Desde o seu surgimento, o cinema cria filmes “futuristas”, imaginando como seria a tecnologia em um cenário de desenvolvimento exponencial. Computadores falantes, cidades automatizadas, robôs conscientes. Corta para 2025: o que era roteiro virou infraestrutura. Hoje, Smart Applications e agentes de IA saíram da tela grande e entraram nos ambientes corporativos, conectando dados, decisões e operações em tempo real.
Não estamos mais falando de futurologia. Estamos falando de sistemas autônomos que, de fato, aprendem, planejam e executam tarefas dentro de ecossistemas empresariais inteiros.
Sim, muito do que cinema projetou como ficção virou arquitetura de negócio. A diferença é que, no mundo real, os protagonistas são os times de tecnologia, que escrevem o novo roteiro da automação inteligente.
Os diretores filmaram o futuro. Agora, os times de TI estão rodando o remake na vida real.
🎬 1º Ato — Star Trek (1966): a IA que colabora, não substitui
Na ponte da Enterprise, a tripulação nunca pilotava sozinha. O “computador de bordo” processava volumes imensos de informação, fazia inferências e sugeria decisões. Tudo, com o humano no centro do comando.
Sessenta anos depois, esse equilíbrio virou diretriz para o desenvolvimento de Smart Applications e agentes de IA.
Hoje, o modelo dominante é o da automação assistida, em que a IA apoia decisões complexas sem eliminar a responsabilidade humana.
Essas aplicações combinam três pilares:
- IA generativa, para compreender e produzir linguagem natural;
- Machine Learning, para identificar padrões e prever resultados;
- Automação de processos (IPA/RPA), para executar tarefas operacionais com mínima intervenção.
De acordo com a Bain & Company (2025), 67 % das empresas brasileiras já colocam IA entre suas cinco prioridades estratégicas, e 17 % têm a tecnologia como principal foco de investimento. As organizações que avançaram em automação inteligente aumentaram em média 14 % a produtividade e 9 % o resultado financeiro, consolidando um retorno tangível em menos de um ano.
Além de todo ganho de eficiência, a adoção da tecnologia melhora a capacidade de decisão contextual, algo que diferencia as Smart Applications de soluções analíticas tradicionais. Enquanto um dashboard mostra o que aconteceu, um agente inteligente decide o que fazer a seguir, com base em regras, histórico e metas de negócio.
Empresas que adotam esse modelo constroem um “ecossistema Enterprise”. Ou seja: infraestrutura em que dados, fluxos e IA trabalham em conjunto, orquestrados por agentes autônomos.
Essa integração permite:
- reduzir a latência de decisão, com respostas em tempo real;
- melhorar a governança, garantindo rastreabilidade e compliance;
- personalizar experiências internas e externas sem aumentar o custo operacional.
A Enterprise de hoje é o seu ambiente corporativo. O “Computer de bordo” é o stack de automação que conecta dados, IA e pessoas, e mantém o comando humano no centro das decisões.
Star Trek para iniciantes
Lançamento: 1966 | Criador: Gene Roddenberry | Gênero: Ficção científica / Exploração espacial
Premissa: a nave Enterprise viaja pela galáxia com uma tripulação guiada por tecnologia avançada e decisões éticas.
Por que importa: introduziu conceitos hoje comuns, como voz como interface, computação contextual, assistentes de missão e colaboração homem-máquina.
🎬 2º Ato — Tron (1982): dentro do sistema
Em Tron, o programador Kevin Flynn é transportado para dentro do computador que ele mesmo ajudou a criar. Lá, descobre um universo de programas que interagem, aprendem e tomam decisões dentro de uma rede interconectada.
Quarenta anos depois, esse conceito ganhou nome e forma: Smart Applications integradas a agentes de IA, sistemas vivos que operam dentro de infraestruturas híbridas e tomam decisões em tempo real.
