O ano de 2025 será desafiador para as empresas na área de tecnologia. Os debates já ultraam a implementação de Inteligência Artificial (IA) e seus benefícios. Segundo o vice-presidente e analista do Gartner, Gene Alvarez, as principais tendências tecnológicas estratégicas do ano abrangem imperativos e riscos da IA, novas fronteiras da computação e a sinergia entre humanos e máquinas.
“Acompanhar essas tendências ajudará os líderes de TI a moldarem o futuro de suas empresas com inovação responsável e ética”, afirma Alvarez.
O Gartner lista 10 tendências na área para o próximo ano e destaca aquelas que causarão uma disrupção significativa e criarão oportunidades para CIOs e outros líderes de TI nos próximos 10 anos.
Agentic AI
Sistemas de Inteligência Artificial Agêntica planejam e tomam ações de forma autônoma para atingir objetivos definidos pelos usuários. A Agentic AI oferece a promessa de uma força de trabalho virtual que pode aliviar e potencializar o trabalho humano.
O Gartner prevê que, até 2028, pelo menos 15% das decisões diárias de trabalho serão tomadas autonomamente por meio da Agentic AI, em comparação com 0% em 2024. As capacidades orientadas por metas dessa tecnologia entregarão sistemas de software mais adaptáveis, capazes de efetuarem uma ampla variedade de tarefas.
A Agentic AI tem o potencial de realizar o desejo dos CIOs (Chief Information Officers) de aumentar a produtividade em toda a empresa. Essa motivação está levando tanto companhias quanto fornecedores a explorarem, inovarem e estabelecerem a tecnologia e as práticas necessárias para entregarem essa inteligência de maneira robusta, segura e confiável.
Plataformas de Governança de Inteligência Artificial
As plataformas de governança de IA fazem parte do framework em evolução de gestão de confiança, risco e segurança (TRiSM) de Inteligência Artificial do Gartner, que permite às empresas gerenciar o desempenho legal, ético e operacional de seus sistemas de IA.
Essas soluções tecnológicas têm a capacidade de criar, gerenciar e aplicar políticas para o uso responsável da Inteligência Artificial, explicar como os sistemas de IA funcionam e fornecer transparência para construir confiança e responsabilidade.
Até 2028, as empresas que implementarem plataformas abrangentes de governança de IA irão experimentar 40% menos incidentes éticos relacionados à tecnologia em comparação com as companhias que não implementarem esses sistemas.
Segurança contra desinformação
A segurança contra desinformação é uma categoria emergente de tecnologia que sistematicamente discerne a confiança e visa fornecer sistemas metodológicos para garantir integridade, avaliar autenticidade, prevenir falsificações e rastrear a disseminação de informações prejudiciais.
Até 2028, 50% das empresas começarão a adotar produtos, serviços ou recursos especificamente projetados para lidar com casos de uso de segurança contra desinformação, em comparação com menos de 5% hoje.
A ampla disponibilidade e o estado avançado das ferramentas de Inteligência Artificial e machine learning (aprendizado de máquina) sendo utilizadas para fins prejudiciais devem aumentar o número de incidentes de desinformação direcionados às empresas. Se isso não for controlado, a desinformação pode causar danos significativos e duradouros a qualquer companhia.
Criptografia pós-quântica
A criptografia pós-quântica oferece uma proteção de dados que é resistente aos riscos de decodificação da computação quântica. À medida que os desenvolvimentos em computação quântica avançaram nos últimos anos, espera-se que vários tipos de criptografia convencional amplamente utilizados se tornem obsoletos.
Não é fácil trocar métodos criptográficos, então, as empresas devem se preparar com antecedência para uma proteção robusta de tudo o que for sensível ou confidencial. O Gartner prevê que, até 2029, os avanços na computação quântica tornarão a maioria das criptografias assimétricas convencionais inseguras para uso.
