Durante boa parte das últimas duas décadas, a transformação digital aconteceu principalmente pela migração de processos analógicos para software, cloud, aplicativos e dispositivos móveis.

Os próximos cinco anos podem ser muito diferentes.

Entre 2026 e 2031, não veremos apenas empresas utilizando novas ferramentas. Podemos assistir ao surgimento de novas estruturas empresariais, nas quais inteligência artificial, robôs, sistemas autônomos, biotecnologia, novas formas de computação e infraestrutura energética passam a trabalhar de maneira integrada.

A diferença é importante.

Quando surgiu o smartphone, empresas criaram aplicativos. Quando a nuvem se popularizou, empresas migraram servidores. Agora, tecnologias emergentes começam a modificar a própria maneira como produtos são criados, decisões são tomadas, funcionários trabalham, fábricas funcionam e serviços são oferecidos.

O relatório McKinsey Technology Trends Outlook 2025 destaca 13 grandes fronteiras tecnológicas, incluindo IA agêntica, inteligência artificial, semicondutores especializados, conectividade avançada, cloud e edge computing, robótica, bioengenharia e energia. A consultoria ressalta ainda que a IA funciona como amplificadora das demais tendências.

O Gartner chegou a uma conclusão semelhante ao apresentar suas tendências estratégicas para 2026. Sistemas multiagentes, desenvolvimento nativo em IA, Physical AI, computação confidencial e cibersegurança preventiva aparecem entre as tecnologias que devem ocupar a agenda das empresas.

O ponto central não está em descobrir qual tecnologia isolada vencerá.

A transformação mais poderosa provavelmente acontecerá na combinação entre elas.

É nesse cenário que surgem as dez tecnologias com maior capacidade de redefinir negócios até o início da próxima década.

1. IA agêntica e sistemas multiagentes

Durante os primeiros anos da inteligência artificial generativa, grande parte das pessoas utilizava IA da mesma maneira que utilizava um mecanismo de busca sofisticado.

O usuário perguntava.

A IA respondia.

Esse modelo está começando a mudar.

A próxima etapa são os agentes de inteligência artificial, sistemas capazes de receber objetivos, analisar informações, utilizar ferramentas, acessar sistemas corporativos, executar tarefas e acompanhar resultados.

Um agente comercial, por exemplo, poderá pesquisar potenciais clientes, qualificar contatos, preparar propostas, atualizar o CRM e realizar follow ups.

Um agente financeiro poderá reconciliar dados, identificar anomalias, preparar relatórios e encaminhar exceções para aprovação humana.

Um agente de marketing poderá analisar concorrentes, estudar palavras chave, criar campanhas, acompanhar resultados e alterar determinadas ações conforme os indicadores obtidos.

Quando vários desses agentes passam a trabalhar juntos, surgem os sistemas multiagentes.

O Gartner colocou justamente sistemas multiagentes entre suas principais tendências estratégicas de 2026.

A Microsoft também observa essa mudança. Em seu Work Trend Index, realizado com 31 mil trabalhadores em 31 mercados, 81% dos líderes disseram esperar que agentes sejam integrados de forma moderada ou extensa às estratégias de IA de suas organizações nos 12 a 18 meses seguintes. A empresa descreve uma evolução em que agentes deixam de atuar apenas como assistentes e passam a executar fluxos completos de trabalho.

Isso significa que a grande revolução empresarial da IA pode não estar no chatbot.

Pode estar na criação de mão de obra digital escalável.

Para pequenas empresas, isso é especialmente relevante. Uma organização com dez funcionários poderá executar determinados processos que anteriormente exigiriam equipes muito maiores.

A vantagem competitiva estará menos em simplesmente possuir acesso à IA e mais em saber orquestrar pessoas, dados, sistemas e agentes.

Para aprofundar esse ponto, vale também a leitura de Como impactar seu negócio com Inteligência Artificial e transformar IA em crescimento real.

2. Desenvolvimento de software nativo em IA

Uma segunda transformação pode acontecer dentro do próprio desenvolvimento de software.

Durante décadas, construir um sistema significava transformar requisitos humanos em milhares ou milhões de linhas de código.

