A Gartner publicou sua previsão das tendências tecnológicas estratégicas para 2027. Sua essência pode ser descrita em uma frase: as empresas estão passando dos chats com IA para agentes autônomos que executam tarefas por conta própria. Mas, sem controle, dados de qualidade e um sistema de segurança adequado, esses agentes rapidamente deixarão de ser assistentes para se tornar uma fonte de riscos.
A previsão não aponta uma única tecnologia "mágica". A Gartner destaca três direções interligadas: a IA vai além do texto, as empresas aprendem a gerenciar sistemas autônomos e o ambiente tecnológico se torna mais flexível e menos dependente de fornecedores individuais.
A IA aprende a lidar com números, voz e realidade
Os modelos de linguagem comuns escrevem bem textos, mas têm mais dificuldade com cálculos precisos e modelagem. Por isso, a Gartner aposta nos grandes modelos quantitativos (LQM). Eles foram criados para dados numéricos, equações complexas, previsões e cenários operacionais.
Segundo a previsão, até 2030 os LQM substituirão os modelos de linguagem em um quarto das tarefas de previsão estratégica e modelagem operacional. Em termos simples, esses sistemas poderão não apenas explicar por que as vendas caíram, mas também calcular vários cenários de ação com números concretos.
Paralelamente, desenvolvem-se os modelos de raciocínio de fala. Eles devem não apenas reconhecer a voz, mas conduzir um diálogo significativo, esclarecer detalhes e resolver tarefas. A Gartner espera que, até 2030, mais de 70% das interações de voz corporativas sejam processadas de forma autônoma.
A terceira tecnologia são os modelos de mundo. Trata-se de uma IA que modela o ambiente físico e as consequências das ações: por exemplo, como um robô moverá uma peça na produção ou como a cadeia de suprimentos mudará após uma falha em um fornecedor. Esses sistemas podem se tornar a base para robótica, logística e planejamento de operações complexas.
O principal risco é o agente sem permissões e contexto
Um agente de IA autônomo pode buscar dados, fazer pedidos, escrever código ou interagir com sistemas corporativos por conta própria. E é justamente aí que surge o principal problema: se o agente tem permissões amplas demais, ele se torna uma vulnerabilidade.
A Gartner prevê que, até 2028, 25% das violações de segurança corporativas estarão ligadas ao uso indevido de agentes de IA. As causas são permissões de máquina descontroladas e abordagens obsoletas de gestão de acesso.
A resposta para isso é a identificação de agentes de IA. O agente precisa de permissões próprias e limitadas, vinculadas a uma tarefa e a um prazo específicos. E a empresa deve saber quem autorizou o agente a realizar determinada ação e por quê. Em termos simples, um agente de IA não deve circular pelos sistemas corporativos com uma "chave-mestra".
O segundo elemento são as plataformas de contexto de IA. Elas dão ao agente acesso a dados corporativos estruturados, regras e conhecimentos internos. Segundo a avaliação da Gartner, essa abordagem pode elevar a precisão da IA agêntica a 80% e reduzir os custos a 60%.
Aqui também se inclui a eliminação autônoma de vulnerabilidades. Esses sistemas encontram por conta própria os problemas de segurança, definem prioridades, testam correções e as implantam. A ideia é reduzir o tempo entre a detecção de uma ameaça e a sua eliminação.
As empresas querem depender menos dos fornecedores
O terceiro bloco é a arquitetura de flexibilidade resiliente. A geopolítica, os riscos de sanções e a dependência de um único provedor de nuvem ou de IA levam as empresas a buscar alternativas de reserva.
SovereignTech são tecnologias que dão às empresas mais controle sobre hardware, software, dados e modelos de IA. O sentido não é construir tudo por conta própria, mas sim ter sempre um caminho claro de saída de um fornecedor. A Gartner espera que, até 2030, mais de 75% organizações fora dos Estados Unidos adotem estratégias de soberania digital.
Mais duas tendências soam incomuns, mas são lógicas. Aplicativos descartáveis são softwares fáceis de criar, usar e substituir quando ficam obsoletos. E o Wetware as a Service é uma direção experimental em que a computação pode ser realizada por meio de sistemas biológicos vivos ou sintéticos. A Gartner o considera uma alternativa potencialmente energeticamente eficiente aos chips clássicos.
Onde está realmente o diferencial
A essência da previsão não é que «a IA se tornará ainda mais inteligente». A Gartner na verdade diz: a próxima etapa é a IA que agee não apenas responde a solicitações.
Não vencerão os que lançarem agentes primeiro, mas sim os que primeiro construírem a governança: direitos de acesso claros, identificação verificável, dados de qualidade e a possibilidade de desligar ou substituir rapidamente o sistema. Sem isso, a autonomia trará não eficiência, mas novos incidentes de segurança e perda de controle.
Ao mesmo tempo, é importante não confundir o desejo com a realidade. LQM, modelos mundiais e biocomputação ainda permanecem áreas em desenvolvimento, e não produtos de massa prontos. O mais próximo da prática são as plataformas de contexto, a gestão da identidade dos agentes e a automação da eliminação de vulnerabilidades.
