Internet das Coisas em 2025: tendências, ferramentas e estratégias práticas

A Internet das Coisas deixou de ser promessa e já impacta o dia a dia de empresas brasileiras de todos os portes. Em 2024, o país ultrapassou dezenas de milhões de acessos móveis M2M, impulsionando rastreamento, telemetria e medidores inteligentes, segundo dados consolidados pela Anatel e divulgados pela TeleTime.

Ao mesmo tempo, tendências como 5G, Edge Computing, IA generativa e gêmeos digitais estão reposicionando a Internet das Coisas como motor central de eficiência operacional e novos modelos de negócio, como destacam análises da Algar e da Claro Próximo Nível.

Para o gestor de tecnologia, dados ou operações, o desafio já não é entender o conceito, mas sim transformar pilotos dispersos em uma estratégia integrada com ROI mensurável. Este artigo mostra, de forma prática, como estruturar arquitetura, escolher ferramentas, conectar IoT com IA e criar um ciclo de otimização contínua, com foco no contexto brasileiro.

O que é Internet das Coisas na visão de negócios

Na definição técnica, Internet das Coisas é a rede de dispositivos físicos conectados, equipados com sensores, atuadores e software, capazes de coletar e trocar dados pela internet. Na prática de negócios, é qualquer ativo do mundo físico que passa a gerar dados confiáveis, em tempo quase real, que você consegue transformar em decisão automática ou quase automática.

Pense em um sensor de solo IoT instalado em uma fazenda de soja conectada. Ele mede umidade, temperatura e condutividade elétrica. Esses dados alimentam um modelo que ajusta automaticamente a irrigação, reduzindo desperdício de água e aumentando produtividade. Este é o cenário típico de agricultura de precisão que estudos da iMaxima vêm apontando como prioridade no agronegócio brasileiro.

Algumas perguntas ajudam a traduzir o conceito para a sua realidade:

• Quais processos críticos ainda dependem de inspeção manual, planilhas ou feeling operacional?
• Quais ativos caros geram prejuízo quando falham de forma inesperada?
• Onde desperdícios de energia, água, insumos ou horas extras são recorrentes?
• Quais dados em campo você precisaria para automatizar uma decisão hoje tomada por analistas?

Responder a essas perguntas gera um inventário de oportunidades de Internet das Coisas. A partir dele, você prioriza casos de uso com combinação de alto impacto e baixa complexidade técnica, alinhados às projeções de crescimento do mercado que relatórios como o da TD SYNNEX apresentam para o Brasil.

Arquitetura técnica da Internet das Coisas: dispositivos, conectividade e nuvem

Todo projeto de Internet das Coisas robusto segue a mesma lógica de arquitetura, ainda que com variações de ferramentas e fornecedores. Entender essas camadas é fundamental para decidir onde investir e como crescer com segurança.

Uma forma prática de enxergar a arquitetura é dividi-la em quatro camadas principais:

1. Dispositivos e sensores: são os equipamentos em campo, como controladores industriais, câmeras, medidores inteligentes ou sensores de solo. Eles coletam dados brutos e, em alguns casos, executam ações locais.
2. Conectividade: 2G/3G/4G/5G, NB-IoT, LoRaWAN, Wi‑Fi industrial ou redes cabeadas. A escolha depende de alcance, consumo de energia, volume de dados e criticidade. Estudos da Agora Distribuidora e da Belluno Tec reforçam a importância de 5G e redes privadas para aplicações de baixa latência.
3. Borda (Edge Computing): gateways ou appliances que processam dados próximos à origem, filtrando, agregando e executando inferência de IA localmente. Isso reduz tráfego para a nuvem e melhora o tempo de resposta, como apontam os materiais da Algar.
4. Plataforma em nuvem e aplicações: serviços na nuvem que recebem, armazenam, tratam e expõem dados para dashboards, sistemas de analytics, ERPs e CRMs.

Um fluxo típico de dados IoT em operação funciona assim:

1. O sensor coleta uma leitura a cada intervalo definido.
2. O gateway na borda executa validações básicas, remove ruídos e aplica regras simples.
3. Apenas dados relevantes seguem pela rede celular ou LPWAN até a plataforma em nuvem.
4. A plataforma aplica modelos de IA, gera alertas, aciona automações ou atualiza painéis.
5. As equipes de operação e negócios usam esses insights para otimização, eficiência e melhoria contínua.

Projetos bem-sucedidos começam com uma arquitetura mínima viável, mas já pensada para escalar. Isso pede decisões claras sobre padrões de conectividade, formatos de mensagem, APIs e segurança de ponta a ponta.

