Silvopastagens urbanas integram a produção de alimentos com captura de carbono em áreas periurbanas. Redes 3D urbanas organizam a cidade em múltiplos níveis: subterrâneo (infraestrutura), ao nível da rua (pedestres e veículos) e acima (drones, energia solar, coberturas vegetadas).

Microrredes energéticas garantem o abastecimento em casos de eventos extremos, e sistemas de mobilidade climática adaptativa redirecionam trajetos em tempo real, ajustando-se a enchentes, calor extremo ou baixa qualidade do ar.

Essa lógica de funcionamento depende da interoperabilidade entre plataformas digitais, sensores físicos e ações descentralizadas, criando um ciclo contínuo de monitoramento, resposta e regeneração.

Biotecnologia regenerativa e tecnologias climáticas

O conceito de Cidades Climaticamente Inteligentes também está diretamente ligado ao uso de biotecnologias regenerativas, conforme descrito no FTSG 2025. Essas tecnologias trazem soluções inspiradas na natureza para restaurar ecossistemas e mitigar o impacto urbano.

Essas inovações complementam as infraestruturas físicas com soluções biológicas, tornando as cidades mais resilientes, biodiversas e capazes de operar como plataformas regenerativas integradas ao ambiente.

Por que importa?

Com mais da metade da população mundial vivendo em centros urbanos — proporção que deve chegar a 70% até 2050, segundo a ONU — as cidades se tornaram o principal campo de batalha contra os efeitos das mudanças climáticas. Elas concentram consumo energético, emissão de gases de efeito estufa e desigualdades de acesso a infraestrutura básica. Ao mesmo tempo, são polos de inovação, colaboração e investimento.

Além disso, a intensificação de eventos climáticos extremos, como ondas de calor, inundações e secas prolongadas, reforça a necessidade urgente de transformar o modo como construímos e operamos nossas cidades. Portanto, a inovação urbana não é apenas desejável — é essencial.

Modelos de urbanização baseados em inteligência ambiental, integração de dados e infraestrutura adaptativa criam a base para cidades mais resilientes, seguras e regenerativas. Esse não é um movimento isolado: ele está conectado a agendas globais como os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU, o Acordo de Paris e o conceito de economia regenerativa, já adotado por diversas redes de cidades e coalizões internacionais.

Plataformas como a C40 Cities, ICLEI (Governos Locais pela Sustentabilidade) e iniciativas como a Missão 100 Cidades Climaticamente Neutras da União Europeia também reforçam que o caminho para um futuro climático seguro passa obrigatoriamente pelas cidades.

O futuro das cidades

A transição para Cidades Climaticamente Inteligentes não será instantânea, mas está em curso. A integração de IA, biotecnologia e infraestrutura verde permitirá que os centros urbanos deixem de ser emissores passivos de carbono para se tornarem atores regenerativos no combate às mudanças climáticas.

O futuro das cidades está na capacidade de aprender com o ambiente, se adaptar continuamente e promover vida — humana e não-humana. Como afirma o relatório da Munich Re, essas cidades são o coração da nova economia climática.

7.5 Computação de Borda Extrema

Imagine um carro autônomo que freia sozinho diante de um obstáculo — mesmo sem estar conectado à internet. Ou um drone agrícola que ajusta a pulverização conforme detecta mudanças no solo, ali, em tempo real. Essas decisões não vêm da nuvem, nem de um servidor remoto. Elas nascem no próprio dispositivo, no exato ponto onde os dados surgem. Bem-vindo à era da computação no limite: a Computação de Borda Extrema (Extreme Edge Computing – EEC).

Mas o que torna essa tecnologia tão diferente da computação em nuvem tradicional? Como ela está moldando o futuro de setores como saúde, mobilidade e energia? E por que ela é decisiva em um mundo que exige respostas instantâneas?

Computação de Borda Extrema: o próximo passo da computação de borda

A Extreme Edge Computing é a evolução da computação de borda tradicional – Edge Computing. Se o Edge Computing leva o processamento para perto da fonte de dados, o EEC vai além: ele posiciona capacidades de decisão diretamente nos dispositivos mais extremos da rede — como sensores embarcados, drones, wearables, veículos e estações remotas.

Segundo um estudo da Queen’s University, o EEC representa a camada mais distante e descentralizada da computação, onde até mesmo a conectividade intermitente deixa de ser uma limitação. Nessa abordagem, tarefas críticas são executadas no próprio dispositivo, permitindo respostas autônomas, em tempo real, e com máxima resiliência.

Na indústria, esse movimento também vem ganhando força. Segundo projeções da Gcore, até o fim de 2025, 40% das grandes empresas já terão adotado edge computing como parte de sua infraestrutura, motivadas pela busca por desempenho em tempo real e descentralização. A Forbes reforça que essa abordagem se conecta a outras tendências como Infraestrutura Hiperconvergente (HCI)[41] e inteligência artificial local.

Do dado à decisão: os bastidores da Computação de Borda Extrema

A Computação de Borda Extrema funciona como uma inteligência distribuída, posicionada nos limites da rede — bem próximo da fonte dos dados e, muitas vezes, em ambientes com infraestrutura limitada ou nenhuma conexão com a nuvem.

Essa computação ocorre por meio de micro data centers embarcados, processadores especializados de baixa energia (como TinyML[42]), ou ainda arquiteturas neuromórficas[43] capazes de realizar aprendizado contínuo localmente. Segundo o relatório da FTSG, essas estruturas compõem uma nova geração de arquitetura computacional voltada para eficiência, autonomia e velocidade.

Empresas como a Iceotope já operam micro data centers[44] com resfriamento líquido em locais como plataformas de petróleo, torres de telecomunicações e ambientes industriais críticos. A própria Iceotope classifica essas aplicações como “extreme edge deployments” — reforçando o uso prático do termo.

Estudos da Frontiers in Neuroscience mostram que wearables com EEC são capazes de analisar sinais biométricos e tomar decisões clínicas diretamente no dispositivo, sem depender de conectividade com a nuvem. Já em regiões remotas, sensores agrícolas com IA embarcada e alimentação solar conseguem ajustar parâmetros em tempo real mesmo sem internet, como reporta a WIRED.

Essa lógica pode ser vista, por exemplo, em um drone de resgate que sobrevoa uma área atingida por um terremoto. Ao identificar sinais de calor sob os escombros, ele analisa as imagens no próprio processador embutido no drone, sem precisar enviar os dados para um servidor na nuvem. Com base nisso, calcula a posição provável de uma vítima e transmite a coordenada para a equipe de resgate — tudo em poucos segundos e sem depender de conexão com a internet.

Do tempo real à autonomia: o que muda com a Computação de Borda Extrema

A Computação de Borda Extrema oferece vantagens estratégicas em cenários que exigem resposta instantânea, privacidade de dados e autonomia operacional. Com o processamento feito localmente, o tempo de resposta é quase nulo — o que pode ser decisivo em áreas como saúde, defesa, logística e energia.

A Gcore aponta o crescimento de aplicações que combinam IA e Edge Computing, especialmente em contextos como negociações financeiras, telecomunicações e dispositivos móveis inteligentes. A STL Partners reúne exemplos de uso em cidades inteligentes, veículos autônomos, redes elétricas e hospitais.

Na saúde, a Frontiers in Neuroscience destaca o uso de EEC em wearables que alertam pacientes e profissionais de forma imediata, protegendo dados sensíveis sem necessidade de envio a servidores. Já na agricultura, como mostra a WIRED, sensores de solo embarcados com IA conseguem operar em áreas sem rede, otimizando irrigação e produtividade.

Em ambientes extremos — como desertos, oceanos ou zonas de conflito —, soluções como as desenvolvidas pela Iceotope permitem processamento local robusto e confiável, mesmo com variações extremas de temperatura ou energia. A publicação RTInsights também ressalta o uso de EEC em satélites e florestas tropicais, com foco em análises ambientais em tempo real.

Computação de Borda Extrema: o que ainda precisa ser superado

Implementar ECC em larga escala não é trivial. Há barreiras técnicas, energéticas e operacionais. Um dos maiores desafios é a gestão de milhares de pontos distribuídos, cada um com sua capacidade local, risco de falha e necessidade de manutenção remota.

A Iceotope aponta que operar em locais hostis exige estruturas à prova de falhas, refrigeração avançada e controle remoto de alta precisão. Além disso, como reforça a Gcore, a soberania de dados e o cumprimento de regulações como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia impõem a necessidade de controle granular sobre, onde e como os dados são processados.

O estudo da Queen’s University alerta ainda para a complexidade de garantir confiabilidade e segurança computacional em dispositivos de borda extrema, em que as condições são menos previsíveis e o suporte técnico é limitado.

O que vem pela frente com o Computação de Borda Extrema

O avanço da Computação de Borda Extrema redefine o que entendemos como centro de decisão. Em vez de esperar respostas da nuvem, os dispositivos passam a agir por conta própria — seja salvando uma vida em tempo real, seja otimizando uma colheita a quilômetros de distância da rede.

À medida que a IA se torna menor, mais eficiente e mais integrada ao hardware, a EEC deverá se consolidar como fundamento crítico para um mundo descentralizado, sensível ao tempo e movido a dados. Não se trata apenas de processar mais rápido, mas de decidir com autonomia, segurança e contexto.

A Computação de Borda Extrema deixa de ser uma promessa para se tornar uma infraestrutura invisível, porém decisiva, na próxima geração de cidades, sistemas e serviços inteligentes.

7.6 Computação Quântica Híbrida

A Computação Quântica Híbrida está ganhando espaço nas estratégias globais de inovação. Empresas e centros de pesquisa apostam nessa integração como o próximo passo rumo à vantagem quântica. Mas por que combinar computadores clássicos e quânticos se eles operam de formas tão distintas? E quais transformações essa tecnologia promete trazer? As respostas começam a surgir à medida que soluções híbridas deixam os laboratórios e avançam para aplicações no mundo real.

O que é Computação Quântica Híbrida?

A Computação Quântica Híbrida combina o poder de processamento de computadores clássicos com as capacidades únicas dos sistemas quânticos. Diferente da Computação Tradicional, que usa bits representando 0 ou 1, os Computadores Quânticos operam com qubits, que podem assumir múltiplos estados simultaneamente. No modelo híbrido, essas arquiteturas trabalham em conjunto: enquanto a máquina clássica gerencia tarefas como armazenamento de dados e pré-processamento, a máquina quântica executa cálculos complexos e operações probabilísticas. Segundo o relatório da FTSG, essa integração permite resolver problemas que seriam impraticáveis apenas com recursos clássicos ou quânticos isolados, abrindo caminho para avanços em diferentes setores da economia e da ciência.

Como funciona a Computação Quântica Híbrida?

A Computação Quântica Híbrida funciona como uma equipe de revezamento, em que cada atleta é especialista em uma parte da corrida. O Computador Clássico entra primeiro, preparando e organizando os dados — como quem mapeia o percurso e define a estratégia. Quando chega a hora de enfrentar os trechos mais difíceis, o bastão passa para o Computador Quântico, que lida com cálculos complexos e tarefas que exigem uma enorme capacidade de processamento. Por fim, o Computador Clássico recebe de volta os resultados para interpretar e transformar em respostas práticas.

Um exemplo recente é o novo solucionador híbrido da D-Wave, que combina computação clássica e quântica para enfrentar problemas de otimização em larga escala, como logística e manufatura. Assim, problemas antes considerados intratáveis começam a ter soluções viáveis, mostrando o potencial transformador dessa tecnologia.

Benefícios e aplicações práticas da Computação Quântica Híbrida

Os benefícios da Computação Quântica Híbrida estão começando a ganhar forma em áreas que exigem enorme capacidade de processamento e otimização. Na saúde, por exemplo, ela permite simular interações moleculares de forma muito mais eficiente, acelerando a descoberta de medicamentos e personalizando tratamentos, algo destacado no relatório da FTSG.

No setor financeiro, algoritmos híbridos estão transformando a gestão de risco e a otimização de carteiras, tornando os cálculos mais rápidos e precisos, segundo estudos recentes publicados na Nature.

A logística também vem sendo impactada: a D-Wave relatou um aumento expressivo na adoção de seus solucionadores híbridos, permitindo que empresas enfrentem desafios complexos de roteirização e gerenciamento de cadeias de suprimentos com resultados antes considerados inalcançáveis.

Além dessas áreas, a Inteligência Artificial se beneficia diretamente do modelo híbrido. O uso combinado de recursos clássicos e quânticos acelera o treinamento de modelos e amplia a capacidade de análise de dados, algo que vem sendo explorado em centros de pesquisa como o Q-Exa na Alemanha, que recentemente conectou unidades quânticas a um supercomputador. Esse avanço mostra que a Computação Quântica Híbrida não apenas amplia o alcance das tecnologias existentes, mas também cria um novo patamar de eficiência e inovação para setores estratégicos. À medida que a adoção cresce, os impactos positivos começam a ser percebidos em escala global, indicando que estamos diante de uma transformação tecnológica com enorme potencial.

