Por Rafael Leopoldo – Diretor de Growth e Tecnologia da Selbetti

A aceleração da inteligência artificial nas empresas brasileiras em 2025 mudou o eixo das discussões sobre tecnologia. De acordo com levantamento da AWS, 9 milhões de empresas no país já utilizam IA de forma sistemática – um aumento de 29% em apenas um ano. Mas, enquanto a inteligência artificial concentra a atenção, outras tecnologias menos visíveis, porém decisivas, avançam em paralelo e preparam terreno para uma transformação estrutural.

Para entender quais serão as principais tendências que devem dominar a tecnologia de ponta no Brasil a partir do próximo ano, realizamos um levantamento no mercado nacional, cruzando dados de tendências já mapeadas pelo Gartner com informações do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação. Os temas identificados refletem um novo ciclo de prioridades: mais integração, menos improviso; mais segurança, menos hype. E devem orientar as decisões de investimento de empresas privadas e órgãos públicos até o fim da década.

Das dezenas de apostas tecnológicas listadas anualmente por analistas globais, apenas uma fração tem aderência real à realidade brasileira. Fatores como infraestrutura, regulação, maturidade digital e prioridades setoriais moldam o que, de fato, pode ser escalado localmente. A seleção a seguir foca em tendências com aplicação prática e impacto direto sobre os desafios e oportunidades do país nos próximos três anos.

Plataformas de desenvolvimento nativas em IA

A forma como empresas desenvolvem software no Brasil está prestes a passar por uma transformação radical. As plataformas nativas em inteligência artificial, que permitem criar aplicações inteiras por meio de prompts em linguagem natural, vêm sendo rapidamente adotadas por startups e empresa de grande porte no país, oferecendo um caminho direto para contornar a escassez de desenvolvedores e acelerar a entrega de soluções digitais.

A tendência, listada pelo Gartner como uma das principais transformações estratégicas para os próximos anos, aponta para um cenário em que a maior parte do código corporativo será gerado, acelerado ou revisado por IA. Para um país com carência de profissionais especializados, mas alta demanda por digitalização, o salto de produtividade pode ser enorme.

Automação inteligente de processos (RPA/IPA)

A busca por eficiência operacional, a escassez de mão de obra qualificada e a pressão por escalabilidade são os principais fatores que levaram a automação de processos a ocupar um papel de destaque nas estratégias de transformação digital no Brasil. Neste ano, a tecnologia deu um salto qualitativo: o modelo clássico de automação robótica (RPA), antes limitado a fluxos fixos e tarefas repetitivas, foi incorporado a recursos de inteligência artificial, dando origem ao que o mercado já chama de IPA, ou Intelligent Process Automation. O conceito vai além de bots que replicam cliques: trata-se de sistemas que leem documentos, interpretam comandos em linguagem natural, tomam decisões com base em aprendizado de máquina e executam ações integradas entre plataformas.

Esse movimento não é novo, mas alcançou uma nova escala com a integração da IA generativa a ferramentas de automação. E o que antes era privilégio de grandes bancos e multinacionais tornou-se acessível para empresas de médio porte, graças à proliferação de soluções SaaS, plataformas low-code e orquestradores de automação em nuvem.

Plataformas de segurança para IA + cibersegurança preditiva

O conceito de cibersegurança preditiva, já mapeado pelo Gartner como tendência estratégica, pressupõe uma mudança de postura. Em vez de simplesmente detectar e reagir a incidentes após sua ocorrência, as empresas passam a atuar de forma antecipada, utilizando algoritmos de previsão, análise comportamental e automação inteligente para bloquear ameaças antes que causem impacto.

No Brasil, essa abordagem ainda é nova, assim como o uso estruturado de agentes de IA dedicados à segurança digital. A maior parte das empresas ainda opera com ferramentas reativas, baseadas em assinaturas e regras fixas. Mas essa realidade começa a mudar, puxada principalmente pelos setores financeiro, telecom e varejo, onde os primeiros projetos com arquiteturas preditivas já mostram resultados concretos em redução de tempo de resposta e mitigação de riscos complexos.

Cloud computing e soberania de dados: a nuvem como ativo estratégico

De acordo com o Panorama Cloud 2025, levantamento realizado pela TOTVS em parceria com a H2R Pesquisas Avançadas, 77% das empresas brasileiras já utilizam serviços em nuvem no dia a dia, e 61% adotam a nuvem como infraestrutura principal, com sistemas, dados e aplicações operando diretamente em ambientes cloud, e não apenas como suporte a servidores locais.

A tendência, mapeada pelo Gartner como uma das mais relevantes para os próximos anos, reflete um movimento global em resposta a riscos geopolíticos, legislações extraterritoriais e disputas por autonomia tecnológica.