Ferramentas para desenhar, operar e monitorar soluções IoT

Com a arquitetura em mente, o próximo passo é escolher as ferramentas que orquestram o ciclo completo: conectar dispositivos, gerenciar identidades, armazenar dados, aplicar regras de negócio e monitorar a saúde da solução.

Na prática, você vai lidar com quatro grandes categorias de ferramentas:

1. Plataformas de conectividade e SIM management: usadas para gerenciar linhas M2M, chips de dados e redes LPWAN. No Brasil, operadoras e especialistas como Claro e Lyra M2M oferecem portfólios focados em IoT, abordados em conteúdos sobre tendências de IoT em 2024 e tendências de IoT para os próximos anos.
2. Plataformas IoT em nuvem: serviços como AWS IoT Core e Microsoft Azure IoT Hub centralizam device management, ingestão de dados, autenticação e integrações com bancos de dados e serviços de IA.
3. Ferramentas de analytics e observabilidade: desde data warehouses até soluções de monitoramento de logs e métricas de dispositivos.
4. Plataformas de aplicação low-code/no-code: permitem criar dashboards, portais e fluxos de automação com pouco código, acelerando a entrega de valor para áreas de negócio.

Para selecionar o conjunto ideal, siga um fluxo decisório simples:

• Comece pelo caso de uso: rastreamento, telemetria, automação ou visão computacional têm perfis de dados e latência diferentes.
• Defina requisitos de conectividade: áreas remotas, como a fazenda de soja conectada do nosso exemplo, podem exigir redes de baixo consumo e grande alcance.
• Escolha onde quer concentrar inteligência: borda, nuvem ou modelo híbrido.
• Avalie integração com o stack atual: ERP, CRM, MES, plataformas de dados e ferramentas de segurança.

O ideal é criar um blueprint padrão de arquitetura e ferramentas aprovado pela TI. Novos projetos de Internet das Coisas passam a seguir esse blueprint, reduzindo retrabalho, riscos de segurança e custos de manutenção.

Otimização, eficiência e melhoria contínua com dados da sua rede IoT

Quem já tem sensores em campo costuma enfrentar um problema clássico: dados sendo coletados, mas pouco valor percebido pelas áreas de negócio. A chave é transformar a Internet das Coisas em motor explícito de otimização, eficiência e melhoria contínua.

Comece definindo um conjunto enxuto de indicadores ligados diretamente à sua tese de valor. Exemplos comuns:

• Eficiência operacional: tempo médio entre falhas (MTBF), tempo médio de reparo (MTTR), disponibilidade de máquinas.
• Eficiência energética: kWh por unidade produzida, consumo fora do horário de pico, variações por turno.
• Qualidade e desperdício: taxa de retrabalho, refugo, perda de insumos ou perdas pós‑colheita.
• Segurança: incidentes por hora de operação, alertas críticos atendidos dentro do SLA.

Em um projeto industrial típico, trabalhar bem esses dados pode reduzir paradas não planejadas em 20 a 40% e o consumo de energia em dígitos de dois algarismos, alinhando-se às projeções de ganhos de eficiência apontadas em análises como as da Datainfo e da Agência Explorer.

Um fluxo de melhoria contínua orientado por IoT pode seguir estas etapas:

1. Baseline: meça por 30 a 60 dias a situação atual, sem mudanças no processo.
2. Hipóteses: junto às áreas de negócio, identifique causas prováveis de ineficiência que podem ser vistas nos dados.
3. Ajustes controlados: implemente mudanças limitadas, como novas regras de alarme, automações simples ou revisão de rotinas de manutenção.
4. Comparação antes/depois: avalie impacto em KPIs específicos, com janelas de tempo comparáveis.
5. Padronização: transforme melhorias comprovadas em padrão de processo, treinamento e documentação.
6. Escala: replique o modelo para outros ativos, plantas, regiões ou culturas agrícolas.

A disciplina está em repetir o ciclo, com cadência trimestral, mantendo a Internet das Coisas conectada ao orçamento e às metas de negócio, não apenas à agenda de inovação.

IA na borda: treinamento, inferência e modelos aplicados à IoT

A convergência entre Internet das Coisas e inteligência artificial é o que diferencia projetos táticos de verdadeiras plataformas de negócio. Relatórios da Algar e da Lyra M2M mostram que gêmeos digitais, visão computacional e modelos preditivos já são realidade em manufatura, agronegócio e cidades inteligentes.

Para aproveitar esse potencial, vale separar três conceitos chave: treinamento, inferência e modelo.

