Tecnologias emergentes: guia executivo para transformar estratégia em vantagem competitiva

Tecnologias emergentes são soluções em estágio pré-mainstream, mas com tração comprovada em P&D ou pilotos corporativos, como Agentic AI e Edge Computing.

Para executivos, o maior risco não está em testá-las, mas em ignorá-las até que elas se transformem em ameaças, por terem sido adotadas pelos concorrentes. Como você deve saber, muitos projetos de inovação travam quando empresas falham em interpretar corretamente as tendências tecnológicas, transformando CAPEX (investimentos em ativos fixos) em custos improdutivos. 

A boa notícia? Quem adota cedo colhe vantagens de escala: redução de OPEX, novos modelos as a Service e ecossistemas digitais integrados.

E este guia mostra como dar esse salto. Entenda o que são tecnologias emergentes e como usá-las em prol da inovação efetiva da sua empresa.

O que são tecnologias emergentes?         

Uma tecnologia é considerada emergente quando atinge TRL (Technology Readiness Level) 6 a 8. Quando, portanto, já foi validada em ambientes controlados (como pilotos de transformação digital no setor industrial), mas ainda está em adoção pela “early majority”.

E por que isso importa para sua estratégia? Primeiro, para acelerar a sua jornada de transformação digital e, paralelamente, gerar novos modelos de receita, como os modelos as a Service e ecossistemas de produtos digitais, que demandam tecnologias escaláveis, mas com potencial disruptivo. Essa adoção também permite a exploração de lacunas de mercado antes da massificação.

Ou seja: o uso consciente de tecnologias emergentes permite equilibrar redução de riscos (já que as tecnologias saíram do laboratório) com vantagem competitiva (antes que se tornem commodities).

Principais tecnologias emergentes: o futuro já começou        

As tecnologias emergentes são, na verdade, ferramentas reais que já transformam negócios. E, nesta seção, vamos explorar as 10 principais, com os respectivos casos de uso corporativo e impacto mensurável.

1. Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning        

Sistemas que aprendem com dados (Machine Learning ou, apenas, ML) e simulam raciocínio humano (IA) já são capazes de tomar decisões complexas em tempo real. Então, por que ambas as tecnologias seriam consideradas emergentes mesmo quando 80% das empresas brasileiras já investiram ou vão investir em IA?

Em parte, isso se deve a avanços como agentes autônomos de IA e a robótica adaptativa com AI. Modelos treinados em larga escala, por exemplo, demonstram ser cada vez mais adaptáveis a nichos com fine-tuning de dados proprietários.

Há, também, a aplicação aprofundada do Edge AI, cujo processamento local (em fábricas ou dispositivos) reduz a latência para aplicações críticas.

Com o uso estratégico e combinado de IA e ML, o iFood demonstrou grande capacidade de adaptação para reduzir a quilometragem percorrida pelos seus entregadores a cada consumidor final.

O avanço de ponta — e que poucas empresas dominam — é a Neuro-symbolic AI, que combina aprendizado de máquina com raciocínio lógico. Presente no relatório Tech Trends SXSW 2025, a tendência impressiona.

Para entendê-la rapidamente, imagine um sistema que une duas habilidades humanas: aprender com exemplos (como reconhecer padrões em dados) e seguir regras lógicas (como resolver um problema matemático).

Essa é uma evolução crítica para aplicações que exigem explicações claras e adaptabilidade, já que a capacidade de resolver problemas complexos combinando ML e lógica simbólica é algo impossível para a IA tradicional.

2. Computação em nuvem e Edge Computing        

A computação em nuvem já é conhecida das empresas, mas seu potencial evoluiu, especialmente quando combinada com Edge Computing, que traz processamento para perto dos dados. Juntas, elas formam a espinha dorsal da transformação digital, pois permite armazenamento praticamente infinito e decisões em milissegundos.

Com a nuvem, agora, temos serviços sob demanda (como AWS ou Azure) para armazenar e processar dados remotamente, com escalabilidade instantânea. Ao passo que o Edge Computing favorece o processamento local (em fábricas, cidades ou dispositivos), o que reduz latência e custos de banda larga.

