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A próxima fase da IA não será um chatbot: ela começa quando a tecnologia se mistura com ciência, indústria e infraestrutura
**Categoria editorial:** Inteligência Artificial / Ciência / Tecnologia no Cotidiano
A próxima fase da IA não será um chatbot: ela começa quando a tecnologia se mistura com ciência, indústria e infraestrutura
**Linha fina:** No EmTech Future 2026, Yossi Matias, chefe do Google Research, defendeu que o maior impacto da inteligência artificial deve surgir quando modelos deixarem de ser produtos isolados e passarem a operar dentro de outros sistemas.
**Meta description:** IA começa a avançar além dos chatbots e entrar em ciência, biologia, indústria e infraestrutura. Entenda por que essa convergência pode ser decisiva.
**Slug:** `ia-ciencia-industria-infraestrutura-convergencia`
**Palavra-chave principal:** inteligência artificial na ciência
Matéria completa
Durante boa parte dos últimos quatro anos, a inteligência artificial foi apresentada ao público dentro de uma caixa de texto.
O usuário escrevia uma pergunta, o modelo respondia, e essa interação acabou se transformando no símbolo de toda uma revolução tecnológica. ChatGPT, Gemini, Claude e outras plataformas fizeram milhões de pessoas associarem inteligência artificial a conversar com um software.
Essa talvez tenha sido apenas a primeira fase.
No EmTech Future 2026, evento organizado pelo MIT Technology Review no campus do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, Yossi Matias, vice-presidente do Google e chefe do Google Research, colocou a discussão em outra direção: o impacto mais profundo da inteligência artificial pode acontecer justamente quando ela deixa de parecer uma tecnologia independente.
Biologia, infraestrutura, manufatura e ciência aparecem entre os campos em que essa integração já começa a acontecer.
O ponto não é colocar um chatbot em uma fábrica ou pedir que uma IA escreva um relatório científico.
É colocar modelos computacionais dentro do próprio processo de descoberta, decisão e operação.
A IA começa a desaparecer dentro de outras tecnologias
Algumas tecnologias se tornam realmente importantes quando paramos de percebê-las.
Ninguém pensa na internet como uma tecnologia separada toda vez que abre um aplicativo bancário, assiste a um vídeo ou chama um carro. Ela simplesmente virou infraestrutura.
A inteligência artificial começa a seguir um caminho parecido.
Em uma indústria, um modelo pode analisar padrões de vibração e temperatura para detectar que determinado equipamento está se aproximando de uma falha.
Em um laboratório, pode comparar milhares de resultados experimentais e sugerir hipóteses que merecem ser investigadas.
Na medicina, algoritmos conseguem trabalhar com imagens, dados clínicos e informações genômicas.
Em sistemas ambientais, modelos podem cruzar informações de satélites, clima e território.
Nenhuma dessas situações exige necessariamente que alguém converse com uma IA.
O sistema simplesmente participa da atividade.
Essa diferença muda bastante o significado da expressão “adoção de inteligência artificial”.
Ciência talvez seja o melhor laboratório dessa transformação
O Google vem investindo fortemente na aplicação de IA ao processo científico.
Entre os projetos desenvolvidos ou associados às equipes de pesquisa da empresa estão sistemas voltados à genômica, medicina, análise geoespacial, previsão de eventos ambientais e apoio à pesquisa científica.
Um dos exemplos mais conhecidos desse movimento veio do AlphaFold, desenvolvido pelo Google DeepMind.
O sistema demonstrou que modelos de inteligência artificial poderiam ajudar a prever estruturas de proteínas, um problema que durante décadas exigiu enorme trabalho experimental e computacional.
A importância dessa abordagem não está em substituir cientistas.
Está em reduzir determinados gargalos.
A pesquisa científica frequentemente envolve tarefas demoradas: encontrar literatura relevante, criar código para analisar experimentos, testar hipóteses, comparar resultados e selecionar quais possibilidades merecem atenção.
Se parte desse processo puder ser acelerada, um pesquisador pode explorar mais hipóteses no mesmo período.
O Google já testa IA ajudando a produzir ferramentas científicas
Um exemplo recente mostra até onde essa abordagem pode chegar.
Pesquisadores do Google apresentaram o Empirical Research Assistant, ou ERA, um sistema capaz de produzir software voltado a experimentos científicos.
A proposta combina modelos de linguagem com técnicas de busca para explorar diferentes soluções possíveis para um determinado problema.
