Tecnologias emergentes que vão dominar os próximos 2 anos

Prever quais tecnologias irão dominar o mercado é sempre arriscado.

Algumas inovações recebem enorme atenção e demoram anos para encontrar aplicações práticas. Outras começam discretamente e rapidamente se tornam parte da infraestrutura utilizada por empresas e consumidores.

Entre 2026 e 2028, porém, algumas tendências apresentam sinais concretos de aceleração.

Inteligência artificial está deixando de funcionar apenas como ferramenta de geração de texto. Sistemas estão começando a executar tarefas, utilizar softwares e controlar máquinas.

Computação está migrando parcialmente da nuvem para dispositivos pessoais.

Robôs estão recebendo modelos capazes de interpretar melhor o ambiente físico.

Ao mesmo tempo, organizações precisam preparar sistemas de segurança para uma futura geração de computadores quânticos, enquanto a indústria de telecomunicações começa a estabelecer as bases técnicas do 6G.

Isso não significa que todas essas tecnologias estarão completamente maduras até 2028.

Algumas provavelmente serão amplamente utilizadas. Outras estarão entrando nas primeiras aplicações comerciais relevantes.

O ponto importante é observar onde empresas, governos, pesquisadores e fabricantes estão concentrando investimentos e desenvolvimento.

A seguir estão algumas das tecnologias com maior potencial para ganhar espaço nos próximos dois anos.

1. Agentes de inteligência artificial

A primeira grande tendência é uma evolução da própria IA generativa.

Nos últimos anos, ferramentas como Chat GPT, Gemini e outros modelos ficaram conhecidas principalmente por receber perguntas e produzir respostas.

Essa lógica está mudando.

Os chamados agentes de IA podem receber um objetivo, utilizar ferramentas, consultar diferentes fontes de informação e executar várias etapas antes de entregar um resultado.

A OpenAI, por exemplo, disponibilizou em 2026 agentes de workspace capazes de executar fluxos de trabalho utilizando ferramentas conectadas, incluindo atividades como atualizar documentos, revisar leads, resumir solicitações e produzir relatórios recorrentes.

Dados publicados pela empresa em agosto de 2026 também apontam uma mudança no uso corporativo da inteligência artificial: Organizações mais avançadas estão migrando de simples assistência para delegação de tarefas completas a agentes.

Essa tecnologia pode afetar praticamente qualquer setor baseado em informação.

Equipes comerciais poderão utilizar agentes para pesquisar contas e organizar contatos.

Desenvolvedores poderão delegar tarefas de programação.

Departamentos administrativos poderão automatizar relatórios.

Áreas de suporte poderão classificar solicitações e preparar respostas iniciais.

O impacto mais importante provavelmente não será simplesmente fazer uma tarefa mais rapidamente.

Será permitido que uma pessoa coordene diversas tarefas automatizadas simultaneamente.

2. IA executada diretamente nos dispositivos

Grande parte da inteligência artificial atual depende de data centers.

O usuário envia informações pela internet, os servidores processam a solicitação e o resultado retorna para o dispositivo.

Esse modelo continuará importante, mas outra arquitetura está crescendo: IA executada localmente.

Computadores, smartphones, câmeras, veículos e equipamentos industriais estão recebendo hardware específico para processamento de modelos.

Um exemplo são as NPUs, unidades de processamento neural.

A Microsoft utiliza esse tipo de componente nos chamados Copilot+ PCs. A empresa informa que modelos e recursos de IA podem ser executados diretamente no computador utilizando hardware dedicado, reduzindo latência e diminuindo a necessidade de enviar determinadas informações para a nuvem.

Processadores voltados à computação de borda também estão incorporando aceleradores desse tipo. A Intel, por exemplo, possui famílias de processadores que combinam CPU, GPU e NPU para executar cargas de IA diretamente em dispositivos industriais e sistemas embarcados.

Existem várias vantagens potenciais.

Um dispositivo pode continuar executando determinadas funcionalidades mesmo sem conexão permanente.

O tempo de resposta pode diminuir.

Algumas informações sensíveis podem permanecer no próprio equipamento.

