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5. Os robôs humanoides estão chegando

Este é o quinto texto da série em que mergulho, um a um, nos sinais que registrei na transição de 2025 para 2026. O primeiro artigo, publicado na newsletter da Livework, apresentou todos brevemente (veja aqui). Lembrando que um sinal é uma tendência potencial ainda não confirmada: enquanto tendências têm direção clara e evidências robustas, sinais são emergentes e sujeitos a diversas interpretações. Registrá-los é a minha forma de refletir sobre as mudanças que entendo impactarão substancialmente as nossas vidas no futuro.

Boa leitura!

Os robôs humanoides estão chegando

Quando a IA passa a existir no mundo real

2025 era para ter sido o ano dos agentes de IA. Até foi, mas para uma minoria que aprendeu a domá-los, como desenvolvedores. A principal promessa de automatizar tarefas complexas e de várias etapas ainda esbarrou em limitações práticas, como erros que se acumulam em sequências longas, dificuldade em contextos ambíguos e a necessidade de supervisão humana constante, o que anulou boa parte do benefício prometido (1).

Escrevi o parágrafo anterior alguns meses atrás e ele já envelheceu mal. Hoje já vemos agentes se disseminando, por mais que ainda lutem para se tornarem realmente úteis em escala. E se eles sofrem no digital, onde errar não custa quase nada, seria razoável esperar ainda menos de agentes com corpos, em que errar pode resultar em um copo quebrado (ou algo ainda pior).

Só que os robôs humanoides estão realmente chegando, é inevitável. O NEO, robô caseiro da 1X (e meu preferido), está à venda por US$ 20 mil (ou por US$ 499 por mês). Ele se propõe a prestar serviços caseiros: abre a porta de casa, organiza os cômodos e pega objetos para você. Quando a autonomia não dá conta, um operador humano assume o controle remotamente, e o robô vai aprendendo a cada iteração (2).

Nas fábricas, aliás, que talvez sejam o principal cenário claro de ROI, os robôs deixaram de ser um sinal e se tornaram uma tendência, com grandes contratos comerciais sendo assinados. Depois de ajudar a montar mais de 30 mil carros com a geração anterior, a BMW contratou uma frota de robôs para sua planta de Spartanburg (3). A Tesla iniciou a produção do Optimus em Fremont e a própria Boston Dynamics, depois de anos (ou décadas?) nos impressionando com as demos de movimentação de seus robôs, agora os treina com modelos de comportamento em parceria com a Toyota. São corpos que já sabiam se mover e agora começam a aprender a se tornar úteis (4). Por fim, Unitree e AgiBot, ambas chinesas, devem responder por quase 80% dos robôs humanoides embarcados pela China, o maior mercado do mundo, em 2026, a um custo de produção de um décimo do estimado para o Optimus (5).

Então, se 2025 foi o ano da promessa dos agentes, 2026 deve ser lembrado como o ano em que começamos a conviver com robôs. Alguns, mais simples, lhe servirão um café (como já aconteceu no ano passado comigo numa loja da MUJI em Nova Iorque ou no meio de uma rua em Shanghai) ou um drink (como já se observa em bares ou hotéis); outros, mais complexos, lhe servirão de companhia ao sair de compras, carregando coisas e ajudando nas decisões.

Robô fazendo café na MUJI em NYC (2025)

Quem os projeta (ou adota) deverá decidir entre dois caminhos: o da humanização, com robôs que falam e parecem cada vez mais humanos, ou o da objetificação, com robôs concebidos para serem percebidos como mais um eletrodoméstico. E a resposta não é tão óbvia quanto pode parecer. Até certo ponto, traços humanos aumentam a aceitação, mas depois despencam no vale da estranheza (6). Minha hipótese é que a escolha certa depende da intenção da experiência, distinção que explorei no texto anterior desta série. Nas interações utilitárias, como a de um robô que entrega um pedido, a objetificação pode ser uma virtude, pois queremos eficiência, não conversa. Já nos raros momentos em que a hospitalidade carrega valor em si, talvez haja espaço para algo mais próximo de nós.