Em testes relacionados à bioinformática, o sistema conseguiu gerar métodos para análise de dados de células individuais que superaram soluções anteriormente disponíveis em determinados benchmarks.
Isso não transforma a IA em cientista autônoma.
Um benchmark mede desempenho dentro de um problema específico e não substitui validação científica, reprodução independente ou avaliação humana.
Mas demonstra algo relevante: modelos começam a participar de etapas que vão além de resumir artigos.
Eles podem ajudar a construir parte das ferramentas usadas para produzir ciência.
O que muda quando a IA encontra a biologia
Biologia é particularmente interessante porque produz volumes gigantescos de informação.
Sequências genéticas, estruturas moleculares, imagens microscópicas e dados de expressão celular geram conjuntos de dados grandes demais para serem examinados manualmente.
Modelos conseguem procurar padrões dentro desse material.
O potencial vai desde compreender mecanismos de doenças até encontrar moléculas candidatas para novos medicamentos.
Mas existe uma diferença fundamental entre identificar uma correlação e demonstrar que ela possui significado biológico.
Um modelo pode sugerir uma relação.
Um laboratório ainda precisa provar que aquela relação existe.
É aí que a ideia de IA como “copiloto científico” faz mais sentido do que imaginar uma máquina substituindo completamente o processo de pesquisa.
Nas fábricas, o problema é menos glamouroso — e talvez mais lucrativo
A transformação industrial tende a ser menos visível.
Máquinas produzem continuamente dados sobre temperatura, vibração, consumo elétrico, pressão, velocidade e qualidade.
Esse material pode alimentar modelos capazes de identificar padrões associados a falhas.
Em vez de esperar uma máquina quebrar para realizar manutenção, uma fábrica pode tentar prever quando determinados componentes precisam ser substituídos.
Outra aplicação envolve inspeção.
Sistemas de visão computacional conseguem analisar peças em linhas de produção procurando defeitos que seriam difíceis de identificar rapidamente por inspeção humana.
Há ainda otimização energética, logística interna, controle de qualidade e planejamento da produção.
Não parece tão futurista quanto conversar com uma inteligência artificial.
Mas uma melhoria de poucos pontos percentuais em uma fábrica que produz bilhões de reais por ano pode valer muito mais economicamente do que milhões de assinaturas de um chatbot.
Infraestrutura transforma IA em tecnologia física
Quando inteligência artificial começa a operar redes elétricas, sistemas logísticos, telecomunicações ou infraestrutura urbana, ela deixa de ser apenas software.
Decisões digitais passam a produzir consequências físicas.
Uma previsão errada em um chatbot pode gerar uma informação incorreta.
Uma decisão errada em infraestrutura pode interromper serviços.
Isso muda completamente os requisitos de segurança.
Sistemas usados em contextos críticos precisam lidar com redundância, auditoria, limites operacionais e supervisão humana de maneira muito mais rigorosa.
Modelos generativos foram popularizados justamente por aceitarem alguma margem de erro.
Infraestrutura não funciona assim.
Uma rede elétrica não pode “alucinar” alguns megawatts.
O gargalo passa a ser confiança
Quanto mais a IA se aproxima de sistemas críticos, menos importa apenas saber se o modelo consegue resolver uma tarefa.
É necessário saber quando ele está errado.
Esse talvez seja um dos maiores desafios da próxima geração de aplicações.
Modelos atuais podem produzir respostas convincentes mesmo quando possuem pouca evidência.
Em tarefas criativas, isso pode ser tolerável.
Em pesquisa científica, engenharia, medicina ou operação industrial, não.
Por isso, sistemas aplicados nesses campos tendem a depender de arquiteturas mais controladas, dados específicos, ferramentas externas, verificações independentes e mecanismos capazes de limitar o que o modelo pode fazer.
A inteligência artificial mais importante desse futuro talvez seja muito menos livre do que os chatbots atuais.
O paradoxo da automação científica
Existe também uma questão metodológica.
A ciência depende não apenas de encontrar respostas, mas de compreender como elas foram obtidas.
Um sistema pode descobrir uma correlação extremamente útil dentro de milhões de variáveis.
Mas se ninguém consegue explicar por que aquela relação existe, o resultado pode ser difícil de incorporar ao conhecimento científico.
Esse problema já aparece no uso de técnicas de aprendizado profundo.
Modelos altamente complexos podem produzir previsões excelentes enquanto permanecem difíceis de interpretar.
A expansão da IA na ciência exigirá justamente equilibrar duas coisas que nem sempre caminham juntas: desempenho e explicabilidade.
