Tecnologia: O próximo ciclo da IA vai além dos chatbots Avanço da inteligência artificial abre novas oportunidades de investimento em infraestrutura, robótica e soluções para setores tradicionais da economia. Por Amure Pinho

14 de outubro de 2026 – A corrida pela inteligência artificial generativa colocou as grandes empresas de tecnologia no centro das atenções e transformou os chatbots em uma das principais portas de entrada para uma nova revolução tecnológica. Durante algum tempo, investir em IA significava, sobretudo, apostar em quem desenvolveria os modelos mais avançados.

Esse cenário, no entanto, começa a mudar. Estamos entrando em uma segunda fase, na qual a principal questão deixa de ser apenas quem construirá a melhor inteligência artificial e passa a ser como essa tecnologia poderá gerar ganhos econômicos concretos.

E a resposta talvez esteja menos nas telas dos computadores e mais na economia real.

Os dados do AI Index Report 2026, da Universidade Stanford, ajudam a dimensionar essa transformação. O investimento privado global em inteligência artificial cresceu 127,5% em 2025, enquanto os recursos destinados à IA generativa avançaram mais de 200%. Ao mesmo tempo, 88% das organizações pesquisadas já utilizavam alguma forma de inteligência artificial.

Esse crescimento vem acompanhado de uma expansão expressiva dos investimentos em infraestrutura. Grandes empresas de tecnologia estão ampliando gastos com capacidade computacional, energia e data centers para sustentar a demanda crescente por sistemas de IA.

A mudança de perspectiva é significativa: se a primeira onda foi marcada pela construção da inteligência, a próxima poderá ser definida pela capacidade de aplicá-la em escala.

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Infraestrutura: a base da próxima expansão da IA

Uma das oportunidades mais relevantes está justamente na conexão entre inteligência artificial e infraestrutura física.

Estudo publicado pela consultoria McKinsey, em junho de 2026, estima que a demanda global por capacidade de data centers poderá quase triplicar entre 2025 e 2030, passando de aproximadamente 82 gigawatts (GW) para 220 GW.

Na prática, isso significa que o avanço da IA dependerá cada vez mais de investimentos em geração e distribuição de energia, redes elétricas, sistemas de refrigeração, equipamentos, terrenos e construção de instalações especializadas.

Para os investidores, essa perspectiva apresenta uma vantagem importante: reduz a necessidade de identificar antecipadamente qual empresa vencerá a disputa pelos modelos de inteligência artificial.

Independentemente de quem lidere esse mercado, a expansão da tecnologia exigirá fornecedores capazes de sustentar sua infraestrutura.

Entretanto, é fundamental distinguir oportunidades consistentes de movimentos especulativos. O próprio mercado já discute os riscos associados ao excesso de capital, ao endividamento e à possibilidade de determinados projetos não alcançarem os retornos esperados.

O desafio, portanto, não é investir indiscriminadamente em empresas que associam seus negócios à inteligência artificial, mas identificar aquelas que apresentam demanda estrutural, vantagens competitivas e perspectivas sustentáveis de rentabilidade.

Robótica amplia as possibilidades da inteligência artificial

A segunda fronteira de oportunidades, na minha avaliação, está na robótica.

Durante décadas, o software demonstrou elevada eficiência na execução de tarefas digitais, mas enfrentou limitações para interagir com ambientes físicos. Essa realidade começa a mudar com a integração entre modelos de inteligência artificial, visão computacional, sensores e sistemas robóticos.

O AI Index 2026 mostra que a China respondeu por aproximadamente 54% das instalações de robôs industriais realizadas no mundo em 2024, superando, sozinha, a participação conjunta dos demais países.

Esse avanço sinaliza o potencial de transformação de atividades que dependem de processos físicos, como indústria, logística, agricultura, construção civil e armazenagem.