Há ainda uma variável crucial e essencialmente de design: a confiança. O modelo do NEO significa, na prática, que um operador humano pode enxergar dentro da sua casa numa era em que a credibilidade virou moeda escassa (argumento do primeiro texto desta série). Assim, não imediatamente, mas no futuro, é possível que as empresas que se proponham a colocar robôs nas casas e nos espaços públicos disputem menos pela capacidade técnica de suas engenhocas e mais pelas promessas cumpridas de privacidade e segurança. Nesse território, mesmo que ainda esteja fora desse mercado, a Apple tem se posicionado claramente pró-segurança e pró-privacidade, enquanto outras gigantes ignoram essas virtudes. Deve ser por isso que o NEO é feito com materiais quentes e expressões “fofas”. Humanizar significa reduzir a ameaça em um momento em que a IA gera estranheza e, para muitos, repulsa.

E ainda tem uma pergunta que sigo sem saber responder: qual será a autonomia deles para circular pelas ruas, sem seus proprietários? Quando fui à China, em 2024, dividi o elevador do hotel com um robô que levava pedidos de comida aos quartos. No primeiro dia, tirei fotos, fiz vídeos, contei para todos no Brasil. No último, nem reparava mais nele. Em quatro dias, o que parecia extraordinário virou paisagem. O mesmo acontece com os carros autônomos que se tornaram frequentes em várias grandes cidades dos Estados Unidos.

É nessa janela entre o espanto e a invisibilidade que veremos a chegada dos robôs às nossas vidas. E, para quem projeta serviços, o trabalho agora é decifrar como esses agentes que habitarão o mundo físico servirão e serão servidos por suas organizações.

Notas de rodapé:

(1) O melhor agente testado no TheAgentCompany, benchmark da Carnegie Mellon que simula um ambiente real de trabalho, completou cerca de 30% das tarefas de forma autônoma (Xu et al., 2025). A matemática ajuda a entender: um agente com 85% de acerto por passo tem cerca de 20% de chance de completar uma sequência de dez passos. O Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até 2027 e estimou que, dos milhares de fornecedores ‘agênticos’, apenas cerca de 130 ofereciam agentes genuínos — o chamado agent washing (SDxCentral).

(2) O NEO é entregue realizando tarefas básicas de forma autônoma — abrir portas, buscar objetos, acender luzes; para as mais complexas, um teleoperador humano assume o controle em sessões agendadas e autorizadas pelo dono, que pode borrar pessoas e definir zonas proibidas da casa (Engadget). A estética é deliberada: corpo revestido em malha 3D e aparência propositalmente neutra — ‘mais como um sofá do que uma geladeira’, nas palavras do designer da 1X (eWeek). A fábrica de Hayward, Califórnia, iniciou a produção em escala em 30 de abril de 2026, com os mais de 10 mil NEOs do primeiro ano de produção esgotados em cinco dias (1X).

(3) Após piloto de onze meses com o Figure 02, a BMW assinou contrato comercial para uma frota do Figure 03 em Spartanburg (The Robot Report).

(4) A parceria Boston Dynamics + Toyota Research Institute demonstrou o Atlas executando sequências longas de tarefas via Large Behavior Models — capacidades que antes exigiriam programação manual (Boston Dynamics).

(5) A TrendForce projeta crescimento de 94% na produção chinesa de humanoides em 2026, com Unitree e AgiBot concentrando quase 80% dos embarques chineses, maior mercado global de robôs (TrendForce). A Unitree, que produz a ~US$ 9 mil por unidade, planeja embarcar 20 mil robôs em 2026 (Rest of World; eWeek). No agregado, o Morgan Stanley estima um mercado de US$ 5 trilhões até 2050 (Morgan Stanley).

(6) Meta-análise no Journal of the Academy of Marketing Science sobre antropomorfismo em serviços (Blut et al.); estudos em restaurantes testam o padrão do vale da estranheza (International Journal of Hospitality Management).

Transparência sobre o uso de IA:

Ferramentas de IA apoiaram o desenvolvimento deste artigo. O Claude (Anthropic, Fable 5) atuou como editor: revisou a estrutura e o texto do rascunho original, questionou argumentos e sugeriu contrapontos, pesquisou as referências das notas de rodapé e verificou fatos e fontes antes da publicação. O conceito do artigo, os argumentos centrais, as experiências relatadas e todas as decisões editoriais são do autor, que escreveu e revisou o texto em sua própria voz.

