Até 2025, o desafio era descobrir o que é possível fazer com as novas tecnologias. Em 2026, passou a ser construir sistemas, instituições e arquiteturas capazes de sustentar valor no longo prazo. Dois relatórios recentes olham para esse presente-futuro, um mais focado na visão de descoberta e construção e o outro, na integração.
O estudo “Stanford Emerging Technology Review 2026” analisa dez campos tecnológicos críticos – da Inteligência Artificial às Tecnologias Quânticas, passando por Biotecnologia Sintética, Tecnologias de Energia, Robótica, Ciência dos Materiais, semicondutores e espaço – sob a ótica de ciência, economia e política pública. O relatório parte de um diagnóstico central: nunca tantas tecnologias avançaram tão rápido ao mesmo tempo, criando um ambiente de convergência tecnológica com impactos econômicos, geopolíticos e sociais profundos.
Já a Capgemini, em “Top Tech Trends of 2026”, observa como essas tecnologias estão sendo absorvidas (ou não) pelas organizações, destacando a transição da fase experimental para a fase estrutural da transformação digital. O ponto de encontro entre os dois estudos aponta que o gargalo não é mais tecnológico, mas organizacional, institucional e humano. Em outras palavras, a tecnologia está avançando de skate e nós estamos correndo atrás.
Inteligência Artificial: da euforia ao “ano da verdade”
A IA é tratada pelos dois relatórios como tecnologia fundacional, comparável à eletricidade ou à internet. Mas ambos rejeitam a ideia de que a simples adoção de modelos avançados seja suficiente para gerar impacto econômico duradouro. Segundo a Capgemini, 46% da força de trabalho de software já utiliza ferramentas de IA Generativa, e esse número deve chegar a 85% até 2026, sinalizando que a tecnologia caminha rapidamente para se tornar padrão operacional. Ainda assim, a consultoria observa um descompasso importante: o volume de investimentos superou a capacidade das empresas de integrar a IA aos processos centrais do negócio.
Entre as organizações que conseguiram avançar além dos pilotos, os resultados começam a aparecer. Os chamados “early adopters” reportam ganhos de produtividade entre 7% e 18% em operações digitais e de software, e cerca de 50% das empresas reinvestem o tempo economizado no desenvolvimento de novos produtos e serviços, enquanto quase a mesma proporção direciona esse ganho para programas de requalificação profissional.
A Stanford reforça esse diagnóstico ao destacar que, apesar dos avanços rápidos, modelos de IA ainda apresentam falhas estruturais, vulnerabilidades a ataques e comportamentos imprevisíveis, o que torna a governança, avaliação contínua e controle arquitetural fatores críticos para sua adoção em larga escala.
Chegou a vez da “IA comer o software”
Um dos insights mais interessantes do relatório da Capgemini é a ideia de que “a IA está comendo o software”. Depois da fase em que “o software comeu o mundo”, o desenvolvimento de aplicações entra agora em uma nova fase: software como sistema vivo, continuamente gerado, testado, corrigido e otimizado por agentes de IA. De acordo com o estudo, três quartos das empresas com faturamento anual acima de US$ 20 bilhões já pilotaram ou escalaram o uso de IA Generativa em engenharia de software. Isso inclui desde geração automática de código até pipelines autônomos de testes, segurança e refatoração contínua.
Nesse modelo, o papel do desenvolvedor muda radicalmente. A escrita manual de código perde centralidade, enquanto ganham importância competências como arquitetura de sistemas, orquestração de agentes, governança e pensamento sistêmico. O risco, alertam os dois relatórios, é repetir erros do passado: acelerar demais sem criar mecanismos de controle, qualidade e responsabilidade.
O temor, como mostra este artigo da The Shift, tem muito mais a ver com a possibilidade de agentes de IA assumindo tarefas completas, e não apenas acelerando tarefas pontuais. As empresas de software, que nos últimos seis meses haviam registrado seu pior desempenho em relação ao índice S&P, segundo dados da Dow Jones Market Data, viram suas ações cair. O mercado eliminou US$ 285 bilhões em valor de mercado.