Desafios da Computação Quântica Híbrida

Apesar do avanço das soluções híbridas, a Computação Quântica Híbrida ainda enfrenta desafios significativos. Um dos principais obstáculos está na integração entre os sistemas clássicos e quânticos, já que eles operam de maneira fundamentalmente diferente, exigindo o desenvolvimento de algoritmos e interfaces capazes de conectar essas arquiteturas de forma eficiente. O relatório da FTSG destaca que a escalabilidade dos qubits continua sendo uma barreira, uma vez que a maioria das plataformas quânticas ainda lida com problemas de estabilidade e coerência, limitando o tamanho e a complexidade das aplicações.

Outro ponto crítico é o custo elevado das infraestruturas quânticas e dos times especializados necessários para operar essas tecnologias. Segundo informações do projeto Q-Exa, a construção de um sistema híbrido envolve investimentos multimilionários e requer não apenas hardware avançado, mas também equipes multidisciplinares para garantir seu funcionamento. Além disso, a D-Wave aponta que, apesar do aumento no uso comercial de seus solucionadores híbridos, ainda existe um grande caminho até que esses sistemas sejam amplamente adotados em escala industrial. Esse cenário revela que, embora o potencial transformador da Computação Quântica Híbrida seja inegável, ela ainda depende de avanços técnicos, redução de custos e formação de talentos para se tornar uma solução acessível e consolidada no mercado global.

Um olhar para o futuro

O futuro da Computação Quântica Híbrida aponta para um cenário de consolidação tecnológica e expansão de aplicações em escala global. À medida que os desafios técnicos são superados e o custo das soluções diminui, espera-se que sistemas híbridos deixem de ser apenas uma promessa para se tornarem parte do cotidiano de empresas em diversos setores.

A combinação das forças clássica e quântica tem potencial para redefinir padrões de eficiência, acelerar descobertas científicas e abrir novas possibilidades de inovação. Projetos como o Q-Exa e os avanços da D-Wave indicam que essa transformação já está em curso, preparando o terreno para uma nova era de computação avançada.

A Computação Quântica Híbrida representa um marco no caminho para a transformação digital, combinando o que há de melhor em dois mundos para resolver problemas até então insolúveis. Com aplicações promissoras na saúde, finanças, logística e inteligência artificial, e apesar dos desafios que ainda precisa superar, essa tecnologia demonstra um potencial que deve ganhar cada vez mais espaço nos próximos anos. Conforme os avanços técnicos e a adoção de mercado evoluem, o impacto da Computação Quântica Híbrida promete ser profundo, remodelando setores e criando oportunidades que hoje apenas começamos a imaginar.

7.7 Convergência entre Inteligência Artificial e Biotecnologia

A fusão entre inteligência artificial (IA) e biotecnologia está inaugurando uma nova era da ciência aplicada: a inovação viva. Essa convergência transforma dados biológicos em decisões inteligentes, com potencial disruptivo em saúde, sustentabilidade, agricultura, novos materiais e sistemas regenerativos.

Segundo o relatório FTSG 2025, essa é uma das principais tendências emergentes, apontando para um futuro onde código digital e código genético interagem em tempo real, redefinindo a fronteira entre o natural e o artificial.

O que é a Convergência entre IA e Biotecnologia?

É o uso da inteligência artificial para ampliar, acelerar ou tornar mais precisa a aplicação de tecnologias biológicas. Essa integração acontece em duas camadas principais:

Camada 1 – Molecular e computacional

IA aplicada à descoberta de fármacos, modelagem de proteínas, simulações moleculares e automação de laboratórios.

Camada 2 – Sistêmica e ambiental

Aplicações em interfaces neurais, bioengenharia regenerativa, materiais vivos e biocomputação.

IA aplicada à Biotecnologia Molecular

A aplicação da inteligência artificial à biotecnologia molecular tem revolucionado os processos de descoberta e manipulação da vida em sua escala mais elementar: a molecular. Nessa camada, a IA é utilizada para interpretar grandes volumes de dados biológicos — como sequências genéticas, estruturas químicas e sinais celulares — a fim de gerar previsões, simulações e soluções inovadoras em saúde e ciência dos materiais. Um exemplo emblemático é o AlphaFold, da DeepMind, que prevê com altíssima precisão a estrutura tridimensional de proteínas a partir de suas sequências genéticas, acelerando pesquisas que levariam anos com métodos tradicionais.

Da mesma forma, a Recursion Pharmaceuticals utiliza IA para testar digitalmente bilhões de interações entre células e compostos, antecipando efeitos terapêuticos e adversos. Outras empresas, como a Generate Biomedicines e a Profluent Biosciences, estão indo além: empregam modelos generativos para criar novas proteínas e enzimas com funções específicas, desenhadas digitalmente do zero. Esses avanços tornam possível imaginar um novo ciclo de pesquisa científica, onde o laboratório físico é precedido por simulações digitais em alta velocidade e com alta confiabilidade.

IA aplicada a sistemas vivos e ambientais

Na camada sistêmica e ambiental, a inteligência artificial é integrada a sistemas biológicos mais complexos — como tecidos, organismos, ecossistemas ou até mesmo cidades — para criar soluções adaptativas e regenerativas. Aqui, o foco deixa de ser apenas a molécula e passa a incluir o contexto vivo no qual ela se manifesta. Um exemplo emergente é a chamada Organoid Intelligence, que propõe o uso de organoides (miniórgãos cultivados em laboratório) como plataformas de computação biológica. Outro campo em expansão é o das interfaces neurais, como as desenvolvidas por empresas como Neuralink, que exploram a conexão entre o cérebro humano e sistemas digitais, com suporte de IA para interpretar e responder aos sinais neurais em tempo real.

Além disso, a combinação de IA e biotecnologia está sendo aplicada na criação de materiais bioinspirados, que se regeneram, respondem ao ambiente ou têm funções adaptativas — como sensores vestíveis que imitam tecidos vivos. Iniciativas voltadas à descarbonização inteligente também se destacam, com algoritmos ajudando a projetar microrganismos geneticamente modificados para capturar carbono da atmosfera ou converter resíduos em energia. Nessa camada, a IA se torna um elo entre o digital e o biótico, capaz de transformar o modo como interagimos com os sistemas vivos do planeta.

Por que importa?

A convergência entre IA e Biotecnologia representa uma transformação estrutural, não apenas tecnológica, mas conceitual: é a inteligência artificial adentrando o domínio da própria vida, aprendendo com a biologia para propor soluções antes impossíveis. Segundo o relatório da Deloitte sobre biotecnologia emergente, essa integração tem potencial para reduzir o tempo de desenvolvimento de medicamentos em até 70%, além de permitir terapias personalizadas com maior eficácia e menor custo. A Forbes Tech destaca que modelos generativos estão sendo usados para criar proteínas inéditas, viabilizando tratamentos sob demanda para doenças raras — algo que, até poucos anos atrás, exigiria décadas de pesquisa.

Além da medicina, os impactos se estendem à agricultura regenerativa, à captura inteligente de carbono e à criação de materiais bioinspirados com aplicações em energia limpa e sustentabilidade urbana. Empresas como Insilico Medicine, Profluent Biosciences e projetos como os xenobots da Universidade de Vermont mostram que estamos abandonando a era da observação e entrando na era da cocriação com a natureza. Nessa nova fase, a IA não substitui a biologia — ela a amplia, simulando, modelando e reinventando processos naturais com mais precisão, velocidade e escala.

Com desafios globais como mudanças climáticas, pandemias e escassez de recursos, essa convergência aponta caminhos para uma ciência mais adaptativa, responsiva e regenerativa. Entender essa tendência hoje é fundamental para antecipar riscos, identificar oportunidades e liderar com visão estratégica em um cenário onde o digital e o biológico caminham lado a lado.

Uma nova era entre o digital e o biológico

A convergência entre IA e Biotecnologia não é apenas uma tendência — é o início de uma nova lógica para pensar a vida, o cuidado e o futuro do planeta. Estamos diante de tecnologias que não apenas observam a natureza, mas aprendem com ela, colaboram com ela e, em muitos casos, a ampliam. De proteínas geradas por algoritmos a interfaces neurais que decifram o pensamento humano, estamos entrando em um território onde o biológico e o digital se entrelaçam em tempo real. Mais do que nunca, entender esse movimento é essencial para quem deseja inovar com propósito. Afinal, o que pode surgir quando a inteligência artificial aprende a dialogar com os códigos da vida? O momento de explorar essa resposta é agora.

7.8 Gêmeos de Identidade

Já imaginou representações de humanos no mundo digital, mas que diferente de respostas padrões para todos os contextos, tenham personalidades diferentes dependendo do ambiente, intenção e interlocutores participantes? Essa ideia está tomando forma com o uso de Gêmeos de Identidade (Human Digital Twins) e está chegando para gerar mudanças em como as pessoas interagem com o digital e as diversas plataformas dispersas mundo afora.

O uso de Gêmeos Digitais está indo para um novo caminho, agora, ao invés de representarem objetos e lugares físicos no mundo digital, existem esforços para o desenvolvimento de uma representação humana mais fiel à realidade. Dessa forma, os Gêmeos Digitais Humanos buscam representar as diversas personalidades do seu Gêmeo Real e utilizar elas a depender do contexto que está inserido. Segundo um relatório da Accenture, até 2030, mais de 20% da receita das corporações virá de consumidores virtuais, ou seja, as empresas devem estar preparadas até lá para se destacarem no mercado.

Já para os usuários, o que isso vai mudar? Quais as vantagens? Existem riscos envolvidos? A seguir entraremos a fundo nessa tecnologia.

O que são Gêmeos de Identidade?

Enquanto Gêmeos digitais visam representar objetos inanimados no mundo digital, como locais, itens pessoais ou até mesmo maquinários, Gêmeos de Identidade buscam representar seres humanos e seus interesses e personalidades.

Segundo artigo publicado na plataforma Springer, Gêmeos de Identidade possuem alta complexidade devido à natureza dinâmica e evolutiva dos seres humanos, dessa forma, eles se baseiam na dinamicidade e podem ser descritos como avatares mutáveis de modo a simular o seu Gêmeo Físico nas diversas interações, variando conforme contexto, canal ou intenção de cada interação.

Como os Gêmeos de Identidade funcionam?

Gêmeos de Identidade têm como base três pilares principais. O primeiro é IA generativa, para possibilitar uma maior autonomia dos gêmeos, além de permitir a interação com pessoas reais por meio de linguagem natural em chats ou até mesmo em chamadas de voz e vídeo. Segundo relatório da Accenture, “O futuro da personalização está em simular quem somos — e quem queremos ser.” e essa personalização será um grande diferencial para as corporações visto que os clientes buscam se identificar com empresas que se relacionam, o que possibilita uma fidelização do público.

Já o segundo pilar consiste no uso de sensores inteligentes, esses que possibilitam a coleta de dados da contraparte física de cada gêmeo. Dados esses que são essenciais para a personalização e dinamicidade dos sistemas, visto que podem ser coletadas tanto informações de saúde para possibilitar atendimentos médicos no mundo virtual quanto informações da aparência e possibilitar uma simulação mais precisa de como o gêmeo se apresenta visualmente para outras pessoas ou sistemas.

Por fim, o terceiro pilar são os dados comportamentais, esses que são coletados a partir de interações das pessoas com sistemas e outras pessoas. Essas informações são de suma importância para a definição dos comportamentos dos gêmeos em cada contexto. Com base em interações anteriores, os sistemas podem identificar como deve ser sua abordagem, por exemplo, ser mais formal em contextos de trabalho ou mais leves em redes sociais.

Aplicações práticas de Gêmeos de Identidade

Saúde Inteligente: Gêmeos de Identidade tem um enorme potencial no âmbito de saúde, visto que com a grande quantidade de dados coletados possibilitam diagnósticos mais assertivos para identificação de doenças e meios de tratamento. Segundo artigo publicado na ScienceDirect, Gêmeos de identidade podem possibilitar a identificação de doenças antes delas se manifestarem, possibilitando uma maior chance de tratamento e possivelmente redução de fatalidades.

Treinamento e Simulação: Segundo a Forbes, o uso de Gêmeos digitais pode possibilitar melhorias no treinamento de novos funcionários além de ser possível realizar simulações das reações dos atuais funcionários quanto à mudanças nos ambientes de trabalho.

Desafios e limitações

Gêmeos de Identidade ainda vão enfrentar diversos desafios até se tornarem padrão de mercado, pode-se ser separado esses desafios em duas vertentes. A primeira vertente se deve quanto ao limite tecnológico, esse limite se deve à grande necessidade de dados e processamento necessário para o desenvolvimento e uso dos Gêmeos de Identidade, a coleta de dados imprecisos pode gerar sistemas com personalidades oscilantes, que sofram de alucinações de LLM’s por exemplo.

Já a segunda vertente consiste nas questões éticas acerca da replicação de personalidades humanas, algumas perguntas devem ser analisadas e respondidas a fim de garantir o melhor caminho para Gêmeos de Identidade, por exemplo: Quem responde por crimes cometidos por Gêmeos Digitais? Como garantir que não haja manipulação de informações? As pessoas querem e devem disponibilizar tantos dados pessoais sensíveis para as corporações responsáveis por esses sistemas?

