Durante décadas, a computação buscou replicar capacidades humanas consideradas básicas. Nos anos 1960, pesquisadores acreditavam que habilidades como ver, ouvir e falar seriam relativamente simples de reproduzir em máquinas. A prática mostrou o contrário: essas capacidades sensoriais e perceptivas eram extremamente complexas. Curiosamente, entre elas, a leitura — entendida como processamento simbólico de texto — revelou-se mais acessível. Com o tempo, os avanços deslocaram a fronteira. Em 2026, sistemas computacionais já conseguem ver, ouvir, interpretar cenas, reconhecer padrões e combinar múltiplos sinais simultaneamente. Essa evolução parece técnica, mas é estratégica. A inteligência artificial multimodal encerra a era da IA de uma única dimensão e inaugura uma competição menos confortável, na qual texto isolado, planilhas bem-organizadas e painéis de controle perdem centralidade diante de sistemas capazes de perceber o mundo de forma integrada. Quem ainda trata inteligência artificial como apenas ferramenta de texto já acumula atraso.

Estimativas indicam que 80% dos softwares e aplicações corporativas serão multimodais até 2030, ante menos de 10% em 2024. O avanço é definido pela combinação de imagem, vídeo, áudio, texto e dados numéricos em um único modelo generativo. O número interessa menos pelo tamanho e mais pela direção. Aplicações corporativas deixam de operar como formulários sofisticados e passam a se aproximar de sistemas de percepção. O software que só recebe dados estruturados começa a parecer estreito. A máquina que lê contrato, escuta chamada, examina foto de produto, interpreta vídeo de linha fabril e cruza tudo com histórico operacional passa a ocupar outro patamar.

Essa é a ruptura. Modelos antigos eram especialistas em uma fatia do mundo. Um lia texto. Outro classificava imagem. Um terceiro convertia voz em palavra. A inteligência artificial multimodal tenta resolver o defeito original dessa separação. A realidade chega misturada. Uma consulta médica tem fala, exame de imagem, prontuário, histórico familiar, gesto, silêncio e sequência temporal. Uma fábrica tem vibração, câmera, temperatura, áudio de máquina, ordem de produção e variação de material. Um banco tem documento, assinatura, comportamento transacional, voz do cliente, geolocalização e anomalias estatísticas. Separar tudo para depois costurar respostas custa tempo, precisão e contexto.

A arquitetura por trás dessa mudança combina técnicas antes tratadas como domínios quase independentes. Redes neurais convolucionais, conhecidas como CNN (Convolutional Neural Networks), extraem padrões visuais de imagens e vídeos. Modelos de linguagem de grande porte, chamados LLM (Large Language Models), organizam raciocínio textual, instruções e inferências. Sistemas de reconhecimento de áudio transformam fala, ruído e entonação em sinais computáveis. A fusão de sensores, ou sensor fusion, integra câmeras, LiDAR (Light Detection and Ranging), microfones, sensores biométricos e dados transacionais para formar uma leitura mais rica do ambiente. O ponto decisivo está na integração nativa. Ao juntar módulos isolados por conveniência, a empresa obtém um mosaico lento. Ao arquitetar o sistema para raciocinar entre modalidades desde a origem, ela cria outra classe de inteligência operacional.

Essa diferença explica por que a discussão já saiu do encanto técnico. A Capgemini Research Institute, em pesquisa com 1.100 líderes de organizações com receita anual acima de USD 1 bilhão, em 15 países, aponta que a adoção de IA generativa subiu de 6% em 2023 para 30% em 2025, enquanto 93% das organizações exploram ou habilitam capacidades desse tipo de IA. O dado revela apetite, claro. Também revela ruído. Muitas companhias correm para mostrar iniciativa, poucas redesenham sua arquitetura de dados, seus fluxos decisórios e sua governança para capturar valor de fato.

A multimodalidade, apesar de apresentar desvantagens como aumento da necessidade de tokens, interessa porque aproxima a inteligência artificial das situações em que empresas perdem dinheiro, reputação e velocidade. Na saúde, ela permite combinar radiologia, laudos, anotações clínicas e histórico do paciente para apoiar decisões mais precisas. Na indústria, amplia inspeção visual, manutenção preditiva e análise de falhas ao unir imagem, som, vibração e dados de linha. No varejo, conecta comportamento de compra, imagem de prateleira, conversa com cliente e demanda regional. No setor financeiro, examina documentos, padrões transacionais, voz e sinais de fraude em conjunto. Nada disso exige fantasia. Exige engenharia, dados confiáveis e coragem para mexer em processos antigos.