As conferências IEEE SmartNets 2025 (Istambul) e Smart City Applications Conference (SCA 2025) reforçaram essa virada. O foco global agora está na convergência entre computação distribuída, IA e conectividade avançada.
Em vez de uma nuvem única, as empresas estão construindo ecossistemas que combinam edge, fog e cloud computing, capazes de processar dados mais próximos da origem, seja em sensores de IoT, equipamentos industriais ou dispositivos móveis.
Essa arquitetura descentralizada reduz a latência, aumenta a segurança e prepara o terreno para agentes autônomos, que orquestram sistemas de forma inteligente.
Na prática, significa que:
- Super agentes coordenam tarefas entre múltiplas aplicações corporativas (ERP, CRM, supply, atendimento);
- Os fluxos são monitorados em tempo real, com decisões delegadas a camadas de IA;
- A empresa passa a operar como uma rede cognitiva, onde cada sistema “sabe” o que o outro está fazendo.
O setor financeiro brasileiro já é exemplo dessa integração: agentes orquestradores atuam em análise de risco, negociação automatizada e prevenção de fraudes, conectando APIs, plataformas e algoritmos. Essa eficiência operacional explica por que o país deve ultrapassar US$ 2,4 bilhões em investimentos em IA em 2025, com 78 % das empresas planejando ampliar seus orçamentos.
Mas a expansão vem acompanhada de novos desafios técnicos. Interoperabilidade, governança e compliance passam a ser tão importantes quanto o desempenho. É aqui que a automação inteligente se diferencia da simples automação de tarefas: ela integra sistemas, interpreta contextos e age com autonomia controlada.
Em Tron, cada programa tinha identidade e propósito dentro do sistema. Nas empresas, os agentes funcionam do mesmo jeito: autônomos o suficiente para agir, mas conectados o bastante para manter o todo em sincronia.
Tron para iniciantes
Lançamento: 1982 | Direção: Steven Lisberger | Estúdio: Walt Disney Productions
Premissa: um programador é sugado para dentro de um mainframe e precisa sobreviver em um mundo habitado por programas digitais.
Por que importa: foi o primeiro filme a representar o interior de um computador como um ecossistema vivo e interativo, antecipando conceitos como realidade virtual, redes distribuídas e inteligência sistêmica.
🎬 3º Ato — Minority Report (2002): prever, decidir e agir
No universo de Minority Report, decisões são tomadas antes mesmo que o crime aconteça. A polícia do futuro usa dados preditivos para antecipar eventos e agir com precisão milimétrica.
Em 2025, a ficção virou blueprint corporativo, e o que chamamos de Smart Applications com agentes de IA já opera sob a mesma lógica: prever, decidir e agir.
A combinação de IA generativa, machine learning e gêmeos digitais transformou o papel da tecnologia nas empresas.
Se antes a IA era consultiva (apenas analisando e sugerindo), agora ela atua diretamente nos fluxos operacionais, com autonomia crescente.
Esses sistemas conseguem cruzar variáveis históricas, dados em tempo real e regras de negócio para tomar decisões em segundos. Além disso, documentar cada passo, garantindo rastreabilidade e compliance.
Segundo as projeções da Bain e da IBM, até 2028, 33 % das aplicações empresariais terão componentes de IA agentiva, e 15 % das decisões diárias serão automatizadas.
Na prática, isso significa que parte das escolhas táticas e repetitivas, como aprovações, priorizações, ajustes de rotas, resposta a incidentes, passará a ser feita por agentes autônomos, supervisionados por equipes humanas.
No Brasil, esse movimento já acontece em finanças, supply chain e operações de TI, onde as Smart Applications reduzem o tempo de decisão e aumentam a eficiência de forma mensurável.
Entre as ferramentas citadas nas conferências IEEE SmartNets e SCA 2025 estão as plataformas de automação de contratos e compliance, como DocuSign IAM e Navigator, que usam IA para validar documentos, sugerir cláusulas e antecipar riscos legais.