A IA começa a alterar essa relação.

Plataformas de desenvolvimento nativas em inteligência artificial poderão transformar descrições, diagramas, regras empresariais e objetivos em boa parte da arquitetura necessária para executar um sistema.

O Gartner incluiu as AI Native Development Platforms entre as principais tendências tecnológicas de 2026. A ideia é permitir que equipes menores desenvolvam software utilizando IA em praticamente todas as etapas do processo.

Isso pode modificar profundamente a economia do software.

Projetos que custavam centenas de milhares de reais poderão ser construídos por equipes menores.

Empresas poderão criar sistemas internos muito específicos sem depender de enormes ciclos de desenvolvimento.

Pequenos negócios poderão utilizar microssoftwares especializados para resolver problemas extremamente específicos.

Ao mesmo tempo, veremos crescer os modelos de linguagem especializados por domínio.

Em vez de utilizar sempre um único modelo gigantesco para qualquer problema, empresas poderão trabalhar com modelos treinados ou ajustados para áreas como direito, medicina, engenharia, finanças, vendas, logística ou atendimento.

Esses modelos poderão conhecer terminologia, procedimentos e regras específicas de cada mercado.

Isso abre espaço para uma nova geração de empresas de tecnologia.

A oportunidade não estará necessariamente em criar o próximo grande modelo de IA.

Pode estar em construir a melhor solução de IA para um problema muito específico de um setor específico.

3. Physical AI e a nova geração da robótica

A inteligência artificial está começando a sair das telas.

Esse movimento recebeu um nome cada vez mais utilizado no mercado: Physical AI, ou inteligência artificial física.

São sistemas capazes de perceber ambientes, compreender situações e executar ações no mundo real por meio de robôs, drones, veículos e máquinas autônomas.

A combinação de visão computacional, modelos multimodais, sensores, simulação e novos processadores está acelerando esse campo.

O Gartner colocou Physical AI entre suas tendências estratégicas para 2026, enquanto a McKinsey mantém a robótica entre suas principais fronteiras tecnológicas.

O impacto empresarial pode ser enorme.

Robôs poderão atuar em armazéns, fábricas, hospitais, agricultura, construção civil, logística, varejo e manutenção de infraestrutura.

Mas existe uma diferença importante em relação à automação industrial tradicional.

Os robôs antigos eram excelentes executando movimentos previamente programados.

A nova geração começa a aprender tarefas e adaptar seu comportamento a ambientes menos previsíveis.

A NVIDIA, por exemplo, já trabalha com empresas industriais e fabricantes de robôs utilizando IA física e ambientes simulados para treinar máquinas antes que elas operem no mundo real.

Isso pode transformar completamente setores que ainda dependem fortemente de trabalho manual repetitivo.

Até 2031, a pergunta de muitas empresas poderá deixar de ser “podemos automatizar essa máquina?” e passar a ser:

“qual parte desta operação pode ser entregue a uma força de trabalho robótica inteligente?”

4. Gêmeos digitais e computação espacial

Imagine construir uma fábrica inteira antes de construir a fábrica.

Ou testar uma linha de produção milhares de vezes antes de instalar uma única máquina.

Essa é uma das grandes promessas dos gêmeos digitais.

Um gêmeo digital é uma representação virtual de um ambiente, equipamento ou processo existente no mundo físico.

Quando sensores, dados em tempo real, simulação e IA são adicionados ao sistema, o modelo virtual pode se transformar em um verdadeiro laboratório de decisões.

Empresas podem testar alterações, prever falhas, reorganizar operações e simular cenários sem interromper o ambiente real.

A NVIDIA destaca que gêmeos digitais estão sendo utilizados para planejamento industrial, otimização operacional e treinamento de sistemas de visão, veículos autônomos e frotas de robôs.

Nos próximos anos, essa tecnologia pode avançar muito além das fábricas.

Cidades poderão possuir gêmeos digitais.

Hospitais poderão simular fluxos de pacientes.

Empresas de logística poderão reproduzir suas redes de distribuição.

Construções poderão ser monitoradas virtualmente.

Lojas poderão testar layouts antes de alterar o espaço físico.