O Futuro das interações

É notável que Gêmeos de Identidade serão de grande apoio para as corporações e usuários, desde interações mais assertivas, até a automação de atividades repetitivas, como agendamento de reuniões ou atendimentos padrões de suporte técnico.

Apesar dos desafios que acompanham essa tendência — tanto no campo tecnológico quanto no ético — ela também abre portas para oportunidades incríveis de inovação e transformação social. Com essa base, cada pessoa tem agora a chance de refletir sobre os caminhos mais promissores a seguir e sobre como podemos, juntos, construir um futuro mais consciente e conectado.

7.9 Humanos Aprimorados

Estamos vivendo uma era em que inteligência artificial, interfaces neurais e sensores de alta precisão começam a atuar como extensões do corpo e da mente. O avanço dessas tecnologias está abrindo espaço para uma nova geração de profissionais e experiências humanas. Mas, afinal, o que significa ser um humano aprimorado?

O que são os Humanos Aprimorados?

O conceito de Humanos Aprimorados (Enhanced Humans) refere-se ao uso de tecnologias avançadas para expandir as habilidades físicas, cognitivas, sensoriais e emocionais dos indivíduos. Diferente da substituição humana pela máquina, essa tendência busca potencializar a ação humana — seja no trabalho, na saúde ou no cotidiano.

Segundo o relatório FTSG 2025, os Humanos Aprimorados fazem parte de uma tendência chamada Living Intelligence, onde o corpo humano torna-se um sistema inteligente, conectado a tecnologias que reagem em tempo real às condições fisiológicas e ambientais.

A Deloitte, em seu estudo sobre colaboração homem-máquina, destaca que a amplificação humana será um dos pilares do futuro do trabalho: interfaces neurais, assistentes cognitivos e robótica vestível terão papel central em profissões que exigem precisão, agilidade e tomada de decisão em tempo real.

O Gartner reforça que os humanos aumentados representam uma convergência entre tecnologias de ponta e design centrado no ser humano. Exoesqueletos, neuroengenharia, IA preditiva e interfaces adaptativas são ferramentas que não apenas ampliam habilidades, mas também promovem inclusão, acessibilidade e bem-estar em escala organizacional.

Como funciona essa integração entre humanos e tecnologia?

Essa integração ocorre por meio de dispositivos e sistemas que interagem diretamente com o corpo e o sistema nervoso, e frequentemente se conecta com tecnologias de colaboração funcional entre humanos e máquinas — como os sistemas digitais inteligentes abordados na tendência de Convergência Humano-Máquina. Embora com focos distintos, essas tendências compartilham o mesmo eixo de transformação: o ser humano atuando lado a lado com a tecnologia, seja em seu corpo, seja em seu ambiente. Tecnologias como sensores biométricos, IA embarcada, neurointerfaces e realidade aumentada interpretam sinais biológicos e os transformam em ações práticas — de comandos digitais a diagnósticos médicos automatizados.

Por exemplo, profissionais da construção civil já utilizam exoesqueletos inteligentes que reduzem o impacto físico do esforço repetitivo. Em hospitais, sensores de uso contínuo monitoram pacientes em tempo real, alertando equipes médicas antes que crises ocorram. Em ambientes corporativos, fones neurais com IA estão sendo testados para detectar níveis de foco e estresse, permitindo ajustar dinâmicas de trabalho e pausas cognitivas.

De acordo com a Plain Concepts, soluções como avatares digitais e gêmeos humanos estão sendo usados para representar pessoas em tempo real, simulando comportamentos, decisões e estados fisiológicos em ambientes industriais e corporativos. Já a NTT Data destaca a aplicação de NPCs inteligentes e assistentes cognitivos em cenários onde a comunicação emocional entre humanos e máquinas é essencial.

Por que essa tendência importa agora?

À medida que a IA se torna mais acessível e os sensores mais discretos e precisos, a linha entre tecnologia e biologia começa a se dissolver. Em vez de uma revolução externa, estamos diante de uma revolução interna: onde o corpo humano se torna plataforma para dados, decisões e interação.

A tendência dos Humanos Aprimorados interessa especialmente a:

Empresas que desejam aumentar produtividade com ergonomia e segurança.

Profissionais de saúde, educação e engenharia em busca de precisão ampliada.

Governos e instituições que precisam garantir acesso justo, regulamentação ética e segurança digital. Os Humanos Aprimorados estão se tornando realidade em setores como:

Desafios éticos e sociais

Apesar das promessas, a amplificação humana traz dilemas relevantes:

Privacidade biométrica: o uso de dados fisiológicos contínuos exige novas regulamentações.

Desigualdade de acesso: risco de criar “classes aumentadas” versus não aumentadas.

Autonomia e identidade: onde termina o humano e começa a máquina?

A Deloitte e a Plain Concepts alertam para a necessidade de diretrizes éticas claras, especialmente no uso de IA generativa, avatares representativos e dispositivos corporais invasivos.

O que esperar do futuro

Nos próximos anos, espera-se que dispositivos vestíveis deem lugar a soluções implantáveis, interfaces neurais se tornem mais acessíveis e algoritmos preditivos aprendam com sinais fisiológicos em tempo real.

O ser humano não será superado pela máquina — será aprimorado com ela. E organizações que investirem nessa convergência biotecnológica estarão na dianteira da inovação centrada nas pessoas.

Humanos Aprimorados não são o futuro distante. Eles já estão entre nós — discretos, conectados e em evolução constante.

7.10 Linguagens de Programação Quântica

O futuro da computação não será escrito apenas em zeros e uns, mas também em estados sobrepostos e entrelaçados. À medida que a corrida pela vantagem quântica acelera, surge uma nova fronteira no desenvolvimento de software: as Linguagens de Programação Quântica. Mas como programar uma máquina que desafia a lógica clássica? E quais são os códigos que prometem traduzir as leis da mecânica quântica em aplicações práticas do mundo real?

O que são Linguagens de Programação Quântica?

Linguagens de Programação Quântica são ferramentas desenvolvidas para permitir que algoritmos sejam escritos especificamente para computadores quânticos. Essas linguagens não seguem a lógica binária tradicional. Em vez disso, são projetadas para trabalhar com os princípios da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento, que tornam os qubits capazes de representar múltiplos estados ao mesmo tempo.

Com o avanço das pesquisas e o surgimento de arquiteturas híbridas — que combinam computação clássica e quântica —, essas linguagens têm se tornado fundamentais para traduzir ideias complexas em instruções compreensíveis por máquinas quânticas.

Como as Linguagens de Programação Quântica funcionam?

As Linguagens Quânticas atuam como uma ponte entre o programador e o hardware quântico. Elas oferecem estruturas e comandos específicos para manipular qubits, aplicar portas lógicas quânticas e definir o comportamento dos circuitos. Algumas linguagens, como o Q#, da Microsoft, integram esses recursos ao ambiente de desenvolvimento clássico. Outras, como o Qunity,  unificam os paradigmas clássico e quântico em uma mesma sintaxe.

Há linguagens que priorizam segurança e controle, como o Twist, criado pelo MIT, focado em evitar emaranhamentos indevidos. Já o Qrisp, aposta em uma abordagem enxuta, permitindo compilar diretamente para circuitos. Na proposta mais recente do Instituto Max Planck, pesquisadores apresentaram o Qutes, com foco em abstrações de alto nível que simplificam o desenvolvimento mesmo para quem não domina a física por trás da Computação Quântica.

Para ilustrar como isso funciona na prática, imagine que um programador precise construir um sistema de comunicação entre dois pontos usando os princípios da Mecânica Quântica. Em linguagens mais tradicionais, isso exigiria uma sequência complexa de instruções técnicas para preparar os qubits e controlar seu estado. Com o Qutes, por exemplo, o processo é simplificado por meio de comandos mais intuitivos e automatizados, permitindo que o foco esteja no objetivo do programa — e não nos detalhes físicos do circuito. Isso torna o desenvolvimento mais acessível e reduz a chance de erros, especialmente para quem está começando nesse campo.

Quais são os benefícios e aplicações práticas?

As Linguagens de Programação Quântica são a base para tornar a Computação Quântica utilizável fora dos laboratórios. Seu principal benefício está em permitir que algoritmos sejam escritos de forma mais clara, segura e eficiente, mesmo quando lidam com fenômenos complexos como superposição e emaranhamento.

Elas, tornam o acesso à programação quântica mais democrático, abrindo espaço para que desenvolvedores de outras áreas comecem a explorar o potencial dessa tecnologia. Isso acelera a criação de algoritmos aplicáveis em áreas como criptografia, simulações moleculares, otimização logística, finanças e inteligência artificial.

Empresas e centros de pesquisa também se beneficiam da integração entre linguagens quânticas e ambientes clássicos, como é o caso do Q# e sua integração com a plataforma Azure Quantum. Essa interoperabilidade facilita o desenvolvimento de soluções híbridas, aproveitando o melhor dos dois mundos.

Além disso, a colaboração entre a Pasqal e a NVIDIA, noticiada pela agência Reuters, indica que o setor está se preparando para tornar essas linguagens compatíveis com infraestruturas já consolidadas, como a plataforma CUDA-Q. Essa integração promete acelerar o desenvolvimento de aplicações reais, criando um ecossistema mais robusto e acessível.

Quais são os principais desafios?

As Linguagens de Programação Quântica enfrentam obstáculos que ainda limitam sua adoção em larga escala. Um dos principais é a correção de erros. Os qubits são altamente sensíveis a ruídos e interferências, exigindo algoritmos sofisticados para garantir estabilidade e precisão. Segundo análise publicada pela SpinQunta, mesmo com os avanços no controle de decoerência, ainda estamos longe de uma implementação verdadeiramente confiável em ambientes comerciais.

Outro desafio crítico é a escalabilidade. Ampliar a capacidade dos Computadores Quânticos sem comprometer sua estabilidade exige inovações tanto em hardware quanto nas linguagens que comandam os circuitos. A conferência PlanQC 2024, associada ao evento POPL, destacou que essa escalabilidade só será viável quando houver ferramentas que consigam abstrair circuitos complexos sem exigir total domínio técnico da física envolvida.

A fragmentação do ecossistema também é um entrave. A ausência de padrões entre as plataformas e linguagens prejudica a interoperabilidade e reduz o potencial de colaboração no setor. Durante a edição de 2025 do PlanQC, pesquisadores reforçaram a necessidade de diretrizes comuns para que a indústria avance de forma coordenada. Soma-se a isso a falta de profissionais especializados: de acordo com reportagem da Cosmic Meta, publicada em fevereiro de 2025, há uma urgência global em formar programadores com domínio sobre os fundamentos da computação quântica.

À medida que a Computação Quântica avança, as Linguagens de Programação Quântica tornam-se peças-chave para traduzir potencial em aplicabilidade real. Elas não apenas facilitam o desenvolvimento de algoritmos complexos, como também ajudam a democratizar o acesso a uma tecnologia que, até pouco tempo, era restrita a especialistas em física teórica. A evolução dessas linguagens — com destaque para iniciativas recentes como o Qutes — sinaliza um movimento claro em direção à simplificação, padronização e integração com sistemas clássicos. Ainda existem barreiras técnicas e estruturais a serem superadas, mas os avanços recentes mostram que o setor está em ritmo acelerado, construindo as bases de uma nova era computacional.

7.11 Mobilidade Viva

Como seria uma cidade onde diferentes meios de transporte — por terra, ar e água — se conectam de forma inteligente, silenciosa e limpa? Um ambiente urbano no qual veículos contribuem com a rede elétrica, drones realizam entregas autônomas e as pessoas têm acesso facilitado aos principais serviços do dia a dia, com mais conforto, segurança e sustentabilidade?

A chamada Mobilidade Viva propõe uma nova forma de pensar o deslocamento nas cidades, unindo tecnologia, energia e urbanismo em uma experiência integrada. Mas o que caracteriza essa abordagem? E de que forma ela pode reformular a mobilidade urbana nos próximos anos?

O que é Mobilidade Viva?

Mobilidade Viva é uma abordagem que transforma o ato de se deslocar em uma experiência inteligente, conectada e integrada ao ambiente urbano. Em vez de tratar transporte como um sistema isolado, essa tendência propõe a articulação entre diferentes tecnologias, fontes de energia e formas de locomoção — promovendo fluidez, sustentabilidade e adaptação às necessidades da cidade e das pessoas.

Segundo o relatório FTSG 2025, Mobilidade Viva representa um novo paradigma que conecta transporte, urbanismo, energia e inteligência em um ecossistema vivo, flexível e em constante adaptação. Essa visão amplia o conceito tradicional de mobilidade ao incorporar soluções como carregamento por indução, veículos definidos por software, eVTOLs[45], robôs de entrega e plataformas digitais multimodais.

Como funciona a Mobilidade Viva?

A Mobilidade Viva funciona a partir da integração entre veículos inteligentes, infraestrutura urbana conectada e fontes de energia limpa. Em vez de operar de forma isolada, cada componente do sistema — seja um carro elétrico, um drone de entrega ou uma estação de recarga — passa a se comunicar com os demais, formando um ecossistema coordenado e adaptável. Essa abordagem é reforçada pela Boston Consulting Group (BCG), que destaca a importância de estratégias de mobilidade que integrem tecnologias emergentes, adaptadas às características locais, para enfrentar desafios urbanos como poluição e acessibilidade.

