A inteligência artificial deixou de ser apenas um software que responde perguntas ou recomenda filmes.
Hoje, ela ganha corpo, movimento e presença no mundo real. Esse é o conceito de Physical AI — a união entre a inteligência de dados e as ações físicas no ambiente.
Robôs que entregam pedidos em shoppings, drones que sobrevoam cidades com refeições, máquinas que decidem sozinhas o melhor trajeto ou momento de interação com o usuário. Tudo isso já está em operação, inclusive no iFood.
A Physical AI (ou inteligência artificial física) está se tornando mais acessível e presente em soluções cotidianas.
Neste conteúdo, vamos explicar o que significa Physical AI, como ela funciona, exemplos práticos e, claro, como essa tecnologia transforma a experiência dos usuários em empresas como o iFood.
O que é Physical AI?
Physical AI é o que o nome sugere: a combinação da inteligência artificial com dispositivos físicos que atuam no mundo real.
Em vez de apenas processar dados e oferecer respostas virtuais, como faz um chatbot, a Physical AI é capaz de perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações físicas com base nessas informações.
Em outras palavras, o que significa Physical AI é: colocar “cérebro” em máquinas que se movem, entregam, interagem e agem sozinhas.
Robôs, drones e veículos autônomos são bons exemplos da physical AI dessa integração entre sensores, algoritmos e capacidade de ação.
No iFood, por exemplo, robôs como a ADA e drones de entrega já aplicam esse conceito. É uma boa forma de mostrar o futuro da logística.
Com diversos testes, ela foi se tornando mais autônoma e escalável: recarrega sozinha, navega em ambientes complexos e desvia de pessoas/obstáculos em tempo real, combinando visão computacional, sensores e mapas do local para traçar a melhor rota.
Quando encontra situações fora do padrão, aciona um agente virtual de IA, reduzindo a necessidade de intervenção humana.
A partir dessa arquitetura (IA embarcada + suporte remoto), um único operador pode monitorar até 100 robôs, aumentando a eficiência e reduzindo custos.
Como funciona a Physical AI na prática?
Para entender como funciona o Physical AI, pense em uma combinação de três elementos: sensores, algoritmos inteligentes e ação física.
Esses sistemas começam captando dados como localização, obstáculos, temperatura, tráfego, entre outros dados.
A partir disso, entram em cena modelos de inteligência artificial que analisam essas informações em tempo real, tomam decisões e executam ações por meio de dispositivos físicos como robôs ou drones.
Por exemplo: um robô de entrega precisa entender o trajeto, desviar de pessoas ou objetos no caminho e decidir a hora certa de parar e entregar um pedido.
Isso só é possível porque ele está equipado com câmeras, radares e softwares que permitem esse tipo de “leitura” e resposta ao mundo físico.
A grande diferença da Physical AI para outras formas de IA é justamente essa capacidade de agir no espaço físico com precisão e autonomia.
Quais são os principais usos e aplicações da Physical AI?
Os exemplos de Physical AI aparecem especialmente em áreas que exigem interação direta com o mundo físico.
No varejo e na logística, robôs autônomos são usados para movimentar produtos em centros de distribuição, embalar pedidos e até fazer entregas.
No setor de mobilidade, carros autônomos usam Physical AI para navegar com segurança pelas ruas. Na saúde, robôs cirúrgicos combinam precisão mecânica com decisões baseadas em dados para apoiar procedimentos delicados.
Outros campos que já adotam essa tecnologia incluem agricultura (com tratores autônomos que ajustam sua rota e operação em tempo real), manufatura (com robôs colaborativos em fábricas) e segurança (com drones que monitoram grandes áreas).
Quais são os desafios para implementar a Physical AI?
Apesar do potencial da Physical AI, sua implementação ainda enfrenta uma série de obstáculos técnicos, operacionais e até éticos.
O primeiro desafio é a complexidade tecnológica. Para que um robô atue de forma autônoma no mundo físico, ele precisa de sensores precisos, capacidade de processar dados em tempo real e algoritmos robustos de tomada de decisão.
Em consequência, isso exige uma infraestrutura avançada, alto poder computacional e integração entre software e hardware.
Outro ponto crítico é a segurança. Quando máquinas tomam decisões físicas, como cruzar uma rua ou entregar um pedido, qualquer falha pode trazer riscos reais. Por isso, os testes precisam ser rigorosos, com validações em múltiplos cenários.
Há ainda desafios regulatórios. A operação de robôs em espaços públicos ou drones em áreas urbanas depende de legislações específicas, autorizações e diálogo com autoridades. Sem isso, a escala das soluções fica limitada.
Sem falar que existe o fator cultural: empresas e usuários ainda estão aprendendo a conviver com máquinas que agem como “agentes físicos inteligentes”. Essa aceitação exige tempo, educação e, acima de tudo, confiança na tecnologia.
Como a Physical AI pode impactar empresas como o iFood?
Para empresas que atuam na logística, no delivery e na operação de ponta a ponta, como o iFood, a Physical AI representa um salto de eficiência e inovação.
Imagine robôs que decidem, em tempo real, a melhor rota para entrega com base nas condições do ambiente (trânsito, clima, fluxo de pessoas).
Ou drones que avaliam se é seguro pousar em determinada região antes de concluir uma entrega. Tudo isso já está deixando de ser ideia para virar realidade.
O iFood tem parceria com a Speedbird para avançar, inclusive, com a entrega de drone no Brasil. A Physical AI amplia o poder de automação com inteligência aplicada. Isso significa:
- Mais agilidade nas entregas, com roteirização dinâmica e tomada de decisão autônoma;
- Redução de falhas humanas, especialmente em processos repetitivos;
- Operações mais escaláveis, com robôs e drones que funcionam 24/7;
- Melhor experiência para o cliente, com mais previsibilidade, segurança e inovação no serviço prestado.
A longo prazo, a Physical AI pode transformar completamente a forma como os pedidos são coletados, armazenados e entregues.
Como o iFood pode se beneficiar da Physical AI no futuro da logística e da entrega?
No iFood, a Physical AI já deixou de ser tendência e passou a integrar testes e projetos reais. O objetivo é claro: tornar a logística mais inteligente, criando experiências inovadoras para quem pede e para quem entrega.
“A gente realizou diversos testes junto com a ADA, o nosso robô de entrega. Ele consegue entender exatamente onde passar, quando parar, em quais momentos ele deveria interagir com o usuário”, explica Thiago Viana, diretor de Inovação do iFood.
Na prática, a Physical AI pode orquestrar modais: o robô assume trechos repetitivos e de curta distância (por exemplo, dentro de shoppings, campi ou hubs), enquanto os entregadores seguem protagonistas nas rotas urbanas, no contato com o cliente e nas entregas que exigem adaptação em tempo real.
Esse arranjo ajuda a reduzir deslocamentos vazios, melhorar prazos, aumentar a segurança em pontos críticos e dar mais previsibilidade para quem pede e para quem entrega.
“A gente investe nesse tipo de tecnologia há muitos anos e a gente acredita que estamos cada vez mais próximos de ter dezenas ou milhares de pessoas experimentando isso diariamente”, complementa o diretor.
