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O que é Physical AI? Conheça a tecnologia que controla robôs e fábricas

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Erick Teixeira/Canaltech
Erick Teixeira/Canaltech

A inteligência artificial (IA) já opera fora das telas. Muito além dos chatbots e geradores de conteúdo, a Physical AI ganha forma em robôs, fábricas e sistemas industriais. 

No episódio desta sexta-feira (13), o Podcast Canaltech conversou com Daniel Lázaro, líder de dados e analytics da Accenture para a América Latina, e Guilherme Goehringer, diretor de Industrial AI da empresa no Brasil e na América Latina, para entender onde essa tecnologia já está funcionando e quais são seus desafios.

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O mercado de Physical AI movimentou cerca de US$ 5,2 bilhões (cerca de R$ 27 bilhões) em 2025 e deve atingir quase US$ 50 bilhões até 2033, segundo projeções da SNS Insider. Na CES deste ano, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, já havia classificado o fenômeno como "o ChatGPT da robótica".

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Para Goehringer, a definição da tecnologia passa por três pilares: "IA física é a integração de inteligência artificial com temas de robótica, simulação e gêmeos digitais para permitir que máquinas percebam, raciocinem e interajam autonomamente no mundo físico. Se falta algum pedaço disso, não é necessariamente IA física”.

Gêmeos digitais como base da operação

Os gêmeos digitais — réplicas virtuais de ambientes físicos alimentados por dados de sensores — são o elemento central dessa estrutura. 

Eles permitem simular decisões antes de executá-las no mundo real: desde o redesenho do layout de uma fábrica até a previsão de falhas em equipamentos.

Historicamente, treinar robôs exigia reconstruí-los a cada erro, o que gerava um processo caro e lento. A IA generativa mudou esse cálculo ao permitir a criação de ambientes virtuais de treinamento. 

"O advento da IA generativa permite que você gere muitos cenários para treinar os robôs para operar no mundo físico", afirma Lázaro. 

Ele cita o exemplo do carro autônomo, que, em vez de construir uma frota que dirige por anos em todas as condições climáticas possíveis, hoje é possível gerar esses cenários virtualmente.

Goehringer menciona casos concretos de empresas industriais, como Kion e Schaffner, que usam a tecnologia para otimizar armazéns, melhorar o planejamento de fábricas e inspecionar a qualidade de produtos. 

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Em operações de varejo com grandes centros de distribuição, a mesma lógica permite reconfigurar automaticamente a localização de produtos conforme a demanda muda por estação ou datas festivas.

Quanto ao mercado de trabalho, Goehringer defende que a adoção do Physical AI exige reestruturação, não apenas automação. 

A Accenture, segundo ele, está treinando 700 mil funcionários globalmente em tecnologias agênticas. Novas funções devem surgir, como especialistas em integração digital-físico, profissionais de anotação de dados para robôs e engenheiros de confiabilidade física estão entre os perfis apontados.

🎙️Confira a entrevista completa no Podcast Canaltech:

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