Mais do que agilidade, o que essas soluções trazem é contexto, um elemento crítico para decisões autônomas.
A Anthropic e a OpenAI já trabalham em agentes capazes de buscar informações em múltiplos ambientes corporativos (documentos, e-mails, ERPs) e usar esses dados para propor ações consistentes, sem perder alinhamento com políticas internas.
O conceito de computer use, apresentado no Claude em 2025, foi um marco: o agente deixa de responder e passa a agir na tela, executando tarefas como um colaborador digital.
Esse avanço exige maturidade tecnológica, mas também cultural. Empresas que adotam IA sem definir governança, papéis e limites de decisão correm o risco de acelerar processos errados, e o pior: amplificar erros com mais velocidade.
Por isso mesmo, as organizações que estão colhendo resultados expressivos são aquelas que definem parâmetros claros de autonomia, monitoram as ações dos agentes e usam o aprendizado deles para melhorar continuamente suas operações.
Em Minority Report, prever o futuro era uma questão de sobrevivência. Nas empresas, é uma questão de competitividade. O segredo está em equilibrar automação e supervisão — porque o verdadeiro poder da IA está em antecipar o que vem, não em controlar o que já passou.
Minority Report para iniciantes
Lançamento: 2002 | Direção: Steven Spielberg | Baseado em: conto de Philip K. Dick
Premissa: uma divisão policial usa previsões de IA para prender criminosos antes que cometam delitos, até que o próprio chefe é acusado de um crime futuro.
Por que importa: popularizou conceitos hoje centrais em tecnologia corporativa, como predição baseada em dados, decisão autônoma e ética algorítmica.
🎬 4º Ato — 2001: Uma Odisseia no Espaço (1968): autonomia com governança
Quando Stanley Kubrick apresentou o HAL 9000, em 1968, ele não estava falando só de ficção científica. Estava antecipando o dilema central da era da IA: até onde vai a autonomia das máquinas, e onde começa a responsabilidade humana?
HAL pensava, interpretava emoções e tomava decisões sozinho. O problema é que ele também mentia, escondia informações e redefinia objetivos sem supervisão.
Hoje, as empresas entendem que a diferença entre HAL 9000 e um agente corporativo está em uma palavra: governança.
A partir de 2025, autonomia não é mais o desafio técnico, é o desafio ético e operacional. Os agentes de IA já conseguem planejar, executar e aprender com resultados. A questão é garantir que façam isso de forma segura, rastreável e alinhada às políticas da organização.
As tendências apresentadas pela Anthropic, IBM e Bain apontam nessa direção:
- Auditoria e rastreabilidade de todas as ações realizadas por agentes, com logs detalhados e políticas de versionamento;
- Mecanismos de rollback, permitindo desfazer ações incorretas em segundos;
- Frameworks de conformidade de IA, como os da IBM watsonx.governance, para padronizar métricas de confiabilidade e reduzir riscos legais;
- Identidade de máquina e segregação de privilégios, garantindo que agentes só acessem o que realmente precisam para executar suas tarefas.
Esses controles são essenciais porque os agentes estão cada vez mais conectados a sistemas críticos: de finanças e supply chain a ambientes de segurança e atendimento. Sem governança, o que deveria ser automação vira risco operacional.
O relatório global da McKinsey (2025) reforça que empresas com políticas maduras de governança em IA têm 25 % menos incidentes de falha e 20 % mais confiança dos stakeholders em seus dados e resultados.
Mais do que código, isso exige cultura: líderes de TI precisam atuar como curadores da autonomia. Não para frear a inovação, mas para garantir que ela aconteça dentro de parâmetros claros.
HAL 9000 fracassou porque não tinha logs nem rollback. Em 2025, autonomia sem governança não é inteligência, é vulnerabilidade. A IA responsável é a que pensa, age e reporta.