14/07/2026
4. Intencionalidade para cada tipo de experiência

Às vezes o encantamento está em ser invisível

Não conheço ninguém que faça um Pix mais pelo prazer da transação do que pela necessidade de transferir dinheiro de sua conta para a de outra pessoa ou instituição. A expectativa de praticamente qualquer pessoa é que a transação seja realizada o mais rapidamente e facilmente possível. Do outro lado do espectro, quando vamos ao show da nossa banda favorita, trata-se de uma daquelas experiências pelas quais ansiamos e não queremos que acabem nunca.

Work or pleasure? Essa era uma pergunta clássica sobre viagens, e podemos encontrar, escondida nela , uma divisão de intenções pouco abordada por quem trabalha com a experiência do cliente. Existem dois extremos valiosos para classificar experiências: as autotélicas (como o show) são aquelas que carregam valor em si mesmas, enquanto as utilitárias (como o Pix) são apenas meios para outros fins, e nas quais a eficiência deveria reinar absoluta.

É claro que uma determinada experiência pode situar-se em algum ponto do espectro entre o puramente autotélico e o utilitário. Exatamente por esse motivo, perseguir cegamente métricas de principalidade ou de atenção, como o tempo que alguém passa no seu aplicativo, nem sempre é positivo. Por exemplo, quando o objetivo é transferir dinheiro ou comprar algo relacionado a uma necessidade imediata, queremos fazer isso rapidamente.

O erro fatal de muitas organizações é tentar transformar interações que deveriam ser utilitárias em “experiências uau”, ignorando que esses usuários querem simplesmente resolver seus problemas e seguir suas vidas. Essa clareza de intencionalidade até está presente em algumas instituições, mas ainda é rara.

Em um projeto para definir o conceito da classe executiva de uma linha aérea, concluímos que poucas e melhores interações seriam o ideal para os passageiros. Neste caso, a intenção de priorizar o descanso trouxe clareza para que recomendássemos com segurança que o papel da tripulação fosse quase invisível em um serviço que costuma pecar pelo excesso de contato (high-touch). Foi a grande sacada que levou o NPS do serviço a subir 30 pontos.

A maestria de quem trabalha na área está em identificar os raros momentos em que o ordinário pode (e deve) tornar-se memorável, assim como quando não tentar forçar o encantamento onde se busca apenas eficiência. Reconhecer essa diferença é o primeiro passo. Logo a seguir, vem o mais difícil: promover o alinhamento entre as diferentes áreas para uma implementação consistente, uma operação impecável e a evolução contínua do serviço.

17/04/2026
3. A interface única se aproxima?

O fim da era de “um app para cada propósito”

Em 2017, especulei sobre o que aconteceria quando assistentes virtuais (naquela época, Siri e Alexa) se tornassem realmente úteis. A visão evolutiva traria um assistente que pudesse comprar produtos, reservar passagens, agendar compromissos e acessar qualquer serviço por nós, tornando-se um intermediário universal de todos os tipos de serviço.Siri e Alexa não chegaram lá (1), mas a ideia, que naquele momento parecia distante, permaneceu.

Quase uma década depois, o cenário que descrevi começa a se materializar. O Google lançou, no começo de 2026, o Universal Commerce Protocol (2), um padrão aberto para comércio mediado por IA. A OpenAI habilitou buscas, recomendações e compras diretamente no ChatGPT (3). E a Anthropic lançou o Claude Cowork, um agente que acessa arquivos e aplicativos no computador do usuário para executar tarefas complexas. Os assistentes não estão mais restritos a responder perguntas em um chat, mas começam a agir por nós.

A analogia mais instrutiva é com o último grande salto tecnológico: o iPhone. O smartphone da Apple absorveu a câmera, o walkman, o cartão de crédito, o GPS, e vários outros itens. Os assistentes de IA prometem algo parecido, mas numa camada diferente. Em vez de consolidarem dispositivos físicos, é possível que façam isso com interfaces de software, sites e aplicativos de terceiros. Os serviços por trás deles continuarão existindo, o que deve mudar é a porta de entrada. Ao que tudo indica, vamos descobrir restaurantes, comparar planos de saúde, contratar serviços de streaming e comprar passagens aéreas sem sair do assistente.

