O Gartner prevê que dez tendências tecnológicas devem ganhar relevância até 2027, com mudanças em inteligência artificial, segurança digital e processamento de dados. Segundo a consultoria, empresas que organizarem informações com contexto semântico poderão elevar em até 80% a precisão de sistemas de inteligência artificial agêntica e reduzir custos em até 60%, desde que adotem essas estruturas.
Precisão e controle dos agentes de IA
A inteligência artificial agêntica é capaz de executar tarefas de forma autônoma. Para que esses sistemas tomem decisões mais alinhadas aos objetivos de uma organização, o Gartner aponta o uso de plataformas de contexto, que fornecem informações relevantes para interpretar situações e orientar ações.
Os ganhos estimados não são automáticos: dependem da adoção de dados preparados com contexto semântico. Além de aumentar a precisão, essa organização pode evitar gastos desnecessários com processamento. A consultoria afirma que, diante da evolução dos sistemas, as empresas precisam definir limites para a atuação dos agentes e controlar os acessos concedidos a eles.
Gene Alvarez, vice-presidente analista emérito do Gartner, afirmou que o desafio das empresas não se resume a desenvolver sistemas inteligentes. Também é necessário estabelecer regras para o que essas ferramentas podem fazer e supervisionar suas permissões.
O controle tem relação direta com a segurança corporativa. A previsão do Gartner é que, até 2028, 25% das violações de segurança em empresas possam ter origem no uso indevido de agentes de IA, especialmente em situações ligadas a falhas no gerenciamento de credenciais.
De modelos de raciocínio a softwares sob demanda
As dez tendências identificadas pela consultoria incluem sistemas voltados a tarefas específicas e ferramentas para supervisionar ou proteger aplicações de inteligência artificial. A lista abrange:
- Grandes modelos quantitativos: sistemas especializados em análises numéricas e simulações, com possíveis aplicações em finanças e saúde.
- Modelos de raciocínio por voz: tecnologias que interpretam contexto e intenção em conversas complexas.
- Modelos de mundo: sistemas que simulam cenários futuros e ajudam a antecipar consequências de ações.
- Plataformas de contexto para IA: estruturas que oferecem informações para apoiar decisões autônomas mais precisas.
- Agent Coding Harness: mecanismos de supervisão para sistemas de IA que desenvolvem softwares.
- Identidade de agentes de IA: controles de acesso destinados a reduzir riscos de segurança.
- Remediação autônoma: ferramentas que identificam e corrigem vulnerabilidades digitais.
- Tecnologia soberana: soluções que diminuem a dependência de fornecedores e de outros países.
- Aplicações descartáveis: softwares criados para atender necessidades específicas e descontinuados depois do uso.
- Wetware como serviço: processamento computacional realizado por sistemas biológicos vivos ou sintéticos.
Os modelos quantitativos podem atender a atividades que exigem análise de números, enquanto os modelos de mundo permitem explorar cenários e possíveis efeitos de decisões. Já as ferramentas de supervisão e identidade de agentes tratam de riscos relacionados ao desenvolvimento de software e ao controle de acessos.
Computação biológica e soberania tecnológica
Entre as previsões, o wetware se destaca por usar estruturas biológicas para processar informações. A proposta é buscar alternativas de menor consumo energético em um cenário de demanda crescente por inteligência artificial. O Gartner inclui tanto sistemas biológicos vivos quanto sintéticos nessa categoria, mas não detalha aplicações específicas.
Outra frente é a soberania tecnológica, que envolve reduzir a dependência de fornecedores críticos e de outros países. A consultoria estima que, até 2030, mais de 75% das organizações sediadas fora dos Estados Unidos adotarão estratégias com esse objetivo.
Para os mercados financeiro, de saúde e de tecnologia, as tendências podem abrir espaço para novas soluções de análise, automação e segurança. Ao mesmo tempo, a adoção dessas ferramentas pode exigir investimentos e controles, sobretudo quando sistemas autônomos recebem acesso a dados e credenciais corporativas. O levantamento do Gartner aponta, assim, que o avanço da IA dependerá não apenas da capacidade de executar tarefas, mas também de precisão, segurança e custos sustentáveis.