Quando combinados com realidade aumentada e computação espacial, esses ambientes poderão permitir que engenheiros, técnicos e gestores literalmente entrem dentro dos dados.

A distância entre mundo digital e mundo físico ficará cada vez menor.

5. Edge computing, cloud e chips especializados em IA

A expansão da inteligência artificial criou um novo problema: computação custa dinheiro, energia e infraestrutura.

Treinar grandes modelos exige enorme capacidade de processamento.

Executá los para milhões de usuários também.

Por isso, os próximos cinco anos devem trazer uma transformação importante na arquitetura computacional.

Parte do processamento continuará acontecendo em grandes data centers.

Outra parte migrará para a borda da rede, conhecida como edge computing.

Isso significa executar IA mais perto do local onde os dados são produzidos.

Um veículo poderá processar imagens localmente.

Uma câmera poderá identificar eventos sem enviar continuamente vídeo para a nuvem.

Uma fábrica poderá executar modelos dentro da própria instalação.

Uma Smart TV poderá processar determinadas funções de IA diretamente no dispositivo.

Ao mesmo tempo, chips especializados para inteligência artificial devem ganhar importância.

A McKinsey inclui tanto semicondutores específicos quanto cloud e edge computing entre suas principais tendências tecnológicas. A consultoria estima ainda forte expansão da necessidade global de capacidade para data centers até 2030.

Isso muda a estratégia tecnológica das empresas.

Durante anos, infraestrutura foi considerada apenas custo.

Na economia da inteligência artificial, capacidade computacional pode se tornar vantagem competitiva.

Empresas precisarão decidir onde processar dados, quanto processamento manter localmente, quais modelos executar e qual arquitetura oferece melhor equilíbrio entre custo, velocidade, segurança e eficiência energética.

6. 5G Advanced, redes privadas e o início do 6G

A transformação digital dos próximos anos dependerá não apenas de computadores melhores, mas de redes capazes de conectar bilhões de dispositivos.

É nesse contexto que entram 5G Standalone, 5G Advanced, redes privadas, satélites e posteriormente o 6G.

Segundo a GSMA, a evolução completa do 5G poderá abrir novas oportunidades de serviços empresariais, especialmente em ambientes industriais. A organização estima que a maturidade do 5G pode contribuir potencialmente com trilhões de dólares para a economia global.

Até 2030, começa também a próxima etapa.

A GSMA trabalha com a expectativa de implantação inicial do 6G por volta de 2030 em alguns dos principais mercados tecnológicos.

Por que isso importa para as empresas?

Porque conectividade mais rápida é apenas uma pequena parte da história.

O verdadeiro valor está em conectar sensores, máquinas, robôs, veículos, câmeras e sistemas em tempo real.

Uma fábrica poderá operar uma rede privada.

Uma mina poderá conectar equipamentos autônomos.

Uma empresa logística poderá acompanhar milhares de ativos.

Dispositivos de mídia poderão oferecer experiências mais sofisticadas e interativas.

Isso também conversa com a expansão da Connected TV. A televisão está se transformando em plataforma de software, dados, publicidade e serviços conectados, tema aprofundado em Connected TV no Brasil: a próxima grande plataforma de software.

7. Computação quântica e criptografia pós quântica

A computação quântica ainda não substituirá notebooks, servidores tradicionais ou data centers.

Sua função será diferente.

Computadores quânticos buscam resolver determinados tipos de problemas matemáticos que são extremamente difíceis para computadores convencionais.

Entre as aplicações estudadas estão descoberta de materiais, química, otimização, modelagem molecular e criptografia.

A IBM mantém um roadmap que prevê experimentos de vantagem quântica em 2026 e trabalha com a meta de disponibilizar seu computador quântico tolerante a falhas Starling em 2029. É importante observar que esse cronograma representa objetivos tecnológicos da própria empresa, não uma garantia de que todos serão atingidos nas datas previstas.

Talvez, porém, o impacto empresarial mais imediato da computação quântica venha de algo aparentemente contraditório:

proteger sistemas contra computadores quânticos que ainda não existem em escala suficiente.

