Nos últimos dois anos, a inteligência artificial generativa ocupou o centro das discussões sobre inovação. Ferramentas capazes de criar textos, imagens, vídeos e códigos passaram a fazer parte da rotina de empresas e consumidores, transformando a forma como trabalhamos e produzimos conteúdo.Mas, nas conversas que acompanhei recentemente durante o Web Summit Rio, ficou claro que o mercado está olhando para a próxima fronteira dessa evolução: a capacidade da inteligência artificial de compreender e interagir com o mundo físico. É nesse contexto que os digital twins, ou gêmeos digitais, ganham relevância.Embora o conceito exista há anos, os avanços recentes em inteligência artificial, computação acelerada e conectividade estão tornando possível criar representações digitais cada vez mais precisas de ambientes, equipamentos, cidades e operações inteiras. Mais do que modelos estáticos, esses sistemas recebem dados continuamente do mundo real e permitem acompanhar, simular e prever comportamentos em tempo real.A importância dessa transformação está no fato de que, durante décadas, empresas tomaram decisões olhando para o passado. Relatórios, indicadores e históricos de desempenho sempre foram a principal base para planejamento e execução. Com os digital twins, surge a possibilidade de testar cenários futuros antes que eles aconteçam.Na indústria, isso significa simular mudanças em linhas de produção, prever falhas de equipamentos e otimizar operações sem interromper a atividade real. Na logística, permite antecipar gargalos, avaliar rotas alternativas e responder com mais rapidez a eventos inesperados. Em cidades inteligentes, abre caminho para análises mais sofisticadas sobre mobilidade urbana, consumo de energia e infraestrutura. Na saúde, pesquisadores já exploram modelos capazes de reproduzir características específicas de pacientes para apoiar diagnósticos e tratamentos mais personalizados.Esse movimento acontece em um momento de forte expansão dos investimentos em inteligência artificial. Segundo a consultoria IDC, os gastos globais com IA devem superar US$ 600 bilhões até 2028. Ao mesmo tempo, projeções da Markets and Markets indicam que o mercado global de digital twins deverá mais que quadruplicar nos próximos anos, refletindo a busca das organizações por ferramentas capazes de transformar dados em decisões mais rápidas e precisas. Mas talvez o aspecto mais interessante dessa evolução seja que ela está criando as bases para a próxima etapa da inteligência artificial: a chamada IA física.Se a IA generativa revolucionou a forma como máquinas produzem conteúdo, a IA física busca permitir que sistemas inteligentes compreendam espaço, movimento, contexto e relações de causa e efeito no mundo real. Estamos falando de robôs, veículos autônomos, máquinas industriais e outros sistemas capazes não apenas de analisar informações, mas de agir sobre o ambiente ao seu redor.Para que isso aconteça de forma segura e eficiente, esses sistemas precisam aprender. E é justamente aí que os digital twins assumem um papel estratégico. Antes de operar em uma fábrica, circular por uma cidade ou executar tarefas complexas, uma máquina pode ser treinada, testada e validada em uma réplica digital extremamente fiel da realidade. Em vez de aprender apenas por tentativa e erro no mundo físico, ela passa a desenvolver capacidades em ambientes simulados, reduzindo riscos, custos e tempo de implementação.Um exemplo recente dessa tendência veio da LG Group, que anunciou investimentos em uma infraestrutura voltada ao avanço da IA física. A iniciativa envolve simulação, treinamento de robôs e criação de réplicas digitais de operações industriais para acelerar o desenvolvimento de sistemas capazes de atuar no mundo real. Mais do que um projeto específico, o movimento evidencia como os digital twins estão se tornando uma peça central na construção da próxima geração de sistemas inteligentes.Naturalmente, a expansão dos digital twins exigirá atenção a temas como qualidade dos dados, segurança e governança. No entanto, à medida que a tecnologia amadurece, cresce também a capacidade das organizações de utilizar essas ferramentas de forma responsável e estratégica. Mais do que substituir decisões humanas, os digital twins têm potencial para ampliar nossa capacidade de compreender sistemas complexos e agir de forma mais eficiente diante de um mundo cada vez mais dinâmico.Ainda assim, a direção parece clara. Se a última década foi marcada pela digitalização de processos, a próxima poderá ser definida pela criação de representações digitais cada vez mais sofisticadas do próprio mundo físico. E, à medida que inteligência artificial, simulação e automação avançam juntas, os digital twins deixam de ser apenas uma ferramenta tecnológica para se tornar uma plataforma estratégica de experimentação, aprendizado e tomada de decisão.Se a IA generativa ampliou a forma como interagimos com o mundo digital, os digital twins e a IA física têm potencial para transformar a maneira como compreendemos e operamos o mundo real. E tudo indica que essa transformação já começou.O post O próximo passo da IA não está nas telas apareceu primeiro em Olhar Digital.