Estudo de uma consultoria global informa que 88% dos respondentes relatam uso regular de IA em pelo menos uma função de negócio, contra 78% no ano anterior, mas apenas cerca de um terço começou a escalar programas de IA. Eis a contradição central em pleno 2026. A inteligência artificial se espalhou, porém o valor ainda se concentra em quem atravessou a fronteira entre experimento e sistema. O mercado está cheio de pilotos vistosos, apresentações impecáveis e comitês empolgados. Resultado financeiro, por sua vez, pede menos teatro e mais disciplina. Pede dado limpo, integração com sistemas legados, critério de risco, métrica de impacto e decisão executiva.

Essa mesma consultoria registra em levantamento com 1.993 participantes em 105 países, que 39% relatam impacto de IA em EBIT (Earnings Before Interest and Taxes, ou lucro antes de juros e impostos) no nível empresarial. O recado é útil para conselhos de administração e diretorias de tecnologia. A inteligência artificial já produz valor em organizações maduras, mas seu impacto amplo exige desenho institucional. Ferramenta solta cria produtividade episódica. Plataforma integrada altera margem, ciclo de inovação e qualidade da decisão.

O mercado também validou a escala econômica da ruptura. A Precedence Research estima o mercado global de inteligência artificial multimodal em USD 2,51 bilhões em 2025 e projeta USD 42,38 bilhões em 2034, com crescimento anual composto de 36,92%. Projeções de mercado sempre merecem leitura fria, pois carregam premissas e entusiasmo. Ainda assim, a direção combina com a lógica tecnológica. À medida que produtos, serviços e operações se tornam mais digitais, o valor migra para sistemas que compreendem sinais diversos, com baixa latência e capacidade de ação.

Convém, porém, retirar o verniz de milagre. Multimodalidade amplia potência e amplia risco. Quanto mais modalidades um sistema processa, maior a superfície de erro. Uma imagem ambígua, um áudio ruidoso, um prontuário mal preenchido ou um sensor mal calibrado podem contaminar a inferência. Governança deixa de ser departamento que revisa política depois do lançamento. Passa a ser parte da arquitetura. Privacidade, consentimento, rastreabilidade, segurança e explicabilidade entram no projeto desde a primeira linha de desenho. Pesquisa recente posiciona a inteligência artificial multimodal e AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management, ou gestão de confiança, risco e segurança em IA) no Pico das Expectativas Infladas do Hype Cycle de 2025, com previsão de integração crescente em aplicações e produtos de software nos próximos cinco anos. A mensagem é dupla. Há avanço relevante. Há exagero no ar.

A cautela também aparece nos agentes. A pesquisa da Capgemini aponta que 14% das organizações implementam agentes de IA parcial ou totalmente, 23% fazem pilotos e 71% ainda declaram falta de confiança plena em agentes autônomos para uso empresarial. Esse dado combina de forma direta com a tese multimodal. A máquina que vê, ouve e interpreta precisa de limites proporcionais ao seu alcance. Um assistente textual que erra uma resposta causa constrangimento. Um sistema multimodal conectado a operação, crédito, diagnóstico, logística ou manutenção pode deslocar decisões com efeito concreto. Autonomia sem supervisão adequada vira imprudência com interface elegante.

Para líderes empresariais, a pergunta certa mudou. Já faz pouco sentido discutir se a inteligência artificial multimodal chegará ao setor. Ela chegará por fornecedores, concorrentes, dispositivos, aplicações de produtividade, atendimento, manutenção, segurança, saúde e educação. A questão séria é outra. A organização tem dados multimodais organizados? Tem equipe capaz de avaliar modelos além da demonstração bonita? Tem arquitetura para operar com baixa latência? Tem governança para auditar decisões? Tem cultura para redesenhar processos. Sem isso, a empresa compra tecnologia avançada e a reduz a enfeite caro.

O Brasil precisa olhar esse tema com ambição prática. Consumidores brasileiros adotam tecnologia depressa. Empresas, em muitos casos, ainda confundem digitalização com transformação. Digitalizar um processo ruim apenas preserva sua mediocridade em formato eletrônico. A inteligência artificial multimodal exige revisão mais funda. Ela recompensa quem entende operação, dados, produto e experiência do cliente como partes do mesmo sistema. Também pune quem terceiriza pensamento estratégico para fornecedores e slogans.

A inteligência artificial multimodal replica a forma integrada pela qual percebemos o mundo, mas ultrapassa a escala humana ao processar milhares de sinais com velocidade e memória que nenhum cérebro isolado alcança. Esse é o salto competitivo. A máquina que só lia já ficou para trás. A que vê, ouve, entende e age chegou. A vantagem pertencerá a quem souber comandá-la com lucidez; os demais descobrirão tarde que, ao abdicar da estratégia, aceitaram ser conduzidos por ela.

Roger Finger é head de Inovação da Positivo Tecnologia