Pular para o conteúdo
Neuraltronic

Radar Tecnológico

Nossa visão sobre tecnologias emergentes de IA e automação e seu potencial para empresas brasileiras

Acompanhamos o cenário de IA para identificar oportunidades reais. Este radar representa nossa avaliação de maturidade e aplicabilidade de tecnologias para automação e IA generativa.

Categorias do Radar

Adopt

Maduro e recomendado para produção

Trial

Pronto para pilotos e PoCs

Assess

Promissor, sob avaliação

Hold

Aguardar maturação

ADOPT

Agentic AI Frameworks (LangGraph, CrewAI)

Agentes autônomos em produção: orquestração de tarefas complexas com human-in-the-loop

Multi-Agent Orchestration

Múltiplos agentes colaborando em processos inteiros — orquestração que já usamos em produção

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Stack padrão para IA generativa com dados próprios — chatbots, busca semântica, Q&A sobre documentos

MCP (Model Context Protocol)

Protocolo aberto para conectar LLMs a ferramentas e sistemas. Desenvolvemos e operamos servidores MCP próprios

LLM APIs (OpenAI, Anthropic, Google)

APIs maduras para integrar IA generativa em qualquer aplicação — text, code, multimodal

Workflow Automation (n8n, Make)

Automação de processos sem código para integrações rápidas entre sistemas

TRIAL

Computer Use & Browser Agents

Agentes que operam software pela interface — automação de tarefas repetitivas em sistemas legados

LLMOps & AI Observability

Infraestrutura para operar LLMs em produção: prompt management, cost tracking, guardrails e monitoramento

Fine-tuning (LoRA/QLoRA)

Ajuste fino de modelos para domínios específicos — quando RAG sozinho não é suficiente

Autonomous Factory (Fábrica Autônoma)

Orquestração de agentes para operações autônomas de ponta a ponta — em desenvolvimento ativo

ASSESS

AI Governance (EU AI Act, LGPD)

Frameworks de compliance para IA de alto risco — relevante para quem exporta ou usa IA em decisões críticas

Robotics & Physical AI

Integração de agentes de IA com robótica — próximo horizonte para automação industrial. Visão 2027.

Voice AI & Conversational Agents

Agentes por voz para atendimento e operações — qualidade melhorando rapidamente, mas ainda com limitações

Local/On-premise LLMs

Modelos rodando localmente para dados sensíveis — trade-off entre privacidade e capacidade

HOLD

AGI Claims

Marketing hype sobre inteligência geral — empresas que prometem AGI estão vendendo fumaça

Quantum ML

Computação quântica para ML ainda experimental — longe de vantagem prática

Blockchain para IA

Caso de uso não comprovado — rastreabilidade resolve-se com ferramentas convencionais

Synthetic Data Generation

Geração de dados sintéticos para treinamento — útil em teoria, mas qualidade inconsistente na prática

Como avaliamos

01

Construímos primeiro

Não avaliamos tecnologia por slide ou benchmark. Integramos em produtos próprios, testamos com dados reais e medimos em produção.

02

Operamos no dia a dia

Toda tecnologia que recomendamos é algo que usamos internamente. Se quebra às 3h da manhã, sabemos antes do cliente.

03

Só recomendamos o que funciona

Se uma tecnologia não sobrevive ao nosso ambiente de produção, não entra no radar. Sem exceções, sem hype.

Quer discutir tecnologias emergentes?

Estamos sempre abertos a trocar ideias sobre o futuro da IA e automação

Última atualização: Fevereiro 2026