Energia pode determinar até onde essa revolução vai
Existe uma parte menos elegante da inteligência artificial que acompanha qualquer discussão sobre sua expansão.
Computação consome energia.
Treinar grandes modelos exige data centers equipados com milhares de aceleradores. Executá-los para milhões de usuários também possui custo significativo.
Se IA começar a participar continuamente de fábricas, infraestrutura, laboratórios e sistemas públicos, a demanda computacional poderá crescer ainda mais.
Esse é um dos motivos pelos quais energia apareceu como uma das grandes áreas de convergência discutidas no EmTech Future 2026.
A ironia é evidente.
A inteligência artificial pode ajudar a otimizar redes de energia.
Mas também se transforma em uma das novas fontes de demanda dessas mesmas redes.
IA e computação quântica também começam a se observar
Outra interseção discutida no evento envolve computação quântica.
Computadores quânticos ainda não substituem máquinas tradicionais e permanecem altamente especializados.
Mas pesquisadores investigam como sistemas quânticos e inteligência artificial podem trabalhar juntos em determinados tipos de problema.
IA pode ajudar no desenvolvimento e controle de sistemas quânticos.
Computação quântica, caso amadureça suficientemente, pode futuramente oferecer novas maneiras de resolver classes específicas de problemas envolvendo química, materiais e otimização.
Aqui é necessário cautela.
O campo ainda está muito mais próximo de pesquisa do que de aplicações comerciais generalizadas.
A convergência é plausível.
Seu impacto e cronograma continuam incertos.
Quem controla essa inteligência também controla parte da infraestrutura
Existe uma questão econômica que acompanha essa transformação.
Construir modelos de fronteira é caro.
Operá-los também.
As empresas que possuem data centers, chips, modelos, plataformas de nuvem e grandes bases de dados partem com uma vantagem considerável.
Se inteligência artificial passar a integrar agricultura, ciência, indústria, saúde e infraestrutura, dependência tecnológica deixa de ser apenas uma questão de software.
Pode virar dependência operacional.
Uma empresa que utiliza determinado modelo para escrever mensagens consegue trocar de ferramenta com alguma facilidade.
Uma indústria cujo processo produtivo foi construído ao redor de uma plataforma de IA enfrenta custos muito maiores para migrar.
Esse tipo de dependência tende a se tornar uma das grandes disputas empresariais da próxima década.
A IA mais transformadora talvez seja a que ninguém percebe
Hoje ainda identificamos facilmente quando estamos usando inteligência artificial.
Existe um botão.
Um aplicativo.
Uma janela de conversa.
Isso pode mudar.
Modelos poderão participar de sistemas meteorológicos, ajudar a controlar estoques, selecionar experimentos, organizar rotas, analisar imagens médicas e prever falhas industriais sem que o usuário final saiba qual algoritmo realizou aquela tarefa.
A inteligência artificial deixará gradualmente de ser um destino.
Virará componente.
Foi exatamente assim que várias das tecnologias mais importantes da história da computação amadureceram.
Análise da equipe
O entusiasmo atual em torno da inteligência artificial ainda está excessivamente concentrado em modelos de linguagem.
Eles são impressionantes porque falam conosco.
Mas existe uma diferença entre uma tecnologia impressionante e uma tecnologia estrutural.
A eletricidade não mudou o mundo porque criou uma máquina específica.
Mudou porque passou a alimentar praticamente todas as máquinas.
A internet também não venceu porque existia um único aplicativo extraordinário.
Ela venceu porque se tornou uma camada sobre a qual milhares de atividades passaram a funcionar.
A inteligência artificial começa a tentar ocupar posição semelhante.
Se isso acontecer, os grandes vencedores talvez não sejam necessariamente os produtos com o chatbot mais popular.
Podem ser as empresas e instituições que conseguirem combinar modelos, dados especializados, infraestrutura e conhecimento de domínio para resolver problemas específicos.
A biologia precisa entender biologia.
A engenharia precisa respeitar física.
A medicina precisa trabalhar com evidência clínica.
Uma IA sofisticada não elimina essas exigências.
Na realidade, quanto mais profundamente ela entrar nesses campos, mais importantes essas exigências se tornam.
A próxima fase da inteligência artificial talvez não seja determinada por quanto um modelo consegue conversar conosco.
Será determinada por quanto ele consegue trabalhar junto com aquilo que já construímos.
E, principalmente, por quanto conseguimos confiar nele quando a resposta deixa de ser apenas texto numa tela e passa a alterar alguma coisa no mundo real.
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