Enquanto o debate público se concentra no impacto da inteligência artificial generativa sobre as funções de escritório (redatores, analistas ou desenvolvedores), outra transformação avança nos galpões, canteiros de obras, lavouras, hospitais e centros de distribuição. São nesses ambientes que se encontra a maioria da força de trabalho global, em funções que exigem presença física, destreza manual e capacidade de adaptação a situações imprevisíveis. Nesse contexto, a chamada IA física (a aplicação de inteligência artificial a sistemas robóticos que percebem, raciocinam e agem no mundo real) está criando o que especialistas descrevem como um ponto de inflexão histórico.
Junto aos avanços tecnológicos, diversos fatores conjunturais convergem no atual momento de evolução da robótica. Do lado demográfico, o envelhecimento acelerado das populações reduz a oferta de trabalhadores. Na Europa, a proporção de pessoas com 65 anos ou mais em relação à população em idade ativa deve passar de 28% para 43% até 2050; nos EUA, um em cada cinco americanos terá mais de 65 anos já em 2030; na China, mais de 30% da população estará nessa faixa etária até 2035. Do lado econômico, a reindustrialização em curso nos EUA e na Europa (impulsionada pela necessidade de reconstruir cadeias de suprimentos domésticas após os choques da pandemia e das tensões geopolíticas) esbarra em uma escassez estrutural de mão de obra. Apenas nos EUA, quase meio milhão de vagas na indústria permanecem abertas, segundo o Bureau of Labor Statistics.
Ao mesmo tempo, o avanço tecnológico acelerou em várias frentes simultaneamente: modelos de fundação multimodais capazes de generalizar tarefas em vez de executar comandos pré-programados; world models que permitem aos robôs antecipar consequências físicas de suas ações; sistemas de visão computacional cada vez mais sofisticados; capacidade de compreender e responder a instruções em linguagem natural; e conectividade de alta performance que começa a transformar a própria infraestrutura de rede em infraestrutura de percepção. O 6G, em desenvolvimento, promete acentuar esse efeito. Ao embutir capacidade de sensoriamento diretamente na rede, poderá mapear ambientes industriais e urbanos em tempo real, sem depender exclusivamente de sensores instalados nos próprios robôs. A isso se somam quedas expressivas no custo de sensores, atuadores e motores elétricos.
O resultado, segundo o relatório Physical AI: Taking Human-Robot Collaboration to the Next Level, publicado pelo Capgemini Research Institute com base em levantamento realizado entre janeiro e fevereiro de 2026, é um momento de aceleração sem precedentes, “um ponto de inflexão”, como definem os autores do estudo.
A pesquisa ouviu 1.678 executivos sêniores de 15 setores, nos EUA e países industrializados na Europa e Ásia.
Da esteira ao chão de fábrica
Por décadas, a automação industrial foi sinônimo de robôs fixos, executando funções repetitivas, confinados a ambientes estruturados e altamente controlados. Um braço mecânico na linha de montagem automotiva executa os mesmos movimentos milhares de vezes com precisão milimétrica, mas falha diante de qualquer variação não prevista em sua programação. Essa era a lógica da robótica tradicional: especialização absoluta em troca de adaptabilidade zero.
A IA física rompe com essa lógica em dois eixos fundamentais. O primeiro é a transição de robôs que seguem instruções pré-programadas para sistemas que atuam conforme objetivos: percebem o ambiente por sensores visuais, táteis e de profundidade, compreendem instruções em linguagem natural e tomam decisões em tempo real diante de situações não previstas. O segundo eixo é igualmente relevante: em vez de equipamentos confinados à esteira de produção, os novos robôs são projetados para coabitar os espaços pelos quais humanos circulam (corredores hospitalares, prateleiras de supermercados, canteiros de obras, residências de idosos).
“Um único modelo de fundação pode agora alimentar muitos robôs, permitindo uma inteligência verdadeiramente transversal entre diferentes plataformas físicas sem precisar reconstruir a IA para cada tarefa, habilidade e fator de forma robótico”, afirma Ashutosh Saxena, fundador e CEO da TorqueAGI, startup americana de robótica. “Ao longo dos próximos cinco anos, isso reduzirá a necessidade de muitas células robóticas tradicionais, pois os robôs serão capazes de realizar uma gama mais ampla de tarefas em ambientes com variabilidade e complexidade reais. Esse é o desbloqueio que a indústria esperava”, acrescenta.