A outra hipótese que enxergo é a de copilotos embarcados em serviços. É possível que vejamos agentes transitando entre aplicativos levando informações de um para o outro, como o Claude Cowork já faz nos computadores. Por um tempo, as duas possibilidades coexistirão, mas a tendência de concentração na interface do assistente parece mais forte, pois quanto mais ele resolver sem precisar abrir outro aplicativo, maior a conveniência para nós, e mais difícil será convencer usuários a saírem dali. Dessa forma, a corrida das empresas pode se tornar, agora, a de habilitar seus serviços dentro de assistentes, em vez de inovar seus próprios canais.

Para os negócios, a implicação se desdobra em duas frentes:

A primeira é operacional. Os serviços precisarão ser “plugáveis” aos assistentes: APIs abertas, conectores padronizados, conteúdos e funcionalidades estruturados para máquinas. A navegabilidade por humanos, que dominou a estratégia digital por 25 anos, perde relevância. Já se produz cada vez mais conteúdo para motores de resposta (AEO ou GEO) em vez de para mecanismos de busca (SEO), o que significa que, cada vez mais, estamos produzindo conteúdos para máquinas, na expectativa de que sejam levados aos humanos. A mesma lógica agora se aplica à experiência: se seus clientes não visitarem mais seu site diretamente, você precisará garantir que os assistentes saibam acionar seus serviços. E, assim, em um cenário extremo, o problema de criar e manter interfaces pode deixar de existir para a maioria das empresas.

A segunda frente é estratégica e mais desconfortável. Com o assistente monopolizando totalmente a relação, as empresas perderão o contato direto com seus clientes e, com ele, o poder de influenciar suas experiências. Quando um assistente recomenda três restaurantes, o usuário tende a vê-lo como um conselho de um amigo informado, não como uma publicidade paga. Só que a curadoria é uma caixa-preta: não se sabe que critérios foram usados, se houve viés comercial ou quais opções ficaram de fora. Quem ganhar influência nessa curadoria ganhará influência no mercado.

O ano de 2025 já mostrou sinais concretos dessa transição. O ChatGPT lançou o equivalente a uma loja de aplicativos semelhante à App Store em 2008, com Walmart, Target e Etsy entre os primeiros parceiros de comércio integrado. O protocolo do Google foi concebido para que qualquer agente de IA possa completar transações com lojistas. E a explosão de integrações nesses sistemas não dá sinais de desaceleração. Resta saber o quanto as empresas estarão dispostas a abrir mão da relação direta com seus clientes. Mas, olhando para o ritmo dos últimos tempos, minha principal dúvida é se eles terão escolha e até quando.

Notas de rodapé:

(1) O lançamento da Alexa+ em 2026 para seus clientes nos EUA é um ponto a ser observado, assim como a incorporação do Gemini do Google à Siri, prevista para esse ano.

(2) O Universal Commerce Protocol (UCP) foi lançado pelo Google na conferência NRF em janeiro de 2026 (TechCrunch), sendo codesenvolvido com Shopify, Etsy, Wayfair, Target e Walmart, e endossado por mais de 20 parceiros, incluindo Visa, Mastercard e Stripe (Google).

(3) Em setembro de 2025, a OpenAI lançou o Instant Checkout no ChatGPT, usando o Agentic Commerce Protocol desenvolvido com a Stripe, permitindo compras diretas de vendedores Etsy e mais de um milhão de lojistas Shopify (OpenAI).

06/03/2026
1. A erosão da verdade compartilhada

Este texto faz parte de uma série de reflexões sobre os sinais que decidi registrar ao entrarmos em 2026. O primeiro texto publicado, na newsletter da Livework, apresentou brevemente todos os sinais (veja aqui). Agora, mergulharei em cada um dos sinais de maneira mais pessoal e profunda, um texto por vez.

Antes de começar, gostaria de lembrar que um sinal é uma tendência potencial ainda não confirmada. Enquanto tendências são movimentos com direção clara e evidências robustas, sinais são emergentes e sujeitos a muitas interpretações. Meu objetivo com o registro de sinais é refletir sobre as mudanças que devem impactar nossas vidas de forma substancial no futuro. São movimentos que partem de ou levam a mudanças em comportamentos, tecnologias e/ou negócios. Uma mudança significativa em um costuma impactar os outros.

Boa leitura!