À medida que máquinas se tornam mais capazes de interpretar ambientes, tomar decisões e executar tarefas complexas, surgem oportunidades de aumentar a produtividade, reduzir desperdícios e transformar processos produtivos.

A inteligência artificial deixa, assim, de ser apenas uma ferramenta de interação digital e passa a integrar de maneira cada vez mais profunda as operações da economia.

Startups de IA aplicada podem liderar novas oportunidades

Existe ainda uma terceira frente que considero especialmente promissora: empresas que utilizam inteligência artificial para resolver problemas específicos de setores tradicionais.

É nesse ambiente que vejo espaço relevante para o desenvolvimento de startups de IA aplicada.

Em muitos mercados, a principal vantagem competitiva não estará necessariamente em possuir o maior ou mais sofisticado modelo de linguagem. O diferencial poderá surgir da combinação entre tecnologia, dados proprietários, conhecimento especializado, capacidade de distribuição e integração aos processos dos clientes.

Uma startup que utiliza inteligência artificial para elevar a produtividade de uma operação industrial, por exemplo, pode construir uma posição competitiva mais sólida e defensável do que uma aplicação genérica de chatbot.

O mesmo raciocínio vale para soluções direcionadas ao agronegócio, à saúde, à logística, ao setor energético e à infraestrutura.

São segmentos que movimentam parcelas expressivas da economia e apresentam desafios operacionais nos quais a inteligência artificial pode produzir resultados mensuráveis.

Para o investidor, essas empresas merecem atenção não apenas pelo uso da tecnologia, mas principalmente pela capacidade de resolver problemas reais, conquistar clientes e desenvolver modelos de negócio economicamente sustentáveis.

A distância entre adotar IA e transformar negócios

Não acredito que a era dos chatbots esteja chegando ao fim. Pelo contrário, essas ferramentas estão deixando de ser novidade para se consolidar como parte do cotidiano de pessoas e empresas.

Essa evolução, contudo, exige que os investidores direcionem o olhar para além das aplicações mais conhecidas.

Embora 88% das organizações pesquisadas por Stanford já utilizassem inteligência artificial em 2025, a implantação de agentes de IA, capazes de executar tarefas e processos com maior autonomia, ainda permanecia em níveis de um dígito na maioria das funções empresariais analisadas.

Os números revelam uma diferença importante entre experimentar uma tecnologia e incorporá-la efetivamente à operação de uma organização.

A adoção de ferramentas de IA, por si só, não representa necessariamente uma transformação de produtividade, eficiência ou rentabilidade.

Para alcançar esses resultados, as empresas precisam adaptar processos, integrar sistemas, qualificar equipes e desenvolver aplicações conectadas às necessidades concretas de seus negócios.

É justamente nessa distância entre o uso inicial da inteligência artificial e sua aplicação efetiva que identifico algumas das oportunidades mais relevantes para os próximos anos.

O próximo grande negócio pode estar na economia tradicional

A inteligência artificial continuará avançando, e os modelos de linguagem certamente permanecerão como parte importante dessa evolução. Entretanto, as maiores oportunidades econômicas poderão surgir da integração dessa tecnologia com atividades que já movimentam a economia global.

Energia, indústria, agronegócio, logística, saúde e infraestrutura reúnem condições para protagonizar uma nova etapa de crescimento baseada na aplicação prática da IA.

Isso não significa que todas as empresas desses setores serão bem-sucedidas ou que qualquer negócio que utilize inteligência artificial se tornará automaticamente uma oportunidade de investimento.

A análise continuará exigindo atenção aos fundamentos econômicos, à capacidade de execução e à geração de valor no longo prazo.

Mas acredito que a próxima grande oportunidade poderá surgir de uma empresa que hoje sequer seria classificada como uma companhia de inteligência artificial.

Talvez seja justamente uma organização de um setor tradicional que, ao incorporar essa tecnologia de maneira eficiente, consiga transformar sua produtividade, seu modelo de negócio e até a dinâmica econômica de todo um mercado.

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