Forbes, a mais conceituada revista de negócios e economia do mundo.
Poucas tendências tecnológicas conseguem ser, ao mesmo tempo, inevitáveis e surpreendentes. A fusão entre inteligência artificial e robótica é uma delas.
Depois do boom dos chatbots, a IA começa agora a atravessar seu limite natural — ela deixa a tela e ganha um corpo — em um momento em que os investimentos trilionários e a forte alta das ações começam a ser questionados pelo mercado.
Quando a ficção vira realidade
Depois de décadas imaginando essas máquinas em laboratórios ou em obras de ficção científica, os robôs estão cada vez mais parecidos com as capacidades cognitivas do ser humano. Porém, até chegar nesse ponto a história foi longa.
Ela começa nos anos 1950, quando George Devol cria o Unimate, o primeiro robô industrial. Em 1961, na fábrica da General Motors (GM), o maquinário soldava peças, inaugurando uma revolução que mudaria a forma de produção.
Nas décadas seguintes, a corrida pela automação teve altos e baixos. A GM gastou US$ 40 bilhões nos anos 80 com robôs — mais do que custaria comprar Toyota e Nissan juntas. O retorno na época foi de apenas 1 ponto percentual de participação de mercado, já que a tecnologia estava à frente da capacidade de uso.
Enquanto isso, o Japão avançava e montadoras como a Toyota instalavam robôs em massa. Com a tecnologia dominaram controle de qualidade, reduziram custos e deixaram a indústria americana para trás. Nos anos 1990, os japoneses já eram quase duas vezes mais produtivos do que a GM.
Mais tarde, foi a vez da China. Com o programa Made in China 2025 – lançado em 2015 — o país transformou a robótica em prioridade nacional, impulsionou a produção e se tornou o maior instalador de robôs do mundo. Atualmente, o robô chinês custa menos da metade do preço de um robô americano.
Mesmo que a China seja mais promissora na parte dos humanóides e do hardware por conta da cadeia de suprimentos, o avanço do ocidente pode acontecer via software. “Há a Nvidia, um player de grande destaque no software de robótica. O Google também está trabalhando nisso, desenvolvendo tecnologias e novos modelos de AI”, comenta Mariana Campos, analista de pesquisa na Kinea Investimentos.
Robôs que trabalham ao nosso lado
De braços presos a suportes, o mundo evoluiu para máquinas que andam, desviam de obstáculos, reconhecem ambientes e interagem com pessoas. Se engana quem pensa que elas ainda estão longe de serem reais.
Na Amazon, 1 milhão de robôs circulam pelos centros de distribuição, elevando produtividade em 45% e dobrando a densidade de armazenamento. Segundo Mariana Campos, os primeiros setores a sentir essa transformação foram os logísticos e de saúde. “A Amazon é um caso bem emblemático, já que foram os pioneiros a adotar robôs nos armazéns de mercadorias. Isso aumentou muito a produtividade.”
No varejo e nas cidades asiáticas, robôs entregam pedidos, auxiliam em estações de metrô e até patrulham ruas. De acordo com Campos, a máquina se torna mais segura e inteligente para se deslocar em uma cidade cosmopolita.
Em áreas como a medicina, o robô cirúrgico Da Vinci – sistema robótico criado para tornar cirurgias complexas mais seguras e menos invasivas — transforma precisão em recuperação mais rápida. Apesar dele não operar sozinho, funciona como uma extensão precisa das mãos do cirurgião, permitindo procedimentos com controle mais fino do que seria possível com a mão humana.
“Mesmo no Brasil já existem empresas oferecendo os produtos para cirurgias como de joelho e quadril”, afirma Mariana Campos. Outro segmento que a executiva destaca é dos robôs fisioterapeutas, onde é preciso força e precisão, há toda uma cadeia de possibilidades mais maduras nestes setores.
Em termos de comparação, a principal diferença entre esses robôs quase humanos e os aparelhos nas fábricas é o software. Enquanto as indústrias tradicionais operam com uma pilha de sistemas, os robôs de serviço usam softwares integrados, com latência mínima — condição essencial para que centenas de máquinas se movimentem simultaneamente sem acidentes.
