As tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro ao impulsionar a inovação, ao mesmo tempo em que mantêm a responsabilidade ética e a confiança.

Para CIOs e outros líderes seniores de TI, a verdadeira medida da liderança está na capacidade de antecipar e se preparar para o futuro — muito além do horizonte imediato. As Principais Tendências Tecnológicas Estratégicas da Gartner de 2025 servem como um mapa estelar vital para essa jornada, e as tendências se dividem em três grupos:

• Riscos imperativos da IA: A ascensão dos agentes de IA exigirá avanços na governança de IA e novas tecnologias para combater a desinformação.
• Novas fronteiras da computação: A computação quântica exigirá novos métodos criptográficos, enquanto sensores de baixo custo permitirão modelos de negócios inovadores.
• Sinergia homem-máquina – Prepare-se para interações aprimoradas entre experiências físicas e virtuais, robôs se integrando à vida cotidiana e tecnologias que influenciam diretamente a cognição e o desempenho.

Segue um resumo das 10 principais tendências tecnológicas estratégicas apresentadas no relatório:

1 – Agente de IA

Agentes de IA se refere a programas de software que são projetados para tomar decisões e ações de forma independente para atingir objetivos específicos.

Esses programas combinam várias técnicas de IA com recursos como memória, planejamento, detecção do ambiente, uso de ferramentas e acompanhamento de diretrizes de segurança para realizar tarefas para atingir objetivos por conta própria.

Porque é uma tendência: A capacidade de um Agente IA de agir de forma autônoma ou semiautônoma tem o potencial de ajudar os CIOs a concretizar sua visão de IA generativa para aumentar a produtividade em toda a organização.

2 – Plataformas de governança de IA

As plataformas de governança de IA ajudam a gerenciar e controlar os sistemas de IA garantindo que sejam usados ​​de forma responsável e ética.

Elas permitem que os líderes de TI garantam que a IA seja confiável, transparente, justa e responsável, ao mesmo tempo em que atende aos padrões de segurança e éticos. Isso garante que a IA esteja alinhada aos valores da organização e às expectativas sociais mais amplas.

Porque é uma tendência: A IA está sendo usada em mais áreas, especialmente em indústrias com regulamentações rigorosas. À medida que a IA se espalha, também se espalham riscos como preconceito, questões de privacidade e a necessidade de se alinhar com valores humanos.

É crucial garantir que a IA não prejudique certos grupos, manipule mercados ou controle sistemas importantes.

3 – Segurança de desinformação

A segurança de desinformação é projetada para ajudar a identificar o que pode ser confiável.

O objetivo é criar sistemas que garantam que as informações sejam precisas, verifiquem a autenticidade, evitem a representação falsa e monitorem a disseminação de conteúdo prejudicial.

Porque é uma tendência: A desinformação é uma corrida armamentista digital: phishing, hacktivismo, fake news e engenharia social estão sendo turbinados por adversários que pretendem semear o medo, espalhar o caos e cometer fraudes. À medida que as ferramentas de IA e aprendizado de máquina se tornam mais avançadas e acessíveis, espera-se que a desinformação direcionada às empresas aumente, representando riscos significativos e duradouros se não for controlada.

4 – Criptografia Pós-Quântica

A criptografia pós-quântica (PQC) se refere a métodos criptográficos projetados para serem seguros contra as ameaças potenciais representadas por computadores quânticos.

Porque é uma tendência: A computação quântica logo se tornará uma realidade, potencialmente nesta década, e espera-se que torne muitos métodos criptográficos convencionais obsoletos, representando um risco significativo para a segurança de dados. Os criminosos já estão antecipando essa mudança, adotando estratégias como “colher agora, descriptografar depois”, onde eles filtram dados criptografados com a expectativa de que eventualmente serão capazes de descriptografá-los usando tecnologia quântica. Essa ameaça emergente acelerou a necessidade de se preparar para o PQC, que oferece proteção contra a descriptografia quântica.

5 – Inteligência Invisível Ambiental

A inteligência invisível ambiental se refere ao uso generalizado de pequenas etiquetas e sensores de baixo custo para rastrear a localização e o status de vários objetos e ambientes.

Essas informações são enviadas para a nuvem para análise e manutenção de registros. Essas tecnologias serão incorporadas a objetos do cotidiano, muitas vezes sem que o usuário as perceba.