Esse modelo conecta diferentes meios de transporte como carros, ônibus, bicicletas, barcos e aeronaves. Carros se transformam em computadores sobre rodas, drones fazem entregas automatizadas, ônibus se recarregam enquanto circulam e cidades se reorganizam com redes elétricas inteligentes, ciclovias e pontos de integração multimodal.

Na prática, esse sistema já está em operação em algumas cidades. Um exemplo é Tel Aviv[46], onde a startup ElectReon implementou estradas eletrificadas que permitem recarga por indução enquanto os veículos estão em movimento, eliminando a necessidade de paradas para reabastecimento.

Benefícios e aplicações

Ao combinar transporte, urbanismo e energia em um único ecossistema adaptável, a Mobilidade Viva oferece soluções que vão além da eficiência operacional. Essa abordagem permite transformar veículos em extensões da infraestrutura urbana, capazes de contribuir ativamente com a rede elétrica, como no caso dos sistemas de carregamento bidirecional. Além disso, tecnologias de carregamento por indução — já aplicadas em Tel Aviv por meio da startup ElectReon — eliminam a necessidade de paradas, tornando os deslocamentos mais contínuos e eficientes.

A integração com fontes renováveis, como energia solar e eólica, fortalece o compromisso com a sustentabilidade, enquanto sensores inteligentes e conectividade 5G viabilizam a comunicação em tempo real entre carros, drones, barcos, bicicletas e até aeronaves urbanas. Essa convergência reduz o consumo de combustíveis fósseis, melhora a qualidade do ar e reorganiza as cidades em torno de estruturas mais acessíveis, seguras e silenciosas. De acordo com a CB Insights, essas tecnologias formam a base da infraestrutura para cidades inteligentes voltadas à resiliência climática e à eficiência operacional.

Ao mesmo tempo, plataformas digitais e inteligência artificial orquestram fluxos de tráfego e logística, tornando o deslocamento mais fluido, preciso e centrado nas necessidades reais da população. Essa transformação também impacta diretamente a inclusão social e a equidade urbana. Segundo um relatório da Deloitte, iniciativas de mobilidade integrada contribuem para aumentar a acessibilidade em áreas periféricas, promovendo um desenvolvimento urbano mais equilibrado e sustentável.

Desafios para sua aplicação

Embora a Mobilidade Viva represente um avanço significativo na forma como as cidades pensam transporte, energia e urbanismo, sua implementação enfrenta barreiras estruturais, tecnológicas e políticas. Um dos principais entraves é a necessidade de requalificação da infraestrutura urbana. Redes elétricas convencionais, sistemas viários ultrapassados e baixa digitalização de equipamentos públicos limitam a adoção em larga escala de veículos conectados, sensores e soluções de carregamento inteligente.

Outro desafio está na interoperabilidade entre tecnologias e plataformas. Em muitos casos, os modais ainda operam de forma fragmentada, dificultando a integração entre transporte público, micromobilidade e serviços sob demanda. Segundo a CB Insights, a padronização de sistemas de mobilidade, protocolos de dados e interfaces digitais será um dos principais requisitos para escalar soluções inteligentes e reduzir custos operacionais.

A Deloitte também destaca que a adoção da Mobilidade Viva exige um esforço coordenado entre governos, setor privado e sociedade civil. A transição para veículos elétricos, por exemplo, depende de incentivos regulatórios, subsídios, marcos legais atualizados e campanhas de conscientização. Ainda há desigualdades significativas no acesso à tecnologia entre centros urbanos e regiões periféricas, o que pode ampliar a exclusão caso não haja planejamento voltado à inclusão.

Um olhar para o futuro

À medida que cidades ao redor do mundo enfrentam desafios crescentes de mobilidade, clima e infraestrutura, a Mobilidade Viva surge como uma resposta sistêmica, capaz de articular avanços tecnológicos com planejamento urbano inteligente. A expectativa é que esse modelo evolua para além da integração modal, tornando-se a espinha dorsal de cidades mais resilientes, responsivas e sustentáveis.

De acordo com o relatório The Era of Living Intelligence, publicado pelo Future Today Institute (FTSG 2025), a tendência aponta para uma convergência entre inteligência artificial, energia distribuída, sistemas sensoriais e infraestrutura adaptativa, criando um superciclo tecnológico em torno da mobilidade, saúde e qualidade de vida urbana.

Essa nova fase deverá incorporar tecnologias emergentes, como inteligência descentralizada em veículos, sensores preditivos de tráfego e integração com plataformas de cidades inteligentes. Com o avanço da conectividade 6G e a popularização de microrredes energéticas, cada veículo poderá se tornar um nó autônomo e colaborativo na malha urbana — ampliando não apenas a eficiência dos deslocamentos, mas também a capacidade das cidades de se autorregularem.

Mais do que uma tendência, a Mobilidade Viva antecipa uma nova lógica urbana: dinâmica, integrada e centrada nas pessoas. Seu potencial de transformação depende da capacidade de governos, empresas e cidadãos de pensarem a mobilidade não como um fim, mas como um elo entre inteligência, sustentabilidade e qualidade de vida.

7.12 Otimização Quântica

As tecnologias mais promissoras do século XXI estão deixando de trilhar caminhos paralelos. Agora, Inteligência Artificial e Computação Quântica começam a se integrar, abrindo novas possibilidades para a otimização de algoritmos que, até pouco tempo atrás, pareciam inalcançáveis. Mas o que acontece quando uma IA começa a sugerir melhorias para um computador quântico? E o que isso pode significar para o futuro da computação de alto desempenho?

O que é a Otimização Quântica?

A chamada Otimização Quântica - Quantum AI Optimization, em inglês - é uma tendência que combina o uso de algoritmos de Inteligência Artificial para aprimorar o desempenho de circuitos e operações realizadas em Computadores Quânticos. Em vez de depender apenas de físicos e engenheiros para programar e ajustar esses sistemas, entra em cena a IA como agente ativo no processo de melhoria — buscando atalhos matemáticos, reduzindo o uso de recursos e acelerando a execução de tarefas.

Um exemplo concreto desse avanço foi apresentado por pesquisadores da DeepMind, empresa da Alphabet focada em Inteligência Artificial. Eles desenvolveram o AlphaTensor-Quantum, um sistema que usa IA para tornar os circuitos quânticos mais eficientes. Segundo o Quantum Insider e o artigo publicado no repositório arXiv, a ferramenta aprendeu, por conta própria, a reorganizar certas instruções internas desses circuitos, reduzindo o uso de operações que costumam consumir mais recursos. Isso torna o processamento mais rápido e confiável, sem precisar alterar a função que o circuito precisa cumprir.

Como essa integração funciona na prática?

De forma simplificada, a IA é treinada para entender a estrutura dos circuitos quânticos e encontrar formas alternativas, matematicamente equivalentes, de realizar a mesma tarefa com menos recursos. Em vez de depender de fórmulas fixas, o sistema aprende estratégias que podem ser mais rápidas ou menos propensas a erros. Em alguns casos, como demonstrado pelo AlphaTensor-Quantum, isso pode levar à descoberta de algoritmos inéditos ou versões otimizadas de métodos conhecidos, como o de Karatsuba[47], para multiplicações complexas.

Além dessas descobertas, outras iniciativas também vêm contribuindo para tornar a Otimização Quântica mais acessível. A Google, por meio do projeto Quantum AI, desenvolveu ferramentas de código aberto, como o Cirq, que permitem simular algoritmos quânticos em computadores convencionais — facilitando o desenvolvimento mesmo para quem ainda não tem acesso a um Processador Quântico real.

Outro destaque é o chip Willow, lançado pela empresa em 2024, projetado para executar operações quânticas com maior precisão e correção de erros. De acordo com a própria Google, o Willow foi capaz de resolver em apenas cinco minutos uma tarefa que exigiria milhares de anos para ser concluída por um supercomputador tradicional. Essas tecnologias viabilizam testes com soluções híbridas — que combinam IA e Computação Quântica — em problemas complexos como logística, em que o sistema pode identificar, entre milhares de possibilidades, a rota de entrega mais eficiente considerando tempo, custo e trânsito ao mesmo tempo.

Por que essa tendência importa?

A combinação entre Inteligência Artificial e Computação Quântica não representa apenas um avanço técnico — ela abre caminho para ganhos práticos em desempenho, precisão e adaptabilidade. Um dos principais benefícios é a capacidade de lidar com problemas que envolvem muitas variáveis simultâneas, como prever cenários complexos, testar hipóteses rapidamente ou encontrar soluções mais econômicas em processos decisivos. Isso reduz drasticamente o tempo de resposta, permitindo que decisões críticas sejam tomadas com base em análises profundas que, antes, levariam horas ou até dias para serem processadas.

Outro impacto direto está na eficiência dos sistemas. Ao substituir rotinas longas por estratégias otimizadas, esses algoritmos consomem menos recursos, operam com maior estabilidade e geram menos erros, mesmo em contextos de alta complexidade. Essa evolução não exige que os sistemas sejam totalmente quânticos desde o início — os benefícios já podem ser percebidos em soluções híbridas, que aproveitam o melhor dos dois mundos. Com isso, a Otimização Quântica com IA se torna uma ponte viável entre o que já existe e o que ainda está por vir, beneficiando diretamente setores que operam sob pressão de tempo, dados e precisão.

Quais os desafios dessa tendência?

Apesar dos avanços, ainda há limitações técnicas. Os Computadores Quânticos atuais ainda sofrem com instabilidade, e os algoritmos de IA precisam ser adaptados para lidar com as especificidades do ambiente quântico. Além disso, há desafios na integração entre os sistemas clássicos (IA tradicional) e os quânticos (baseados em qubits), o que demanda novas arquiteturas híbridas.

O workshop QAIO 2025 (Quantum Artificial Intelligence & Optimization), realizado em Portugal, destacou que a principal barreira para a expansão dessa tendência ainda é a escalabilidade[48]: tanto da IA quântica quanto da infraestrutura computacional necessária para operá-la em larga escala.

Um futuro mais inteligente — e mais rápido

A combinação entre Inteligência Artificial e Computação Quântica aponta para uma nova fronteira da inovação tecnológica. Não se trata apenas de somar capacidades, mas de potencializar uma com a outra. Em vez de esperarmos por décadas até que os Computadores Quânticos atinjam sua maturidade, a IA pode ser a chave para acelerar esse processo e torná-los mais acessíveis, práticos e úteis no mundo real.

Ao tornar possível a resolução de problemas complexos com mais rapidez e menos recursos, a Otimização Quântica com IA não apenas antecipa o futuro da computação, mas também redefine o que é viável hoje. À medida que avanços em hardware e algoritmos continuam surgindo, o que antes era experimental começa a ganhar espaço no mercado, sinalizando que a revolução quântica, impulsionada pela Inteligência Artificial, já está em movimento.

7.13 Processadores Quânticos Avançados

A Computação Quântica propõe um salto que vai além da evolução tradicional dos processadores. Enquanto a computação clássica avança aumentando potência e velocidade, a quântica redefine a própria lógica de como calcular. Em vez de trabalhar com bits binários, usa partículas que podem assumir vários estados ao mesmo tempo. Em vez de resolver problemas em sequência, processa milhares de possibilidades simultaneamente.

No centro dessa transformação estão os Processadores Quânticos Avançados — chips que aproximam o mundo real do que antes parecia pura teoria. Mas o que torna esses processadores tão diferentes? E por que tanta expectativa em torno deles?

O que são Processadores Quânticos Avançados?

Os Processadores Quânticos Avançados são chips desenvolvidos para realizar cálculos usando os princípios da física quântica, com o objetivo de resolver problemas que estão além da capacidade dos computadores tradicionais. Eles operam com qubits, unidades de informação que, diferentemente dos bits clássicos, podem estar em múltiplos estados ao mesmo tempo por meio do fenômeno da superposição. Além disso, os qubits podem ser entrelaçados, permitindo que o estado de um influencie diretamente o outro — mesmo que estejam separados fisicamente.

Segundo a IBM, Processadores Quânticos modernos estão sendo projetados para reduzir erros e melhorar a estabilidade dos qubits, esses chips avançados não apenas aceleram cálculos extremamente complexos, como também viabilizam algoritmos que simplesmente não são possíveis em computadores tradicionais.

Como funcionam e por que representam um avanço?

O grande salto dessa nova geração está na capacidade de ampliar o número de qubits sem perder a qualidade computacional. Um exemplo marcante é o chip Willow, apresentado pelo Google. Ele completou, em apenas cinco minutos, uma tarefa que levaria “quatrilhões de anos” para um supercomputador tradicional resolver, de acordo com reportagem do El País. Isso só foi possível porque o Willow opera abaixo do limiar de correção de erros — um marco técnico que permite que o sistema se torne mais “quântico” conforme cresce.

A Microsoft, por outro lado, aposta em uma abordagem diferente com o chip Majorana 1, que utiliza qubits topológicos baseados em partículas chamadas de Majorana. Segundo a própria Microsoft, esse design se destaca pela maior resistência a ruídos e pela estabilidade superior dos qubits, reduzindo significativamente a necessidade de correção de erros e possibilitando maior escalabilidade no futuro.

