Sumário
Em 2025, a visão computacional consolidou-se como uma camada de inteligência crítica para a economia global. O mercado, avaliado em US$ 19,78 bilhões em 2024, mantém uma trajetória de crescimento acelerado com uma taxa anual (CAGR) de 17,3%, projetando um setor de aproximadamente US$ 31,93 bilhões até 2027 (MarketsandMarkets).
Esse avanço é impulsionado pela necessidade de automação em tempo real e pela integração da IA nos setores de base. No Brasil, o foco das empresas amadureceu: a prioridade agora é a aplicação prática de dados visuais para resolver gargalos operacionais em logística, segurança e produção agrícola. Neste artigo, exploramos as cinco tendências fundamentais que unem IA e visão para transformar a produtividade no mercado atual.
1. Edge AI: processamento local e resposta imediata
A Edge AI (IA de Borda) permite que o processamento de imagens ocorra diretamente no dispositivo (câmeras, sensores ou AIBoxes), ou o mais próximo possível dele, eliminando a latência de envio para a nuvem. Isso resolve problemas críticos de conectividade, especialmente em áreas rurais ou plantas industriais complexas, e também de segurança, ao evitar que informações sensíveis tenham de trafegar pela internet até servidores remotos.
O mercado busca essa solução pela agilidade na tomada de decisão. Segundo a Grand View Research, o setor de computação de borda com IA deve manter uma taxa de crescimento anual superior a 20%, refletindo sua importância para operações que não podem permitir milissegundos de atraso, como a interrupção de uma linha de montagem ao detectar uma falha de segurança.
2. Análise comportamental na segurança patrimonial
A segurança patrimonial evoluiu para a Análise Comportamental, onde algoritmos detectam padrões como quedas, acessos a áreas restritas ou comportamentos suspeitos sem a necessidade de monitoramento humano constante.
Essa tendência responde à necessidade de aumentar a precisão na detecção de incidentes. Conforme dados da Mordor Intelligence, o setor de análise de vídeo está em plena expansão, impulsionado pela demanda por sistemas que previnem perdas proativamente, em vez de apenas registrar o evento para auditoria posterior.
3. Hiper-personalização no varejo "phygital"
No varejo, a visão computacional é usada para entender o comportamento do consumidor no espaço físico. A tecnologia permite o conceito de “hiper-personalização”, onde a oferta é ajustada ao perfil do tráfego da loja.
A McKinsey destaca que 71% dos consumidores esperam que as empresas entreguem interações personalizadas. O uso de sensores de visão resolve a falta de dados do varejo físico comparado ao e-commerce, permitindo que lojistas identifiquem pontos de interesse e otimizem o layout para aumentar a conversão.
4. Gêmeos digitais e visão em tempo real na logística
Os Gêmeos Digitais são modelos virtuais que replicam o estado físico de armazéns e frotas. Em 2026, a tendência é a integração total com câmeras de visão computacional para atualização instantânea do modelo. A Gartner aponta que o uso de “Digital Twins” na cadeia de suprimentos é uma das tecnologias mais promissoras para melhorar a visibilidade sobre gargalos operacionais.
O principal benefício é a capacidade de simular cenários logísticos antes de executá-los. Relatórios da McKinsey indicam que a implementação de gêmeos digitais pode levar a melhorias drásticas no tempo de resposta a crises logísticas e na gestão de estoques complexos.
5. Volumetria automatizada de estoques no agronegócio
No agronegócio, a visão computacional aplicada à volumetria utiliza câmeras e sensores para medir o nível de grãos em silos de forma automatizada. Isso elimina o erro humano e o risco de acidentes em medições manuais.
A busca por essa tecnologia se justifica pela gestão financeira de ativos. Conforme o relatório de tendências agtech da McKinsey, o uso de dados de sensores para monitoramento de insumos é uma das principais oportunidades de valor no campo, garantindo acurácia de inventário e melhor planejamento de escoamento da safra.
A eficiência é o ponto comum
Embora aplicadas em setores distintos, as tendências de 2026 convergem para um único objetivo: a transformação de dados visuais em eficiência financeira. Seja reduzindo a latência com Edge AI ou garantindo a precisão do estoque no agro, o mercado busca tecnologias que eliminem o desperdício e a incerteza.
A integração dessas ferramentas permite que as empresas operem com base em evidências em tempo real. Em um cenário de margens cada vez mais estreitas, a capacidade de “enxergar” a operação com precisão técnica tornou-se a maior vantagem competitiva do setor industrial e comercial.