Porque é uma tendência: A tecnologia para etiquetas e sensores de baixo custo se tornou mais acessível, tornando-a economicamente atraente. Ela oferece visibilidade em tempo real, o que é valioso para organizações e cadeias de suprimentos — e pode se expandir para ecossistemas mais amplos ao longo do tempo. Avanços em padrões sem fio como Bluetooth e redes celulares, bem como tecnologias emergentes como backscatter e eletrônicos impressos, darão suporte a novos casos de uso. Essa inteligência também se tornará uma fonte de dados essencial para IA e análise, melhorando produtos e processos.

6 – Computação com eficiência energética

A computação com eficiência energética se refere ao projeto e operação de computadores, data centers e outros sistemas digitais de maneiras que minimizem o consumo de energia e a pegada de carbono.

Porque é uma tendência: A sustentabilidade agora é um foco de nível de diretoria.

A TI contribui significativamente para pegadas ambientais, especialmente em setores como serviços financeiros e serviços de TI, pois IA e outras tecnologias geram maior consumo de energia. Enquanto as melhorias de processamento convencionais estão atingindo seus limites, espera-se que novas tecnologias de computação, como unidades de processamento gráfico (GPUs), computação neuromórfica e computação quântica, forneçam os ganhos substanciais de eficiência energética necessários nos próximos cinco a 10 anos.

7 – Computação Híbrida

A computação híbrida combina várias tecnologias — como CPUs, GPUs, dispositivos de ponta, ASICs e sistemas neuromórficos, quânticos e fotônicos — para resolver problemas computacionais complexos.

Ela cria um ambiente híbrido que usa os pontos fortes de cada tecnologia.

Porque é uma tendência: A computação híbrida permite que as empresas aproveitem novas tecnologias como sistemas fotônicos, biocomputacionais, neuromórficos e quânticos para impacto disruptivo. IA generativa é um exemplo importante, onde resolver problemas complexos requer computação avançada, rede e armazenamento em larga escala.

8 – Computação Espacial

A computação espacial aumenta o mundo físico ao “ancorar” o conteúdo digital no mundo real, permitindo que os usuários interajam com ele em uma experiência imersiva, realista e intuitiva.

Porque é uma tendência: A computação espacial está em alta devido aos avanços em realidade aumentada (RA), realidade mista (RM) e tecnologias de IA, permitindo ambientes digitais imersivos em jogos, saúde e comércio eletrônico. A proliferação do 5G e novos dispositivos como Apple Vision Pro e Meta Quest 3 estão impulsionando a demanda do consumidor e abrindo oportunidades para novos modelos de negócios.

Com grandes empresas como Nvidia e Qualcomm construindo ecossistemas, o mercado está projetado para crescer de US$ 110 bilhões em 2023 para US$ 1,7 trilhão até 2033.

9 – Robôs polifuncionais

Robôs polifuncionais são máquinas que podem executar múltiplas tarefas, seguindo instruções ou exemplos humanos.

Eles são flexíveis tanto no design quanto na forma como operam.

Porque é uma tendência: Robôs polifuncionais estão em alta devido aos crescentes custos de mão de obra e à demanda por ROI aprimorado em setores como armazenagem e manufatura. Os fornecedores estão atraindo a atenção da mídia com preços competitivos, tornando a robótica avançada mais acessível. Embora haja uma ampla variedade de preços e capacidades, os primeiros a adotar estão explorando o potencial desses robôs para lidar com múltiplas tarefas, prometendo flexibilidade e eficiência de custos nos negócios.

10 – Aprimoramento neurológico

Aprimoramento neurológico é o processo de melhorar as habilidades cognitivas de um ser humano usando tecnologias que leem e decodificam a atividade cerebral e, opcionalmente, escrevem no cérebro.

Porque é uma tendência: O aprimoramento neurológico está em alta devido ao seu potencial de permitir a transparência cerebral, revolucionando a assistência médica.

À medida que a IA evolui rapidamente, as empresas estão explorando interfaces cérebro-máquina para ajudar os trabalhadores a se qualificarem e permanecerem competitivos ao aprimorar as habilidades cognitivas. Também está sendo analisado para criar experiências e interações mais profundas e personalizadas para o consumidor por meio de táticas de marketing de última geração.

Fonte: Gartner – 2025 Top Strategic Technology Trends. Novembro de 2024.

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