A erosão da verdade compartilhada

Para cada prompt, uma realidade diferente

Esses dias vi uma notícia em uma rede social sobre uma cidade russa engolida pela neve. Cenas apocalípticas. Paredes de gelo de muitos metros de altura, com pessoas e carros circulando entre elas. Não tive ou não quis dedicar tempo para verificar se era verdade. Tenho quase certeza de que era IA, mas talvez eu nunca saiba… (1)

Não muito tempo atrás, por mais questionáveis que fossem, as fontes de informação eram poucas e massivas. A escassez de opções, concentradas no rádio e na TV, ajudava a criar uma noção de verdade compartilhada. Todos acompanhávamos as mesmas notícias, dançávamos as mesmas músicas e chorávamos as mesmas tragédias. Ao que tudo indica, os assistentes de IA estão acabando com essa ideia de consenso sobre a realidade.

Para cada pergunta que fazemos ao ChatGPT (ou equivalente), recebemos uma resposta única, gerada com base em estatísticas e sem tanto compromisso com (ou garantia de) precisão factual (2). Essa consolidação da mudança da ferramenta padrão de consulta em todo o mundo é perigosa, principalmente quando a pessoa do outro lado não dispõe do repertório necessário para distinguir o que é certo do que é alucinação. Isso porque ela pode passar a propagar a ficção como se fosse fato e retroalimentar um sistema que, realmente, nem se importa se é um ou outro.

A consequência não é apenas desinformação, mas também fragmentação. Cada vez mais as pessoas habitam suas próprias realidades (3), das quais têm quase certeza de que são absolutas. Elas parecem acreditar que estão sempre do lado certo da história (como se isso fosse realmente possível), vangloriam-se de seus valores e são vangloriadas de volta por aquelas de seus mesmos círculos. E é dessa forma que a polarização e as bolhas de filtro, estabelecidas em nossa sociedade global, encontram na IA generativa um aliado poderoso.

No mundo dos negócios, não é muito diferente. Imagens geradas por IA tornam produtos ou serviços mais atraentes do que realmente são. Avaliações feitas por robôs influenciam nossas percepções (4). Influenciadores promovem o que sabem não ser bom desde que lhes paguem. E até as grandes publicações deixam de falar a verdade quando esta não lhes convém (5).

Nesse novo mundo, reputação tem virado uma moeda escassa e, por consequência, ainda mais valiosa do que na era de ouro da publicidade. Instituições e indivíduos que conseguirem construir credibilidade criarão ativos estratégicos (6). Mas como fazer isso? Como diferenciar o que é confiável do que não é? Qual seria a origem da credibilidade, se nem mesmo em instituições tradicionais podemos confiar mais?

Talvez o ponto de partida não esteja na instituição, mas sim na consistência. Em um mundo em que qualquer conteúdo pode ser fabricado, a única prova de autenticidade é o comportamento ao longo do tempo. Não o que se diz, mas o que se faz repetidamente. A verdade compartilhada pode estar se erodindo, mas a confiança ainda pode ser construída — com promessas sendo cumpridas, uma por vez.

É por isso que, para organizações, não basta mais saber fazer boas promessas em campanhas publicitárias ou por meio de influenciadores. A atração é importante, mas vai ser cada vez menos relevante. Com tanta dúvida pairando sobre o que é real e o que não é, a consistência que leva à confiança se torna ainda mais crucial.

E, assim, as marcas precisam ter muita clareza sobre o que devem prometer para, mais importante do que isso, garantir que essa promessa será entregue no tempo. Definir propostas de valor que sejam valiosas, sim, mas também se concentrarem em estabelecer maneiras de entregar esse valor com o passar do tempo por meio de seus canais e pontos de contato — ou de terceiros, como abordarei em outro texto dessa série.

A mudança está (sempre) chegando. Observar sinais é uma forma de se antecipar.