Na IBM, o avanço veio com o lançamento do processador Quantum Heron, que traz melhorias não só no hardware, mas também no software. O novo Qiskit permite a execução mais precisa de algoritmos híbridos, combinando computação clássica e quântica em harmonia, segundo matéria publicada no site oficial da empresa.

Qiskit é um kit de desenvolvimento de software criado pela IBM que permite programar, simular e executar algoritmos em computadores quânticos reais. Escrito em Python, ele oferece ferramentas acessíveis para construir circuitos quânticos, explorar conceitos fundamentais da computação quântica e aplicar esses conhecimentos em ambientes práticos, tanto em simuladores quanto em hardwares quânticos via nuvem.

Outro ponto importante é o uso de simulações avançadas para acelerar o desenvolvimento desses chips. Uma parceria entre a NVIDIA e o Google Quantum AI vem utilizando a plataforma CUDA-Q para simular a física dos processadores quânticos, enfrentando problemas como o ruído nos qubits. Como revelou o portal DataCenter Dynamics, essa abordagem reduziu o tempo de simulações ruidosas de uma semana para apenas alguns minutos — um avanço que encurta o caminho entre o projeto e a fabricação real dos chips.

Aplicações práticas e benefícios

Os impactos dos Processadores Quânticos Avançados começam a se materializar em diferentes áreas. Em centros de pesquisa, eles vêm sendo usados para simular o comportamento de moléculas, acelerando a descoberta de novos materiais e medicamentos. No setor logístico e financeiro, algoritmos quânticos já demonstram capacidade de otimizar processos e prever cenários com mais precisão do que sistemas convencionais.

Esses processadores também estão viabilizando avanços na comunicação quântica. Uma equipe de pesquisa desenvolveu um dispositivo supercondutor capaz de permitir que múltiplos chips se comuniquem diretamente, por meio de fótons em uma linha de transmissão compartilhada. A inovação, destacada pelo MIT News, torna possível criar conexões “todos para todos”, facilitando o emaranhamento remoto e criando as bases para uma futura internet quântica de altíssimo desempenho e confiabilidade.

Ao redor do mundo, universidades e empresas estão apostando em arquiteturas diversas. Pesquisadores chineses das universidades de Pequim e Shanxi vêm experimentando chips fotônicos baseados em variáveis contínuas, que oferecem novas possibilidades de controle e desempenho, como detalhado no China2Brazil. E, no Reino Unido, a Universidade de Oxford demonstrou a possibilidade de interligar chips quânticos por fibras ópticas, criando uma arquitetura modular e escalável, segundo publicação da Exame.

Desafios

Apesar dos avanços promissores, os Processadores Quânticos Avançados ainda enfrentam grandes desafios técnicos. Um dos principais é o controle efetivo dos erros quânticos, que afetam diretamente a estabilidade dos qubits durante as operações. Além disso, a escalabilidade — essencial para a criação de sistemas maiores e mais poderosos — segue complexa, demandando melhorias tecnológicas significativas na conexão entre múltiplos processadores e na infraestrutura de suporte, conforme explica a Exame.

Outro desafio está ligado à complexidade e ao alto custo desses sistemas. Desenvolver, manter e operar chips quânticos, como os da Google, Microsoft ou IBM, exige não só investimentos financeiros consideráveis, mas também ambientes altamente controlados, com temperaturas extremamente baixas e isolamento de interferências externas. Esses fatores dificultam a adoção prática e ampla da tecnologia em curto prazo.

Estamos diante de um momento-chave da Computação Quântica. Se antes os processadores eram frágeis, isolados e difíceis de escalar, agora eles estão mais robustos, conectados e prontos para resolver problemas que o silício nunca conseguiu. Essa transformação não está acontecendo em um único laboratório: ela é global, diversa e alimentada por uma corrida de inovação entre gigantes da tecnologia e instituições acadêmicas de ponta.

Os Processadores Quânticos Avançados não são mais apenas uma promessa distante — eles já estão moldando o futuro da tecnologia, da ciência e dos negócios. A questão agora não é mais se eles vão transformar o mundo, mas quando e em que escala. E, ao que tudo indica, esse futuro está cada vez mais próximo.

7.14 Robôs com LLMs

Por décadas, os robôs foram sinônimos de máquinas altamente programadas, limitadas a executar comandos pré-definidos. Mas essa realidade está prestes a mudar. Com a integração dos Modelos de Linguagem de Grande Escala  - Large Language Models (LLMs)  em inglês -, essas máquinas ganham um novo nível de inteligência, podendo interpretar contexto, aprender com interações e agir de forma mais autônoma. Essa evolução tem o potencial de transformar diversos setores, tornando a robótica mais flexível e adaptável ao mundo real. Mas como essa tecnologia pode redefinir o papel dos robôs? E até onde essa revolução pode nos levar?

Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)

Antes de entender como os robôs estão evoluindo com essa tecnologia, é essencial compreender o que são os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Trata-se de sistemas de inteligência artificial treinados com vastos volumes de dados para interpretar, gerar e processar linguagem natural com alto nível de sofisticação. Esses modelos são a base de diversas inovações, desde assistentes virtuais até a automação de processos complexos.

O que são Robôs com LLMs?

A integração dos LLMs na robótica marca uma nova fase no desenvolvimento dessas máquinas. Diferente dos robôs tradicionais, que dependem de programação rígida para cada tarefa, os robôs com LLMs são projetados para processar linguagem natural e responder de maneira mais contextualizada. De acordo com o relatório Tech Vision 2025 da Accenture, essa tecnologia permite que os robôs deixem de ser apenas executores de comandos para se tornarem agentes mais flexíveis e preparados para atuar em ambientes menos previsíveis. A CB Insights reforça essa visão ao apontar que os LLMs adicionam uma camada cognitiva aos robôs, expandindo seu potencial de interação e adaptação sem necessidade de programação detalhada para cada nova situação.

Como funcionam os Robôs com LLMs

A integração de LLMs na robótica representa um avanço significativo na interação entre humanos e máquinas. Esses modelos, treinados em vastos conjuntos de dados textuais, permitem que robôs compreendam e gerem linguagem natural, facilitando uma comunicação mais intuitiva e eficiente.

Os LLMs operam analisando grandes volumes de texto para identificar padrões e contextos linguísticos. Ao serem incorporados em robôs, esses modelos adicionam uma camada cognitiva que possibilita a interpretação de comandos verbais complexos, o processamento de informações visuais e a execução de ações físicas com maior autonomia. Diferente dos robôs tradicionais, que seguem uma programação rígida, os Robôs com LLMs conseguem aprender com interações e se adaptar a novas funções sem necessidade de reprogramação manual para cada tarefa.

Essa capacidade adaptativa está sendo demonstrada em pesquisas e aplicações reais. Segundo um estudo do Massachusetts Institute of Technology (MIT), novas técnicas de aprendizado estão acelerando o treinamento de robôs, permitindo que eles adquiram habilidades de maneira mais eficiente e com menor intervenção humana.

Para que esses robôs evoluam constantemente, é fundamental investir em treinamento baseado em experiências reais. Isso envolve a coleta massiva de dados durante suas interações com o ambiente, incluindo comandos verbais, imagens e padrões de movimento. Esses dados alimentam os modelos e permitem que eles ajustem seu comportamento com base em resultados anteriores, refinando tanto a linguagem quanto a ação física.

Além disso, empresas de ponta já estão testando essa tecnologia em cenários práticos. O Google DeepMind, por exemplo, desenvolveu o Gemini Robotics, um modelo de IA projetado para integrar linguagem, visão e controle motor. Esse sistema possibilita que robôs compreendam o ambiente ao seu redor e realizem tarefas complexas, como organizar objetos ou dobrar origami, sem programação explícita.

Outro exemplo de aplicação vem da NVIDIA, que, em parceria com a Disney Research e a Google DeepMind, desenvolveu o robô Blue. Segundo o Business Insider, esse robô utiliza aprendizado reforçado combinado com modelos de linguagem para aprimorar a interação com humanos, demonstrando um grande avanço na robótica cognitiva. O uso de LLMs nesse contexto permite que o robô responda a comandos e adapte seu comportamento de forma mais intuitiva e dinâmica.

Esses avanços demonstram que os Robôs com LLMs não apenas executam tarefas pré-programadas, mas também tomam decisões baseadas em contexto, ajustando-se ao ambiente e às necessidades do usuário. Essa fusão entre inteligência linguística e percepção sensorial está redefinindo o papel da robótica em diversos setores, tornando as máquinas mais versáteis e eficientes.

Esse avanço está diretamente ligado ao conceito de Embodied AI, em que os LLMs são integrados a robôs físicos capazes de perceber e interagir com o ambiente ao redor. Essa abordagem dá origem aos chamados Foundation Models for Robotics, que buscam criar agentes versáteis, capazes de aplicar conhecimentos adquiridos em diferentes contextos e tarefas, sem necessidade de reprogramação a cada novo desafio.

Os benefícios dos Robôs com LLMs

Com o avanço dos chamados corpos robóticos multipropósito — estruturas projetadas para executar diferentes tipos de tarefas com o mesmo hardware —, essa tecnologia pode revolucionar a maneira como as máquinas interagem e operam. No futuro, robôs equipados com LLMs poderão compreender comandos complexos, interpretar contextos e se adaptar a diferentes cenários sem necessidade de reprogramação manual. Isso pode tornar os processos produtivos mais dinâmicos e eficientes, reduzindo a dependência humana para ajustes operacionais e permitindo que a automação atinja novos patamares de flexibilidade.

Essa tecnologia tem o potencial de revolucionar a maneira como as máquinas interagem e executam tarefas. No futuro, robôs equipados com ela poderão compreender comandos complexos, interpretar contextos e se adaptar a diferentes cenários sem necessidade de reprogramação manual. Isso pode tornar os processos produtivos mais dinâmicos e eficientes, reduzindo a dependência humana para ajustes operacionais e permitindo que a automação atinja novos patamares de flexibilidade.

Além disso, essa evolução pode melhorar significativamente a colaboração entre humanos e máquinas, permitindo que robôs assumam funções mais estratégicas. Em fábricas, serão capazes de aprender diretamente com os operadores, ajustando suas ações conforme novas demandas surgirem. No setor de logística, poderão otimizar estoques e entregas de maneira autônoma, garantindo operações mais rápidas e precisas. Se bem aplicada, essa tecnologia transformará as máquinas de simples executoras para assistentes inteligentes, ampliando sua utilidade em diferentes setores e elevando o nível da automação.

Desafios dos Robôs com LLMs

Os LLMs na robótica apresentam desafios significativos que precisam ser superados para uma adoção eficaz. Um dos principais obstáculos é o alto consumo de recursos computacionais. De acordo com a NVIDIA, dimensionar e manter grandes modelos de linguagem pode ser difícil e caro, exigindo infraestrutura robusta e investimentos substanciais.

Outro desafio crítico é a opacidade dos processos internos dos LLMs. A DIO destaca que a complexidade dos modelos de linguagem de grande escala dificulta a compreensão de seus processos internos, limitando a capacidade de identificar e corrigir erros, bem como de garantir a confiabilidade das respostas geradas. Para mitigar esses desafios, é essencial investir em infraestrutura adequada e desenvolver mecanismos de monitoramento contínuo que assegurem a operação segura e ética desses sistemas.

Outro fator que deve ser levado em consideração é que, embora a robótica avance rapidamente, algumas barreiras ainda limitam sua adoção em larga escala. O alto custo de implementação continua sendo um obstáculo, já que a integração dessas máquinas exige infraestrutura especializada e treinamento técnico. Um estudo da McKinsey & Company destaca que os custos elevados e a falta de conhecimento técnico são fatores que ainda dificultam a adoção da automação industrial, especialmente para empresas menores que não possuem recursos para investimentos de longo prazo.

Os Robôs com LLMs estão inaugurando uma nova era da automação, aproximando essas máquinas da capacidade de compreensão e interação que antes era exclusiva dos humanos. Com a evolução da IA generativa, esses robôs não apenas executarão tarefas, mas também compreenderão o ambiente e adaptarão seu comportamento conforme necessário.

Já existem empresas investindo nessa tecnologia e, à medida que os desafios forem superados, sua aplicação no dia a dia crescerá de forma acelerada. O futuro da robótica não está apenas na automação, mas na capacidade dessas máquinas de aprenderem, se adaptarem e interagirem de forma inteligente, transformando o modo como vivemos e trabalhamos.

8. Tendências da maturidade: Monitore

Tendências com previsão de implementação em 5 anos ou mais, em geral sem aplicação prática ou comercial atual, com alto potencial transformacional, mas ainda em fase de exploração e incubação em universidades e centros de pesquisa.

8.1 Ciberbiosegurança

Na era em que o código da vida se encontra com o código digital, uma nova ameaça silenciosa começa a ganhar espaço. Com a ascensão da biotecnologia, da automação laboratorial e do uso de IA em pesquisas genéticas, a fronteira entre o mundo biológico e o virtual está cada vez mais tênue — e vulnerável. O que poderia acontecer se dados genéticos fossem manipulados por hackers? Ou se organismos artificiais fossem produzidos a partir de códigos maliciosos? Mais do que nunca, proteger a biociência digital é uma questão estratégica. Mas afinal, o que está por trás dessa nova camada de segurança e por que ela se tornou tão urgente?

