10 tendências de IA que vão mudar sua vida nos próximos anos

Sob risco de me repetir aqui, quero dizer que o futuro já começou. Pois é, a vinheta de fim de ano que a gente cresceu ouvindo realmente ficou marcada na minha cabeça, e sempre aparece quando vejo certas previsões para o futuro.

E você há de entender, leitor, leitora. Como mais eu poderia reagir diante da ideia de computadores misturados com neurônios humanos? Você conhece o chamado wetware? Aprenda no tópico 10 aqui dessa lista de tendências que o Gartner acaba de divulgar (coloquei isso aqui para você ler a matéria inteira, obviamente).

A consultoria montou uma relação de previsões com base em pesquisa de mercado, dados e análises quantitativas para os próximos anos. Tem coisa que já está rolando, outras que devemos perceber melhor apenas depois de 2032.

Fiz questão de trazer essas tendências porque, além de muito interessantes, considero úteis para todo profissional que é impactado pela tecnologia hoje. Ou seja, todo mundo.

1. Grandes modelos quantitativos

Pense numa loja que precisa decidir quanto comprar para o Natal. Pedir a um chatbot que escreva uma campanha é uma tarefa. Estimar quantas unidades de cada produto serão vendidas, considerando preços e vendas anteriores, é outra, com consequências bem concretas para o caixa.

É nesse segundo tipo de problema que entram os grandes modelos quantitativos. O nome se refere a sistemas de IA desenvolvidos para analisar números e simular situações. Coloque no seu vocabulário, junto dos LLMs (large language models), os LQMs, large quantitative models.

2. Modelos de raciocínio por voz

Você liga para pedir a segunda via de uma conta e, no meio da conversa, percebe que já pagou. O que precisa agora é confirmar o pagamento. Um atendimento que continua oferecendo o boleto não acompanhou a mudança, por mais agradável que seja a voz do outro lado. Os modelos de raciocínio por voz procuram enfrentar essa dificuldade. São sistemas de IA que trabalham diretamente com o áudio e acompanham o sentido da conversa para decidir o próximo passo. Não se trata apenas de transformar a fala em texto ou ler uma resposta em voz alta.

3. Modelos de mundo

Há quem diga que a IA física é a próxima grande onda tech, com cada vez mais robôs entre nós. Para que isso se concretize (a gente quer mesmo isso? Tenho minhas dúvidas, mas ok), modelos de mundo são cruciais. São sistemas computacionais treinados para que as máquinas compreendam espaço, tempo e causalidade. Você e eu sabemos, por exemplo, que se tivermos um copo em mão e soltarmos, ele se espatifa no chão. Os robôs estão chegando lá. O Gartner estima que até 2030 40% das aplicações robóticas terão modelos de mundo, o que é um salto abissal em comparação com 2025, quando esse número era de menos de 1%.

4. Plataformas de contexto para IA

Um cliente pergunta se pode devolver um produto. A empresa tem uma regra antiga num PDF, a regra atual em outro sistema e uma exceção registrada no histórico da compra. Qual delas a IA vai usar? As plataformas de contexto procuram organizar esse conhecimento espalhado e entregá-lo de uma maneira que a máquina consiga utilizar. Isso ganha importância exponencial com os agentes de IA, que foram os protagonistas das conversas sobre tecnologia em 2026.

5. Sistemas de controle para agentes programadores de IA

Se uma IA consegue construir um aplicativo rapidamente, quem confere se ele funciona direito? O ganho de tempo fica menos interessante quando uma pessoa precisa passar horas procurando erros no que a máquina acabou de fazer, retrabalho que foi tema da coluna outro dia desses. O item que o Gartner chama de AI coding agent harness trata de uma estrutura de controle para agentes programadores, as IAs que escrevem e modificam as instruções de um programa. Essa estrutura acompanha o trabalho, verifica resultados e permite corrigir problemas ao longo do desenvolvimento, dentro de regras definidas pela equipe.

6. Identidade dos agentes de IA

Você autoriza um assistente a consultar sua agenda para encontrar um horário livre. Isso deveria dar a ele o direito de apagar compromissos? E de abrir os arquivos de outra pessoa da empresa?

A identidade dos agentes de IA trata de reconhecer cada programa que age por alguém, associar suas ações a essa autorização e controlar o acesso que recebe. Pense num crachá digital acompanhado de permissões: para quem o agente trabalha, o que pode fazer naquela tarefa e por quanto tempo. O objetivo é reduzir acessos desnecessários e tornar possível verificar quem fez o quê.

7. Correção autônoma de vulnerabilidades

Quando aparece uma atualização de segurança no computador, ela pode servir para fechar uma falha que permitiria a entrada de um invasor. Agora pense no trabalho de encontrar e corrigir problemas assim em muitos sistemas de uma empresa. A correção autônoma de vulnerabilidades reúne tecnologias para descobrir essas brechas, decidir quais precisam de atenção primeiro, aplicar correções e verificar o resultado. A intenção é reduzir a distância entre perceber o risco e dar conta dele.

8. Tecnologia soberana

Trocar o provedor de um serviço parece simples até você descobrir que seus arquivos não abrem em outro lugar ou que todo o trabalho da empresa depende de ferramentas de um único fornecedor. É esse tipo de dependência que a tecnologia soberana procura reduzir. A discussão também envolve riscos de mudanças políticas e restrições entre países.

9. Aplicativos descartáveis

Uma equipe organiza um evento e precisa acompanhar inscrições, horários e tarefas. Talvez não faça sentido contratar um sistema que ficará ali por anos para resolver uma necessidade de poucas semanas. Entram em cena os aplicativos descartáveis, ou seja, criados com uma finalidade específica e já pensados para ser encerrados quando ela terminar. Ferramentas temporárias não nasceram agora, é bom pontuar, mas a IA pode tornar esse ciclo ainda mais efêmero e já tem mudado nossa relação com os programas de computador, certo?

10. Wetware como serviço

Quando a gente fala em computador, pensa em chips, fios e peças eletrônicas. Mas pesquisadores estão experimentando outro caminho: usar neurônios de verdade, cultivados em laboratório, ligados a equipamentos eletrônicos. Ou seja, assim como existe hardware e software, nos próximos anos falaremos bastante em wetware, que é quando matéria biológica entra no processamento de informações.

E onde entra o como serviço? Você não precisaria ter neurônios num potinho ao lado do notebook. Uma empresa mantém o laboratório, cuida das células e permite que pesquisadores acessem os equipamentos pela internet. É um acesso remoto a uma estrutura biológica de computação. A aposta é que essas redes de células consigam realizar certas tarefas com menos energia.

Alvaro Leme é doutorando e mestre em Ciências da Comunicação pela ECA-USP, jornalista e criador do podcast educativo Aprenda