Nos próximos cinco anos veremos avanços rápidos — não só invenções isoladas, mas mudanças que entram no dia a dia de empresas, governos e pessoas. Abaixo, minhas cinco apostas, por ordem de impacto (e o porquê). Cada seção traz o que está acontecendo hoje, números ou estudos que apoiam a previsão e exemplos práticos de efeito real.
1) Modelos de base / IA generativa (foundation models) — a revolução de produtividade
O que é: grandes modelos de IA (como LLMs multimodais) capazes de escrever, resumir, gerar áudio/imagem, programar e assistir humanos em tarefas complexas.
Por que vai impactar: empresas estão integrando IA direto no fluxo de trabalho — atendimento, criação de conteúdo, código, análises — o que muda produtividade e funções inteiras. Relatórios recentes mostram adoção crescente no mundo corporativo e expansão do ecossistema (ferramentas, regulamentação, segurança).
foundationmodelreport.ai
Dados-chave: pesquisas de mercado e relatórios 2024–25 mostram aumento rápido de investimento e de uso em empresas, com impactos evidentes em eficiência e automação.
McKinsey & Company
Exemplo prático: um jornalista ou criador de conteúdo, pode usar IA para gerar rascunhos, ideias de roteiro, títulos e até legendar vídeos automaticamente — reduzindo tempo de produção pela metade em tarefas repetitivas.
Percepção da inteligência Artificial: Nos próximos 5 anos veremos IA tornando-se ferramenta “obrigatória” para quem cria conteúdo e quem presta serviços digitais, além de várias aplicações. A vantagem competitiva estará em saber usar a IA (prompting, validação, edição humana), não apenas tê-la.
2) Hardware especializado para IA e computação na borda (AI chips e edge AI)
O que é: novas GPUs e aceleradores (e também chips eficientes para inferência na borda) que permitem rodar modelos grandes ou especializados com muito mais performance e menos energia.
Por que vai impactar: capacidade de processamento está limitando onde e quem pode usar IA. Chips mais eficientes democratizam o uso (data centers menores, dispositivos locais), impactando latência, privacidade e custo. Notícias e relatórios de 2024–2025 mostram investimento explosivo e novos players trazendo alternativas eficientes.
Exemplo prático: empresas que antes precisavam alugar datacenter poderão rodar modelos próximos ao usuário — imagine moderadores automáticos de vídeo em tempo real dentro de apps mobile ou assistência por voz totalmente offline em centros de saúde remotos.
Percepção da inteligência Artificial: A “guerra de chips” vai reduzir custos e ampliar aplicações; a consequência será muito mais produtos com IA embutida (desde app de edição até dispositivos médicos).
3) Baterias avançadas e armazenamento em grande escala (incluindo solid-state / armazenamento de rede)
O que é: evolução na tecnologia de baterias (solid-state, novas químicas), mais fábricas e também soluções maiores para a rede elétrica (baterias de grande escala, armazenamento por fluxo).
Por que vai impactar: transição energética depende de armazenamento barato e confiável. Relatórios da IEA e análises recentes mostram que o mercado de baterias entrou numa nova fase e que capacidade de storage em rede precisa crescer muito para integrar renováveis.
Exemplo prático: integração real de grandes parques solares + baterias que permitem cidades e empresas reduzir uso de combustíveis fósseis nas horas de pico; carros elétricos com custo total de propriedade competitivo vão acelerar adoção.
Percepção da inteligência Artificial: Não é só “mais carros elétricos” — é o conjunto: veículos, armazenamento de rede e custos menores que permitirá eletrificar setores (transporte, indústria leve) nos próximos 5 anos.
4) Biotecnologia prática: CRISPR, mRNA e synthetic biology aplicados à saúde e indústria
O que é: terapias genéticas e plataformas baseadas em RNA (mRNA), CRISPR e biologia sintética para criar vacinas, tratamentos e até materiais/bioprodutos.