O que é Ciberbiosegurança?

Ciberbiosegurança é um campo emergente que une princípios da cibersegurança, da biosegurança e da segurança física para proteger os sistemas biotecnológicos modernos. Ela trata da proteção de dados genéticos, algoritmos de bioengenharia, plataformas de DNA digital e equipamentos de pesquisa contra ameaças digitais, invasões cibernéticas e manipulações maliciosas. Segundo o relatório da Future Today Strategy Group (FTSG), a sofisticação da biotecnologia exige hoje sistemas baseados em IA capazes de identificar e bloquear sequências genéticas perigosas antes mesmo que sejam sintetizadas.

Com o avanço da biologia sintética, do sequenciamento genômico e da automação laboratorial em nuvem, novos vetores de ataque surgem diariamente — e os riscos vão desde o vazamento de informações sensíveis até a criação acidental ou intencional de organismos perigosos. A própria Administração de Alimentos e Medicamentos dos Estados Unidos (FDA) e a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA), também norte-americana, tem conduzido ações para regulamentar o uso de ferramentas de biohacking, reforçando a necessidade de estruturas éticas e mecanismos de autenticação para impedir edições genéticas não autorizadas.

Mais do que um conceito técnico, a Ciberbiosegurança tornou-se uma necessidade estratégica diante da convergência entre o mundo digital e o biológico. À medida que a biotecnologia se torna mais conectada, distribuída e acessível, garantir a integridade e a ética dessas operações passou a ser um pilar fundamental para governos, empresas e instituições científicas.

Como funciona a Ciberbiosegurança?

A Ciberbiosegurança funciona por meio da aplicação de camadas tecnológicas e regulatórias que protegem os sistemas biológicos conectados digitalmente. No plano técnico, empresas de biotecnologia e centros de pesquisa utilizam algoritmos de Inteligência Artificial para rastrear, em tempo real, sequências genéticas encomendadas por plataformas de síntese de DNA. Esses sistemas comparam os pedidos com bancos de dados contendo assinaturas de patógenos e toxinas conhecidas, bloqueando automaticamente qualquer tentativa de produção de materiais biológicos potencialmente perigosos.

Além disso, a segurança das cadeias de suprimento de reagentes, materiais genéticos e componentes biotecnológicos vem sendo reforçada com frameworks de segurança zero-trust e sistemas de rastreamento baseados em blockchain. Esses mecanismos permitem verificar a autenticidade e a origem de cada insumo, com selos digitais e monitoramento contínuo das operações.

O funcionamento da Ciberbiosegurança também envolve regulação. Iniciativas lideradas por órgãos como FDA, DARPA e a Administração Nacional de Produtos Médicos da China estabelecem protocolos de auditoria, treinamentos obrigatórios e barreiras para o uso de ferramentas de bioengenharia, principalmente no contexto do Biohacking — prática que aplica técnicas biotecnológicas no próprio corpo ou em sistemas biológicos com fins de modificação ou aprimoramento —  e da Biologia DIY (do inglês Do It Yourself Biology) — um movimento formado por entusiastas e amadores que realizam experimentos genéticos fora de ambientes institucionais —. Esses protocolos ajudam a prevenir a criação acidental de organismos sintéticos ou o vazamento de modificações genéticas não autorizadas para o ambiente, segundo o relatório da FTSG.

Desafios da Ciberbiosegurança

Apesar dos avanços, a Ciberbiosegurança ainda enfrenta obstáculos críticos. Um deles é a falta de padronização global para o controle de tecnologias genéticas sensíveis. Países como China e Estados Unidos já adotam regulações rígidas, mas ainda há disparidades que dificultam a criação de um protocolo internacional de segurança. Além disso, a crescente popularização da biologia DIY pressiona os sistemas regulatórios, que precisam responder com agilidade para evitar brechas exploráveis fora de ambientes controlados.

Outro ponto de atenção é a governança sobre dados genéticos. O risco de vazamentos, uso indevido e falta de consentimento no compartilhamento dessas informações exige protocolos mais transparentes e tecnologias robustas de criptografia. Segundo o relatório da FTSG, a adoção de medidas como auditorias frequentes, criptografia em múltiplas camadas e canais de dados dedicados já começou a se consolidar em grandes centros de pesquisa — mas ainda está longe de ser universal.

Um olhar para o futuro

A Ciberbiosegurança tende a se tornar um dos pilares das estratégias de defesa digital nos próximos anos. Com o avanço das plataformas de Biocomputação, sensores sintéticos e algoritmos de detecção precoce, será possível identificar ameaças biológicas — naturais ou artificiais — com velocidade e precisão inéditas. A FTSG, no seu relatório, afirma que tecnologias baseadas em IA serão integradas a sistemas de resposta automatizada, permitindo o isolamento de agentes perigosos em tempo real, antes que causem danos em larga escala.

Além do aspecto tecnológico, a governança internacional sobre dados genéticos e biotecnologia deve ganhar espaço em fóruns multilaterais, com o objetivo de alinhar práticas, regulamentações e princípios éticos. A China já sinalizou esse movimento ao implementar a legislação mais avançada do mundo para proteção de dados genômicos, exigindo auditorias e criptografia tripla em centros de pesquisa sensível. Ao mesmo tempo, entidades como a Organização Mundial da Saúde discutem formas de ampliar o acesso seguro à engenharia genética, sem comprometer a segurança global.

Nesse cenário de transformações, proteger o elo digital da biotecnologia será tão essencial quanto desenvolver a ciência em si. A confiança digital, apontada por empresas como a Accenture como um fator-chave nas ciências da vida, se consolidará como um critério decisivo para a aceitação pública de novas terapias, alimentos modificados e intervenções genéticas. A Ciberbiosegurança, portanto, não será apenas uma medida de proteção — mas um pré-requisito para o progresso responsável da biotecnologia global.

8.2 Economia Cislunar

Nos bastidores de uma nova corrida espacial, uma transformação silenciosa está ganhando forma: a expansão das atividades econômicas entre a Terra e a Lua. Já não se trata apenas de missões científicas ou demonstrações tecnológicas, mas de um plano estratégico de longo prazo para viabilizar infraestrutura, comércio e serviços em órbita cislunar.

Mas o que existe, de fato, entre a Terra e a Lua? É possível imaginar um mercado operando fora do planeta, em que empresas competem por contratos de transporte, fornecimento de energia, extração de recursos e construção de habitats lunares? Quem está liderando essa transformação — e o que torna esse momento tão decisivo para o futuro econômico do espaço?

As respostas começam a se desenhar a partir do entendimento do que é, de fato, a Economia Cislunar.

O que é Economia Cislunar?

Mais do que um conceito abstrato, essa economia envolve infraestrutura espacial permanente, logística orbital, exploração de recursos naturais da Lua e fornecimento de serviços essenciais para a operação de missões e habitats. O termo também inclui a criação de novos modelos de negócio voltados para o transporte cislunar, comunicação interplanetária, geração de energia fora da Terra e construção de sistemas autossustentáveis. A proposta é transformar esse corredor espacial em um ambiente economicamente viável, operado por múltiplos agentes, com funções estratégicas para a exploração espacial de longo prazo — como aponta o relatório técnico da NASA sobre operações cislunares e o projeto Gateway, que detalha as bases para uma presença sustentável entre a Terra e a Lua.

Como funciona a Economia Cislunar?

A Economia Cislunar se estrutura a partir da criação de uma cadeia de valor no espaço, com diferentes funções interligadas entre a Terra e a Lua. O primeiro passo envolve o desenvolvimento de infraestrutura orbital: satélites de comunicação, sistemas de navegação espacial, módulos de abastecimento e plataformas logísticas em pontos estratégicos. Essa base permite o tráfego contínuo de cargas, dados e tripulações por meio de veículos reutilizáveis e tecnologias de propulsão avançadas.

À medida que a infraestrutura se consolida, empresas e governos começam a implantar sistemas para explorar recursos locais, como água congelada nos polos lunares, essencial para produção de oxigênio e combustível. A instalação de habitats e unidades de pesquisa na superfície da Lua também faz parte do plano, viabilizando operações prolongadas com apoio de tecnologias autônomas e sistemas de geração de energia, como painéis solares e reatores nucleares compactos.

Segundo o relatório da FTSG 2025, tendências como fábricas espaciais, maior presença privada em órbita baixa e avanços na propulsão estão criando o ambiente ideal para essa economia emergir com sustentabilidade e viabilidade comercial. A Space Foundation também destaca o papel de empresas privadas, como a Ispace, na construção dessa nova fronteira, operando pousos lunares e desenvolvendo soluções para atividades contínuas na região cislunar.

Benefícios e aplicações práticas

A consolidação da Economia Cislunar abre caminho para uma nova geração de atividades comerciais e científicas fora da Terra. Segundo o artigo da SpaceNews, as aplicações mais imediatas incluem transporte de cargas e tripulações entre a órbita terrestre e a superfície lunar, infraestrutura de comunicação de longo alcance, produção de energia solar ou nuclear e operações em ambientes extremos. Essas capacidades são descritas como fundamentais para garantir missões sustentáveis, além de abrir espaço para avanços em pesquisa aplicada e engenharia de sistemas espaciais.

O uso de recursos in-situ (ISRU), como a extração de água e minerais da Lua, representa uma virada de chave. Ao reduzir a dependência de insumos enviados da Terra, as operações ganham autonomia e escalabilidade. Isso abre margem para o surgimento de indústrias de manufatura no espaço, capazes de produzir componentes diretamente em órbita ou na superfície lunar, otimizando custos e logística. O mesmo artigo da SpaceNews identifica esses setores — transporte, infraestrutura, geração de energia, produção de alimentos e comunicações — como os pilares de uma economia lunar viável.

Além das aplicações operacionais, a Economia Cislunar está impulsionando cadeias produtivas na Terra. Durante uma entrevista conduzida pela Space Foundation, Takeshi Hakamada, CEO da Ispace, destaca como o avanço das operações lunares está criando demanda por tecnologias autônomas, novos materiais, inteligência artificial e biotecnologia voltada ao ambiente espacial. A articulação entre empresas privadas, universidades e governos aparece como elemento-chave para consolidar um ecossistema comercial no espaço próximo, com potencial de acelerar a inovação em escala global.

Desafios atuais

Apesar do avanço tecnológico e do crescente interesse comercial, a consolidação da Economia Cislunar enfrenta barreiras significativas. Um dos principais entraves é a viabilidade econômica das operações fora da Terra, ainda marcada por altos custos de lançamento, limitações logísticas e retorno financeiro incerto. O artigo da SpaceNews aponta que, embora existam oportunidades reais, ainda falta um modelo de negócios sustentável e testado para a maioria das iniciativas lunares.

Outro obstáculo importante está na ausência de regulamentações internacionais específicas para atividades em órbita cislunar e na superfície da Lua. Temas como propriedade de recursos, responsabilidade em acidentes e compartilhamento de infraestrutura ainda carecem de definições claras. Isso gera insegurança jurídica tanto para agências espaciais quanto para empresas privadas que buscam operar comercialmente nesse ambiente.

A própria SpaceNews reforça que o sucesso da Economia Cislunar depende diretamente de compromissos governamentais sustentados. Sem políticas públicas estáveis, incentivos estratégicos e articulação internacional, as iniciativas privadas podem não alcançar a escala necessária para viabilizar esse novo ecossistema econômico.

Um olhar para o futuro

A Economia Cislunar ainda está em seus estágios iniciais, mas os movimentos coordenados entre governos, agências espaciais e empresas privadas indicam que essa tendência veio para ficar. A Lua, antes símbolo de conquista científica, passa a ocupar um papel estratégico na construção de uma nova infraestrutura espacial. À medida que barreiras técnicas e econômicas forem sendo superadas, será possível vislumbrar um sistema funcional e permanente entre a Terra e o espaço próximo.

Mais do que um avanço tecnológico, o desenvolvimento da Economia Cislunar representa uma mudança de paradigma. A exploração do espaço deixa de ser exclusivamente científica e passa a integrar cadeias produtivas, políticas industriais e novos modelos de cooperação internacional. Em um futuro próximo, o que hoje parece distante poderá se tornar parte do cotidiano de setores inteiros da economia global.

8.3 Internet Quântica

Você já imaginou uma internet em que a interceptação de dados é, literalmente, impossível? Enquanto navegamos em redes tradicionais vulneráveis a ataques e espionagem, um novo paradigma está emergindo — e promete mudar tudo. A Internet Quântica, construída sobre princípios da física quântica, está deixando o campo teórico para se tornar realidade em centros de pesquisa ao redor do mundo. Mas o que exatamente torna essa tecnologia tão promissora?

O que é a Internet Quântica?

A Internet Quântica é uma rede de comunicação que utiliza as leis da mecânica quântica para transmitir dados de forma extremamente segura. Em vez de depender de sinais clássicos, como pulsos elétricos, ela se baseia em qubits — unidades de informação que exploram fenômenos como superposição e emaranhamento quântico. Esses fenômenos permitem que as informações sejam enviadas com uma segurança intrínseca, já que qualquer tentativa de interceptação altera o estado do sistema, tornando a espionagem detectável. Segundo o portal da Universidade de Chicago, essa é justamente uma das principais vantagens da tecnologia: “qualquer tentativa de observar a transmissão perturba o sistema e revela a intrusão”.

