Gartner: as tendências tecnológicas mais estratégicas para 2025 

O Gartner divulgou sua lista anual das 10 tendências tecnológicas mais estratégicas para o próximo ano. Essas tendências foram selecionadas com base em seu potencial para desestabilizar modelos de negócios tradicionais, possibilitar novas formas de inovação e enfrentar os desafios mais urgentes que as empresas enfrentam atualmente. 

A lista é voltada para CIOs e outros líderes de TI, proporcionando insights para que possam se antecipar a essas tecnologias e se preparar para o futuro. Neste ano, as tendências foram divididas em três categorias: imperativos e riscos da Inteligência Artificial (IA), novas fronteiras da computação e sinergia entre seres humanos e máquinas. 

Imperativos e riscos da Inteligência Artificial  

 A ascensão dos agentes de Inteligência Artificial demandará avanço na governança dessa tecnologia e a criação de novas ferramentas para enfrentar a desinformação. Por isso, nessa categoria, o Gartner apontou três tendências tecnológicas ascendentes: agentic AI, plataformas de governança de IA e segurança contra desinformação.  

Agentic AI 

Atualmente, os modelos de IA performam gerando textos e outros conteúdos, mas para isso eles precisam receber comandos ou “prompts”, ou seja, a IA não está realizando o trabalho sozinha. Mas, isso está perto de mudar com Agentic AI.  

De acordo com o Gartner, “até 2028, 33% dos aplicativos de software empresarial incluirão Agentic AI, um aumento em relação a menos de 1% em 2024, permitindo que 15% das decisões do dia a dia sejam tomadas de forma autônoma pela IA”.  

Esses agentes inteligentes são programas de software que utilizam técnicas de IA para realizar tarefas e alcançar metas. Eles conseguem receber elaborar um plano e utilizar ferramentas para concluir tarefas, atingindo metas autonomamente.  

Plataformas de governança de IA 

Organizações que fazem uso de IA enfrentam desafios relacionados à ética e ao viés da IA sendo necessário práticas de governança sólidas para mitigação. As plataformas de governança de IA surgem para promover uma utilização responsável da tecnologia, permitindo o monitoramento do desempenho legal, ético e operacional da IA.  

À medida que a IA se expande para indústrias que possuem legislações rigorosas, os riscos e problemas de privacidade se tornam cada vez mais desafiadores. É fundamental manter o controle sobre a IA para que ela não prejudique determinados grupos, manipule mercados ou controle sistemas importantes.  

Segurança contra desinformação 

Agentes que propagam desinformação estão utilizando ferramentas de IA e Machine Learning para espalhar falsas informações, criando ataques que visam o engano, confusão e ilusão de grupos.  

As campanhas de desinformação já são consideradas uma das principais ameaças globais e se espalham rapidamente nas redes sociais, podendo resultar em grandes perdas para empresas como fraudes, boicotes e danos à reputação.  

Segundo o Gartner, “até 2028, 50% das empresas adotarão produtos, serviços ou recursos especificamente voltados para abordar casos de uso relacionados à segurança contra desinformação, um aumento em relação a menos de 5% em 2024”. 

Novas fronteiras da computação

A computação quântica exigirá novos métodos criptográficos, enquanto sensores de baixo custo permitirão modelos de negócios inovadores. As tendências tecnológicas apontadas pelo Gartner nessa categoria são: criptografia pós-quântica, inteligência invisível ambiental, computação energética eficiente e computação híbrida.  

Criptografia pós-quântica 

A transição para criptografia pós-quântica já precisa começar a acontecer, já que a criptografia tradicional será insegura até 2029. A criptografia assimétrica está presente na maioria dos softwares, mas com os avanços da computação quântica será considerada totalmente quebrável até 2034.  

Criminosos já estão coletando dados atualmente na esperança de conseguirem descriptografá-los usando tecnologia quântica. Essa ameaça faz com que a urgência em transicionar para a criptografia pós-quântica seja uma realidade.  

