Principais destaques
- Pesquisa além dos produtos: o Google Research trabalha com inteligência artificial, computação, hardware e descobertas científicas.
- Projetos de longo prazo: a equipe mantém iniciativas em genômica há 12 anos, mapeamento cerebral há 10 anos e computação quântica há 13 anos.
- Avanços pouco reconhecidos: James Manyika acredita que a IA já contribuiu para mais progresso científico do que boa parte do público imagina.
A inteligência artificial costuma aparecer nas manchetes como uma ferramenta para escrever textos, gerar imagens ou automatizar tarefas. Mas, nos laboratórios do Google, ela também está sendo usada para enfrentar problemas que a ciência tradicional leva anos para resolver.
Essa é a mensagem de James Manyika, executivo sênior do Google e responsável pela área de pesquisa, em entrevista à Fast Company. Para ele, parte importante do impacto da IA permanece fora do radar do público.
🔬 Um laboratório que vai muito além do buscador
O Google Research existe desde os primeiros anos da empresa. A ideia original de seus fundadores era criar uma organização de pesquisa inspirada em instituições como os Bell Labs, conhecidos por combinar ciência fundamental e desenvolvimento de tecnologias aplicadas.
Hoje, essa missão abrange desde avanços em ciência da computação até projetos científicos que podem transformar áreas inteiras do conhecimento.
O alcance é maior do que parece: pesquisas desenvolvidas pela equipe ajudam a aprimorar sistemas de busca, recuperação de informações, infraestrutura computacional e hardware.
Um exemplo particularmente importante é a arquitetura Transformer, tecnologia fundamental para os grandes modelos de linguagem que impulsionaram a atual onda de IA generativa. A equipe responsável por sua criação fazia parte do Google Research.
💡 A IA não é apenas um produto que responde a perguntas. Ela também pode se tornar um instrumento para produzir conhecimento científico novo.
🧬 Três apostas que começaram muito antes da febre da IA
Manyika destaca que algumas das iniciativas mais relevantes da organização recebem menos atenção do que seus produtos comerciais.
Os números ajudam a entender a dimensão desse trabalho.
Genômica
O Google Research mantém um programa dedicado à genômica, área que estuda os conjuntos de genes e suas relações com organismos e doenças.
Mapeamento cerebral
A iniciativa de conectômica busca compreender como os neurônios estão conectados, um desafio que exige analisar estruturas biológicas extremamente complexas.
Computação quântica
O projeto de longo prazo procura desenvolver computadores quânticos, uma tecnologia com potencial para resolver determinadas classes de problemas difíceis para computadores convencionais.
🔎 O detalhe importante: esses projetos começaram muito antes da atual explosão de interesse pela inteligência artificial. Eles mostram que a estratégia da empresa não se limita a lançar novos recursos em seus produtos, mas também envolve investimentos científicos de longo prazo.
🌍 Onde a IA pode fazer diferença?
Na edição de 2026 do evento Research@, o Google apresentou trabalhos que ilustram a diversidade de aplicações dessa estratégia.
Entre os temas abordados estavam:
- Previsão de desastres naturais: uso de tecnologia para antecipar eventos potencialmente perigosos.
- Verificação de documentos técnicos: ferramentas para ajudar a conferir informações e identificar possíveis erros em materiais especializados.
- Apoio à medicina: aplicações voltadas a ajudar profissionais de saúde a atender melhor seus pacientes.
Esses exemplos mostram como a IA pode atuar não apenas como uma interface de conversa, mas como uma ferramenta para analisar dados, reconhecer padrões e apoiar decisões em ambientes especializados.
🚀 O impacto científico ainda é subestimado?
A avaliação de Manyika aponta para uma diferença entre a percepção pública da IA e seu uso em pesquisas científicas.
Enquanto boa parte do debate se concentra em produtividade, empregos e conteúdo gerado artificialmente, os laboratórios também exploram aplicações que podem contribuir para descobertas em biologia, medicina, computação e outras disciplinas.
Isso não significa que todas essas iniciativas já tenham produzido resultados revolucionários ou que a IA substitua a validação científica. Descobertas continuam exigindo experimentos, verificação e avaliação por especialistas.
O ponto central é outro: o impacto da IA pode ser muito maior do que aquilo que aparece na tela de um chatbot.
Se os investimentos em genômica, mapeamento cerebral e computação quântica continuarem amadurecendo, a próxima grande demonstração do potencial da inteligência artificial talvez não seja um aplicativo mais inteligente, mas uma descoberta que antes parecia distante demais.