O NIST já publicou três padrões de criptografia pós quântica e recomenda que organizações iniciem a migração. A instituição trabalha com uma transição gradual dos algoritmos vulneráveis até aproximadamente 2035, com sistemas de maior risco migrando antes.

Bancos, governos, hospitais, provedores de cloud e empresas que armazenam dados de longa duração precisarão acompanhar essa transformação.

Por isso, o período até 2031 poderá ser menos sobre “comprar um computador quântico” e mais sobre preparar a infraestrutura empresarial para a era quântica.

8. Computação confidencial e cibersegurança preventiva

Quanto mais inteligência artificial entra nas empresas, maior é a superfície de ataque.

Agentes terão acesso a dados.

Robôs estarão conectados.

Sistemas tomarão decisões automaticamente.

Modelos de IA terão acesso a informações comerciais estratégicas.

A segurança, portanto, não poderá continuar sendo apenas uma camada adicionada depois que o sistema estiver pronto.

Ela precisará existir dentro da própria arquitetura.

O Gartner aponta três tendências diretamente relacionadas a esse problema: computação confidencial, cibersegurança preventiva e plataformas de segurança para IA.

Computação confidencial busca proteger dados não apenas quando estão armazenados ou sendo transmitidos, mas também durante o processamento.

Cibersegurança preventiva utiliza inteligência artificial, automação e análise comportamental para identificar riscos antes que eles se transformem em incidentes.

Outra área crescente será a proveniência digital, capaz de ajudar a verificar origem e autenticidade de conteúdos.

Isso tende a se tornar particularmente importante em um mundo inundado por textos, áudios, imagens e vídeos produzidos por IA.

O World Economic Forum já inclui tecnologias de marca d’água generativa entre suas tecnologias emergentes com potencial de impacto nos próximos anos.

Em outras palavras, confiança poderá se transformar em produto.

Empresas capazes de provar que seus dados são seguros, seus conteúdos são autênticos e seus agentes possuem regras claras poderão possuir uma vantagem competitiva importante.

9. Bioengenharia, biologia sintética e terapias programáveis

Talvez uma das revoluções mais profundas dos próximos anos aconteça fora da informática tradicional.

A bioengenharia começa a tratar células, moléculas e organismos quase como plataformas programáveis.

Inteligência artificial já está ajudando pesquisadores a analisar proteínas, desenvolver moléculas e encontrar novos candidatos a medicamentos.

A próxima etapa inclui biologia sintética, terapias celulares, engenharia genética, medicina personalizada e novos processos industriais baseados em organismos vivos.

A McKinsey coloca a bioengenharia entre as principais fronteiras tecnológicas e destaca como IA pode acelerar descoberta de medicamentos, biologia sintética, intervenções personalizadas e biomanufatura.

O World Economic Forum também destacou em seu relatório de tecnologias emergentes de 2025 os engineered living therapeutics, terapias que utilizam organismos ou células projetadas para detectar condições e produzir respostas terapêuticas.

O impacto econômico vai muito além da indústria farmacêutica.

Biologia sintética pode modificar produção de alimentos, agricultura, materiais, cosméticos, produtos químicos e processos industriais.

Estamos começando a entrar em uma era na qual empresas poderão não apenas fabricar produtos.

Poderão programar sistemas biológicos para produzi los.

10. Baterias avançadas, armazenamento de energia e novas infraestruturas elétricas

Existe uma infraestrutura invisível por trás de quase todas as tecnologias descritas anteriormente.

Energia.

Data centers consomem energia.

Robôs precisam de energia.

Veículos elétricos precisam de energia.

Fábricas automatizadas precisam de energia.

Dispositivos conectados precisam de energia.

Por isso, inovação em baterias, armazenamento, redes elétricas e geração energética pode se tornar um dos grandes motores empresariais da próxima década.

A Agência Internacional de Energia afirma que armazenamento por baterias é atualmente a tecnologia de energia que cresce mais rapidamente. Somente em 2025 foram adicionados 108 GW de nova capacidade de armazenamento por baterias no mundo, crescimento de aproximadamente 40% em relação a 2024.

Em cenários compatíveis com rápida expansão das energias renováveis, a IEA calcula que a capacidade mundial de armazenamento precisará crescer fortemente até 2030.