Essa poderosa combinação é vista como tecnologia emergente agora porque tem muito valor para empresas que usam múltiplas nuvens com criptografia avançada para proteger dados sensíveis, por exemplo. Ou, ainda, para o gerenciamento de milhares de dispositivos IoT em tempo real.

Por sua vez, a Inteligência Artificial está revolucionando o Edge Computing ao capacitar dispositivos locais a realizar tarefas complexas e tomar decisões, sem depender de servidores distantes. 

Um exemplo dessa tecnologia disruptiva são os novos sistemas de drones para missões de resgate, como o modelo DTOE-AOF: eles analisam danos e localizam sobreviventes de forma autônoma e o processamento é distribuído inteligentemente entre os drones e computadores próximos.

Resultado: respostas mais rápidas em situações críticas, de acordo com o Tech Trends SXSW de 2025. Imagine, então, o que Edge Computing e IA podem criar nos próximos anos?

3. Blockchain        

O blockchain surgiu como a tecnologia emergente por trás do Bitcoin, mas hoje é uma das ferramentas mais promissoras para garantir transparência, segurança e eficiência em diversos setores.

Em essência, é um livro-razão digital imutável em que cada transação ou informação é registrada em blocos encadeados e protegidos por criptografia.

Vale refletir, então: por que o blockchain é considerado emergente agora? Três pontos-chave podem ser apontados para isso:

1. Layer 2 (L2) Rollups: soluções que escalam transações (ex.: Polygon) e, assim, reduzem custos e aumentam velocidade;
2. Tokenização de ativos: a transformação de bens reais (imóveis, commodities) em tokens digitais negociáveis 24/7;
3. Verifiable Credentials: credenciais digitais à prova de fraudes (para diplomas e certificados, entre outros documentos).

Outro exemplo: desde o início de 2025, o Web3 (impulsionado por blockchain, IA e finanças descentralizadas) começou a ganhar uma forma mais mainstream por meio da redefinição de interações digitais e modelos de negócios. 

Empresas visionárias já usam o sistema para:

• DAOs (organizações autônomas descentralizadas) para governança inovadora;
• Tokenização para democratizar investimentos, como o fracionamento de ativos imobiliários;
• Metaverso para experiências imersivas em educação e varejo.

Desafios persistem, como regulamentação e escalabilidade, mas soluções como L2 e protocolos cross-chain estão acelerando a adoção. Para líderes, a hora é de experimentação estratégica e quem dominar essa transição colherá os frutos da nova economia digital primeiro.

4. Internet das Coisas (IoT)        

O que era futurismo, uma década atrás, hoje é realidade: a Internet das Coisas (IoT) conecta máquinas, sensores e dispositivos. Com isso, cria ecossistemas inteligentes que falam entre si.

Mas a IoT moderna vai muito além de “coisas conectadas” — é a base da Indústria 4.0 porque é combinada a outras ferramentas, como Edge Computing e IA, para tomar decisões em tempo real. Na prática, isso pode ser observado em:

• Digital Twins + Edge AI: modelos virtuais de ativos físicos (como turbinas ou linhas de produção) que simulam cenários em tempo real, alimentados por dados locais;
• Redes LPWAN (Low-Power Wide-Area Network): permitem conectar milhares de dispositivos com baixo consumo de energia — ideal para Agronegócio e cidades inteligentes;
• Integração com IA generativa: sensores de IoT agora alimentam modelos que preveem falhas e sugerem ajustes.

Em 2024, o setor cresceu 9,9% no Brasil e já são 47,3 milhões de pontos ativos no país. Algo que pode ser visto, por exemplo, na aplicação prática em semáforos para a redução dos congestionamentos em grandes centros urbanos.

E temos, também, um novo paradigma na saúde que o Tech Trends SXSW 2025 destacou. Por exemplo: hospitais rurais agora funcionam como centros híbridos, usando dispositivos médicos IoT e plataformas de atendimento com Edge Computing para oferecer consultas especializadas remotas em tempo real, graças a redes 5G.