De acordo com o estudo, essa integração cria um ciclo de escala. Ou seja, quanto mais robôs operam, mais dados geram; quanto mais dados, melhores se tornam.
Para o estudo da Kinea essa evolução não pode ser construída apenas em ambientes virtuais. Segundo os pesquisadores, as simulações ajudam, mas tem algumas limitações, como as superfícies que são simplificadas, reflexos que se comportam de forma artificial, além de que elementos como sujeira, poeira e transparências não se reproduzem com fidelidade. “Na prática, um robô treinado exclusivamente no digital vê um mundo mais perfeito e previsível do que aquele em que ele realmente precisará atuar”, diz o relatório.
Algumas plataformas como o Nvidia Omniverse e sistemas como o Isaac são os pilares dessa transição, de acordo com o estudo. Eles fornecem o ecossistema necessário para treinar robôs tanto em mundos virtuais sofisticados quanto em interações reais, aproximando o aprendizado do comportamento humano.
Fusão entre homem e máquina
Com a nova fase da IA, as empresas entraram em uma corrida global para desenvolver o primeiro robô humanoide verdadeiramente autônomo. O avanço tecnológico é uma máquina com forma e mobilidade semelhantes às humanas que pode assumir funções sem necessidade de alterar a infraestrutura existente no ambiente, como portas, carros, entre outros.
Segundo a Kinea, existem 150 milhões de trabalhadores na indústria e outros 185 milhões atuando em áreas de serviços que envolvem tarefas físicas potencialmente automatizáveis.
O relatório mostra que, caso os humanoides substituíssem apenas 10% desses trabalhadores industriais e 5% dos trabalhadores de serviços — considerando a queda do preço médio desses robôs de US$ 80 mil hoje para US$ 30 mil nos próximos anos — o mercado já poderia reduzir em torno de US$ 800 bilhões.
Para Elon Musk, máquinas como o Optimus — robô humanoide da Tesla projetado para funcionar como um “trabalhador universal” — representam o futuro do trabalho “pesado”. Serão máquinas capazes de assumir aquelas tarefas físicas que hoje exigem força, repetição ou exposição ao risco. Isso inclui atividades como carregar caixas pesadas em armazéns, movimentar pallets, organizar estoques, separar produtos, realizar inspeções industriais, entre outras.
Segundo Musk, a lógica é que eles façam o esforço físico enquanto os seres humanos migram para atividades cognitivas mais complexas, como supervisão, planejamento, análise, tomada de decisão e controle dos próprios sistemas automatizados.
Algumas empresas como Synchron e Neuralink já testaram implantes cerebrais capazes de permitir que pessoas com paralisia controlem computadores apenas com o pensamento. Também já há um caso sobre uma mulher britânica com cegueira total que voltou a enxergar após a implantação de um microchip nos olhos
Segundo o estudo da Kinea, no momento, o foco ainda é clínico — devolver autonomia, criar novas formas de comunicação e ampliar a reabilitação neurológica. Mariana Campos explica que essa última etapa da integração de IA com robótica e com o ser humano ainda está longe de uma grande escala.
“Temos também a Síncron testando em apenas 10 pacientes. Nesse meio há entraves técnicos e questões regulatórias. Colocar algo no cérebro de alguém é algo extremamente invasivo, com dilemas éticos de como isso vai ser utilizado no futuro, com qual finalidade”, explica a analista de pesquisa na Kinea Investimentos.
Mesmo com muitos avanços nos robôs, ainda existem alguns desafios, como mãos pouco ágeis, baterias fracas, alto custo e dificuldade de navegação em ambientes imprevisíveis. Mariana Campos destaca que outra dificuldade é que os humanoides têm muitos graus de “liberdade.”
“Por exemplo um carro autônomo, ele vai para frente, para trás e vira, é basicamente isso. Mas o humanoide pode mover as mãos, pode mover os braços, pode mover as pernas”, aponta a especialista.
Esses avanços geram uma complexidade maior de processamento para a máquina se mover de forma segura e assertiva. “Em relação à bateria e custo, já temos muita evolução. Há players da China vendendo humanoides hoje muito mais baratos que antes, próximo de US$ 5 a 10 mil dólares, mas eles ainda não estão integrados com o AI por conta dessas dificuldades.”
O post apareceu primeiro em Forbes Brasil.
