Nos últimos dois ou três anos, falar em inteligência artificial significava, na prática, falar de algo confinado a uma tela: chatbots (como por exemplo o ChatGPT da OpenAI, Gemini da Google, ou Claude da Anthropic), recomendações de conteúdo (utilizadas pela Netflix ou Amazon), geração de imagens, vídeos e textos. Mas uma nova fase está em curso, com impactos relevantes em praticamente todos os setores da economia: a IA Física (Physical AI), conceito que descreve sistemas baseados em inteligência artificial que não apenas processam informações mas também percebem, “raciocinam” e atuam diretamente no mundo físico, por meio de sensores, atuadores, mecanismos e processadores. Em outras palavras, se a IA “tradicional” trabalha com bytes no mundo digital, a IA Física trabalha com átomos no mundo real.
A IA Física combina modelos de linguagem e percepção (semelhantes aos que fazem os chatbots funcionarem) com robôs, drones, veículos autônomos ou exoesqueletos. O resultado são máquinas capazes de entender o ambiente ao seu redor e agir sobre ele em tempo real, seguindo instruções que podem ser originadas a partir de um prompt.
Será que os robôs humanoides são a melhor solução para transbordarmos a inteligência artificial dos bytes para os átomos? Foto: Andrew Caballero-Reynolds/AFP
A diferença fundamental entre a IA Física e a automação tradicional é que, se antes as máquinas executavam apenas tarefas pré-programadas e rígidas, agora elas são capazes de um comportamento mais flexível e sofisticado. As implicações desta nova fronteira da tecnologia são extremamente relevantes em praticamente todos os setores da economia.
Em um relatório publicado no final de 2025, a consultoria Deloitte atribui a aceleração da adoção da IA Física a quatro fatores: modelos visão-linguagem-ação (VLA), inferência na borda (permitindo baixa latência, sem dependência de troca de dados com a nuvem), avanços em equipamentos (como sensores, atuadores, computação espacial e baterias), e treinamento híbrido, com simulações combinadas com demonstrações que permitem às máquinas “enxergar” a tarefa em detalhes.
Ainda segundo a Deloitte, em uma pesquisa com mais de 3.200 executivos globais, 58% das empresas indicaram já utilizar a IA Física, sendo que esse número sobe para 80% quando considerados os planos para os próximos dois anos.
Mas exatamente qual o tamanho deste mercado? Dezenas de estudos buscam esse valor, mas a forma de cálculo de cada um não oferece uma boa base de comparação. Para 2025, por exemplo, a consultoria MarketsandMarkets estimou o mercado global em US$ 890 milhões, enquanto a Kaiso Research chegou a mais de US$ 80 bilhões. No meio do caminho, relatórios da Acumen, SNS Insider e Cervicorn convergem para cerca de US$ 5 bilhões.
Tamanha discrepância vem de uma pergunta ainda mais básica: o que exatamente conta como IA física? Modelos mais restritivos contabilizam apenas máquinas com autonomia real de percepção e decisão. Os mais “generosos” (como o da Kaiso) abrangem toda a cadeia (incluindo sensores e robôs humanoides).
As projeções para a próxima década herdam o mesmo problema: US$ 15 bilhões de mercado até 2032 pela conta mais conservadora e mais de US$ 1 trilhão até 2035 pela mais agressiva.
O segmento dos robôs humanoides parece, ao menos por enquanto, ser um dos aspectos mais visíveis da chegada da IA Física, mas as divergências sobre o tamanho do mercado continuam.
O banco de investimentos Goldman Sachs projeta US$ 38 bilhões até 2035, admitindo em um cenário otimista um valor quatro vezes maior. Já o UBS menciona 2 milhões de robôs humanoides na força de trabalho até 2035 (podendo chegar a 300 milhões em 2050), enquanto o Morgan Stanley, para o mesmo ano de 2035, projeta 13 milhões de unidades e um ecossistema de US$ 5 trilhões até 2050, contabilizando hardware, cadeia de suprimentos e serviços de manutenção.
O Citigroup vai além, falando em US$ 7 trilhões de mercado. Considerando todas as projeções disponíveis para 2035, a faixa vai de US$ 9 bilhões a US$ 251 bilhões: os modelos assumem premissas distintas sobre velocidade de redução de custo, ritmo de maturação técnica e escopo de aplicação.
Mas, antes de falarmos das áreas de atuação da IA Física, cabe a pergunta: será que os robôs humanoides são a melhor solução para transbordarmos a inteligência artificial dos bytes para os átomos? Esse será o tema da nossa próxima coluna. Até lá.