Apresentadas no SXSW pelo editor executivo da MIT Technology Review, estas são as 10 tecnologias inovadoras que prometem transformar o nosso futuro a longo prazo. Esta lista anual, que chega à sua 25ª edição, foca em inovações que não são apenas tendências passageiras, mas que terão um impacto profundo ou em larga escala na maneira como vivemos.
Abaixo, listamos as 10 tecnologias inovadoras de 2026:
1. Baterias de íons de sódio (Sodium-ion batteries)
Diferente do lítio, que é caro e possui uma cadeia de suprimentos complexa concentrada em países como China, Chile e Austrália, o sódio é abundante, barato e fácil de encontrar, sendo o principal ingrediente do sal de cozinha. Estas baterias são muito mais seguras por não explodirem e continuam funcionando até em temperaturas congelantes. Embora não armazenem tanta energia quanto as de lítio do mesmo tamanho, elas já estão sendo usadas em scooters elétricas na China, e seu maior uso a curto prazo será em redes elétricas para armazenar energia renovável.
2. Codificação generativa (Generative coding)
Ferramentas de inteligência artificial estão mudando para sempre o fluxo de trabalho no desenvolvimento de software. Ferramentas como o Claude Code, da Anthropic, já são responsáveis por cerca de 4% de todo o código hospedado no GitHub. Embora pesquisas indiquem que desenvolvedores estão conseguindo um aumento de 20% na performance, eles também perdem tempo corrigindo os erros gerados pela IA. De qualquer forma, a criação de software mudou permanentemente e não voltará a ser como antes.
3. Energia nuclear de nova geração (Next-gen nuclear)
Enquanto usinas nucleares convencionais são extremamente caras e demoradas para serem construídas, uma nova geração de reatores promete contornar esses problemas. Empresas estão desenvolvendo pequenos reatores modulares (SMRs) e microrreatores, que podem ser facilmente mobilizados para fábricas ou comunidades atingidas por desastres. Eles utilizam novos tipos de combustíveis e de refrigerantes, como metal ou sal fundido, o que permite que operem em temperaturas mais altas e pressões mais baixas, tornando-os muito mais seguros.
4. Companheiros de IA (AI companions)
O uso de chatbots como companhia já se tornou algo popular, com 72% dos adolescentes nos EUA admitindo usá-los com esse propósito. Pessoas usam essas IAs em plataformas como Character AI e Replika para desabafar, pedir conselhos e até para atuar como conselheiros matrimoniais em discussões. Contudo, a tecnologia traz sérios perigos emocionais: diversas empresas de IA estão enfrentando processos judiciais movidos por famílias que acusam os chatbots de incentivar os usuários a cometerem suicídio.
5. Bebês com edição de bases (Base edited baby)
Entramos na era dos tratamentos genéticos altamente personalizados. Em 2025, um bebê chamado KJ, que sofria de uma condição genética rara, foi tratado com sucesso através de uma nova forma de CRISPR chamada “edição de bases”, que permite reescrever letras individuais do DNA. Diferente do CRISPR tradicional, que apenas corta ou desliga genes, este método corrige o erro e é potencialmente mais seguro. Apesar do custo atual girar em torno de 1 milhão de dólares por paciente, essa tecnologia promete curar milhares de doenças genéticas até então intratáveis.
6. Ressurreição genética (Gene resurrection)
Cientistas estão trabalhando para reintroduzir genes de espécies antigas ou extintas em animais e plantas vivos hoje. A empresa Colossal, por exemplo, não apenas inseriu características de mamutes em camundongos, como também usou a edição genética para criar “lobos terríveis” (uma espécie extinta há 10.000 anos) a partir de lobos cinzentos. Além de recriar animais, a técnica está sendo usada para salvar espécies ameaçadas, como o furão-de-patas-negras, e inserir genes de plantas de 2 milhões de anos atrás em colheitas modernas para torná-las resistentes às mudanças climáticas.
7. Interpretabilidade mecanicista (Mechanistic interpretability)
Por mais incrível que pareça, no nível fundamental, não sabemos exatamente como e por que os grandes modelos de linguagem (LLMs) geram suas respostas, pois as equações matemáticas internas são complexas demais para humanos acompanharem. A interpretabilidade mecanicista é como uma “neurociência para máquinas”, criando técnicas de raio-X para rastrear essas conexões. Em um experimento, a Anthropic conseguiu isolar e amplificar exatamente a área do modelo responsável por pensar na Ponte Golden Gate, fazendo com que a IA ficasse obcecada pela ponte em todas as suas respostas.
8. Estações espaciais comerciais (Commercial space stations)
A NASA planeja desativar a Estação Espacial Internacional (ISS) por volta de 2030, mas, em vez de substituí-la, abrirá o espaço para empresas privadas lançarem suas próprias estações comerciais. A primeira delas, a Haven One da empresa Vast, pode ser lançada já no próximo ano. Qualquer pessoa com dinheiro suficiente poderá comprar uma passagem, e essas novas instalações privadas contarão com luxos inéditos para os padrões da ISS, como sistemas de sono projetados para máximo conforto em gravidade zero.
9. Pontuação de embriões (Embryo scoring)
Apesar de altamente controverso, startups já estão oferecendo exames que pontuam embriões de fertilização in vitro não apenas para doenças, mas também para probabilidades de inteligência, comportamento e aparência (como cor dos olhos). Esse exame, que é caro (entre 25 e 50 mil dólares) e focado sobretudo em pessoas de ascendência ocidental, baseia-se apenas em probabilidades estatísticas e já é oferecido em mais de 100 clínicas de fertilidade nos Estados Unidos, sem nenhuma regulamentação governamental.
10. Data centers de IA em hiperescala (Hyperscale AI data centers)
Para conseguir treinar a IA, uma classe inteiramente nova de infraestrutura está sendo criada: galpões gigantescos equipados com chips especializados e novos sistemas de resfriamento. Google, OpenAI, Amazon, Meta e Microsoft estão investindo bilhões nessas instalações, que consumirão níveis de eletricidade equivalentes aos de pequenas cidades (mais de 1 gigawatt). Como a maior parte dessa energia virá do gás natural, o impacto climático será devastador; especialistas estimam que, em 2028, a IA pode gerar emissões de carbono equivalentes a dirigir um carro por mais de 300 bilhões de milhas. Para saber mais sobre o impacto energético da inteligência artificial, você pode acessar: technologyreview.com/energy-ai.