5. Realidade Aumentada (AR) e Realidade Virtual (VR)        

AR (Realidade Aumentada) é a tecnologia que sobrepõe elementos digitais ao mundo real (via smartphones, óculos como Magic Leap ou Microsoft HoloLens). A Realidade Virtual (VR) cria ambientes 100% digitais (Oculus ou HTC Vive).

Por que são consideradas tecnologias emergentes agora? A convergência com IA Generativa (para criar objetos 3D em tempo real) e 5G (para streaming sem lag) elevou-as ao TRL 7-8.

Isso trouxe aplicações inovadoras à nossa sociedade, como:

• Treinamentos que salvam vidas com VR para simular cirurgias cardíacas, o que pode reduzir a curva de aprendizagem se comparado com métodos tradicionais;
• Sessões de treinamento em plataformas virtuais — especialmente, em áreas de risco, como petroleiros, metalúrgicas ou empresas do setor energético;
• Uso do AR para que clientes realizem “tours virtuais” e testem os móveis desejados em suas próprias residências;
• Aplicação do AR para ver instruções sobrepostas a equipamentos reais, o que agiliza o aprendizado e pode reduzir a ocorrência de erros.

6. Big Data

Big Data tem a ver com o processamento e a análise de grandes volumes de dados (estruturados e não estruturados) que desafiam tecnologias tradicionais. Seu poder está em três “Vs”:

1. Volume de dados — você sabia que o mundo gera 402,74 milhões de terabytes todos os dias?;
2. Variedade de dados, que vai desde posts em redes sociais até sinais de IoT em fábricas;
3. Velocidade por meio do processamento em tempo real — como transações financeiras.

E por que o tema ainda é considerado dentro de tecnologias emergentes? Novas arquiteturas como data mesh e lakehouse estão revolucionando como empresas gerenciam e democratizam dados.

Por exemplo: empresas conseguem personalizar ofertas com mais agilidade e, assim, aumentar as vendas na mesma proporção em que cria experiências únicas para cada usuário.

A detecção de fraudes só tende a melhorar com isso, também. Em um país em que mais da metade da população já foi, potencialmente, vítima de alguma tentativa de fraude, o cuidado renovado por meio do Big Data é mais do que bem-vindo.

Também podemos destacar o Privacy-Enhancing Computation (PEC), cujas tecnologias como homomorphic encryption permitem analisar dados sem expor informações sensíveis. Para pesquisas médicas, por exemplo, a solução tende a oferecer anonimato com mais segurança.

7. Computação quântica        

Enquanto computadores tradicionais usam bits (0 ou 1), a computação quântica opera com qubits — partículas subatômicas que podem ser 0, 1 ou ambos simultaneamente (superposição). O conceito, junto do emaranhamento quântico, resolve — em minutos — problemas que levariam milênios para supercomputadores atuais.

Hoje, inclusive, estamos na era NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), em que:

• Máquinas de 50-100 qubits já resolvem problemas práticos;
• Plataformas Quantum as a Service democratizam o acesso à tecnologia;
• Novas técnicas de mitigação de ruído aumentam a precisão.

No dia a dia, vemos exemplos de tecnologias inovadoras por meio da criptografia pós-quântica, em que instituições financeiras testam algoritmos resistentes a ataques quânticos, ou mesmo no cálculo de rotas mais efetivas para a logística.

Outro ponto interessante levantado no Tech Trends SXSW 2025: especula-se ser possível usar algoritmos quânticos para reduzir em 20% as ineficiências das redes elétricas — o que representaria uma economia de bilhões anualmente para o setor.

8. Agentic AI, LAMs e PLAMs        

Agentic AI nada mais é do que o uso de sistemas de IA que tomam decisões autônomas em ambientes dinâmicos, aprendendo com feedback em tempo real.

Já LAMs (Large Action Models) se refere aos modelos treinados não só para entender, mas executar sequências complexas de ações.

