Em 8 de setembro de 2026, a MIT Technology Review divulgou a lista Innovators Under 35, destacando 35 pessoas de nove países, selecionadas entre mais de 550 indicações com a participação de 44 jurados especialistas. Entre os featured estão o geneticista Yuan-Cheng (Ryan) Lu, com uma tecnologia de reversão do envelhecimento para restaurar a visão, a fundadora Hanna Erli, que ensina chips a reciclar energia, Laurin Meru, com um método de produção de aço mais barato e limpo, e o empreendedor Danijar Hafner, que desenvolve agentes de IA capazes de planejar com antecedência.
Essa lista não é apenas uma relação de nomes. Ela registra o momento em que jovens pesquisadores e empreendedores, sob a pressão de desafios globais — doenças, mudanças climáticas e crise energética —, escolhem não avanços abstratos, mas soluções concretas e escaláveis. Seus trabalhos têm em comum uma coisa: a integração da IA em áreas tradicionais, antes dominadas por abordagens puramente biológicas ou de engenharia. Lu usa a genética com elementos de modelagem computacional, Erli usa a IA para otimizar o consumo de energia dos chips, Hafner usa agentes para o planejamento de longo prazo no mundo real.
A história da seleção revela limites rígidos: os jurados avaliaram não apenas a novidade científica, mas também os resultados já alcançados, além do potencial de impacto sobre problemas reais. Das 550 indicações, chegaram à final apenas aqueles cujos projetos já demonstravam progresso — fosse um dispositivo para conter hemorragia pós-parto na Tanzânia ou a transformação de algas invasoras no Quênia. Não é uma escolha aleatória, mas o reflexo de que instituições como a MIT Technology Review agora valorizam não só a genialidade, mas também a capacidade de trabalhar em condições de recursos limitados e necessidades urgentes da sociedade.
A imagem pública da lista — “jovens gênios que mudam o mundo” — diverge da realidade: muitos deles já carregam dívidas reputacionais e institucionais. Dependem de bolsas, investidores e reguladores, que exigem resultados aplicados rápidos. Seu padrão de comportamento sob pressão não são revoluções radicais, mas melhorias pontuais que podem ser implementadas aqui e agora. Hafner, por exemplo, não promete uma IA geral, mas se concentra em agentes capazes de levar em conta o contexto e as consequências, porque é exatamente disso que o mercado e os reguladores precisam hoje.
Compare com a situação no esporte: o treinador não troca todo o time de uma vez, mas reforça as posições fracas para vencer a próxima partida. Aqui é a mesma coisa — os inovadores reforçam os pontos frágeis dos sistemas existentes, em vez de reconstruí-los do zero. Isso explica por que há tantos projetos na lista na interseção da IA com setores “sujos”: clima e biotecnologia exigem não apenas ideias, mas também eficácia comprovada sob restrições reais.
No fim, a lista de 2026 mostra não apenas novos nomes, mas uma mudança na forma como a sociedade agora busca soluções: por meio de jovens especialistas dispostos a trabalhar na interseção das disciplinas e a assumir a responsabilidade pelo resultado prático. Sua escolha não é casualidade, mas resposta à pressão que obriga a focar no que pode ser medido e implementado já amanhã.