• Modelo é a função matemática que aprende padrões a partir dos dados.
• Treinamento é o processo de ajustar esse modelo usando grandes volumes de dados históricos ou simulados.
• Inferência é o uso do modelo treinado para tomar decisões em produção, previsão ou classificação em tempo quase real.

Em IoT, uma prática comum é concentrar o treinamento em nuvem, onde você tem poder de processamento elástico, e levar a inferência para a borda ou até para o próprio dispositivo. Isso permite, por exemplo, que um sensor de solo decida localmente quando abrir uma válvula de irrigação, mesmo com conectividade intermitente.

Um pipeline simplificado de IA aplicada à Internet das Coisas pode seguir estes passos:

1. Coleta e rotulagem: consolide dados de sensores, alarmes e eventos de processo em um data lake confiável.
2. Engenharia de atributos: gere variáveis derivadas, como médias móveis, variações e correlações entre sensores.
3. Treinamento e validação: experimente diferentes algoritmos, avalie overfitting e gere modelos robustos.
4. Empacotamento para inferência: converta o modelo para formatos otimizados, como ONNX ou TensorRT.
5. Deploy em borda ou nuvem: publique o modelo em gateways, clusters Kubernetes ou serviços gerenciados.
6. Monitoramento de drift: acompanhe se a performance do modelo se degrada com o tempo.
7. Ciclo de re‑treinamento: agende novos treinamentos quando mudanças de processo ou de ambiente forem detectadas.

Ao conectar esse pipeline aos seus casos de uso de Internet das Coisas, você cria um sistema nervoso digital, capaz de aprender continuamente a partir dos dados de campo.

Segurança, governança e próximos passos para projetos de Internet das Coisas

O avanço da Internet das Coisas também amplia a superfície de ataque. Cada sensor, gateway ou API mal configurada pode virar ponto de entrada para invasores. Conteúdos recentes sobre IoT industrial e cibersegurança reforçam que privacidade de dados e continuidade operacional são temas críticos em 2025.

Alguns princípios ajudam a estruturar uma estratégia de segurança e governança para IoT:

• Zero Trust: nenhum dispositivo é confiável por padrão. Autenticação forte, certificados e renovação periódica de credenciais.
• Segmentação de rede: mantenha redes de dispositivos IoT isoladas da rede corporativa principal.
• Atualizações e firmware: tenha processo consistente de atualização de firmware e correção de vulnerabilidades.
• Criptografia: use TLS fim a fim, evitando tráfego em texto claro entre dispositivos, borda e nuvem.
• Monitoramento contínuo: logs centralizados, alertas e correlação de eventos de segurança.
• Compliance e LGPD: avalie que dados pessoais podem ser inferidos a partir de medições e cruze de bases.

Tecnologias como blockchain, citadas em análises da Lyra M2M, surgem como alternativas para registrar transações entre dispositivos de forma transparente e imutável. Já as recomendações de telecom e de redes privadas vistas em estudos da iMaxima e da Belluno Tec apontam para ambientes mais controlados, com camadas extras de proteção.

Para transformar essas diretrizes em ação, use um checklist de próximos passos para os próximos 12 meses:

1. Mapear processos críticos que podem se beneficiar de IoT e IA.
2. Priorizar de três a cinco casos de uso com alto impacto e baixa complexidade.
3. Definir blueprint de arquitetura e ferramentas padrão com TI e Segurança.
4. Implantar pilotos com metas claras de eficiência, custo ou receita.
5. Medir resultados e validar o modelo de negócio com as áreas envolvidas.
6. Escalar somente o que comprovou ROI e tem governança definida.
7. Revisar, a cada ciclo, requisitos de segurança, compliance e treinamento das equipes.

Ao seguir esse roteiro, sua empresa reduz riscos, aumenta controle sobre o ecossistema de Internet das Coisas e garante que cada novo sensor instalado contribua diretamente para as metas estratégicas.

A Internet das Coisas está entrando em uma fase de consolidação no Brasil, com infraestrutura mais madura, custos menores e um ecossistema rico de plataformas, conectividade e serviços especializados. Isso coloca pressão adicional sobre gestores que ainda tratam IoT como projeto experimental ou apenas como automação de nicho.

O caminho para capturar valor passa por três movimentos coordenados: escolher bem os casos de uso, desenhar uma arquitetura escalável e conectar IoT à inteligência artificial, com disciplina de segurança e governança.

Comece pequeno, mas comece orientado por dados e metas de negócio. Monte seu blueprint de Internet das Coisas, selecione as ferramentas certas, envolva operações, TI e segurança desde o início e crie um ciclo transparente de otimização, eficiência e melhoria contínua. Os próximos 12 meses podem ser o período em que sua organização deixa de apenas conectar coisas e passa a conectar resultados.