Enquanto isso, PLAMs (Personal Large Action Models) nada mais é do que uma versão personalizável de LAMs, e que adapta seu comportamento a preferências individuais.

Vamos entender por que o trio faz parte das principais tecnologias emergentes? Avanços em RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) e memória de longo prazo permitem que esses agentes operem com mínima supervisão humana, o que permite:

• Usar o Agentic AI para analisar documentos, extrair dados e preencher sistemas ERP automaticamente;
• Aplicar LAMs para gerenciar projetos inteiros, desde a alocação de recursos aos ajustes de prazos com base em imprevistos;
• Utilizar PLAMs que aprendem com cada executivo, por meio dos seus hábitos diários (como prioridades a partir de urgências históricas e o agendamento de reuniões considerando padrões de produtividade pessoal).

O mesmo vale para outras situações, como a detecção autônoma de anomalias em equipamentos ou mesmo o acionamento de protocolos de manutenção antes de falhas ocorrerem.

9. 5G        

O 5G não é apenas “mais rápido” que o 4G, mas uma mudança de paradigma com três pilares:

1. Velocidade ultrarrápida (até 20 Gbps) — o equivalente a baixar um filme 4K em 15 segundos;
2. Latência ultrabaixa (1-5ms) — ideal para aplicações em tempo real;
3. Massiva capacidade de conexão (1 milhão de dispositivos/km²), que é um dos alicerces para a IoT em escala.

Hoje, inclusive, a cobertura do 5G no Brasil alcança 71% da população — com planos para chegar a 84% até 2030. Dessa maneira, é possível usufruir dos diferenciais desse tipo de tecnologia emergente, como:

• IoT industrial em escala;
• Realidade Aumentada sem limites;
• Cidades Inteligentes que respondem em tempo real.

10. Robótica adaptativa com IA       

A robótica adaptativa com IA combina máquinas autônomas com algoritmos de aprendizado contínuo. Assim, robôs podem interpretar ambientes desconhecidos com visão computacional, ajustar o comportamento em tempo real (e sem reprogramação) e aprender com experiências anteriores.

Ou seja: enquanto robôs tradicionais seguem scripts rígidos, esse tipo de tecnologia emergente usa redes neurais e reinforcement learning para tomar decisões mesmo diante de ambientes imprevisíveis.

Segundo o Relatório TechTrends, a robótica está migrando de aplicações industriais tradicionais para ambientes mais complexos e centrados no ser humano.

Na saúde, robôs cirúrgicos estão ampliando as capacidades humanas. Na agricultura, sistemas autônomos permitem o cultivo de precisão. Já na construção civil, robôs assumem tarefas perigosas ou repetitivas.

Como é de se esperar, a convergência entre sensores avançados e IA aumentará a autonomia robótica — em mais de 60% até 2030, segundo o relatório, criando novas oportunidades para indústrias e profissionais.

Exemplos de aplicações práticas da robótica adaptativa com IA

Na Agrishow 2024, a Solinftec mostrou como robôs autônomos equipados com IA estão mudando o jogo no agronegócio: fazendas em Goiás já usam essas máquinas inteligentes para aumentar a produtividade. O segredo? Um sistema de aprendizado contínuo que analisa cada planta e age no momento exato, provando que a tecnologia não substitui o produtor, mas potencializa seu trabalho. 

Enquanto isso, nas linhas de montagem da Hyundai, os robôs humanoides Atlas — famosos pelos movimentos quase humanos — estão sendo adaptados para tarefas industriais complexas, combinando força sobre-humana com precisão milimétrica.

Essas e outras situações estão se convertendo em cenários do dia a dia no mundo inteiro. E o que esses exemplos nos ensinam? Que estamos diante de uma mudança de paradigma no qual a tecnologia mais disruptiva é justamente aquela que amplifica a capacidade humana. 

Desde o robô que identifica uma planta daninha no meio da soja até o assistente cirúrgico que prevê complicações antes que aconteçam, o denominador comum é claro: empresas que adotam essas soluções estão ganhando vantagens competitivas de forma acelerada.

