A Blockchain Raramente é Mencionada à Medida que a IA Domina as Previsões de Tendências do CES 2026

Resumo

• Predições de tendências do CES dominadas por IA, com adoção generalizada reportada em locais de trabalho, casas, veículos e cuidados de saúde.
• O futurista Brian Comiskey delineou um futuro baseado em monitorização contínua, sistemas personalizados e produtos definidos por software.
• No entanto, permanecem questões sobre a aceitação da IA no local de trabalho e o retorno sobre o investimento, apesar dos pesados gastos empresariais em IA generativa.

A blockchain recebeu apenas uma menção breve na palestra do Consumer Electronics Show (CES) focada em previsões de tendências tecnológicas, enquanto a inteligência artificial dominava a discussão sobre o futuro da tecnologia de consumo e empresarial. A palestra “Tendências a Observar no CES 2026”, realizada na segunda-feira, contou com Brian Comiskey, diretor sênior de inovação e tendências na Associação de Tecnologia de Consumo (CTA). Comiskey descreveu a década de 2020 como uma de “transformação inteligente”, impulsionada principalmente pelos avanços em IA.

“Esta é uma onda de inovação trazida pelo crescimento da inteligência artificial e suas capacidades crescentes, que estão mudando as operações das empresas, as funções dos trabalhadores e a vida dos consumidores,” disse Comiskey.

A blockchain foi mencionada apenas de passagem perto do final da discussão, descrita como oferecendo “camadas de segurança inquebráveis,” sem mais explicações ou detalhes. “Plataformas inteligentes” Apesar da incerteza econômica contínua, incluindo pressões inflacionárias e tarifas, a CTA projeta que a receita da indústria de tecnologia de consumo dos EUA atingirá $565 bilhões de dólares em 2026, indicando uma demanda contínua dos consumidores por novas tecnologias. Ele delineou um futuro em que dispositivos de hardware funcionam cada vez mais como plataformas adaptativas e orientadas por dados. Comiskey afirmou que óculos inteligentes e headsets de realidade estendida estão sendo utilizados em ambientes industriais, incluindo otimização de armazéns, assistência cirúrgica remota e aplicações médicas. “Vamos ver uma transformação inteligente impulsionando uma mudança fundamental,” disse ele. “Os dispositivos e hardware que conhecemos e amamos estão se tornando plataformas inteligentes projetadas para oferecer experiências profundamente personalizadas e adaptativas.”

Os carros estão passando por uma transformação semelhante, disse Comiskey, argumentando que estão evoluindo para “ecossistemas definidos por software,” com atualizações over-the-air, hardware modular e sistemas operacionais abertos. “Os carros não são mais apenas máquinas,” afirmou. “Os consumidores agora esperam que seus carros se adaptem a eles, e não o contrário.” Ele destacou perfis de motoristas alimentados por IA, manutenção preditiva e parcerias entre fabricantes de automóveis, empresas de tecnologia e plataformas de conteúdo como centrais para essa mudança. Só nesta semana, a Nvidia anunciou um conjunto de modelos de IA abertos projetados para carros autônomos. Cuidados de saúde e casas inteligentes Na área de saúde, Comiskey previu um aumento no uso de tecnologias de monitorização contínua. Ele afirmou que as ferramentas de saúde mental estão passando de “rastreamento passivo para suporte proativo,” com startups usando biomarcadores de voz para detectar sinais precoces de depressão e ansiedade. Ele também citou IA conversacional para terapia cognitivo-comportamental, monitoramento do sono biométrico e plataformas de nutrição personalizadas. O painel também focou na evolução da casa inteligente, que Comiskey descreveu como se tornando mais personalizada e mais integrada ao monitoramento de saúde. Sistemas domésticos conectados, disse ele, estão sendo cada vez mais projetados para antecipar as necessidades do usuário aprendendo rotinas diárias e preferências, ajustando automaticamente iluminação, clima e entretenimento. Dispositivos como espelhos inteligentes, detectores de fumaça e campainhas estão sendo posicionados como ferramentas de saúde, segurança e produtividade. A sessão também abordou mudanças nos modelos de negócios possibilitadas por essas tecnologias. Comiskey afirmou que a “monetização híbrida” está se tornando padrão, combinando assinaturas com publicidade, complementos premium, gorjetas e fluxos de receita focados em criadores. “Essa flexibilidade ajuda as plataformas a alcançarem públicos mais amplos, ao mesmo tempo que oferece mais formas de monetização para os criadores,” disse ele, embora também sugira que os clientes serão pressionados a pagar mais por serviços que antes podiam pagar diretamente antes de os serviços por assinatura se tornarem padrão.

Comiskey também apresentou dados sugerindo que a adoção de IA no local de trabalho já é generalizada. Segundo pesquisas da CTA que cobrem os mercados europeu, sul-coreano e dos EUA, a conscientização sobre IA ultrapassou 90% em todas as regiões pesquisadas. Mais de 40% dos trabalhadores em cada país relataram usar IA no trabalho, com os EUA liderando com quase 63%. “Nossos dados mostram que a IA está evoluindo de algo experimental para algo essencial para as empresas e os trabalhadores,” disse Comiskey, acrescentando que trabalhadores nos EUA que usam IA relataram economizar em média 8,7 horas por semana. Perspectiva mista  Apesar do otimismo de Comiskey, além do CES a IA tem recebido uma recepção mista, com questões permanecendo sobre como trabalhadores e consumidores estão respondendo à implementação generalizada de IA. Alguns funcionários criticaram as ferramentas de IA no local de trabalho como ineficientes, chamando o que ela produz de “trabalho de má qualidade” e argumentando que corrigir erros gerados por IA pode aumentar a carga de trabalho em vez de reduzi-la.
Um estudo de julho do MIT Research Lab descobriu que, apesar de entre 30 e 40 bilhões de dólares em investimento empresarial em IA generativa, 95% das organizações pesquisadas relataram não obter retorno mensurável sobre o investimento. Usar IA para prever ações e comportamentos humanos também levanta questões sobre privacidade e proteção de dados. “A maioria das organizações está do lado errado da Divisão GenAI,” concluiu o relatório do MIT. “A adoção é alta, mas a disrupção é baixa.”