Por que vai impactar: já temos aprovações iniciais e ensaios clínicos bem-sucedidos; plataformas mRNA e edição genética encurtam ciclos de desenvolvimento de tratamentos e possibilitam terapias personalizadas. Artigos e reviews recentes documentam avanços em aplicações clínicas e industriais.
Innovative Genomics Institute (IGI)
Exemplo prático: tratamentos celulares/CRISPR para doenças raras chegando a mercado; mRNA sendo adaptado para vacinas e tratamentos oncológicos; empresas produzindo ingredientes químicos ou plásticos biocompatíveis via biofábricas.
Percepção da inteligência Artificial: Daqui a 5 anos veremos terapias que hoje são “experimentais” passando para uso clínico mais amplo, e também biotecnologia entrando em cadeias industriais (menor pegada ambiental, novos materiais). Haverá debates éticos e regulamentares — preparar comunicação clara será crítico.
5) Tecnologias para capturar carbono e hidrogênio verde (climate tech com escala)
O que é: soluções como Direct Air Capture (DAC), captura e armazenamento de carbono, hidrogênio renovável (verde) e outras inovações para descarbonizar indústrias duras.
Por que vai impactar: metas climáticas e pressão regulatória/mercado criam demanda forte. IEA e relatórios recentes mostram projetos de DAC em construção e grande volume de investimento em tecnologias de captura e em hidrogênio.
Exemplo prático: indústrias com alta emissão (cimento, aço) usando captura por projeto-piloto; hidrogênio verde sendo usado em processos industriais e transportes pesados (caminhões, navios) em rotas selecionadas.
Percepção da inteligência Artificial: impacto prático será misturado: tecnologias maduras (como eólica/solar + baterias) crescem rápido; soluções de captura vão escalar mais devagar, mas vão se tornar economicamente relevantes em setores onde a eletrificação direta é difícil.
Como essas cinco se combinam (o cenário real)
Essas tecnologias não atuam isoladas. IA acelera biotecnologia (design de proteínas), melhora operação de redes elétricas (otimização de armazenamento) e otimiza processos industriais (redução de emissões). Hardware barato e eficiente torna IA aplicável a campo. Baterias e hidrogênio mudam infra; captura de carbono ajuda atingir metas. Ou seja: efeito de rede — quando uma avança, facilita outras.
Fontes sobre interconexões e tendências corporativas: relatórios de mercado e think-tanks que mostram adoção cruzada e investimentos.
O que isso significa para você
Aprenda a usar IA hoje: dominar prompts, ferramentas de edição automática e verificação de fatos vira vantagem competitiva.
Monetize nichos técnicos: cursos, consultoria para empresas locais (ex.: aplicar IA no pequeno comércio) ou conteúdo patrocinado por players de tecnologia.
Referências principais (selecionadas)
Documenting the Impacts of Foundation Models, Partnership on AI — relatório 2025.
Partnership on AI
McKinsey — The State of AI / Superagency in the workplace (relatórios 2024–2025).
McKinsey & Company
Foundation Model Report 2025 (resumo e tendências).
foundationmodelreport.ai
Artigos e análises sobre AI hardware, tendências e novos players (2024–2025).
IEA — Global EV Outlook 2025 e páginas sobre grid-scale storage / World Energy Outlook 2024.
Nature / reviews sobre CRISPR, mRNA e synthetic biology (2023–2025).
IGI / Innovative Genomics — atualização sobre ensaios clínicos CRISPR (2024).
Innovative Genomics Institute (IGI)
IEA — Direct Air Capture e investimentos em energia (projetos DAC 2024–2025).
BP Energy Outlook 2025 e notícias relacionadas ao mercado energético.
Conclusão rápida
Nos próximos 5 anos a combinação de IA poderosa, hardware eficiente, armazenamento energético, biotecnologia aplicada e tecnologias climáticas deve reconfigurar indústrias e criar novas oportunidades.