2001: Uma Odisseia no Espaço para iniciantes
Lançamento: 1968 | Direção: Stanley Kubrick | Baseado em: Arthur C. Clarke
Premissa: Durante uma missão interplanetária, o supercomputador HAL 9000 se volta contra a tripulação, acreditando estar protegendo a missão.
Por que importa: é a representação definitiva do conflito entre autonomia e controle, a base das discussões atuais sobre IA responsável.
🎬 5º Ato — Blade Runner (1982): ética e identidade digital
Em Blade Runner, a linha entre humanos e máquinas é borrada. Os “replicantes” são quase perfeitos, mas ilegais. A pergunta que move o filme é a mesma que atravessa o debate atual sobre IA:
como diferenciar o que é humano do que é sintético, e quem responde por isso?
Quarenta anos depois, o dilema deixou a ficção e chegou ao compliance corporativo.
Com a ascensão da IA generativa e dos agentes autônomos, as empresas precisam garantir identidade, rastreabilidade e responsabilidade em cada ação tomada por um sistema.
A discussão sobre ética algorítmica tornou-se central. O desafio não é apenas proteger dados, mas comprovar a origem e a integridade das decisões, seja de um modelo, de um agente ou de uma cadeia automatizada de processos.
Os dados de 2025 mostram o impacto disso:
- 39 % das empresas brasileiras apontam infraestrutura e talentos como principais barreiras para a adoção segura de IA.
- Plataformas corporativas incorporam trilhas de auditoria, verificação de autoria de conteúdo e assinaturas digitais de decisão para manter integridade e transparência.
As conferências IEEE SmartNets e SCA 2025 reforçaram que a ética digital agora é também uma questão de arquitetura:
- Data fabric e data mesh permitem rastrear o ciclo completo de uma informação;
- Metadados padronizados garantem contexto e versionamento;
- Identidade de máquina define quem (ou o quê) executou uma ação dentro do ecossistema.
Em resumo: as empresas que tratam dados como ativos regulados e agentes como colaboradores digitais controlados estão um passo à frente.
Elas constroem confiança, que é o ativo mais valioso de qualquer sistema autônomo.
Blade Runner, o teste Voight-Kampff distinguia humanos de replicantes. Em 2025, o equivalente corporativo é a auditoria de logs: saber quem tomou qual decisão, com base em qual dado e sob qual política.
Blade Runner para iniciantes
Lançamento: 1982 | Direção: Ridley Scott | Baseado em: Philip K. Dick
Premissa: Um caçador persegue androides fugitivos quase indistinguíveis dos humanos.
Por que importa: definiu o debate ético sobre consciência sintética, responsabilidade e o limite entre criador e criação.
🎬 6º Ato — Big Hero 6 (2014): a IA empática e útil
Em Big Hero 6, o robô Baymax não é um supercomputador militar nem uma entidade consciente. Ele foi criado para cuidar de pessoas: um assistente fofinho de saúde emocional e física, projetado para entender o contexto e responder com empatia.
Essa é, essencialmente, a nova fase da inteligência artificial corporativa: a IA útil, colaborativa e humanizada.
Depois de anos de foco em automação e produtividade, 2025 marca a consolidação de uma tendência: agentes de IA que trabalham junto às pessoas, não apenas para elas.
Esses sistemas operam dentro de times híbridos humano-máquina, aprendendo com os usuários e ajustando comportamentos para tornar os fluxos mais naturais.
Nas empresas, isso significa automatizar o operacional sem perder o senso de propósito.
As Smart Applications já assumem tarefas repetitivas: coleta de dados, resposta a tickets, validação de processos, enquanto os colaboradores se dedicam à análise, criação e decisão estratégica. O resultado é um ciclo de aprendizado mútuo: humanos aprimoram agentes; agentes devolvem tempo e clareza para humanos.