Cerca de dois terços dos executivos consultados (67%) classificam a IA física como uma mudança de jogo para seu setor. Mais do que entusiasmo, porém, os dados mostram um movimento concreto: 79% das organizações já estão engajadas com a tecnologia, e 65% esperam atingir escala de implementação dentro de cinco anos.
Trabalho que não acaba, mão de obra que não chega
Há uma percepção sobre a IA e o trabalho, de que a automação eliminaria empregos em ritmo maior do que os cria. No caso específico da IA física, os dados apontam para uma dinâmica mais complexa. Os 74% de executivos que citam a escassez de mão de obra como principal motivador do investimento em robótica não estão tentando substituir trabalhadores abundantes; estão buscando cobrir lacunas que não conseguem preencher com contratações.
A transformação digital da economia física gera uma demanda enorme de trabalho, da extração de matérias-primas às entregas de produtos, passando pela construção de data centers, instalação de painéis solares, montagem de veículos elétricos e operação de centros de distribuição para o e-commerce. Essa força de trabalho pode não ser reposta na velocidade exigida pela combinação de aposentadorias em massa, mudança nas preferências das gerações mais jovens (32% dos executivos citam a recusa de trabalhadores mais jovens a funções repetitivas ou fisicamente extenuantes) e deslocamentos geográficos de produção.
“A IA física e a robótica de próxima geração estão prestes a transformar o mundo do trabalho manual da mesma forma que a IA generativa e agêntica está transformando o trabalho digital”, compara Tim Ensor, VP executivo da Cambridge Consultants, parte do Capgemini Invent. “Estamos no ponto de inflexão, e as organizações que desenvolverem capacidades agora e tiverem uma visão de longo prazo construirão vantagem sustentável”, avalia.
Os investidores respondem a esse diagnóstico. Em 2025, as empresas de robótica captaram um recorde de US$ 40,7 bilhões em venture capital (9% do total investido globalmente pela categoria). Apenas os investimentos em world models saltaram de US$ 1,4 bilhão em 2024 para US$ 6,9 bilhões em 2025, sinal do quanto o mercado apostou especificamente nas tecnologias que permitem aos robôs raciocinar em interações com o mundo físico e antecipar consequências de suas ações. Startups como Figure (US$ 1,5 bilhão captados), 1X Technologies (US$ 1 bilhão) e Apptronik (US$ 734 milhões) concentraram algumas das maiores rodadas de aportes do setor.
Apesar das expectativas, os líderes não esperam mudanças em prazos tão curtos. Apenas 4% das organizações já operam IA física em escala, e 36% ainda estão na fase exploratória. A maioria dos executivos projeta entre três e cinco anos para chegar à escala, mas setores como governo, mídia e telecomunicações estimam que o caminho pode levar de cinco a mais de dez anos.
As diferentes vocações dos robôs
Nem todas as tarefas físicas apresentam o mesmo nível de dificuldade para a automação. Há uma diferença fundamental entre o trabalho pesado (cargas, movimentação de materiais, inspeção em ambientes hostis) e o trabalho especializado que exige destreza extrema e adaptação constante a variações mínimas.
Ambientes industriais estruturados, como a linha de montagem automotiva, representam o caso mais favorável: o setor automotivo lidera a adoção de IA física, com 58% das empresas já em estágio de implementação ou escalonamento. A tradição de automação, os processos mais previsíveis e os ciclos longos de produção facilitam a integração. Na outra ponta do espectro estão aplicações como a robótica cirúrgica de precisão, que exige que sistemas operem com margem de erro de milímetros em tecidos vivos, em tempo real, com consequências diretas sobre a vida de pacientes. O relatório identifica a robótica cirúrgica de precisão como de alto impacto para o setor de ciências da vida e saúde (64% dos executivos do setor a classificam assim), mas é justamente aí que os desafios técnicos e regulatórios são mais exigentes.
“A segurança em robôs humanoides é altamente situacional. Um robô deve se comportar de maneira diferente dependendo da tarefa que está executando e do ambiente em que opera”, explica Dirk Geiger, diretor sênior e líder de robótica humanoide da Infineon Technologies. “Entender o ambiente de forma suficientemente confiável para reagir de maneira adequada continua um grande desafio. A segurança também depende do design do sistema. Quando surgem problemas, um humanoide precisa ser capaz de transitar de forma confiável para um estado seguro”, pondera.