Inteligência invisível ambiental
A inteligência invisível ambiental é viabilizada por etiquetas inteligentes e sensores de baixíssimo custo e de pequeno porte, que proporcionam rastreamento e sensoriamento em larga escala a preços íveis. A longo prazo, a inteligência invisível ambiental permitirá uma integração mais profunda de sensoriamento e inteligência no cotidiano.
Até 2027, os primeiros exemplos da tecnologia se concentrarão na resolução de problemas imediatos, como verificação de estoque no varejo ou logística de mercadorias perecíveis, ao permitir o rastreamento e a detecção de itens em tempo real de baixo custo para melhorar a visibilidade e eficiência.
Computação com eficiência energética
A TI impacta a sustentabilidade de várias maneiras e, em 2024, a principal consideração para a maioria das organizações de TI é sua pegada de carbono. Aplicações intensivas em computação, como treinamento de Inteligência Artificial, simulação, otimização e renderização de mídia, provavelmente serão os maiores contribuintes para a pegada de carbono das empresas, pois consomem a maior quantidade de energia.
Espera-se que, a partir do final da década de 2020, várias novas tecnologias de computação, como ótica, neuromórfica e novos aceleradores, emergirão para tarefas específicas, como IA e otimização, que utilizarão significativamente menos energia.
Computação híbrida
Novos paradigmas de computação continuam surgindo, incluindo unidades de processamento central, unidades de processamento gráfico, borda (edge), circuitos integrados de aplicação específica, neuromórfica, e paradigmas de computação quântica clássica e ótica.
A computação híbrida combina diferentes mecanismos de computação, armazenamento e rede para resolver problemas computacionais. Esse formato de computação ajuda as empresas a explorar e solucionar problemas, permitindo que tecnologias como a Inteligência Artificial superem os limites tecnológicos atuais.
A computação híbrida será usada para criar ambientes de inovação transformadores altamente eficientes, que operam de forma mais eficaz do que os convencionais.
Computação espacial
A computação espacial aprimora digitalmente o mundo físico com tecnologias como realidade aumentada e realidade virtual. Este é o próximo nível de interação entre experiências físicas e virtuais. O uso da computação espacial aumentará a eficácia das empresas nos próximos cinco a sete anos, por meio de fluxos de trabalho simplificados e colaboração aprimorada.
Até 2033, a computação espacial crescerá para US$ 1,7 trilhões, em comparação com os US$ 110 bilhões registrados em 2023.
Robôs polifuncionais
Máquinas polifuncionais têm a capacidade de realizar mais de uma atividade e estão substituindo robôs para tarefas específicas, que são projetados para executar repetidamente uma única iniciativa. A funcionalidade desses novos robôs melhora a eficiência e proporciona um retorno sobre o investimento (ROI) mais rápido.
Os robôs polifuncionais são projetados para operar em um mundo com humanos, o que permitirá uma implementação rápida e fácil escalabilidade. O Gartner prevê que, até 2030, 80% dos humanos interagirão com robôs inteligentes diariamente, em comparação com menos de 10% hoje.
Aprimoramento neurológico
O aprimoramento neurológico melhora as habilidades cognitivas humanas usando tecnologias que leem e decodificam a atividade cerebral. Esta tecnologia lê o cérebro de uma pessoa usando interfaces cérebro-máquina unidirecionais ou interfaces cérebro-máquina bidirecionais (BBMIs). Isso tem um enorme potencial em três áreas principais: aprimoramento humano, marketing de próxima geração e desempenho.
O aprimoramento neurológico melhorará as habilidades cognitivas, permitirá que as marcas saibam o que os consumidores estão pensando e sentindo, e aumentará as capacidades neurais humanas para otimizar os resultados. Até 2030, 30% dos trabalhadores do conhecimento serão aprimorados e dependentes de tecnologias como BBMIs (financiadas tanto por empregadores quanto por eles mesmos) para se manterem relevantes com o aumento da Inteligência Artificial no local de trabalho, em comparação com menos de 1% em 2024.
Com informações de Mercado&Tech
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