No Brasil, um marco dessa inflexão foi a criação da Nuvem de Governo Soberana, infraestrutura oficial lançada pelo governo federal em setembro passado. Operada por estatais como Serpro e Dataprev, com data centers localizados no país, ela abriga sistemas sensíveis da administração pública e já conecta mais de 250 órgãos.

Arquiteturas modernas de dados (Lakehouse + Data Mesh)

A explosão do volume de dados nas empresas brasileiras, somada à pressão por agilidade e qualidade analítica, acelerou a adoção de novas arquiteturas capazes de romper com os modelos tradicionais de armazenamento e consumo de informação. Duas dessas abordagens, Data Lakehouse e Data Mesh, vêm ganhando espaço em organizações que enfrentam dificuldades com silos, duplicidade de dados e lentidão na entrega de insights.

Essa tendência também está no radar do Gartner, que aponta o lakehouse como parte de uma evolução natural das plataformas de dados e o Data Mesh como uma das abordagens organizacionais mais promissoras para escalar analytics com eficiência.

Análises em tempo real e inteligência de decisões

Tomar decisões com base em dados atualizados, no momento em que os fatos ocorrem, deixou de ser vantagem competitiva para se tornar exigência operacional em setores como finanças, varejo e logística.

No Brasil, bancos usam análises em tempo real para barrar fraudes em milissegundos, empresas de e-commerce ajustam ofertas conforme o comportamento de navegação, e operadoras de telecom monitoram anomalias na rede com respostas automatizadas.

Mas o movimento não para no tempo real. O passo seguinte é a adoção da chamada inteligência de decisões (Decision Intelligence), que estrutura a tomada de decisão a partir de modelos analíticos, regras de negócio e machine learning, muitas vezes de forma autônoma. O Gartner lista o Decision Intelligence como uma das tendências mais relevantes até 2026.

Modelos de linguagem específicos por domínio (DSLMs)

Com o avanço da inteligência artificial generativa, empresas brasileiras começaram a perceber uma limitação importante nos modelos de linguagem generalistas: eles respondem bem em tarefas amplas, mas falham quando o contexto exige conhecimento técnico, terminologia especializada ou nuances regulatórias. É nesse ponto que ganham relevância os modelos de linguagem específicos por domínio, ou DSLMs – modelos treinados ou ajustados com dados próprios de setores como jurídico, financeiro, saúde ou varejo.

O Gartner prevê que, até 2028, a maior parte das aplicações de IA generativa corporativa será baseada em modelos específicos por domínio — não em LLMs genéricos. No Brasil, esse movimento é reforçado por dois fatores: a necessidade de operar em português com precisão e o esforço por manter dados sensíveis dentro do perímetro da empresa. A criação de DSLMs é, portanto, uma etapa natural na profissionalização da IA corporativa, e uma estratégia de diferenciação real num mercado cada vez mais saturado por soluções genéricas.

Conectividade: a base invisível da transformação digital

Nenhuma tendência tecnológica se sustenta sem uma infraestrutura de conexão confiável, rápida e distribuída. Neste ano, o Brasil avançou significativamente nesse quesito. Já são mais de 1.500 municípios com cobertura ativa de 5G, e cerca de 70% da população tem acesso à nova geração de redes móveis, segundo dados da Anatel. Ao mesmo tempo, o número de conexões por fibra óptica ultrapassou 45 milhões, consolidando o país como líder em banda larga fixa na América Latina. Essa nova malha de conectividade viabiliza tudo: IA em tempo real, sensores no campo, edge computing, streaming de alta resolução e operações digitais fora dos grandes centros.

O país ainda enfrenta desafios em áreas rurais e periferias urbanas, mas a infraestrutura montada nos últimos dois anos mudou o patamar, e preparou terreno para o próximo salto da digitalização.

O que essas tendências dizem sobre o futuro

Mais do que apontar tecnologias promissoras, o conjunto dessas dez tendências revela um padrão claro: o Brasil está entrando em um novo estágio de maturidade digital, em que eficiência, autonomia, governança e confiabilidade substituem o improviso, a dependência e o hype vazio. A IA segue no centro, mas deixa de operar sozinha, ganha corpo ao se integrar a dados bem estruturados, redes mais ágeis, arquiteturas flexíveis e ambientes de nuvem sob controle.

Nos próximos três anos, serão essas camadas, menos visíveis, mas estruturantes, que vão separar as organizações que crescem de forma sustentável daquelas que apenas aderem a modismos. E é nesse terreno que se define o papel da tecnologia não como ferramenta de suporte, mas como eixo de transformação estratégica no Brasil.