Entre o trabalho pesado e as tarefas mais delicadas, há uma gama de aplicações intermediárias (micrologística hospitalar, manuseio de cargas irregulares, inspeção de campo, gestão de instalações) para as quais a IA física já apresenta viabilidade técnica crescente e casos de negócio mais claros.
Tecnologia, custo e resistência social como barreiras
O entusiasmo com a IA física não elimina um conjunto expressivo de barreiras que os próprios executivos identificam. No topo da lista estão desafios técnicos: 73% apontam problemas de confiabilidade e desempenho como o principal obstáculo à adoção ou escalonamento, seguidos de custos elevados e retorno sobre investimento incerto (63%) e preocupações com segurança e ausência de padrões estabelecidos (62%).
A regulação aparece como obstáculo relevante (31% citam incerteza regulatória e responsabilidade legal indefinida), mas o dado mais revelador pode ser o de resistência social: 24% dos executivos citam “resistência da força de trabalho e preocupações com impacto social” como barreira significativa. O número é menor do que outras categorias técnicas e a distribuição geográfica dessa percepção parece ter forte correlação com as relações de trabalho. A preocupação é mais pronunciada exatamente em países com maior tradição de movimentos sindicais organizados e proteção trabalhista consolidada. França (68%), Itália (66%) e Países Baixos (66%) lideram o ranking de executivos que consideram a falta de aceitação social um obstáculo crítico à adoção de robôs humanoides.
Na amostragem total, 62% dos executivos acreditam que a resistência pública será um obstáculo crítico especificamente para os humanoides. A China adota uma estratégia de familiarização ativa. Em agosto de 2025, sediou os primeiros Jogos Mundiais de Robôs Humanoides em Pequim, com cerca de 500 robôs competindo em esportes como corrida, futebol e boxe diante de públicos presenciais. Na Gala do Festival da Primavera de 2026, humanoides das empresas Unitree, Galbot, Noetix e MagicLab se apresentaram ao lado de performers humanos, dançando e demonstrando artes marciais.
“Chegar ao próximo nível da IA física não é algo que uma única empresa pode fazer sozinha. Precisamos colaborar em toda a indústria, compartilhar conhecimento e avançar juntos”, diz Jim Ma, diretor técnico regional da Unitree Robotics. “Ao mesmo tempo, a inovação não pode acontecer isolada de suas implicações sociais mais amplas. À medida que máquinas alimentadas por IA operam cada vez mais em ambientes humanos, questões de segurança, certificação e confiança se tornam mais importantes”, reconhece.
Cuidar do que é humano: robôs no envelhecimento e na saúde
Entre os casos de uso identificados como de alto impacto, as aplicações em saúde e cuidado de idosos certamente são essenciais tanto do ponto de vista das lideranças empresariais quanto das próprias expectativas de longevidade com condições de vida aceitáveis. O mesmo envelhecimento populacional que reduz a força de trabalho disponível para a indústria cria uma demanda crescente por serviços de cuidado (de enfermagem a fisioterapia, de assistência à mobilidade a monitoramento remoto), que, por sua vez, também não encontra profissionais em quantidade suficiente.
A robótica assistiva para saúde e cuidado de idosos emerge como um dos campos mais promissores e, simultaneamente, mais delicados da IA física. O relatório cita como caso ilustrativo um robô assistivo que guia um idoso em suas rotinas diárias, ajustando-se a movimentos repentinos e posturas restritas, tarefa que exige precisão, mas também sensibilidade a contextos altamente variáveis e imprevisíveis. No setor público e de serviços governamentais, saúde e cuidado de idosos aparecem como o principal caso de uso específico do setor, com 82% dos executivos da área classificando-o como de alto impacto.
As tecnologias que viabilizam essas aplicações são, em boa medida, as mesmas que impulsionam a robótica industrial: modelos de visão-linguagem-ação (VLA) para navegação em ambientes não estruturados, sensores táteis para manipulação segura em contato com humanos, e sistemas de simulação que permitem treinar robôs em cenários de cuidado antes de qualquer interação real. A diferença está no ambiente operacional (muito mais dinâmico, imprevisível e com consequências humanas diretas do que uma linha de produção) e nos requisitos regulatórios, significativamente mais rígidos.
O desafio não é apenas técnico. É também de confiança: para que um idoso aceite a presença e o toque de um robô em sua rotina diária, é preciso que a tecnologia seja não só funcional, mas legível, previsível e, de alguma forma, tranquilizadora. É um problema de design tanto quanto de engenharia, e, possivelmente, também de cultura.