A infraestrutura invisível: dados, energia e semicondutores
Se a IA ocupa o centro da narrativa, Stanford e Capgemini concordam que o verdadeiro campo de batalha está nas camadas menos visíveis da tecnologia. O relatório da Stanford chama atenção para o papel estratégico dos semicondutores, descritos como “o processo de manufatura mais preciso já criado”. A demanda por IA está servindo de motor para inovações em memória, interconexões de alta largura de banda e eficiência energética, mas a produção continua altamente concentrada fora dos EUA, principalmente em Taiwan, com a China avançando rapidamente.
O CHIPS and Science Act foi desenhado para mitigar essa dependência, mas o próprio relatório é cauteloso: reverter décadas de desindustrialização levará anos, possivelmente décadas.
No campo da energia, a Stanford destaca o chamado “trilema energético”: equilibrar confiabilidade, acessibilidade e redução de emissões. Apesar de tecnologias limpas caminharem para se tornar mais acessíveis e baratas, a escala global exigirá décadas, dada a inércia da infraestrutura existente e a complexidade regulatória. A Capgemini complementa esse ponto ao observar que a pressão por eficiência computacional da IA já está influenciando decisões sobre arquitetura de cloud, data centers e soberania tecnológica.
Biotecnologia e Tecnologias Quânticas: avanços e riscos
A Stanford é especialmente enfática ao tratar Biotecnologia e Computação Quântica como áreas de competição geopolítica direta. Em Biotecnologia, o relatório alerta que os EUA ainda dependem excessivamente de capital privado para financiar pesquisas fundamentais, enquanto a China colhe resultados de mais de duas décadas de investimento estratégico coordenado.
A receita anual proveniente de medicamentos originários da China poderá saltar para um valor estimado de US$ 34 bilhões até 2030 e US$ 220 bilhões até 2040, de acordo com levantamento do Morgan Stanley. A China deverá ser responsável por 35% das aprovações da Food and Drug Administration (FDA) dos EUA, um aumento em relação aos atuais 5%, enquanto as empresas de Biotecnologia desenvolvem novos medicamentos em áreas de alto valor agregado, incluindo tratamentos para câncer, diabetes e obesidade.
Na Computação Quântica, os avanços são reais, mas desiguais. Há progresso consistente em Computação, Sensoriamento e Comunicações Quânticas, com potencial para quebrar algoritmos criptográficos atuais e transformar áreas como Química e Ciência dos Materiais. Ainda assim, o estudo da Stanford reforça que pesquisa básica financiada pelo Estado continua sendo o alicerce indispensável, mesmo com a entrada agressiva do setor privado.
O fator humano: talento, educação e a erosão da base científica
Talvez o alerta mais contundente do relatório da Stanford esteja fora do campo tecnológico em si. O estudo mostra que o investimento federal dos EUA em pesquisa básica caiu de 1,86% do PIB em 1964 para apenas 0,66%, e que o país hoje ocupa apenas a oitava posição global nesse indicador.
Enquanto isso, a China aumenta seus investimentos em pesquisa básica a um ritmo seis vezes superior ao dos EUA, com projeções que indicam uma ultrapassagem ainda nesta década. O efeito já é visível: mais de 70% dos doutores em IA formados nos EUA em 2022 migraram para a indústria, reduzindo a capacidade das universidades de formar a próxima geração de pesquisadores.
A Capgemini ecoa essa preocupação ao afirmar que a vantagem competitiva em 2026 não estará nos modelos de IA – que se tornam rapidamente commodities – mas na capacidade humana de integrar, governar e escalar sistemas complexos.
A próxima fase da transformação tecnológica não será definida por grandes anúncios, mas por decisões menos visíveis, como financiar ciência básica, formar talentos, redesenhar arquiteturas de software, reduzir dependências críticas e transformar eficiência em valor sustentável.