Também existe redução da necessidade de enviar constantemente grandes volumes de dados para servidores remotos.

Nos próximos dois anos, o conceito de “computador com IA” provavelmente deixará de ser uma categoria especial e começará a aparecer como característica comum de novos equipamentos.

3. Robótica e IA física

Outro avanço importante acontece quando modelos de inteligência artificial deixam o ambiente puramente digital e começam a interagir com o mundo físico.

Essa área costuma ser chamada de physical AI, ou IA física.

Robôs industriais já existem há décadas.

A diferença está na tentativa de desenvolver sistemas capazes de perceber ambientes, interpretar situações e adaptar movimentos utilizando modelos de inteligência artificial.

Em março de 2026, a NVIDIA anunciou novas plataformas destinadas a esse mercado, trabalhando com fabricantes de robôs industriais, cirúrgicos e humanoides. A iniciativa combina modelos de IA, simulação e sistemas de treinamento para permitir que máquinas aprendam tarefas antes de serem colocadas em ambientes reais.

Em janeiro, a empresa também havia apresentado novos modelos e frameworks relacionados à robótica, juntamente com empresas desenvolvendo máquinas autônomas e humanoides.

Não significa que robôs humanoides estarão presentes em todas as casas até 2028.

Aplicações industriais provavelmente avançarão primeiro.

Armazéns, linhas de produção, logística, construção, agricultura e inspeção são ambientes onde tarefas repetitivas ou fisicamente exigentes podem justificar investimentos elevados em automação.

A combinação entre IA generativa, visão computacional e robótica também pode tornar máquinas mais flexíveis.

Em vez de programar manualmente cada movimento, os engenheiros podem utilizar modelos e ambientes simulados para ensinar comportamentos.

4. Gêmeos digitais inteligentes

Gêmeos digitais não são exatamente novos.

A tecnologia consiste em criar uma representação virtual de um objeto, processo, edifício, fábrica ou outro sistema físico.

O que está mudando é sua combinação com inteligência artificial e simulação em tempo real.

Em janeiro de 2026, Siemens e NVIDIA anunciaram uma expansão de sua parceria para aplicar IA industrial e gêmeos digitais em processos de engenharia e fabricação. A Siemens também apresentou seu Digital Twin Composer, ferramenta voltada à criação de representações virtuais conectadas a dados reais de produtos, fábricas e processos.

Essa combinação permite testar decisões antes de aplicá-las no mundo físico.

Imagine uma fábrica planejando adicionar uma nova máquina.

Em vez de instalar o equipamento diretamente e descobrir depois como ele afeta a produção, engenheiros podem simular alterações em uma representação virtual.

O mesmo princípio pode ser aplicado a logística, cidades, edifícios e infraestrutura.

Gêmeos digitais também possuem relação direta com a robótica.

Um robô pode praticar milhares de situações em um ambiente virtual antes de executar tarefas em uma fábrica real.

Quanto mais sofisticadas ficam as simulações, mais atividades poderão ser planejadas digitalmente antes de envolver equipamentos físicos.

5. Criptografia pós-quântica

Nem toda tecnologia emergente será percebida diretamente pelo consumidor.

Uma das transformações mais importantes dos próximos anos pode acontecer silenciosamente nos sistemas de segurança.

Grande parte da criptografia utilizada atualmente depende de problemas matemáticos extremamente difíceis para computadores convencionais.

Computadores quânticos suficientemente avançados poderiam mudar essa situação.

Não existe atualmente um computador quântico capaz de quebrar em escala os principais sistemas criptográficos utilizados na internet.

Mesmo assim, a migração precisa começar antes que essa capacidade exista.

Em 2024, o NIST, instituto norte-americano responsável por importantes padrões tecnológicos, publicou os três primeiros padrões principais de criptografia pós-quântica.

Em 2026, a instituição passou a afirmar explicitamente que organizações deveriam começar a migrar seus sistemas para esses novos algoritmos.

Existe uma razão para começar cedo.

Grandes organizações podem possuir milhares de aplicações, certificados, dispositivos e serviços utilizando diferentes sistemas criptográficos.