Notas de rodapé:

(1) O vídeo que vi da cidade russa engolida pela neve é apenas um exemplo de uma epidemia silenciosa. O número de deepfakes reportados globalmente saltou de meio milhão em 2023 para quase 8 milhões em 2025 — um aumento de 1.500% em dois anos (Keepnet Labs). Em janeiro de 2024, fraudadores usaram tecnologia deepfake para simular o CFO de uma empresa em uma videochamada e convencer um funcionário a transferir 25 milhões de dólares (UNESCO). A Internet Watch Foundation documentou 210 páginas web com deepfakes de abuso sexual infantil gerados por IA no primeiro semestre de 2025 — um aumento de 400% em relação ao mesmo período de 2024 (Scientific American). Por último, pesquisas confirmam que humanos não conseguem identificar consistentemente vozes geradas por IA, frequentemente percebendo-as como idênticas a pessoas reais (UNESCO).

(2) O problema é mais concreto do que parece. Mesmo os melhores modelos de IA ainda geram informações falsas em pelo menos 0,7% a 9% das interações, dependendo da complexidade da tarefa. Estudos recentes mostram que modelos amplamente utilizados apresentam taxas de alucinação entre 2% e 5% (All About AI) — o que significa duas a cinco respostas fabricadas a cada cem consultas. Em outubro de 2025, a Deloitte entregou ao governo australiano um relatório de 440 mil dólares que continha múltiplas alucinações, incluindo fontes acadêmicas inexistentes e uma citação falsa de uma decisão judicial (Wikipedia). Se isso acontece em relatórios corporativos de alto valor, imagine o que circula nas milhões de conversas cotidianas ao redor do mundo…

(3) Uma revisão sistemática de pesquisas entre 2015 e 2025 identificou três padrões consistentes: (1) sistemas algorítmicos amplificam estruturalmente a homogeneidade ideológica, reforçando a exposição seletiva e limitando a diversidade de pontos de vista (MDPI); (2) os algoritmos priorizam conteúdo emocionalmente carregado ou controverso, independentemente de sua precisão, porque esse tipo de material mantém os usuários mais tempo na plataforma (HKS Misinformation Review); e (3) curiosamente, jovens com maior conhecimento sobre como os algoritmos funcionam demonstram menos propensão a corrigir desinformação ou a se expor a visões opostas (HKS Misinformation Review). Ou seja, saber como a bolha funciona não necessariamente ajuda a escapar dela.

(4) Em média, cerca de 30% das avaliações online são consideradas falsas — quase uma em cada três opiniões que lemos pode ser intencionalmente enganosa (Shapo). Estima-se que avaliações falsas custem aos consumidores 787 bilhões de dólares em 2025 devido a compras mal orientadas (Shapo). O incentivo é perverso: empresas que compram avaliações falsas podem obter retornos de até 1.900% sobre o investimento (Shapo). Com a IA generativa, uma única operação pode fabricar milhares de depoimentos convincentes em segundos. Em uma análise de 30 mil avaliações em best-sellers da Amazon, 3% foram identificadas como geradas por IA — e 74% delas eram avaliações de cinco estrelas (Retail TouchPoints).

(5) A crise de credibilidade não é exclusiva da IA — ela espelha um colapso mais amplo. Em 2025, apenas 28% dos americanos declararam confiar na mídia tradicional — o nível mais baixo já registrado em cinco décadas de pesquisas (Gallup). Entre jovens abaixo de 50 anos, a confiança é ainda menor: não ultrapassa 31% (Caracal). Quando a Gallup começou a medir esse indicador nos anos 1970, entre 68% e 72% dos americanos confiavam nos veículos de comunicação. Hoje, entre republicanos, a confiança está em apenas 12% (Caracal).

(6) Os dados apontam uma direção. Entre os 55% das pessoas que usam plataformas de IA generativa, 91% afirmam usá-las para compras de alguma forma — pesquisando marcas, comparando produtos e resumindo avaliações (Edelman). O que aparece nas respostas da IA é moldado por reputação, relevância, credibilidade e clareza. Em outras palavras, a construção de confiança deixou de ser um “soft asset” para se tornar um fator de visibilidade algorítmica. Marcas de confiança atraem talentos mais facilmente, retêm funcionários por mais tempo e criam vantagens competitivas difíceis de replicar rapidamente (Cooperativecomputing). Concorrentes podem copiar produtos, igualar preços e usar tecnologia comparável, mas não conseguem construir rapidamente a confiança que se acumula com um comportamento consistente ao longo de anos. Segundo a Edelman, 81% dos consumidores afirmam que confiar em uma marca ainda é um fator decisivo ou determinante na hora de realizar uma compra (Number Analytics).

06/02/2026