Inteligência invisível ambiental 

 Apesar do massivo volume de dados coletados pelas organizações atualmente, ainda existem lacunas que precisam ser preenchidas. A "inteligência invisível ambiental" diz respeito à utilização crescente de pequenos dispositivos, como etiquetas e sensores econômicos, para monitorar a localização e o estado de diversos objetos e ambientes.  

Assim, esses dados são enviados para a nuvem, onde são analisados e registrados. Essas tecnologias então podem ser integradas a objetos cotidianos, geralmente de forma imperceptível para o usuário.  

 De acordo com o Gartner, "até 2028, os primeiros exemplos de inteligência invisível ambiental irão se concentrar em resolver problemas imediatos, permitindo o rastreamento e a detecção de itens a baixo custo, reduzindo despesas ou melhorando a eficiência”.  

Computação energética eficiente 

A computação energética eficiente, também chamada de computação verde, utiliza o design e a operação de computadores, data centers e outros sistemas de uma forma que economize recursos e diminua a pegada de carbono, alinhando transformação digital e sustentabilidade.  

Isso inclui utilizar fontes de energias mais sustentáveis ou fazer uma migração para sistemas mais eficientes, além de estratégias a longo prazo para cumprir as exigências e sustentabilidade que as organizações possuem.  

Computação híbrida 

O progresso contínuo na computação exige novas tecnologias, como a computação quântica, neuromórfica e fotônica, que são sustentáveis, porém apresentam desafios relacionados a custos para as organizações.  

Nesse cenário, a computação híbrida é uma opção que supera essas limitações, mas ao mesmo tempo exige um grande esforço das equipes de TI, que precisam aproveitar diversos tipos de computação enquanto buscam mitigar o impacto ambiental.  

Essa tecnologia combina diversas tecnologias — como CPUs, GPUs, dispositivos de borda, ASICs, e sistemas neuromórficos, quânticos e fotônicos — para resolver problemas computacionais complexos, criando um ambiente híbrido.  

Sinergia humano-máquina 

As interações entre experiências físicas e virtuais serão aprimoradas, robôs se integrarão à vida cotidiana e tecnologias que influenciam diretamente a cognição e o desempenho farão parte do cotidiano das empresas.  

Em sinergia humano-máquina, o Gartner aponta três tendências tecnológicas: computação espacial, robôs polifuncionais e aprimoramento neurológico.  

Computação espacial

A busca por experiências cada vez mais imersivas por parte dos consumidores, assim como a procura por novas maneiras de colaboração remota e tomadas de decisões por parte de líderes serão impactadas pela computação espacial.  

Essa tendência tecnológica possibilita experiências interativas em tempo real em 3D, alinhando de maneira fluida objetos físicos e virtuais. Assim, é possível criar cenários cada vez mais imersivos em que as pessoas podem interagir baseados na localização e no contexto.  

Robôs Polifuncionais  

Robôs polifuncionais são máquinas que podem realizar diversas tarefas, seguindo instruções dadas por seres humanos. Essa tecnologia é uma das principais tendências para 2025, já que esses robôs inteligentes possuem design e softwares versáteis que lhes permitem executar diversas tarefas.  

Segundo o Gartner, “até 2030, 80% das pessoas irão interagir com robôs inteligentes diariamente, um aumento significativo em relação a menos de 10% atualmente”. Os robôs ainda são capazes de “aprender” novas funções para as quais não foram programados, o que amplia seu uso em diversos setores.

Aprimoramento Neurológico 

O aprimoramento neurológico é um processo de melhoramento das habilidades cognitivas humanas por meio da tecnologia. Essa tecnologia é capaz de ler e decodificar a atividade cerebral e, opcionalmente, escrever informações dentro do cérebro. 

Assim, é possível otimizar funções mentais como memória, aprendizado, tomada de decisões e até mesmo aumentar o desempenho cognitivo, abrindo novas possibilidades para tratamentos médicos, educação e aprimoramento pessoal.