E novas tecnologias começam a surgir.

Baterias estruturais poderão fazer componentes de veículos funcionarem simultaneamente como estrutura e armazenamento de energia.

Tecnologias nucleares avançadas buscam produzir energia de maneira mais modular.

Inteligência artificial começa a ser utilizada para descobrir novos materiais e otimizar redes elétricas.

O World Economic Forum coloca tanto baterias estruturais quanto tecnologias nucleares avançadas entre suas tecnologias emergentes.

Empresas que hoje tratam eletricidade apenas como despesa poderão começar a tratá la como parte da estratégia.

O verdadeiro impacto virá da convergência

Talvez o maior erro seja observar essas dez tecnologias isoladamente.

Considere uma fábrica em 2031.

Ela poderá possuir um gêmeo digital completo das instalações.

Agentes de IA poderão organizar compras, produção e logística.

Robôs poderão movimentar materiais.

Edge computing permitirá decisões locais em milissegundos.

Uma rede privada 5G Advanced poderá conectar equipamentos.

Sistemas de cibersegurança preventiva poderão monitorar continuamente máquinas e agentes.

Baterias poderão estabilizar o consumo energético.

A mesma infraestrutura poderá utilizar modelos especializados para prever falhas e ajustar a produção.

Nenhuma dessas tecnologias sozinha cria essa transformação.

É a convergência entre elas que muda o negócio.

Esse é também um dos principais pontos observados pela McKinsey. A IA aparece não apenas como uma tendência independente, mas como um elemento capaz de acelerar robótica, bioengenharia, energia e diversas outras áreas.

O que empresas deveriam fazer agora?

O pior caminho seria tentar implementar as dez tecnologias simultaneamente.

Transformação tecnológica não funciona por coleção de ferramentas.

Ela começa identificando problemas reais.

Uma empresa precisa perguntar onde perde tempo, onde desperdiça recursos, onde possui tarefas repetitivas, onde seus clientes estão insatisfeitos e quais processos impedem crescimento.

Depois disso, a tecnologia entra.

Uma empresa de serviços pode começar por IA agêntica.

Uma indústria pode priorizar robótica, sensores e gêmeos digitais.

Um banco pode concentrar esforços em criptografia pós quântica e computação confidencial.

Uma empresa de mídia pode combinar inteligência artificial, conectividade e Connected TV.

Uma companhia de energia pode encontrar oportunidades em armazenamento e previsão de demanda.

Essa diferença entre comprar tecnologia e transformar um negócio é fundamental. É também o tema central do artigo Por que transformação digital ainda falha em tantas empresas.

Os próximos cinco anos podem mudar mais do que imaginamos

Entre 2026 e 2031, provavelmente veremos algumas dessas tecnologias decepcionarem expectativas de curto prazo.

Outras poderão avançar muito mais rapidamente do que o mercado imagina.

Isso sempre aconteceu.

O que parece cada vez mais claro é que inteligência artificial não está evoluindo isoladamente.

Ela está começando a acelerar software, robótica, ciência, biotecnologia, cibersegurança, energia e infraestrutura computacional.

Por isso, talvez a grande transformação dos próximos cinco anos não seja causada por uma única invenção.

Pode surgir da combinação de inteligência artificial capaz de agir, máquinas capazes de aprender, sistemas capazes de simular o mundo físico, redes capazes de conectar praticamente qualquer objeto e ciência capaz de explorar espaços de possibilidades que seriam impossíveis para equipes humanas analisarem manualmente.

Para empresários e empreendedores, isso cria um cenário extraordinário.

Pequenas equipes poderão construir produtos que antes exigiam grandes organizações.

Empresas tradicionais poderão automatizar processos inteiros.

Novos mercados poderão surgir praticamente do zero.

E organizações que hoje parecem dominantes poderão descobrir que sua verdadeira concorrência ainda nem existe.

A tecnologia continuará sendo importante.

Mas o maior diferencial estará na capacidade de transformar tecnologia em produto, eficiência, experiência, receita e vantagem competitiva.

Essa será provavelmente uma das grandes disputas empresariais da próxima década.