Como a Internet Quântica funciona?

Diferente da internet convencional, que utiliza sinais elétricos e ópticos para transmitir bits, a Internet Quântica usa fótons para transportar qubits por meio de cabos de fibra óptica ou enlaces a laser. Um dos principais recursos empregados é o emaranhamento quântico, fenômeno em que duas partículas compartilham o mesmo estado quântico, mesmo quando separadas por grandes distâncias.

Se uma partícula for alterada, sua parceira em outro ponto da rede reflete instantaneamente essa mudança — possibilitando uma comunicação segura e sincronizada. Para que essa arquitetura funcione em escala, é necessário desenvolver novos protocolos de rede, como os repetidores quânticos, que mantêm o estado quântico ao longo de longas distâncias, e sistemas operacionais específicos para coordenar comunicações quânticas distribuídas.

Um exemplo prático é o sistema operacional desenvolvido pela Quantum Internet Alliance, projetado para gerenciar redes compostas por nós quânticos em diferentes localidades. A ferramenta permite o roteamento de qubits e a manutenção do emaranhamento entre dispositivos, demonstrando a viabilidade de uma infraestrutura de Internet Quântica em ambientes reais de teste.

Benefícios e aplicações práticas

A Internet Quântica se apresenta como uma solução promissora para ambientes que exigem sigilo absoluto e transmissão de dados com alta confiabilidade. Governos, instituições financeiras, empresas de defesa e centros de pesquisa podem se beneficiar dessa nova infraestrutura, que oferece proteção nativa contra interceptações e ciberataques.

No Brasil, o projeto Rio Quântica, liderado pela Universidade Federal Fluminense (UFF), é um exemplo prático do avanço nessa área. A iniciativa conecta quatro universidades no país — UFF, UFRJ, CBPF e PUC-Rio — por meio de uma rede experimental que combina fibras ópticas e enlaces a laser. O Instituto Militar de Engenharia (IME) também deve ser integrado à rede em uma próxima etapa do projeto. O objetivo é explorar aplicações reais em segurança da informação, comunicação institucional e desenvolvimento nacional de tecnologias quânticas.

Globalmente, o interesse pelo tema é crescente. Segundo um artigo da Boston Consulting Group, o mercado de comunicações quânticas pode alcançar US$ 10 bilhões até o fim da década, impulsionado pela necessidade de proteger informações críticas e pela busca por novos modelos de infraestrutura digital.

Além da segurança, outro benefício relevante da Internet Quântica está na integração entre computadores quânticos distribuídos, criando a base para uma futura computação em rede de altíssimo desempenho. Pesquisadores da Universidade de Chicago apontam que esse modelo de conexão permitirá que dispositivos quânticos colaborem remotamente, trocando dados em tempo real com extrema fidelidade.

Esse tipo de integração pode ser essencial em áreas como pesquisa científica, simulações avançadas, medicina personalizada e inteligência artificial de próxima geração, em que a demanda por processamento e segurança ultrapassa os limites das redes tradicionais.

Desafios atuais

Apesar do enorme potencial, a Internet Quântica ainda enfrenta desafios técnicos e estruturais relevantes. A perda de sinal quântico em longas distâncias continua sendo um dos principais entraves, exigindo o desenvolvimento de repetidores quânticos eficazes — uma tecnologia que ainda está em fase experimental. Além disso, os enlaces a laser utilizados na comunicação a céu aberto sofrem interferência de fatores ambientais, como mudanças climáticas e turbulência do ar.

Outro ponto crítico está na infraestrutura especializada necessária para viabilizar as redes quânticas. Componentes como geradores de fótons emaranhados e detectores ultrassensíveis ainda são escassos e de alto custo. Segundo o Departamento de Energia dos Estados Unidos, integrar redes quânticas em escala exige avanços simultâneos em materiais, engenharia de sistemas e protocolos dedicados.

No Brasil, a dependência de tecnologias importadas e a ausência de padronizações internacionais são barreiras adicionais. Iniciativas como o projeto Rio Quântica buscam superar esses desafios com o desenvolvimento de soluções nacionais e a construção de laboratórios especializados para pesquisa e inovação na área.

A Internet Quântica representa um passo decisivo rumo a uma nova era da comunicação digital. Ao combinar segurança, velocidade e inovação, ela desafia os limites das redes tradicionais e abre caminho para aplicações que exigem níveis extremos de confiabilidade e desempenho. Mesmo com os obstáculos técnicos ainda em aberto, os avanços recentes mostram que a construção dessa infraestrutura já começou — e o Brasil está entre os protagonistas dessa transformação.

8.4 Teletransporte Quântico

Você já imaginou transmitir informação entre dois pontos sem mover nada fisicamente? O conceito pode soar improvável à primeira vista, mas está cada vez mais presente nos experimentos de ponta em computação quântica. O nome por trás dessa façanha é Teletransporte Quântico — uma tecnologia que vem ganhando espaço nas pesquisas de ponta e pode ser a chave para destravar o futuro da computação. Mas o que exatamente está sendo "teletransportado"? E por que isso pode transformar redes, segurança e até supercomputadores?

O que é Teletransporte Quântico?

Diferente do teletransporte clássico, em que um objeto físico seria deslocado de um ponto a outro, o Teletransporte Quântico diz respeito à transferência de informação entre qubits — as unidades de dados da computação quântica. Essa transferência ocorre sem que o qubit original precise viajar pelo espaço físico. O conceito, inicialmente teórico, foi proposto na década de 1990 e descrito formalmente por Bennett e colaboradores em um artigo publicado na revista Physical Review Letters. Desde então, vem sendo testado e aprimorado por pesquisadores ao redor do mundo.

Como o Teletransporte Quântico funciona?

O processo de Teletransporte Quântico aproveita o emaranhamento entre qubits para transferir estados quânticos sem mover fisicamente nenhuma partícula. Primeiro, dois qubits são emaranhados e um deles é enviado ao local de destino. Depois, realiza-se uma medição específica entre o qubit original (que contém a informação a ser transmitida) e o qubit local emaranhado. Como resultado dessa medição, o estado quântico do qubit de destino se transforma instantaneamente, assumindo exatamente o mesmo estado do qubit de origem — completando o teletransporte. A informação em si não viaja, ela é "reconstruída" no destino a partir da correlação entre os qubits.

Esse mecanismo foi demonstrado na prática por pesquisadores da Universidade de Oxford, que conseguiram conectar dois processadores quânticos fisicamente separados e executar um algoritmo de forma distribuída. A equipe utilizou partículas de luz (fótons) para estabelecer o canal de comunicação entre os chips, provando que o Teletransporte Quântico pode funcionar como base para uma arquitetura computacional modular e interligada.

Outro exemplo vem do estudo "Hertz-rate metropolitan quantum teleportation", publicado no arXiv em 2023. Nele, pesquisadores relataram a transferência bem-sucedida de estados quânticos entre nós de uma rede óptica metropolitana com 64 km de extensão, utilizando emaranhamento quântico para teletransportar a informação sem deslocamento físico dos qubits.

O que é emaranhamento quântico?

O emaranhamento quântico é um fenômeno da física quântica em que duas ou mais partículas se conectam de tal maneira que o estado de uma afeta instantaneamente o estado da outra, mesmo que estejam a quilômetros de distância. Isso significa que, ao medir uma partícula, o estado da outra se define simultaneamente, como se ambas compartilhassem uma única identidade quântica. Essa correlação não pode ser explicada pelas leis da física clássica e foi descrita por Einstein como “ação fantasmagórica à distância”. O emaranhamento é o recurso fundamental que torna possível o Teletransporte Quântico.

Como essa tecnologia está sendo aplicada?

Como já mencionado previamente, pesquisadores da Universidade de Oxford deram um passo importante nesse campo ao anunciar a realização bem-sucedida do primeiro algoritmo quântico distribuído, utilizando dois processadores interconectados por uma rede óptica. Esses processadores, que operam separadamente, foram conectados por meio de um sistema de emaranhamento e comunicação quântica, permitindo que atuassem como um único computador, mesmo estando fisicamente distantes. O algoritmo utilizado foi o de busca de Grover — conhecido por sua aplicação em bancos de dados — e foi executado com sucesso em uma arquitetura distribuída baseada em Teletransporte Quântico.

Outro experimento notável foi publicado na revista Nature, em que cientistas demonstraram a implementação de portas lógicas quânticas entre módulos separados por meio de uma rede óptica. Utilizando íons aprisionados como qubits e o Teletransporte Quântico como mecanismo de ligação, o time conseguiu realizar operações distribuídas com fidelidade de até 86%. Esses avanços mostram que a computação quântica distribuída, sustentada por teletransporte, já está saindo do laboratório e entrando em uma fase de maturação.

Quais são os benefícios e aplicações práticas?

A principal vantagem do Teletransporte Quântico é permitir a interconexão de processadores quânticos, mesmo que estejam fisicamente distantes. Isso significa que, em vez de construir um supercomputador com milhões de qubits em um único chip, será possível conectar pequenos processadores por redes quânticas, formando um sistema distribuído. Essa abordagem modular reduz os desafios de escalabilidade e facilita a manutenção e atualização dos sistemas.

Além disso, o Teletransporte Quântico é considerado uma tecnologia-chave para o desenvolvimento da Internet Quântica. De acordo com um estudo publicado na revista Nature, pesquisadores da Universidade de Ciência e Tecnologia da China realizaram com sucesso o Teletransporte Quântico entre uma estação terrestre e um satélite, cobrindo uma distância de até 1.400 km.

Já engenheiros da Northwestern University demonstraram o uso da técnica em cabos de fibra óptica que transportavam tráfego de internet convencional, mostrando a possibilidade de integrar a comunicação quântica às infraestruturas existentes.

Na prática, essas aplicações podem beneficiar setores que exigem alta segurança e desempenho, como bancos, instituições de defesa, centros de pesquisa científica e empresas que lidam com dados sensíveis. Com o Teletransporte Quântico, a transmissão de dados se torna mais segura, pois qualquer tentativa de interceptação quebra o emaranhamento e denuncia a intrusão.

Quais são os desafios atuais?

Apesar dos avanços, o Teletransporte Quântico ainda enfrenta barreiras técnicas. Um dos principais obstáculos é a criação e manutenção de qubits emaranhados com alta fidelidade por longas distâncias. A sensibilidade dos qubits a interferências ambientais também dificulta sua manipulação e exige ambientes extremamente controlados.

Outro desafio está na repetição de sinais em redes quânticas. Diferente das redes clássicas, os dados quânticos não podem ser copiados diretamente, o que exige novos métodos para amplificação de sinal, como os repetidores quânticos. Além disso, a integração com a infraestrutura de telecomunicações atual requer adaptações complexas.

Mesmo assim, os investimentos em pesquisa estão acelerando. Diversos estudos recentes indicam uma evolução constante nas técnicas e protocolos de Teletransporte Quântico. Entre os avanços, destacam-se propostas envolvendo múltiplos qubits e investigações teóricas sobre o teletransporte de sistemas de muitos corpos por meio de buracos de minhoca atravessáveis — um conceito que conecta diretamente a física quântica com teorias de gravidade.

O Teletransporte Quântico não é mais apenas uma hipótese teórica — ele já está sendo usado em experimentos concretos para conectar processadores, distribuir algoritmos e formar redes quânticas. Ao permitir a transferência de estados quânticos entre locais remotos com alta precisão, essa tecnologia abre caminho para novos paradigmas na computação e nas telecomunicações. Com aplicações que vão desde a criação de supercomputadores modulares até a construção de uma Internet Quântica global, o Teletransporte Quântico promete transformar a forma como trocamos e protegemos informações no século XXI.

9. Conclusão

O Radar de Tendências Tecnológicas do Banco do Brasil – 2025 consolida uma visão abrangente e estruturada sobre os vetores tecnológicos que já estão transformando o setor financeiro e que continuarão a moldar, de forma decisiva, o futuro das organizações nos próximos anos. Mais do que um exercício prospectivo, este documento se propõe a ser um instrumento de apoio à tomada de decisão estratégica, alinhando inovação, negócios, pessoas e sustentabilidade em um cenário marcado por rápidas mudanças, crescente complexidade e altas expectativas de clientes, reguladores e da sociedade.

As tendências apresentadas evidenciam que a tecnologia deixou de ser um elemento de suporte para assumir papel central na geração de valor, na eficiência operacional e na criação de novas experiências. Temas como inteligência artificial, automação avançada, computação em nuvem, dados, cibersegurança, arquitetura digital, plataformas, além de aspectos relacionados à ética, à governança e à sustentabilidade tecnológica, demonstram que o futuro do setor financeiro será cada vez mais digital, conectado, orientado por dados e centrado no cliente. Nesse contexto, a capacidade de integrar essas tendências de forma coerente e alinhada à estratégia corporativa torna-se um diferencial competitivo essencial.

