O próximo passo da IA não está nas telas

A capacidade da IA de compreender e interagir com o mundo físico é o próximo passo dessa corrida tecnológica

Nos últimos dois anos, a inteligência artificial generativa passou a ocupar o centro dos debates sobre inovação. Ferramentas capazes de gerar textos, imagens, vídeos e códigos começaram a fazer parte do cotidiano de empresas e usuários, mudando profundamente a forma de trabalhar e produzir conteúdo.

No entanto, nas discussões recentes que acompanhei durante o Web Summit Rio, ficou evidente que o mercado já começa a olhar para a próxima etapa dessa evolução: a habilidade da IA de entender e interagir com o mundo físico. Nesse cenário, os chamados digital twins, ou gêmeos digitais, ganham cada vez mais destaque.

Apesar de o conceito já existir há algum tempo, os avanços recentes em inteligência artificial, computação de alto desempenho e conectividade estão permitindo a criação de representações digitais muito mais precisas de fábricas, máquinas, cidades e operações completas. Em vez de modelos fixos, esses sistemas recebem dados em tempo real do ambiente físico e conseguem monitorar, simular e prever comportamentos continuamente.

A relevância dessa mudança está no fato de que, por muitos anos, as decisões empresariais foram baseadas principalmente no passado. Relatórios, métricas e históricos sempre serviram como base para planejamento. Com os digital twins, abre-se a possibilidade de testar cenários futuros antes que eles aconteçam.

Na indústria, isso permite simular alterações em linhas de produção, antecipar falhas em equipamentos e otimizar processos sem parar a operação real. Na logística, ajuda a prever gargalos, testar rotas alternativas e responder mais rapidamente a imprevistos. Em cidades inteligentes, possibilita análises mais avançadas sobre mobilidade, energia e infraestrutura. Na área da saúde, já existem pesquisas que usam modelos digitais para replicar características de pacientes e apoiar diagnósticos mais personalizados.

Esse avanço ocorre em um contexto de forte crescimento dos investimentos em inteligência artificial. Segundo a consultoria IDC, os gastos globais com IA devem ultrapassar US$ 600 bilhões até 2028. Já a Markets and Markets projeta que o mercado de digital twins deve crescer mais de quatro vezes nos próximos anos, refletindo a demanda por soluções que transformem dados em decisões mais rápidas e eficientes. Mas o aspecto mais relevante dessa evolução é que ela prepara o caminho para a próxima fase da IA: a chamada IA física.

Se a IA generativa transformou a forma como máquinas produzem conteúdo, a IA física busca permitir que sistemas inteligentes compreendam espaço, movimento, contexto e relações de causa e efeito no mundo real. Isso inclui robôs, veículos autônomos e sistemas industriais capazes de agir diretamente no ambiente em que estão inseridos.

Para isso acontecer com segurança e eficiência, esses sistemas precisam ser treinados. É aí que os digital twins se tornam fundamentais. Antes de atuar em fábricas, cidades ou tarefas complexas, máquinas podem ser testadas em réplicas digitais extremamente fiéis da realidade. Em vez de aprender apenas por tentativa e erro no mundo físico, elas desenvolvem habilidades em ambientes simulados, reduzindo riscos, custos e tempo de implementação.

Um exemplo recente dessa tendência veio da LG Group, que anunciou investimentos em infraestrutura voltada para o avanço da IA física. O projeto envolve simulação, treinamento de robôs e criação de cópias digitais de operações industriais, acelerando o desenvolvimento de sistemas capazes de atuar no mundo real. Mais do que um caso isolado, isso mostra como os digital twins estão se tornando peça central da nova geração de sistemas inteligentes.

Naturalmente, a expansão dessa tecnologia exige atenção a temas como qualidade de dados, segurança e governança. Ainda assim, conforme a tecnologia amadurece, cresce a capacidade das organizações de utilizá-la de forma estratégica e responsável. Em vez de substituir decisões humanas, os digital twins ampliam a compreensão de sistemas complexos e melhoram a tomada de decisão em ambientes dinâmicos.

A tendência geral parece cada vez mais clara. Se a última década foi marcada pela digitalização dos processos, a próxima pode ser definida pela criação de réplicas digitais cada vez mais sofisticadas do mundo físico. E, à medida que inteligência artificial, simulação e automação avançam juntas, os digital twins deixam de ser apenas uma ferramenta e passam a atuar como uma plataforma estratégica de experimentação e decisão.

Se a IA generativa ampliou a forma como interagimos com o mundo digital, os digital twins e a IA física têm potencial para transformar a forma como entendemos e operamos o mundo real. Tudo indica que essa transformação já está em andamento.

Fonte: Olhar Digital