Os últimos Jogos Mundiais de Robôs Humanoides, realizados em Pequim entre 22 e 26 de agosto do ano passado, reuniram 2.056 robôs de 666 equipes. Um ano antes, esses números eram de 500 robôs e 280 equipes, respectivamente. O evento trouxe mais uma evidência da velocidade com que essa indústria avança, além da oportunidade de ver os robôs em ação: correndo, dançando, saltando, lutando boxe e participando de competições impressionantes.
Mas talvez as empresas de setores como indústria, logística, energia e serviços não estejam tão interessadas em saber se um robô consegue vencer uma corrida. Para elas, a questão mais relevante provavelmente é outra: ele consegue operar durante um turno inteiro?
É nesse ponto que começa a diferença entre uma demonstração e a inovação real. Uma demonstração precisa de apenas três minutos para impressionar. A inovação real, por outro lado, exige oito horas de desempenho consistente, segurança, manutenção, integração com sistemas, aceitação das equipes e retorno econômico.
Uma previsão da Gartner, publicada em janeiro de 2026, revela o estágio atual desse mercado: até 2028, menos de 100 empresas conseguirão levar suas provas de conceito com robôs humanoides além da fase experimental, e menos de 20 chegarão à produção em casos de uso relacionados à cadeia de suprimentos e à manufatura.
O mercado não carece de ideias. O desafio está em transformar essas ideias em soluções industrializadas e escaláveis, capazes de resolver problemas reais de negócio e gerar impacto.
Physical AI e a inovação tangível
Em muitas organizações, os projetos-piloto começam com uma tecnologia atraente, para a qual se busca posteriormente uma aplicação. O resultado, muitas vezes, é uma demonstração interessante, mas difícil de escalar.
A inovação tangível segue o caminho inverso. Ela começa com o processo, os obstáculos operacionais, os custos, a segurança, a escassez de profissionais qualificados, a variabilidade das operações ou os pontos em que pequenas melhorias podem gerar impactos acumulados.
Physical AI integra inteligência artificial a máquinas, processos e ambientes físicos, permitindo que percebam, tomem decisões e atuem em tempo real.
Na NTT DATA, entendemos esse conceito como a combinação de inteligência em tempo real, edge AI e automação empresarial aplicada a fábricas, armazéns, cidades e infraestruturas críticas, com benefícios como redução de latência, melhoria da segurança e ampliação da escala operacional.
Para que isso aconteça, precisamos ir além do fascínio pelas demonstrações. Um robô é parte de um sistema operacional físico e, como tal, depende de dados confiáveis, conectividade estável, visão computacional, edge computing, integração com sistemas de gestão empresarial (ERP), sistemas de execução da manufatura (MES) ou sistemas de gestão de armazéns (WMS), além de protocolos de segurança, manutenção preditiva, governança de riscos e equipes preparadas para trabalhar com essa tecnologia.
Por isso, levar a robótica à produção significa criar ao seu redor as condições necessárias para que a tecnologia funcione de maneira confiável e contínua.
Essa é uma tarefa que dificilmente pode ser realizada de forma isolada. Ela exige combinar pesquisa e desenvolvimento (P&D) com a colaboração de startups, instituições acadêmicas, aceleradoras e parceiros tecnológicos.
A atuação em ecossistema torna-se, assim, uma peça-chave para levar tecnologias emergentes da ideia à experimentação e, a partir daí, transformá-las em soluções capazes de gerar impacto real.
Projetos-piloto preparados para chegar à produção
Essa mudança de perspectiva, baseada na colaboração com o ecossistema para desenvolver soluções tangíveis e orientadas a resultados, também transforma a maneira como os projetos-piloto são estruturados.
Se o objetivo final é chegar à produção, as condições mínimas para a expansão devem ser definidas desde o início: disponibilidade operacional esperada (uptime), custo por tarefa, nível de supervisão humana, riscos de segurança, integração com os fluxos reais de trabalho, plano de manutenção, aceitação das equipes e indicadores de negócio.
Se esses aspectos não forem considerados nessa etapa, provavelmente surgirão mais tarde como obstáculos à expansão.
Outro ponto importante é reconhecer que nem todas as soluções precisam ser humanoides.
A Gartner aponta que, em muitas aplicações da cadeia de suprimentos, robôs polifuncionais com formatos menos semelhantes aos humanos podem oferecer melhor desempenho, adaptabilidade e retorno sobre o investimento.
O formato do robô deve responder ao desafio operacional, e não ao apelo de se parecer com uma pessoa.
Na minha visão, a inovação real acontece quando um robô seja ele visualmente impressionante ou não torna uma planta industrial mais segura, reduz períodos de inatividade, melhora a rastreabilidade, alivia tarefas fisicamente exigentes ou permite realizar operações em ambientes nos quais as pessoas não deveriam estar expostas a riscos.
Dessa forma, o sucesso não está em demonstrar que um robô consegue fazer algo extraordinário, mas em comprovar que ele pode realizar essa atividade de maneira confiável dentro de uma operação real.
O projeto-piloto que realmente importa é aquele que resiste ao teste da realidade. É aquele que consegue operar durante um turno inteiro, integrar-se aos processos sem comprometer seu funcionamento e liberar tempo e capacidade das equipes para atividades de maior valor.
É também aquele que gera evidências suficientes para que o comitê executivo responsável pela decisão de investimento não esteja comprando uma promessa, mas investindo em uma capacidade comprovada.
Em Pequim, ficamos impressionados ao observar o desempenho dos robôs em uma pista de atletismo. Mas o verdadeiro futuro da robótica está sendo definido em outros ambientes: armazéns, fábricas, hospitais, portos, aeroportos, minas e redes de infraestrutura crítica.
