A Gartner revelou as principais tendências tecnológicas estratégicas que vão impactar as organizações em 2025. Essas inovações foram destacadas durante o Gartner IT Symposium/Xpo, evento que reuniu especialistas e líderes da indústria para debater tecnologias emergentes. Segundo Gene Alvarez, vice-presidente de análise do Gartner, as tendências abordam temas como desafios e oportunidades da inteligência artificial, novas abordagens em computação e a sinergia cada vez mais próxima entre humanos e máquinas. O objetivo é ajudar empresas a adotarem a inovação de forma ética e responsável, alinhada às demandas atuais.

A seguir, exploramos cinco dessas tendências que prometem redefinir o futuro: IA Agentic, Plataformas de Governança de IA, Criptografia Pós-Quântica, Interfaces Cérebro-Máquina Bidirecionais e Computação Híbrida.

IA Agentic

A IA Agentic representa uma nova fase da inteligência artificial, em que sistemas são projetados para tomar decisões de forma independente, alinhados a objetivos e contextos predefinidos. Ao se tornarem mais autônomos, esses sistemas conseguem interpretar ambientes e antecipar necessidades, sem intervenção humana direta. Setores que dependem de decisões rápidas e precisas, como saúde e finanças, podem se beneficiar enormemente dessa tecnologia. Segundo um estudo do McKinsey Global Institute, até 2030, cerca de 14% dos profissionais ao redor do mundo poderão precisar de uma mudança de carreira devido à digitalização, à robótica e aos avanços da IA, o que destaca o impacto dessa tecnologia no futuro do trabalho.

Um exemplo prático de IA Agentic está no setor de atendimento ao cliente de grandes empresas. Imagine um sistema de IA projetado para não apenas responder a perguntas comuns, mas também analisar o contexto das interações com clientes e tomar decisões complexas com base em objetivos empresariais específicos, como aumentar a retenção de clientes ou reduzir o tempo de resposta.

Diferente de um chatbot tradicional, que segue roteiros predefinidos, um sistema de IA Agentic poderia identificar, por exemplo, se um cliente está insatisfeito devido a uma reclamação recorrente. Nesse caso, o sistema poderia oferecer proativamente uma solução, como um desconto ou um upgrade, sem precisar de autorização humana. Esse tipo de automação inteligente é particularmente útil em empresas de telecomunicações ou serviços financeiros, onde o tempo de resposta e a qualidade do atendimento são cruciais para manter a fidelidade dos clientes. Além disso, o sistema poderia aprender com cada interação, ajustando suas respostas para alinhar-se ainda mais aos objetivos da empresa e ao perfil do cliente.

‍Plataformas de Governança de IA

As plataformas de governança de Inteligência Artificial (IA) são soluções projetadas para assegurar que o desenvolvimento e a implementação de sistemas de IA ocorram de maneira ética, segura e em conformidade com as regulamentações vigentes. Elas oferecem ferramentas para monitorar, gerenciar e auditar modelos de IA, garantindo transparência, equidade e responsabilidade em suas operações. Exemplos notáveis incluem o IBM watsonx.governance, que permite a governança de modelos de IA de diversos fornecedores, e o OneTrust AI Governance, que auxilia na tomada de decisões baseadas em riscos associados a soluções de IA.

A implementação dessas plataformas é essencial para mitigar riscos como vieses, discriminação e violações de privacidade, assegurando que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e utilizados de forma responsável e alinhada aos valores e expectativas da sociedade. Além disso, elas promovem a conformidade com regulamentações e fortalecem a confiança entre stakeholders e clientes, estabelecendo frameworks, regras e normas que direcionam a pesquisa, o desenvolvimento e a aplicação da IA para garantir segurança e respeito aos direitos humanos.

Criptografia Pós-Quântica

A Criptografia Pós-Quântica refere-se ao desenvolvimento de algoritmos criptográficos projetados para serem seguros contra ataques realizados por computadores quânticos. Com o avanço da computação quântica, algoritmos tradicionais, como RSA e ECC, podem se tornar vulneráveis, pois computadores quânticos têm o potencial de resolver problemas matemáticos complexos que sustentam esses sistemas de criptografia. Para mitigar esses riscos, a criptografia pós-quântica utiliza problemas matemáticos que permanecem difíceis de resolver mesmo com o poder da computação quântica, garantindo a segurança dos dados no futuro.

Em 2024, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST) estabeleceu três padrões de criptografia pós-quântica: ML-KEM (conhecido como Kyber), ML-DSA (anteriormente Dilithium) e SLH-DSA (ou Sphincs+). Esses padrões foram desenvolvidos para substituir os algoritmos atuais e proteger informações sensíveis contra possíveis ataques quânticos. A implementação desses novos algoritmos é essencial para garantir a segurança de dados em um cenário onde a computação quântica se torna cada vez mais viável.

Interfaces Bidirecionais Cérebro-Máquina (BBMIs)

As Interfaces Bidirecionais Cérebro-Máquina (BBMIs, do inglês Bidirectional Brain-Machine Interfaces) são tecnologias que estabelecem uma comunicação direta entre o cérebro humano e dispositivos externos, permitindo tanto a leitura quanto a escrita de informações neurais. Diferentemente das interfaces unidirecionais, que apenas captam sinais cerebrais para controlar dispositivos, as BBMIs possibilitam uma interação mútua, onde o cérebro pode enviar comandos e também receber feedback sensorial ou motor.

Essa tecnologia tem aplicações promissoras em diversas áreas:

• Aprimoramento Humano: Potencializa habilidades cognitivas e motoras, auxiliando na reabilitação de pacientes com deficiências neurológicas.
• Marketing de Próxima Geração: Permite compreender de forma mais precisa os pensamentos e emoções dos consumidores, possibilitando estratégias de marketing mais personalizadas.
• Desempenho: Otimiza capacidades neurais, melhorando a eficiência em tarefas complexas e de alta demanda cognitiva.

De acordo com previsões do Gartner, até 2030, 30% dos trabalhadores do conhecimento poderão depender de tecnologias como as BBMIs para se manterem relevantes em um ambiente de trabalho cada vez mais dominado pela inteligência artificial.

As BBMIs representam um avanço significativo na interface entre humanos e máquinas, abrindo novas possibilidades para a interação e potencialização das capacidades humanas.

Computação híbrida

A computação híbrida é uma abordagem que integra diferentes ambientes de computação, combinando recursos de nuvens públicas, nuvens privadas e infraestruturas locais. Essa integração permite que dados e aplicações sejam compartilhados entre esses ambientes, oferecendo maior flexibilidade, escalabilidade e controle para as organizações. Por exemplo, uma empresa pode manter dados sensíveis em uma nuvem privada ou em servidores locais, enquanto utiliza a nuvem pública para aplicações que demandam maior escalabilidade.

No Brasil, a adoção da computação híbrida tem sido significativa. Uma pesquisa da IBM revelou que 83% dos líderes empresariais e de TI no país adotaram uma abordagem de nuvem híbrida para impulsionar a transformação digital, superando a média global de 77%.

Essas cinco tendências tecnológicas têm o potencial de transformar a indústria e abrir novas oportunidades para empresas de todos os setores. Acompanhar esses avanços ajudará líderes e gestores a manterem suas organizações competitivas e alinhadas às exigências de um mundo cada vez mais digital e integrado. Com inovação ética e responsável, essas tecnologias permitirão que o setor corporativo alcance novos patamares de eficiência e segurança.