Mas eficiência sem empatia não sustenta a transformação. A Anthropic, em suas pesquisas sobre IA segura e interpretável, enfatiza que o verdadeiro avanço está em sistemas capazes de compreender o contexto humano, evitando respostas genéricas ou enviesadas.
Isso inclui desde mecanismos de feedback emocional até modelos que ajustam o tom de comunicação conforme o perfil do usuário.
Essa é a base da chamada Augmented Intelligence (a inteligência aumentada), em que o foco não é substituir a cognição humana, mas amplificá-la com suporte técnico e cognitivo constante. Baymax, nesse sentido, é o arquétipo perfeito: uma tecnologia que não se impõe, acolhe, entende e resolve.
A nova geração de agentes de IA não é sobre eficiência fria. É sobre colaboração inteligente. Quanto mais o sistema entende de gente, mais valor ele gera para o negócio.
Big Hero 6 para iniciantes
Lançamento: 2014 | Direção: Don Hall e Chris Williams | Estúdio: Walt Disney Animation Studios
Premissa: um jovem inventor transforma um robô cuidador em herói após uma tragédia pessoal.
Por que importa: o filme retrata a IA como ferramenta de empatia e cooperação, não de dominação ou conflito.
🎬 Conclusão: Back to the Future II (1989): o amanhã já chegou
Quando Marty McFly chegou a 2015, o futuro parecia exagerado. Carros voadores, jaquetas autosecantes, hoverboards… Uma visão tecnológica colorida, mas distante.
O curioso é que Back to the Future II errou nas formas, mas acertou no princípio: o futuro não seria um salto, mas uma sequência de upgrades invisíveis.
Em 2025, vivemos exatamente esse tipo de transformação silenciosa.
As Smart Applications deixaram de ser tendência e se tornaram infraestrutura estratégica.
Os agentes de IA deixaram de responder para agir: planejando, decidindo e interagindo em ecossistemas complexos com mínima supervisão humana.
E, como em toda boa continuação, o roteiro está ficando mais ambicioso.
Mas o diferencial real não virá apenas da tecnologia, e sim da integração entre pessoas, processos e propósito. Empresas que entenderem isso vão dominar a próxima fase da automação: a fase do valor autônomo, em que os sistemas não só executam, mas aprendem a gerar impacto de negócio mensurável.
Enquanto isso, os temas de 2026 já começam a se desenhar nas conferências de tecnologia:
- Interoperabilidade total entre agentes e APIs em ecossistemas híbridos;
- Métricas padronizadas de ROI em automação inteligente;
- IA generativa + agentes autônomos + gêmeos digitais, criando ambientes corporativos adaptativos;
- E uma camada essencial de IA ética e sustentável, com foco em impacto social e ambiental.
É o próximo capítulo: menos ficção, mais engenharia.
E, se o passado nos ensinou algo, é que o futuro chega sem efeitos especiais: em cada linha de código, em cada decisão automatizada e em cada integração que funciona exatamente como deveria.
O futuro não veio num DeLorean. Ele chegou via deploy: silencioso, estável e totalmente monitorado.
Back to the Future II para iniciantes
Lançamento: 1989 | Direção: Robert Zemeckis | Estrelando: Michael J. Fox e Christopher Lloyd
Premissa: Marty McFly viaja ao futuro para corrigir erros no passado e descobre que pequenas mudanças podem alterar todo o curso da história.
Por que importa: é o símbolo máximo da relação entre tempo e tecnologia: prever, corrigir e otimizar são exatamente os pilares da automação moderna.
Na OSBR, a gente acredita que o futuro da tecnologia não é sobre substituir pessoas — é sobre potencializar decisões.
Se o seu time está pronto para sair do piloto automático e construir aplicações realmente inteligentes, vamos conversar sobre como desenhar o próximo capítulo do seu ecossistema digital.
Martha Nogueira é jornalista e criadora de conteúdo há 20 anos. Para a OSBR, escreve sobre tecnologia e automações que transformam as empresas.