Descobrir onde cada algoritmo está sendo utilizado e substituí-lo pode levar anos.

Também existe a preocupação conhecida como “harvest now, decrypt later”.

Um invasor pode armazenar hoje informações criptografadas na expectativa de conseguir descriptografá-las futuramente utilizando computadores mais poderosos.

Entre 2026 e 2028, portanto, a criptografia pós-quântica provavelmente deixará de ser apenas um tema de pesquisa e passará a fazer parte de projetos concretos de modernização de segurança.

6. Conectividade direta entre satélite e celular

Outra tecnologia com potencial para se tornar muito mais visível é a conexão direta entre satélites e dispositivos móveis.

Tradicionalmente, utilizar internet por satélite exigia equipamentos específicos.

Novas arquiteturas permitem que determinados satélites se comuniquem diretamente com dispositivos compatíveis, utilizando tecnologias mais próximas das redes móveis convencionais.

A União Internacional de Telecomunicações aponta serviços direct-to-device como uma das tecnologias capazes de reduzir áreas sem cobertura e ajudar na futura convergência entre redes terrestres e espaciais.

A FCC norte-americana também registrou em 2026 avanços regulatórios relacionados à expansão de serviços desse tipo, incluindo operações envolvendo SpaceX e T-Mobile.

A consequência pode ser particularmente importante em áreas rurais, regiões remotas, rodovias, oceanos e locais afetados por desastres.

Isso não significa que satélites substituirão antenas de telefonia tradicionais.

Redes terrestres conseguem oferecer grande capacidade em áreas densamente povoadas.

A tendência é que os dois sistemas funcionem de maneira complementar.

Para o usuário, essa convergência pode significar algo simples: Encontrar menos locais completamente sem comunicação.

7. O início da corrida prática pelo 6G

O 5G ainda está sendo expandido em muitos países.

Mesmo assim, o desenvolvimento da próxima geração de redes móveis já começou.

A União Internacional de Telecomunicações utiliza o nome IMT-2030 para o conjunto de tecnologias associado ao futuro 6G.

Em fevereiro de 2026, especialistas da ITU concluíram requisitos técnicos preliminares de desempenho para essas redes.

Isso não significa que consumidores estão trocando seus smartphones 5G por aparelhos 6G em 2027.

A comercialização ampla é esperada mais adiante.

Nos próximos dois anos, porém, uma etapa importante acontecerá nos bastidores.

Fabricantes, operadoras e pesquisadores precisarão desenvolver e testar tecnologias capazes de atender aos requisitos estabelecidos.

Entre as áreas consideradas estão redes mais inteligentes, sensoriamento integrado, maior eficiência energética e integração mais profunda entre diferentes formas de conectividade.

Portanto, entre 2026 e 2028, a principal história do 6G não será adoção em massa.

Será a definição das tecnologias que poderão sustentar as redes da década de 2030.

8. Computação quântica híbrida

Computação quântica é outra tecnologia que exige cuidado ao discutir previsões.

Computadores quânticos não substituirão computadores convencionais nos próximos dois anos.

Eles também não estão próximos de executar todas as tarefas realizadas por notebooks ou servidores tradicionais.

O desenvolvimento atual está concentrado em problemas específicos.

Uma das abordagens mais importantes combina computadores quânticos e sistemas clássicos de alto desempenho.

Em seu roadmap atualizado em março de 2026, a IBM afirmou estar trabalhando em exemplos de vantagem quântica utilizando computadores quânticos integrados à computação de alto desempenho. A empresa também mantém como objetivo um sistema quântico tolerante a falhas de grande escala posteriormente, em 2029.

A própria IBM ressalta que seu roadmap representa objetivos tecnológicos e pode mudar.

Essa ressalva é importante.

Computação quântica continua sendo uma área de pesquisa altamente complexa.

Nos próximos dois anos, é mais provável que empresas explorem aplicações experimentais em química, materiais, otimização e outras áreas especializadas do que vejamos uma transformação do uso cotidiano de computadores.

Ainda assim, os avanços devem receber atenção porque podem influenciar áreas como segurança, ciência de materiais e descoberta de medicamentos no longo prazo.