Para o Banco do Brasil, instituição com trajetória histórica de protagonismo e compromisso público, o desafio não se limita à adoção de novas tecnologias, mas envolve sua aplicação responsável, segura e inclusiva, respeitando os princípios de transparência, confiabilidade e geração de valor para a sociedade. O Radar reforça a importância de uma atuação equilibrada entre inovação e solidez, entre experimentação e governança, garantindo que o avanço tecnológico esteja sempre acompanhado de gestão de riscos, proteção de dados e fortalecimento da confiança dos clientes.

Adicionalmente, o documento destaca o papel fundamental das pessoas nesse processo de transformação. O desenvolvimento de competências digitais, a promoção de uma cultura de inovação contínua e a colaboração entre áreas técnicas e de negócio são elementos indispensáveis para que as tendências identificadas se convertam em resultados concretos. A tecnologia, por si só, não transforma organizações; são as pessoas, apoiadas por estratégias claras e ferramentas adequadas, que impulsionam mudanças sustentáveis e de longo prazo.

Por fim, o Radar de Tendências Tecnológicas 2025 deve ser compreendido como um instrumento vivo, sujeito a atualizações e revisões periódicas, à medida que novos sinais emergem e o contexto evolui. Seu maior valor está em estimular a reflexão, orientar prioridades e apoiar decisões que mantenham o Banco do Brasil preparado para os desafios e oportunidades do futuro. Ao antecipar movimentos, alinhar estratégias e fortalecer sua capacidade de adaptação, o Banco reafirma seu compromisso com a inovação responsável, a excelência na prestação de serviços e a contribuição contínua para o desenvolvimento do país.

[1] RegTech, abreviação de Regulatory Technology, refere-se a tecnologias criadas para facilitar e automatizar o cumprimento de normas regulatórias. Elas ajudam empresas a acompanhar, interpretar e aplicar regras, evitando erros e reduzindo custos com auditorias e fiscalização.

[2] Compliance é o conjunto de práticas que garantem que uma empresa esteja em conformidade com leis, regulamentos e normas internas. Em outras palavras, é o processo de agir dentro das regras — sejam elas jurídicas, éticas ou operacionais.

[3] GPUs (Graphics Processing Units): Unidades de processamento gráfico originalmente projetadas para renderização de imagens, mas amplamente utilizadas em IA por sua capacidade de executar cálculos paralelos em grande escala.

[4] TPUs (Tensor Processing Units): Chips desenvolvidos pelo Google especificamente para acelerar operações de machine learning, otimizando o desempenho de redes neurais profundas.

[5] NPUs (Neural Processing Units): Processadores dedicados à execução de tarefas de IA diretamente em dispositivos, como smartphones ou sensores, com foco em eficiência energética e baixa latência.

[6] Computação de Borda (Edge Computing): Modelo de processamento de dados que ocorre próximo à fonte de geração — como sensores, dispositivos ou sistemas locais —, reduzindo a latência e otimizando o uso da largura de banda ao evitar o envio constante de dados para servidores centrais.

[7] Pipeline: Conjunto estruturado de etapas automatizadas que coordenam o fluxo de dados, treinamento, validação e implantação de modelos de IA garantindo eficiência, rastreabilidade e repetibilidade no ciclo de vida do modelo.

[8] GenIA (Inteligência Artificial Generativa): Ramo da IA focado na criação de novos conteúdos — como textos, imagens, códigos ou sons — a partir de comandos, utilizando modelos treinados em grandes volumes de dados.

[9] LLMOps (Large Language Model Operations): Conjunto de práticas e ferramentas voltadas para gerenciar o ciclo de vida de modelos de linguagem de larga escala, incluindo treinamento, ajuste fino, monitoramento, versionamento e implantação.

[10] RAG (Retrieval-Augmented Generation): Técnica que combina geração de texto com recuperação de informações externas em tempo real, permitindo que modelos de IA acessem bases de dados para fornecer respostas mais precisas e atualizadas.

[11] Clouds cognitivas: Ambientes de computação em nuvem que utilizam inteligência artificial para gerenciar, otimizar e adaptar automaticamente recursos, cargas de trabalho e consumo energético com base em dados contextuais e padrões de uso.

[12] DataOps (Data Operations): Conjunto de práticas que automatizam, integram e monitoram o fluxo de dados em toda a cadeia de valor, garantindo qualidade, agilidade e governança no uso de dados para inteligência artificial.

[13] FinOps (Financial Operations): Modelo de gestão financeira voltado para ambientes de computação em nuvem, que busca otimizar o uso de recursos com foco em custo-benefício, sustentabilidade e eficiência operacional.

[14] Finanças composáveis: modelo que permite criar soluções financeiras sob medida, juntando diferentes tecnologias e serviços digitais de forma simples, rápida e personalizada, sem depender de sistemas fechados.

[15] Sistemas ciberfísicos: integração entre componentes físicos e digitais por meio de redes computacionais para monitoramento e controle automatizado.

[16] Sensores inteligentes: dispositivos capazes de coletar, processar e transmitir dados em tempo real para sistemas de análise e decisão.

[17] Edge computing: também chamada de computação de borda, é uma arquitetura de processamento descentralizado que realiza o tratamento dos dados próximo à fonte onde eles são gerados — ou seja, na "borda" da rede. Isso reduz a latência e permite que sistemas ajam com maior autonomia, sem depender exclusivamente da nuvem.

[18] Fine-tuning é o processo de ajustar um modelo de IA já treinado em um conjunto de dados mais específico, para que ele aprenda melhor uma determinada tarefa ou contexto.

Exemplo: Um SLM pode ter sido treinado em textos gerais, mas com o fine-tuning, ele é “refinado” usando dados médicos, jurídicos ou financeiros, por exemplo, para se especializar nesse domínio. Esse ajuste é feito com menos dados e menos tempo de treinamento do que seria necessário para treinar o modelo do zero, aproveitando o que ele já aprendeu e adaptando para o novo cenário.

[19] Quantização é uma técnica usada para reduzir o tamanho de um modelo de IA, diminuindo a precisão dos números que ele usa nos cálculos, sem perder muito desempenho. O objetivo é tornar o modelo mais leve, rápido e eficiente, facilitando sua execução em dispositivos com menos poder de processamento. Isso ajuda a economizar memória, reduzir o consumo de energia e acelerar o tempo de resposta.

[20] Dispositivos hápticos são tecnologias que simulam sensações táteis, como pressão, vibração ou textura, permitindo que usuários "sintam" objetos ou interações em ambientes digitais.

[21] Tecnologias multissensoriais integram estímulos de diferentes sentidos — como visão, audição, tato, olfato e paladar — para criar experiências digitais mais imersivas, realistas e interativas.

[22] Curadoria algorítmica: processo em que algoritmos analisam grandes volumes de dados e selecionam conteúdos relevantes com base em critérios como interesse do público, tendências e padrões comportamentais.

[23] Resumo em escala (Summarization at Scale): técnica que permite à IA sintetizar grandes quantidades de informação em textos curtos, adaptados a diferentes públicos e plataformas, mantendo o essencial da mensagem.

[24] RAG (Retrieval-Augmented Generation): método que combina geração de texto com recuperação de dados em tempo real, permitindo que a IA busque informações confiáveis antes de produzir o conteúdo.

[25] Fact-checking algorítmico: verificação automatizada de fatos realizada por modelos de IA, que cruzam informações, detectam inconsistências e sinalizam possíveis erros ou manipulações.

[26] Protocolo C2PA: padrão técnico criado para registrar a origem e o histórico de edições de conteúdos digitais (como imagens, vídeos e textos), ajudando a garantir sua autenticidade e rastreabilidade.

[27] Tatuagens eletrônicas: sensores ultrafinos aplicados sobre a pele que monitoram sinais vitais ou reagem a estímulos biológicos, funcionando como dispositivos vestíveis invisíveis.

[28] Neurointerfaces: tecnologias que conectam diretamente o cérebro ou o sistema nervoso a computadores ou máquinas, permitindo a troca de informações entre mente e dispositivos externos.

[29] Wearables vivos: dispositivos vestíveis feitos com organismos vivos modificados, como fungos, bactérias ou tecidos biológicos, capazes de detectar e responder a sinais do corpo ou do ambiente.

[30] Biologia sintética: campo científico que projeta e constrói organismos ou sistemas biológicos artificiais para realizar funções específicas, como produzir medicamentos ou reagir a estímulos.

[31] Emaranhamento Quântico

Pense em dois interruptores de luz conectados de forma especial: quando você acende um, o outro acende no mesmo momento, não importa se ele está no mesmo cômodo ou em outro continente. Essa conexão instantânea ajuda a entender como funciona o emaranhamento quântico entre partículas.

O emaranhamento quântico funciona de maneira similar. A NIST explica que ele é um fenômeno no qual os estados quânticos de duas ou mais partículas tornam-se fortemente correlacionados, de modo que o estado de uma partícula pode influenciar instantaneamente o estado da outra, independentemente da distância entre elas. Essa característica fundamental da mecânica quântica é essencial para tecnologias emergentes, como a computação e a criptografia quânticas.

[32] Princípio da Incerteza de Heisenberg

Imagine tentar medir ao mesmo tempo a posição e a velocidade exata de uma bolinha de gude muito pequena e muito rápida. Quanto mais precisamente você tenta descobrir onde ela está, menos você sabe sobre a velocidade dela — e vice-versa. Essa limitação não vem de falhas no instrumento de medição, mas de uma propriedade fundamental da natureza.

A mesma fonte explica que o Princípio da Incerteza de Heisenberg afirma que é impossível conhecer simultaneamente, com precisão absoluta, certos pares de propriedades de uma partícula, como posição e momento. Essa incerteza intrínseca tem papel fundamental nas tecnologias quânticas, influenciando desde experimentos básicos até aplicações como a Criptografia Quântica.

[33] Computação espacial – Tecnologia que permite a interação entre objetos físicos e digitais no mesmo ambiente, combinando sensores, processamento de dados em tempo real e interfaces imersivas.

[34] Gêmeos digitais urbanos – Representações virtuais de espaços físicos urbanos que espelham, em tempo real, os dados e comportamentos da cidade para simulação e planejamento.

[35] Materiais fotovoltaicos – Superfícies e estruturas que captam luz solar e a convertem em energia elétrica, integrando sustentabilidade à arquitetura.

[36] Microestruturas móveis – Elementos arquitetônicos que se adaptam dinamicamente ao ambiente, como fachadas que se movimentam ou paredes que mudam de configuração.

[37] Planejamento urbano orientado por IA – Uso de inteligência artificial para analisar dados urbanos e sugerir soluções otimizadas de mobilidade, habitação, energia e infraestrutura.

[38] Interfaces imersivas de realidade aumentada – Tecnologias que sobrepõem elementos digitais ao mundo físico por meio de dispositivos como óculos ou superfícies interativas, ampliando a percepção e interação com o espaço.

[39] Neurodivergentes – Pessoas cujas funções neurológicas diferem do padrão típico, incluindo indivíduos com autismo, TDAH, dislexia e outras condições cognitivas. No design inclusivo, considera-se estímulos sensoriais, organização espacial e acessibilidade cognitiva para atender melhor a esse público.

[40] Interfaces hápticas – Tecnologias que simulam o tato por meio de vibrações, pressão ou movimentos, permitindo que usuários “sintam” interações digitais ao tocar superfícies, objetos virtuais ou dispositivos físicos.

[41] Infraestrutura Hiperconvergente (HCI) — Modelo de arquitetura de TI que combina, em um único sistema, os recursos de computação, armazenamento e rede, facilitando a gestão e a escalabilidade de data centers.

[42] TinyML — Conjunto de técnicas e modelos de aprendizado de máquina otimizados para rodar em dispositivos com recursos limitados, como sensores e microcontroladores, permitindo decisões locais com baixo consumo de energia.

[43] Arquiteturas Neuromórficas — Sistemas de hardware inspirados no funcionamento do cérebro humano, que usam circuitos especializados para processar informações de forma paralela e eficiente, ideal para tarefas de inferência em tempo real com baixo gasto energético.

[44] Micro data centers — Estruturas compactas e modulares que concentram poder de processamento, armazenamento e rede em um único gabinete ou unidade física, projetadas para operar em campo ou em ambientes remotos com baixa latência e autonomia local.

[45] eVTOLs é a sigla para "Electric Vertical Take-Off and Landing", usada para designar aeronaves elétricas capazes de decolar e pousar na vertical. Os principais tipos incluem drones de transporte, táxis aéreos e aeronaves elétricas de pequeno porte voltadas para a mobilidade urbana.

[46] Tel Aviv é uma cidade de Israel conhecida por seu papel de destaque no setor de tecnologia e inovação, sendo considerada um dos principais polos de startups do mundo.

[47] O Algoritmo de Karatsuba é uma técnica eficiente para multiplicar números grandes. Ele divide os números em partes menores e combina os resultados de forma estratégica, reduzindo o número total de multiplicações necessárias. Essa abordagem acelera os cálculos e é especialmente útil em áreas como criptografia e computação científica.

[48] Escalabilidade, em computação quântica, é a capacidade de expandir o número de qubits e operações sem comprometer a estabilidade, a precisão dos cálculos e o desempenho do sistema.