Benefícios das tecnologias emergentes para médias e grandes empresas

Soluções como automação com IA e Edge Computing reduzem custos (OPEX), como apontamos anteriormente. Além disso, modelos as a Service — desde plataformas em nuvem até robôs por assinatura — estão criando fluxos recorrentes de receita, transformando CAPEX em oportunidades escaláveis.

A transformação digital também impacta na atração e retenção de talentos. Profissionais de alto nível buscam ambientes inovadores, e empresas que integram IA Generativa ou IoT em seus processos tornam-se mais atrativas.

Paralelamente, a resiliência operacional ganha força com arquiteturas multicloud e Edge Computing, garantindo continuidade mesmo em cenários de falhas ou ataques cibernéticos.

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Por fim, a inovação contínua posiciona as empresas como líderes em seus segmentos. Seja por meio de produtos digitais disruptivos ou da otimização de cadeias logísticas com blockchain, o resultado é claro: quem investe em tecnologias emergentes hoje colhe eficiência e aumenta sua participação de mercado amanhã. 

A pergunta, então, não é mais “por que adotar?”, mas “como implementar com agilidade e assertividade?” — e é aí que a parceria com especialistas faz toda a diferença.

Desafios para a implementação de tecnologias emergentes

Um dos maiores desafios é o débito técnico: muitas empresas possuem infraestruturas legadas que dificultam a integração com soluções modernas, como IoT ou AI. A solução? Adotar uma abordagem gradual, priorizando modernização de sistemas críticos e evitando “saltos” arriscados. 

Veja o case: A modernização do sistema Rota, da Green Benefícios

Outro ponto crítico é o gap de habilidades. Com a escassez de profissionais qualificados em áreas como ciência de dados e computação quântica, capacitação interna e parcerias com universidades tornam-se cada vez mais importantes.

A governança de dados também surge como um desafio central, especialmente com regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Empresas que não estruturam bem seu fluxo de informações podem enfrentar multas ou perda de confiança do cliente. 

Ferramentas de privacy-enhancing computation (PEC) e arquiteturas data mesh estão ajudando a resolver esse problema, mas exigem planejamento. Por fim, o vendor lock-in — a dependência excessiva de um único fornecedor — pode limitar a flexibilidade futura.

A saída? Optar por soluções multicloud e padrões abertos sempre que possível.

Apesar desses desafios, empresas que adotam uma gestão da inovação bem estruturada conseguem transformar riscos em vantagens. Para isso, é necessária a criação de um roadmap tecnológico e a formação de squads multidisciplinares, como os que existem em modelos ágeis.

E, em muitos casos, contar com parceiros especializados acelera a jornada, mitigando erros caros e garantindo que a inovação seja não apenas implementada, mas sustentável.

Do radar à execução: porque adotar tecnologias emergentes agora?

Empresas que monitoram tendências, mas falham em executar, rapidamente perdem espaço para concorrentes mais ágeis. Mas a diferença entre observar e agir está na capacidade de transformar insights em projetos piloto escaláveis, testando tecnologias como blockchain ou agentic AI em ambientes controlados.

Com o crescimento de modelos as-a-Service e a maturação de ecossistemas como o 5G, até empresas médias podem implementar IoT ou Edge Computing sem investimentos astronômicos. E uma parceria estratégica faz a diferença para aumentar a precisão e assertividade das suas decisões.

Empresas de tecnologia experientes não só aceleram a implementação, como ajudam a evitar armadilhas comuns, desde a má gestão de dados até a escolha de soluções inadequadas. Com um diagnóstico preciso e um plano customizado, é possível transformar desafios em oportunidades reais de crescimento. 

O futuro pertence a quem o constrói hoje.

Perguntas frequentes sobre tecnologias emergentes

A adoção de tecnologias emergentes traz dúvidas naturais, desde como começar até como medir resultados. Reunimos aqui as principais perguntas com respostas diretas para ajudar na sua jornada de inovação.