O elemento comum: infraestrutura para IA

Existe um fator conectando várias dessas tecnologias.

Computação.

Agentes, robótica, simulação, modelos multimodais e sistemas autônomos precisam de enormes quantidades de processamento.

Por isso, outra corrida tecnológica acontece em data centers.

Novos chips, sistemas de refrigeração, redes de alta velocidade e infraestrutura elétrica estão sendo desenvolvidos para sustentar cargas de inteligência artificial cada vez maiores.

Em 2026, Siemens e NVIDIA, por exemplo, apresentaram projetos voltados especificamente à infraestrutura de grandes instalações computacionais destinadas à IA, combinando energia, automação e simulação.

Isso significa que a evolução da IA não depende apenas de criar modelos melhores.

Depende também da capacidade física de alimentá-los, resfriá-los e conectá-los.

Eficiência energética e infraestrutura de data centers provavelmente estarão entre os principais desafios tecnológicos dos próximos anos.

Quais tecnologias realmente chegarão ao consumidor primeiro?

Nem todas essas tendências possuem o mesmo horizonte.

Agentes de IA e processamento local já estão chegando diretamente a usuários e empresas.

Robótica, gêmeos digitais e IA industrial devem avançar principalmente em ambientes corporativos.

Criptografia pós-quântica será implementada em grande parte sem que usuários percebam.

A conectividade direta por satélite tende a aparecer gradualmente em smartphones e redes móveis.

O 6G permanecerá principalmente em desenvolvimento e padronização.

Computação quântica continuará concentrada em pesquisa e aplicações especializadas.

Essa diferença é importante.

Uma tecnologia pode ser extremamente relevante economicamente sem aparecer diariamente para um consumidor.

Como empresas podem se preparar

Empresas não precisam adotar todas as tecnologias emergentes ao mesmo tempo.

Uma abordagem mais útil é acompanhar aquelas relacionadas ao próprio modelo de negócio.

Uma pequena agência provavelmente encontrará valor imediato em agentes de IA.

Uma indústria pode prestar mais atenção a robótica, edge AI e gêmeos digitais.

Empresas responsáveis por infraestrutura crítica precisam observar a criptografia pós-quântica.

Operadoras e fabricantes de dispositivos acompanham o desenvolvimento de conectividade via satélite e 6G.

O objetivo não é adotar tecnologia apenas porque ela está recebendo atenção.

É identificar onde ela resolve um problema real.

Também é importante realizar projetos pequenos antes de grandes implementações.

Testes controlados ajudam a descobrir custos, limitações e riscos antes que a tecnologia se torne parte essencial da operação.

Conclusão

Entre 2026 e 2028, a tecnologia provavelmente será marcada menos pelo surgimento de uma única grande inovação e mais pela convergência de diferentes áreas.

Inteligência artificial está ganhando capacidade de executar tarefas.

O processo começa a acontecer diretamente nos dispositivos.

Modelos digitais estão se conectando ao mundo físico.

Robôs estão recebendo sistemas mais sofisticados de percepção e decisão.

Redes terrestres começam a se integrar com satélites.

Sistemas de segurança precisam se preparar para computadores quânticos antes mesmo que eles representem uma ameaça prática.

Ao mesmo tempo, a indústria inicia os trabalhos técnicos que definirão as redes 6G da próxima década.

Algumas dessas tecnologias chegarão rapidamente aos consumidores.

Outras serão percebidas primeiro dentro de fábricas, data centers e grandes empresas.

E algumas ainda poderão avançar mais lentamente do que seus desenvolvedores esperam.

Por isso, tratar qualquer previsão como certeza seria inadequado.

O que os sinais de 2026 mostram é uma direção clara: software está ganhando maior autonomia, inteligência artificial está se aproximando do mundo físico e a infraestrutura necessária para sustentar essa mudança está sendo construída agora.

Os próximos dois anos provavelmente serão menos sobre descobrir o que a inteligência artificial consegue gerar e mais sobre descobrir aquilo que sistemas inteligentes conseguem realmente executar.